Au cours des quarante dernières années, les applications ont constitué l’un des éléments essentiels de notre travail. Nous nous connections à un ordinateur, un ordinateur portable ou un appareil mobile, ouvrions une application, effectuions des tâches, puis fermions l’application. Notre interaction avec la technologie numérique était déterminée par le cadre de l’interface utilisateur graphique (GUI), et cela nous a permis d’aller très loin. Avec l’émergence de l’IA agentique, nous allons assister à l’avènement d’un nouveau paradigme, puissant et flexible : l’interface composable.
Il ne s’agira toutefois pas d’un simple changement. Il s’agit d’une restructuration fondamentale de l’interaction entre l’homme et l’ordinateur, portée par la synergie de quatre piliers fondamentaux :
● La compréhension des compétences et des connaissances de l’utilisateur
● La compréhension du contexte de l’environnement
● La capacité de raisonnement de l’IA multimodale
● Le rôle fédérateur de l’économie des API
Pour les organisations et les collaborateurs de première ligne, cette évolution signifie que la technologie n’est plus un simple outil isolé, mais une couche intelligente et omniprésente qui s’adapte à l’utilisateur et à la tâche à accomplir. Notre travail quotidien est de plus en plus façonné par des agents d’IA. Ceux-ci transforment en profondeur notre façon de faire les choses, donnant ainsi naissance à de nouvelles méthodes de travail.
Les applications ne disparaîtront pas. À plus long terme, cependant, nous travaillerons avec un ensemble de fonctionnalités orchestrées par l’IA qui se manifestera sous la forme d’une interface dynamique, composée en temps réel pour les collaborateurs de première ligne connectés et leur environnement de travail.
L’environnement comme contexte : la base de la compréhension
Pour rendre possible cet environnement de travail personnalisé et connecté, les agents IA ont besoin d’un flux continu et riche de données. C’est là qu’intervient le concept de « tissu de capteurs » (fabric of sensing), fondement de la véritable informatique ambiante. Imaginez un monde dans lequel un réseau de capteurs, de caméras, d’étiquettes RFID, de GPS, de capteurs de température et de mouvement, de lecteurs de codes-barres et d’autres points de collecte de données sur le lieu de travail collaborent pour créer un jumeau numérique en temps réel de l’environnement.
Ces données disponibles en continu offrent des informations contextuelles approfondies, permettant aux agents IA de comprendre le monde de manière très détaillée. Pensez à des détails tels que le mouvement, la localisation, l’état des appareils, la température, les listes de tâches, la localisation des collègues, des ressources et des stocks. Elles peuvent même inclure l’état de l’utilisateur, ce qui permet à l’IA non seulement de réagir aux commandes, mais aussi d’anticiper les besoins et d’offrir de manière proactive une assistance et des informations pertinentes.
Ces investissements dans les données font de l’IA un partenaire collaboratif actif plutôt qu’un outil passif : elle ne se contente plus de comprendre ce qui se passe, mais saisit où, quand et pourquoi cela se produit – et surtout ce qui va suivre.
L’interface modulable : la bonne interface au bon moment
Une conséquence logique de cette évolution est que l’interface utilisateur change elle aussi. Elle n’est plus conçue comme un environnement unique et fixe dans lequel chaque collaborateur voit les mêmes boutons, les mêmes écrans et les mêmes processus. Au lieu de cela, l’IA compose l’interface en fonction de ce que fait la personne à ce moment-là, de l’endroit où elle se trouve et des informations nécessaires pour mener à bien la tâche.
Pour un employé de commerce, cela peut signifier que la même interface mobile, utilisée en magasin, affiche directement des informations pertinentes sur le client, des données de fidélité et des conseils sur les produits lors d’un entretien avec un client. Dès que cet employé se rend en entrepôt, l’interface s’adapte en conséquence : les niveaux de stock, les emplacements de prélèvement, les fonctions de scan et les instructions de saisie apparaissent au premier plan, tandis que les informations destinées au client passent à l’arrière-plan.
La valeur ne réside donc pas dans un nouvel écran, mais dans le passage d’applications fixes à des expériences axées sur les tâches. L’interface est composée de fonctionnalités distinctes et s’adapte à la situation : réapprovisionner les rayons, aider un client, vérifier les stocks ou assister un collègue.
L’interface devient ainsi moins une toile statique et davantage un partenaire de travail. Ce n’est plus l’employé qui cherche la bonne fonction dans la bonne application ; c’est la technologie qui met en avant la fonctionnalité appropriée au moment où elle est nécessaire.
Un nouveau paradigme de travail : orchestration et augmentation
La manière dont nous travaillerons à l’avenir sera marquée par de nouvelles formes de collaboration entre les personnes et leurs assistants numériques. Les agents IA, tant personnels que d’entreprise, collaborent pour améliorer les capacités des collaborateurs.
Une tâche commencée sur un appareil mobile peut se poursuivre de manière transparente sur un écran intégré à un véhicule, par exemple lorsqu’un collaborateur monte sur un chariot élévateur. L’IA garantit ainsi une expérience cohérente et sécurisée sur différents appareils.
Dans ce modèle, l’utilisateur emporte en quelque sorte son « cerveau numérique » avec lui, tandis que l’environnement fournit les écrans. L’IA projette ou bascule automatiquement vers l’interface la plus adaptée, qu’il s’agisse d’un appareil portable, d’un ordinateur de bureau, d’une borne interactive ou d’instructions audio via une oreillette. Les collaborateurs sont ainsi moins dépendants des écrans et peuvent mieux se concentrer sur leur environnement physique, aidés par un assistant intelligent et mains libres.
Il ne s’agit pas seulement d’efficacité, mais aussi de renforcer les capacités humaines. Dans le secteur des soins de santé, par exemple, les infirmiers consacrent beaucoup de temps à des tâches administratives. À l’avenir, grâce à un appareil mobile adapté au secteur des soins et soutenu par un environnement piloté par l’IA, un infirmier pourra simplement dire : « Le patient dans cette chambre semble à l’aise. »
L’IA, alimentée par les données des capteurs, complète automatiquement cette observation par les signes vitaux, vérifie les schémas thérapeutiques et enregistre l’interaction à des fins de contrôle et de validation. Les informations restent disponibles sur l’appareil mobile du professionnel de santé. Ainsi, ce dernier reste le « human-in-the-loop », tandis que les tâches administratives manuelles sont réduites au minimum et que l’accent est mis sur les soins aux patients.
Bien sûr, cette vision comporte également des défis. Une couche de capteurs active en permanence soulève des questions concernant la sécurité des données et la vie privée. Cela nécessite une gouvernance solide, une cybersécurité rigoureuse et une politique transparente. Reconnaître ces défis n’est pas un obstacle, mais une condition préalable à une adoption réussie.
Des applications aux fonctionnalités
Cette évolution fondamentale exige une nouvelle façon de penser, notamment en matière de développement logiciel. Pendant des années, les éditeurs de logiciels et les services informatiques ont développé et proposé des applications. Dans cette nouvelle réalité, la valeur réside dans le développement de fonctionnalités distinctes et modulaires que les agents IA peuvent exploiter.
Cela modifie le cycle de développement logiciel traditionnel. L’accent n’est plus mis sur la création d’applications, mais sur le développement de fonctionnalités modulaires « API-first », telles que la vérification des stocks, la consultation des données des patients ou le diagnostic des appareils, que l’IA combine ensuite en une seule expérience. Le client du développeur n’est plus uniquement l’humain, mais aussi l’IA agentique qui travaille pour l’utilisateur.
Cette transition est inévitable. La question qui se pose désormais aux responsables technologiques n’est plus : « Quelles applications devons-nous créer ? », mais : « Quelles fonctionnalités uniques devons-nous développer pour rester pertinents dans un monde « AI-first » et modulable ? » La réponse à cette question déterminera qui réussira et qui sera à la traîne dans cette nouvelle ère.
James Morley-Smith, directeur senior, responsable mondial de la conception de l’expérience client
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