IA en production : les entreprises face au défi du passage à l’échelle

Big Data & AI Paris 2026 réunira notamment Crédit Agricole, EDF, Bouygues Telecom, AXA France, Airbus et Renault Group pour analyser les conditions concrètes du passage à l’échelle de l’IA et des agents : infrastructures data, gouvernance, sécurité, transformation des processus et mesure de la valeur, les 15 et 16 septembre à Paris Expo Porte de Versailles.

Paris, le 23 juillet 2026– Après une première phase d’expérimentation, les entreprises cherchent désormais à intégrer les agents IA à leurs opérations. Mais un agent capable de fonctionner dans un environnement de test ne peut pas nécessairement être déployé à grande échelle sans transformation de l’infrastructure, du socle de données, des processus et des règles de gouvernance.

Fiabilité des systèmes, accès aux données, sécurité, maîtrise des coûts, responsabilité juridique et mesure du retour sur investissement : le passage à la production impose de résoudre simultanément plusieurs difficultés techniques et organisationnelles. Car si les agents gagnent en autonomie, la pertinence de leurs actions dépend toujours de la qualité, de l’accessibilité et de la gouvernance des données auxquelles ils accèdent.

Big Data & AI Paris 2026 consacrera plusieurs sessions de son programme aux conditions concrètes de l’industrialisation de l’IA agentique, en s’appuyant sur des déploiements en entreprise, des expertises technologiques et des retours d’expérience opérationnels.

« Les agents IA ne peuvent pas être industrialisés indépendamment du patrimoine de données de l’entreprise. Leur fiabilité dépend autant des modèles utilisés que de la qualité, de l’accessibilité et de la gouvernance des données sur lesquelles ils s’appuient. Le passage à la production impose donc de traiter ensemble architecture data, sécurité, gouvernance et création de valeur », déclare Emilie Pierre-Desmonde, Directrice de Big Data & AI. 

Des premiers agents aux déploiements à grande échelle

Bouygues Telecom et ILLUIN Technology présenteront le déploiement d’agents IA sur plus de 25 millions d’appels clients par an. Ce retour d’expérience montrera comment une approche agentique a été intégrée aux assistants conversationnels omnicanaux de l’opérateur et industrialisée à une échelle significative.

Cet exemple illustre le changement de phase auquel sont aujourd’hui confrontées les entreprises : au-delà de la démonstration technologique, elles doivent concevoir des systèmes capables de répondre à des volumes importants, de s’intégrer aux processus existants et de maintenir un niveau de service constant.

Construire le socle data et technique des agents IA

La mise en production des agents ne dépend pas uniquement de la performance des modèles. Elle suppose également de maîtriser les données auxquelles ils accèdent et de les intégrer à des architectures capables de supporter leur déploiement à grande échelle.

Probabl, l’entreprise à l’origine du développement industriel de la bibliothèque de machine learning scikit-learn, présentera comment mieux encadrer l’utilisation des agents dans les workflows de data science. L’intervention portera notamment sur les compétences méthodologiques et statistiques nécessaires pour produire des résultats fiables, au-delà de la seule génération de code.

Ekino abordera la construction d’une plateforme agentique pilotable et durable, ainsi que la maîtrise des coûts associés à son déploiement.

GENCI présentera AI Factory France, une offre d’infrastructures et de services souverains destinée à accélérer l’adoption et l’usage de l’IA en France, piloté avec le soutien d’Inria et sélectionné par la Commission européenne.

Gouverner des systèmes capables d’agir

À mesure que les agents gagnent en autonomie, les entreprises doivent déterminer les décisions qu’elles peuvent leur déléguer, les contrôles humains à maintenir et les responsabilités à attribuer lorsqu’une action produit un résultat erroné.

Plusieurs sessions du programme aborderont la responsabilité juridique, la conformité à l’AI Act et la gouvernance des décisions automatisées. Elles examineront également les moyens d’encadrer le comportement des modèles, de détecter leurs biais et leurs dérives et de maintenir une capacité d’intervention humaine.

Ces enjeux ne relèvent plus uniquement de la conformité. Ils conditionnent directement la possibilité de connecter des agents aux données, aux outils et aux processus sensibles de l’entreprise.

Sélectionner les usages qui justifient le passage à l’échelle

L’industrialisation de l’IA dépend enfin de la capacité des organisations à identifier les cas d’usage susceptibles de produire une valeur mesurable et de justifier les investissements nécessaires.

EDF présentera la manière dont le groupe pilote le passage à l’échelle de l’IA et à en démontrer le retour sur investissement.

En réunissant infrastructures, données, gouvernance, déploiements opérationnels et mesure de la valeur, Big Data & AI Paris 2026 proposera une lecture complète des conditions nécessaires pour faire passer les agents IA du prototype à la production.

Le détail des conférences, ateliers et intervenants est disponible dans le programme complet de Big Data & AI Paris 2026 sur www.bigdataparis.com.

Informations pratiques

• Dates : 15 et 16 septembre 2026
• Lieu : Paris Expo Porte de Versailles
• Site officiel : www.bigdataparis.com

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