De 100 agents à des priorités stratégiques majeures : comment Box a trouvé son cap dans le déploiement de l'IA

Cet article constitue le deuxième volet d'une série consacrée à la manière dont Box met en œuvre sa stratégie d'entreprise centrée sur l'IA. Découvrez notre premier article ici.

Seulement 5 % des pilotes IA aboutissent. Chez Box, nous apprenons à déjouer ces statistiques.

Après une année d'expérimentation à grande échelle portant sur plus de 100 agents, nous avons mis au point une méthode en quatre étapes — idéation, pilotes, préparation du déploiement et adoption à grande échelle — pour transformer des idées en agents efficaces et à fort impact, intégrés aux flux de travail de l'ensemble de l'entreprise.

Dans le premier volet de notre série d'articles consacrée à l'ère de l'IA, vous avez découvert pourquoi il est essentiel de commencer par définir des principes et une gouvernance en matière d'IA, ainsi que la manière de prioriser quelques « priorités majeures » afin d'optimiser l'impact sur l'activité. Dans ce deuxième volet, nous examinerons plus en détail le déroulement de ce processus, de l'expérimentation initiale à l'adoption à grande échelle.

Le cadre de déploiement en quatre phases

Le parcours de Box en matière d'agents d'IA — de l'expérimentation distribuée à la mise en œuvre ciblée — suit quatre phases :

Phase 1 : Idéation

Identifiez les opportunités liées à l'IA en analysant les points de friction et les inefficacités internes, puis sélectionnez les priorités majeures à tester dans le cadre de projets pilotes. Appuyez-vous sur une démarche d'idéation ascendante (hackathons, soumissions d'idées, création spontanée dans des comptes de démonstration, etc.) et priorisez les opportunités fortement reproductibles nécessitant une réflexion critique, à l'aide du cadre 2x2 présenté dans le premier article de cette série.

Phase 2 : Pilotes

Développez et testez un ensemble priorisé d'agents auprès d'un groupe limité d'utilisateurs et dans un périmètre restreint sur une période de trois à six mois. Validez les performances à l'aide d'indicateurs définis (efficacité, automatisation et création nette de nouvelles activités), évaluez l'expérience utilisateur, et effectuez des itérations en vous appuyant sur les indicateurs collectés.

Phase 3 : Déploiement

Transformez les projets pilotes concluants en solutions prêtes pour la production et déployables à l'échelle de l'entreprise. Cela nécessite des seuils de fiabilité définis, une gestion rigoureuse des connaissances et des pipelines de données (servant d'entrées aux agents), des protocoles de gouvernance et de sécurité ainsi qu'une documentation claire.

Phase 4 : Adoption à grande échelle

Optimisez l'adoption grâce à une gestion du changement efficace, comprenant la refonte des flux de travail, des programmes de formation complets, des objectifs et cibles d'utilisation clairement définis, ainsi qu'un suivi de l'adoption afin de renforcer la responsabilisation. Commencez à suivre et à mesurer l'impact global, puis comparez les résultats obtenus aux gains attendus en matière d'efficacité, d'automatisation ou de création nette de nouvelles tâches.

Phase 1 : Idéation — Une multitude de nouvelles idées

Box a créé un environnement favorisant l'expérimentation et permettant à chacun de concevoir l'agent de son choix. « Dès le départ, nous avons particulièrement bien réussi à laisser les utilisateurs expérimenter, explique Ravi Malick, CIO de Box. Nous avons mis en place des règles de gouvernance plutôt que des contraintes techniques. Nous n'avons pas tout bloqué. »

Nous avons mis en place des règles de gouvernance plutôt que des contraintes techniques.
Ravi Malick, CIO de Box

Box a lancé sa phase d'idéation en s'appuyant sur une approche à deux volets :

1. Un accès large, plutôt que centralisé, à Box AI Studio dans un environnement de test (sandbox) : c'est ce qui a permis aux employés d'expérimenter immédiatement. Les équipes ont reçu des comptes Box AI Studio avec un encadrement minimal. Toute personne souhaitant créer un agent disposait des outils nécessaires pour le faire.

2. La possibilité pour tous de soumettre des idées : pour les personnes qui n'avaient pas le temps d'expérimenter, mais avaient des idées pertinentes, Box a mis en place un processus simple de soumission d'idées. Cette approche a permis de ne pas passer à côté de cas d'usage à forte valeur ajoutée, simplement parce qu'une personne ne disposait pas du temps nécessaire pour les développer.

Les raisons stratégiques d'un accès élargi

Les équipes les plus proches du terrain comprennent mieux leurs difficultés que les dirigeants qui planifient à un niveau plus théorique.

« L'étincelle de l'innovation provenait des équipes et des individus, raconte Nora Soza, Senior Director of GTM Strategy and Operations. Il ne faut pas sous-estimer la valeur de cette approche, car ce sont eux qui vivent leur métier au quotidien et qui sont les mieux placés pour donner une vision réaliste de la façon dont l'IA peut transformer leur travail. »

Toutefois, sans données empiriques, une planification centralisée ne permet pas de déterminer où l'IA apportera de la valeur. La phase d'expérimentation a contribué à produire ces éléments de preuve, révélant notamment :

Les flux de travail que l'IA améliore naturellement et ceux pour lesquels elle montre ses limites
Les équipes qui adoptent activement l'IA et celles qui restent plus passives

Parmi les personnes ayant adopté l'IA figuraient les employés les plus curieux des nouvelles technologies, qui ont exploré diverses possibilités dans différents cas d'usage métier.

« La majorité de nos premiers agents provient de personnes visionnaires qui se sont pleinement investies dans l'IA, se souvient Nora Soza. Ces employés ont transformé des cas d'usage en instructions personnalisées, et créé plus de 100 idées et agents expérimentaux dans un environnement sandbox :

Les équipes chargées de la génération de prospects ont créé des agents de recherche
Les équipes commerciales ont créé des agents de préparation de réunions
Les équipes marketing ont créé des agents de création de contenu
Les équipes d'ingénierie ont créé un agent dédié à la documentation pour les développeurs
L'équipe RH a créé un agent pour le lancement des processus de recrutement
Les équipes de gouvernance, de gestion des risques et de conformité ont développé un agent d'extraction des politiques et procédures

À ce stade, les idées et les agents restaient expérimentaux et destinés à un usage individuel dans des environnements sandbox ; ils n'étaient pas encore prêts pour une mise en production et un déploiement à plus grande échelle.

Pourquoi cette phase était importante

Cette phase s'est révélée essentielle pour plusieurs raisons majeures :

Identification de tendances : grâce à des dizaines d'expériences menées simultanément, des tendances sont apparues quant aux domaines dans lesquels l'IA s'intégrait naturellement et à ceux où elle rencontrait davantage de difficultés
Évolution de la culture d'entreprise : au lieu de craindre l'IA, les employés ont exploré activement ses possibilités

L'idéation n'était que le point de départ. Il est vite apparu que l'adoption à l'échelle de l'entreprise d'un nombre limité d'agents ciblés, potentiellement deux ou trois par équipe seulement, serait l'approche la plus efficace pour maximiser l'impact.

« Si vous pensez que vous pouvez simplement exploiter votre agent pour commencer, c'est possible pour certaines petites tâches », explique Olivia Nottebohm, Chief Operating Officer chez Box. « Mais si vous cherchez réellement à transformer votre entreprise, il faut adopter une approche plus réfléchie et plus structurée. »

Si vous cherchez réellement à transformer votre entreprise, il faut adopter une approche plus réfléchie et plus structurée.
Olivia Nottebohm, COO de Box

Phase 2 : Projets pilotes — Tester les priorités majeures

Lors de la deuxième phase, celle des projets pilotes, Box a sélectionné avec soin les « priorités majeures » (des idées d'agents susceptibles, selon nous, de générer le plus fort impact) dans l'ensemble de l'entreprise et les a développées afin de les tester auprès d'un groupe plus large d'utilisateurs dans un environnement de production. Nous avons ensuite volontairement réduit la priorité accordée aux autres idées d'agents afin de concentrer tous nos efforts sur la réussite de ces initiatives.

« Une multitude de petits agents que les utilisateurs ne savent pas clairement intégrer à leurs flux de travail, produit peu d'impact, explique Olivia Nottebohm. Le fait que 10 personnes utilisent un agent ne constitue pas une réussite, aussi performant celui-ci soit-il. Il vaut mieux que 300 personnes utilisent deux ou trois agents réellement utiles de manière constante et capables de transformer les flux de travail. »

Toutes les idées et tous les agents développés dans la phase d'idéation n'ont pas donné lieu à des projets pilotes. Box a délibérément concentré ses efforts sur les initiatives jugées les plus impactantes : celles répondant à des cas d'usage hautement reproductibles tout en nécessitant une réflexion critique.

En concentrant nos efforts sur quelques priorités majeures, nous avons dégagé plusieurs avantages clés, notamment :

Des agents plus performants : nous concentrons nos efforts sur la création d'un petit nombre d'agents d'exception plutôt que d'une multitude d'agents. Nous veillons à ce que chaque agent fonctionne efficacement, prenne en charge les cas d'usage complexes et s'intègre parfaitement à d'autres systèmes et sources de données.
Un gain de temps dans le développement : nous développons une seule fois pour couvrir de nombreux cas d'usage, au lieu de créer plusieurs solutions pour un même type de besoin. Parmi les exemples de Box figurent notre agent de recherche sur les comptes (spécialisé dans l'analyse des données clients), notre agent de positionnement (qui maîtrise en profondeur les propositions de valeur), et notre agent dédié à la méthodologie commerciale (qui applique les principes de la vente fondée sur la valeur).
Une plus grande capacité d'adaptation des équipes : il est beaucoup plus simple d'ajuster les processus et d'apprendre à utiliser deux ou trois agents plutôt que 10 ou plus.

La simplicité comme bonne pratique de sécurité

Lorsque des agents accèdent à des données d'entreprises sensibles réparties sur plusieurs systèmes, la sécurité et la conformité se complexifient de manière exponentielle, nécessitant des mécanismes d'authentification appropriés, des contrôles d'accès et des pistes d'audit.

« Le fait de développer par défaut dans Box AI nous donne une longueur d'avance sur cette question, car les agents Box AI respectent les règles de gouvernance, de sécurité et d'autorisation associées aux contenus hébergés dans Box », explique Robert Ferguson, Head of Corporate Strategy & Chief of Staff to the CEO chez Box.

Les agents Box AI respectent les règles de gouvernance, de sécurité et d'autorisation associées aux contenus hébergés dans Box.
Robert Ferguson, Head of Corporate Strategy & Chief of Staff to the CEO chez Box

Toutefois, pour rendre les agents encore plus performants, nous souhaitons également intégrer des données provenant d'autres systèmes.

Olivia Nottebohm ajoute : « C'est en connectant les agents à d'autres systèmes qu'on en tire toute leur valeur. Pour nous, il était important que les agents puissent accéder à nos données dans Google Cloud Platform ou Salesforce, et pas uniquement aux données stockées sur Box Platform. »

Les équipes disposent rarement à la fois des ressources et de l'expertise nécessaires pour mettre en œuvre ces intégrations de manière correcte et sécurisée. Une approche centralisée de la gestion des intégrations (et des demandes d'intégration) garantit que les agents respectent des normes de sécurité et des protocoles de gouvernance cohérents.

Comment nous avons regroupé les idées en priorités majeures à tester

Le processus de consolidation s'est articulé autour de deux étapes clés :

1. Identifier les fonctionnalités communes aux agents de la phase d'idéation

Mené dans le cadre d'ateliers transversaux dirigés par des responsables fonctionnels de l'IA comme Nora Soza, avec le soutien de l'équipe Design & Build, le processus de consolidation a consisté à passer en revue l'ensemble des agents afin d'identifier les chevauchements. Dans de nombreux cas, plus de 10 agents similaires ont été fusionnés dans un petit nombre de versions plus robustes.

Exemple : au lieu de créer des agents distincts pour l'adoption des fonctionnalités, de Box Hubs et de Box Sign, Box a développé une boîte à outils unique dédiée à l'adoption des fonctionnalités, capable d'appliquer à n'importe quelle fonctionnalité les bonnes pratiques de positionnement, d'identification des cas d'usage et d'adoption.

Pourquoi ? Comme le souligne Nora Soza : « Nous avions sous-estimé la capacité de l'IA à gérer l'ambiguïté. Un agent bien entraîné était capable de s'adapter au contexte pour n'importe quelle fonctionnalité ; nous ne lui en avions tout simplement pas donné l'occasion. »

2. Donner la priorité aux tâches hautement reproductibles nécessitant une réflexion approfondie

Les leaders fonctionnels ont ensuite utilisé la matrice de priorisation présentée dans le premier article de cette série afin d'identifier les agents se situant dans la « zone optimale », c'est-à-dire hautement reproductible et nécessitant une réflexion approfondie, ce qui tend à correspondre au meilleur retour sur investissement.

Cette démarche a permis d'imposer une véritable priorisation : si vous ne pouviez retenir que deux ou trois initiatives, lesquelles auraient le plus d'impact ?

« Sur quel périmètre pouvez-vous avoir le plus d'impact et où se trouve le plus grand potentiel de création de valeur ?, interroge Olivia Nottebohm. Pour votre fonction, réfléchissez aux deux principales priorités sur lesquelles vous pourrez tirer parti de l'IA. »

En regroupant les idées et les agents expérimentaux issus de la phase d'idéation autour de priorités majeures, nous avons augmenté les chances que les projets pilotes se transforment en agents capables de générer un impact significatif pour l'entreprise.

Pour votre fonction, réfléchissez aux deux principales priorités sur lesquelles vous pourrez tirer parti de l'IA.
Olivia Nottebohm, COO de Box

Mesurer le succès des priorités majeures

Lors de la phase pilote, il était essentiel de définir des objectifs clairs et mesurables pour évaluer les performances des agents. Les équipes se sont appuyées sur une check-list garantissant qu'un projet pilote répondait effectivement aux critères de réussite définis.

Parmi les indicateurs utilisés figuraient notamment :

L'efficacité (par exemple, le nombre d'heures économisées) dans la création de contenus marketing ou de dossiers de recrutement
Le pourcentage de tickets d'assistance redirigés vers les solutions en libre-service
La réalisation de nouvelles tâches, comme la préparation de réunions sectorielles assistée par l'IA

L'utilisation large et régulière au sein des groupes d'utilisateurs participant aux tests était également essentielle. Les agents devaient non seulement être efficaces dans les tâches qui leur étaient confiées, mais aussi être simples à utiliser (et donner envie aux utilisateurs de les utiliser).

Les priorités majeures ayant répondu aux principaux critères de réussite bénéficiaient ensuite du soutien de l'équipe Design & Build afin d'être développées à un niveau prêt pour la production et intégrées aux autres systèmes de l'entreprise.

Vous pouvez télécharger ici votre propre exemplaire de la matrice de priorisation 2x2 ainsi que le modèle de planification des « priorités majeures » utilisé en interne chez Box.

Phase 3 : Préparation du déploiement — s'assurer que les agents sont prêts pour la production

Les agents qui ont démontré leur efficacité durant la deuxième phase passent à la phase de « préparation du déploiement », au cours de laquelle nous veillons à ce qu'ils soient prêts pour une mise en production auprès de l'ensemble des utilisateurs concernés.

Cette étape nécessite :

Des seuils minimaux de fiabilité et de précision
Des processus de gestion des connaissances et des pipelines de données précis et cohérents (un effort à part entière : les agents ne sont performants qu'à la hauteur de la qualité des contenus sur lesquels ils s'appuient)
Des règles de gouvernance et de sécurité qui définissent les personnes autorisées à accéder à l'agent (nous disposions déjà d'un avantage sur ce point, car les agents développés dans Box respectent automatiquement les autorisations d'accès aux données des utilisateurs)

L'agent est ensuite déployé auprès de l'ensemble des utilisateurs concernés, accompagné d'instructions claires sur son utilisation, tandis que l'entreprise continue de recueillir des retours afin de l'affiner.

Priorités majeures et agents de référence

Priorité majeure : une idée (retenue pour être développée sous forme de projet pilote) en raison de son impact potentiel

Agent de référence : un agent testé dans le cadre d'un projet pilote et dont l'impact élevé a été démontré

Phase 4 : Adoption à grande échelle — intégrer les agents

La phase 4 est axée sur la conduite du changement en vue de favoriser une adoption complète et une utilisation cohérente d'un petit nombre d'agents « de référence ». Si les priorités majeures sont des idées retenues pour être développées sous forme de projets pilotes en raison de leur potentiel d'impact, les agents de référence sont des agents testés dans le cadre de projets pilotes (et anciennement des priorités majeures) dont la capacité à générer un impact élevé a été démontrée.

Pour obtenir le statut d'agent « de référence », un agent doit être considéré comme utile par un grand nombre d'utilisateurs. Utilisés de manière systématique, ces agents génèrent des gains de productivité, améliorent l'efficacité du travail et rendent possibles de nouvelles tâches qui n'auraient pas été réalisées auparavant (par exemple, notre agent de prospection intelligent permet aux SDR d'intensifier leurs actions de prospection à une échelle inédite).

Une fois qu'un agent a été désigné comme agent de référence, la direction soutient son déploiement par des actions de conduite du changement, de formation et d'accompagnement à grande échelle. Cette approche est déjà mise en œuvre pour plusieurs agents de Box, notamment les agents de production de contenus du service marketing, qui sont actuellement soumis à des tests poussés pour la rédaction de billets de blogs, de contenus pour les réseaux sociaux et d'autres tâches. À ce jour, ils ont permis d'accélérer la rédaction d'e-mail, la création de contenus d'aide à la vente et la production de contenus pour les réseaux sociaux, tout en garantissant cohérence et précision.

Pilotée par les leaders fonctionnels, cette phase consiste à repenser les processus existants des différents services, à développer et à déployer des formations destinées aux employés concernés, à définir des OKR et à suivre le taux d'adoption. Les leaders fonctionnels sont chargés de communiquer sur le fait que l'utilisation des agents est désormais la norme.

Ces responsables fixent des objectifs en fonction des usages attendus (par exemple, que 100 % des ingénieurs commerciaux utilisent un agent de préparation des réunions avant chaque rendez-vous). Cela permet de responsabiliser les équipes quant à l'utilisation du potentiel offert par les nouveaux agents.

Les responsables IA, désignés par les leaders fonctionnels, sont ensuite chargés de développer des supports de formation et d'accompagner l'équipe dans l'utilisation des nouveaux agents. Les responsables IA sont également chargés de valoriser les réussites liées à l'adoption des agents.

« La reconnaissance est un élément essentiel de la conduite du changement, explique Nora Soza. Les équipes sont enthousiastes à l'idée de partager les progrès réalisés grâce à des agents particulièrement performants et les succès qui en découlent. L'un des principaux objectifs est de mettre à l'honneur les personnes qui montrent la voie. »

Une boucle continue

Le développement et le déploiement des agents n'ont pas de ligne d'arrivée, et c'est voulu.

« Ce n'est pas parce que nous avons commencé à déployer et à généraliser plusieurs agents que l'idéation s'arrête, explique Robert Ferguson. Ce sera un processus continu, avec des points de suivi réguliers chaque mois pour examiner ce qui est testé, ce qui est en cours de généralisation, ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. »

Ce n'est pas parce que nous avons commencé à déployer et à généraliser plusieurs agents que l'idéation s'arrête.
Robert Ferguson, Head of Corporate Strategy & Chief of Staff to the CEO chez Box

Certains projets pilotes montrent qu'ils nécessitent des approches techniques différentes. D'autres révèlent que l'objectif métier doit être redéfini. Les meilleures idées progressent, mais elles font en permanence l'objet de commentaires et d'itérations. Alors que l'innovation de terrain continue d'« alimenter le vivier d'idées », la philosophie de Box consistant à permettre à chacun de créer ce qu'il souhaite s'est transformée en investissements ciblés, soutenus par les leaders fonctionnels et les responsables IA qui sélectionnent les priorités à mettre en œuvre.

« L'innovation ascendante produira toujours de meilleurs résultats qu'une approche descendante, ajoute Ravi Malick. Vous disposez alors d'un cadre qui vous permet de dire : "Très bien, nous avons identifié les cas d'usage les plus prometteurs. Il nous reste maintenant à les généraliser." »

Le rythme de fonctionnement

Cette boucle s'articule autour de cycles mensuels et trimestriels :

Tous les mois : examiner l'avancement des projets pilotes, faire émerger de nouvelles idées, identifier ce qui fonctionne
Tous les trimestres : réévaluer les priorités majeures (y compris la promotion de nouvelles idées), réaffecter les ressources et célébrer les réussites issues de la généralisation des initiatives
En continu : la technologie évolue rapidement ; il convient donc de maintenir des mécanismes d'apprentissage permanents.

Ce rythme de fonctionnement permet d'éviter l'erreur fréquente qui consiste à considérer la transformation par l'IA comme un projet ayant une date de fin. Il s'agit plutôt d'une capacité organisationnelle que l'on développe et entretient dans la durée.

Points clés pour votre entreprise

Commencez par autoriser plutôt qu'imposer. Laissez les équipes expérimenter librement avant de mettre en place un cadre structuré. Vous avez besoin de preuves concrètes pour déterminer où l'IA crée de la valeur.
Supprimez les obstacles à la création. Dissociez les besoins métier de leur mise en œuvre technique. Chacun doit pouvoir proposer des cas d'usage.
Rationalisez sans compromis. Après la phase d'expérimentation, fusionnez les agents dont les fonctions se chevauchent. Un nombre plus restreint d'agents de référence, mieux encadrés, est plus efficace qu'une multitude d'agents médiocres.
Transformez les flux de travail, pas seulement les tâches. Les gains les plus importants proviennent de la réinvention complète de processus complets, et non de l'automatisation d'étapes isolées.
Donnez aux leaders fonctionnels les moyens d'agir en tant que responsables d'IA. Confiez-leur la responsabilité de la transformation par l'IA de leur domaine, avec l'appui d'une expertise et de ressources centralisées.
Inscrivez la démarche dans la durée. La transformation par l'IA n'est pas un projet avec une date de fin. Mettez en place des cycles de revue mensuels et trimestriels afin de maintenir la dynamique.

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Dans notre prochain article, nous explorerons en détail la phase d'idéation : comment faire émerger les points de friction internes, favoriser l'expérimentation ascendante et prioriser les cas d'usage fortement reproductibles et nécessitant une réflexion approfondie.

*Bien que nous maintenions notre engagement indéfectible à offrir des produits et des services de première qualité en matière de protection de la vie privée, de sécurité et de conformité, les informations fournies dans cet article de blog n'ont pas valeur d'avis juridique. Nous encourageons vivement nos clients actuels et potentiels à faire preuve de diligence raisonnable en évaluant la conformité avec les lois applicables.