Après quelques années d'expérimentation rapide, le paysage de l'IA commence à se structurer plus clairement. Les entreprises, les fournisseurs de technologie et les normes émergentes façonnent un avenir où différents systèmes d'IA jouent des rôles bien définis - et où la valeur vient de la façon dont ils se connectent. Les signaux que j'observe proviennent de trois sources : la manière dont les entreprises utilisent les différents systèmes d'IA, les technologies que les fournisseurs construisent et les différents efforts de normalisation actuellement en cours.
Selon moi, quatre pièces principales composent le puzzle de l'IA :
- Les IA spécifiques à une tâche
- IA au niveau de l'entreprise
- IA spécifiques à un domaine
- Protocoles de connexion
Examinons chacun d'entre eux.
Types d'IA
IA de tâches
Il s'agit d'IA hautement spécialisées qui excellent dans certaines tâches - pensez aux assistants de codage, aux assistants de rédaction ou aux assistants de recherche. Parfois, elles existent de manière indépendante, d'autres fois elles sont intégrées dans des IA basées sur les rôles. Parce qu'ils se concentrent sur l'exécution, ces systèmes peuvent être considérés comme des outils - ou comme des agents, selon votre point de vue.
IA d'entreprise
Selon moi, une IA d'entreprise est un système central qui permet des connexions avec d'autres IA. Elle peut ne pas détenir de données elle-même - elle peut simplement acheminer des connexions vers d'autres systèmes ou ingérer des données brutes pour la génération augmentée par extraction (RAG) afin de répondre à des questions. L'IA peut déclencher des actions, mais ces actions sont limitées et dépendent du rôle d'IA spécifiques à une tâche pour mener à bien les actions.
Les IA d'entreprise n'existent peut-être pas encore. Mais je vois des systèmes avec cette vision qui commencent à émerger : Google Agentspace et des acteurs de la recherche en entreprise comme Glean en sont les premiers exemples.
IA de domaine
Les IA de domaine se concentrent sur des cas d'utilisation plus étroits, par exemple le marketing, les ressources humaines ou les ventes. On les trouve dans des applications telles que HubSpot, Workday ou Happeo. Contrairement aux IA d'entreprise, ces systèmes possèdent généralement les données et les font remonter par le biais d'API d'indexation, d'outils ou d'agents.
Protocoles de connexion
Pour que ces systèmes fonctionnent ensemble, ils doivent suivre des protocoles et des processus établis, tels que le protocole MCP (Model Context Protocol) et le protocole A2A (Agent2Agent Protocol). Ces protocoles commencent tout juste à émerger et nous verrons s'il s'agit de ceux que le monde adoptera ou d'une variante. Ils signalent toutefois la nécessité d'une communication commune dans cette hiérarchie d'IA.
Ce qui m'enthousiasme le plus, c'est que ces protocoles rendent les différents systèmes d'IA interchangeables. Si vous trouvez une nouvelle et meilleure IA d'entreprise, il sera assez "facile" de passer à un autre fournisseur et de continuer à brancher et à jouer les IA spécifiques au rôle dans le nouveau système.
La place d'Happeo
Je considère que Happeo est très bien placé pour gérer et partager des connaissances fiables au niveau de l'entreprise et des départements. Nous nous assurons que les connaissances sont disponibles, nous détectons ce qui manque et nous donnons aux gens les moyens de les partager.
Pour certains clients, je pense que nous pourrons évoluer vers un système d'IA au niveau de l'entreprise une fois que nous aurons développé davantage de capacités. Mais pour la plupart d'entre eux, nous jouerons le rôle d'une IA de domaine qui fournit des connaissances fiables au niveau de l'entreprise et du département. Et comme nous disposons d'une solide équipe d'ingénieurs, nous sommes déjà en train de mettre au point des fonctions d'IA qui ont un impact et qui aident nos clients à réussir.
Comment utiliser Happeo dans vos systèmes d'IA ?
Dès à présent, nous offrons à nos clients des moyens puissants pour intégrer Happeo dans leur système d'IA :
- API d'indexation : elle permet de copier les données Happeo dans les systèmes RAG des clients.
- Robust API : permet, par exemple, d'utiliser la recherche IA de Happeo pour fournir des réponses aux systèmes connectés.
Une capacité intéressante que nous envisageons de fournir est un serveur MCP, qui expose de nombreux outils de Happeo - de la recherche aux notifications en passant par le centre d'aide - et rend possible l'intégration de ces capacités directement dans différents agents d'IA.
L'avenir
Mon objectif est de maintenir Happeo à l'épreuve du temps et de permettre à nos clients de l'utiliser de la manière la plus adaptée à leur stratégie d'IA. Si vous souhaitez essayer ces fonctionnalités, je vous encourage à tester Happeo et à contacter notre équipe de support pour avoir accès à des fonctionnalités expérimentales comme le serveur MCP.
