Le système multi-agents RELEX : une approche concrète pour exploiter tout le potentiel de l’IA

De nombreux retailers et fabricants n’arrivent pas à dépasser le « plateau des projets pilotes » de l’IA. Ils ont englouti des sommes considérables dans des projets sans parvenir à les industrialiser pour en tirer des résultats concrets et durables. Ce plateau les empêche de concrétiser le potentiel financier de leurs initiatives d’IA en cours et de préparer le terrain pour les technologies émergentes comme les assistants et les agents.

D’ailleurs, selon Gartner, 40 % des projets d’IA agentique rejoindront la longue liste des déploiements abandonnés avant la fin 2027.

Chez RELEX, nous développons un système multi-agents IA : une solution évolutive et adaptable qui aide les entreprises à obtenir un ROI rapide et à créer de la valeur sur le long terme.

Notre plateforme nativement IA prolonge la durée de vie des investissements technologiques en intégrant des technologies dont l’évolutivité est déjà démontrée, ainsi qu’un flux continu d’innovations. Elle intègre la gouvernance de l’IA dès la conception pour renforcer la confiance dans les décisions pilotées par l’IA, et elle unifie les données et les équipes pour éliminer des désalignements de planification coûteux.

Avec ses nouvelles capacités agentiques, qui améliorent la précision, l’efficacité et le temps de réaction, RELEX vous aide à quitter le plateau des projets pilotes, à concrétiser les bénéfices de l’IA et à les démultiplier dans toute l’entreprise.

Pourquoi tant de projets d’IA échouent-ils ?

L’IA suscite scepticisme et inquiétude, car les manières de rater son déploiement sont nombreuses. Dans tous les secteurs, les entreprises se heurtent aux mêmes obstacles et aux mêmes retards, jusqu’à devoir limiter les pertes et abandonner purement et simplement leurs projets.

Avant de résoudre le problème du passage à l’échelle des pilotes, nous devons en identifier les causes. Pourquoi ces projets s’enlisent-ils ?

L’ambiguïté produit de mauvaises stratégies d’IA

Les dirigeants subissent une pression énorme pour adopter l’IA. Ils reçoivent un budget et un ultimatum : « Utilisez l’IA. Et que ça marche. »

Beaucoup de dirigeants ne savent même pas par où commencer. Sans définitions claires ni cas d’usage précis pour les différents types d’IA, ils ne peuvent pas savoir comment les appliquer.

À cela s’ajoute la vitesse d’évolution de la technologie, qui rend difficile d’identifier les projets d’IA immédiatement réalisables et la meilleure façon de préparer l’innovation suivante. La frontière floue entre les technologies réellement différenciantes et les simples effets de mode alimente les stratégies dispersées qui pénalisent tant d’entreprises, et empêche de définir une stratégie d’IA capable de limiter les risques tout en garantissant de la valeur à long terme.

Les solutions génériques montrent que l’IA n’est pas universelle

Dans un marché de l’IA en pleine expansion, beaucoup de fournisseurs n’ont tout simplement pas l’expertise nécessaire pour répondre aux besoins de planification propres à chaque secteur. Ils peinent à concevoir des technologies et des processus sur mesure, faute d’une ancienneté suffisante et d’une bonne compréhension des subtilités du retail et de l’industrie.

Leurs solutions ne reposent pas non plus sur un socle solide d’outils d’IA spécialisée et de meilleures pratiques. Résultat : des décisions erronées, des performances médiocres, et du temps, de l’argent et du potentiel gaspillés.

Des systèmes de planification cloisonnés et obsolètes fracturent les organisations

Trop d’entreprises se contentent des bribes de données et des « insights » que leur livrent péniblement des tableurs et des systèmes legacy, vestiges technologiques d’une époque où la transformation numérique était encore un concept neuf.

Ces solutions dépassées n’intègrent pas d’apprentissage automatique (ML) pour les calculs complexes ou la reconnaissance fine des schémas, et elles ne sont certainement pas conçues pour offrir une assistance en IA générative ou une prise de décision agentique. Comme elles n’ont pas absorbé les innovations au fil du temps, l’IA n’y est qu’un post-it collé sur un système incapable de l’intégrer véritablement.

Malheureusement, les entreprises accumulent souvent ces solutions un peu partout dans l’organisation. Comme elles ne communiquent pas entre elles, les planificateurs prennent des décisions cloisonnées à partir de données cloisonnées. Dans un contexte où ce que vous ignorez peut peser sur vos résultats, cette planification en vision tunnel transforme ces systèmes legacy en gouffres financiers.

En dehors des solutions nativement IA, l’IA n’est qu’un post-it collé sur un système incapable de l’intégrer véritablement.

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Les difficultés de déploiement nourrissent l’hésitation et freinent l’adoption

Mieux vaut parfois un mal connu qu’un mal inconnu.

Beaucoup de responsables IT préfèrent des systèmes obsolètes et leurs contournements pénibles à la perspective intimidante de déployer des innovations coûteuses et apparemment non éprouvées. Et qui pourrait leur en tenir rigueur, quand 90 % des projets d’IA échouent ?

Par ailleurs, même une bonne solution peut devenir inutile si l’accompagnement initial et la mise en production laissent les utilisateurs frustrés et sans repères. Ces derniers doivent pouvoir monter en compétence sans friction et obtenir des réponses rapides et complètes à leurs questions. Un accompagnement défaillant et une autonomie inexistante se traduisent par une faible adoption, qui érode et retarde le ROI.

La qualité et la sécurité des données restent une préoccupation

Les entreprises s’inquiètent (à juste titre) des données et de l’IA.

Vient d’abord la crainte classique du « garbage in, garbage out » : des données obsolètes, incomplètes ou tout simplement fausses. Plus les données sont mauvaises, plus les calculs de l’IA le sont aussi.

De plus, des systèmes de planification cloisonnés laissent l’organisation submergée de réservoirs de données stagnantes, chacun inexact à sa manière.

Or les données constituent l’actif le plus précieux et le plus protégé d’une entreprise. Tout DSI redoute de se réveiller face à une avalanche d’e-mails et de notifications signalant une fuite massive de données. Ces incidents deviennent de plus en plus fréquents, et la réaction des consommateurs comme les conséquences financières peuvent gravement entamer la solvabilité, la réputation et la crédibilité d’une marque.

Les responsables IT examinent donc, à raison, les nouveaux partenariats et les fournisseurs tiers avec méfiance. À leurs yeux, les systèmes d’IA récents comme les LLM offrent surtout aux collaborateurs de nouveaux moyens de divulguer accidentellement des informations vitales et sensibles.

La gouvernance et la transparence de l’IA restent limitées

Chez beaucoup de fournisseurs, l’IA reste une « boîte noire ». Personne ne sait exactement ce qu’elle fait, comment elle fonctionne, ni pourquoi elle prend telle décision.

Comment les entreprises peuvent-elles s’assurer que ces systèmes produisent des résultats exacts et fiables, et non des hallucinations ? Et si une seule erreur s’y glissait, déclenchant une réaction en chaîne qui bouleverse toutes les décisions de planification ?

Ce manque de transparence et d’explicabilité nourrit naturellement la défiance des entreprises tentées par les solutions pilotées par l’IA, surtout lorsqu’il s’agit d’IA agentique.

L’évolutivité commence par la stratégie

Avant même d’examiner des solutions d’IA précises, les dirigeants doivent définir une stratégie évolutive : suffisamment cadrante pour permettre des décisions sensées, mais assez souple pour corriger le cap à mesure que le marché, les besoins de l’entreprise et les technologies évoluent.

Cette stratégie porte un nom : la diversification de l’IA.

La diversification de l’IA repose sur trois principes :

1. Identifier les bons types d’IA pour les bons cas d’usage.
2. Prioriser les déploiements selon les besoins de l’entreprise.
3. Intégrer progressivement les applications dans un système unifié.

Un portefeuille d’IA diversifié permet d’empiler les déploiements dans un cycle autofinancé. Chaque déploiement génère de la valeur par lui-même. En investissant de façon incrémentale, les entreprises financent le projet suivant avec le ROI du précédent, ce qui amplifie et prolonge les bénéfices de leurs premiers investissements.

Le système multi-agents RELEX est conçu pour soutenir cette approche. Il réunit capacités d’IA, innovations en gestion des données et meilleures pratiques dans un système de planification cohérent et durable, qui vous permet de construire et de faire évoluer votre stack technologique. Que vous débutiez avec l’IA ou que vous intégriez déjà des fonctions génératives et agentiques, la plateforme RELEX s’adapte aux besoins de l’entreprise, limite les risques et absorbe les avancées au fil de leur développement.

Nous réinvestissons également près de 25 % de notre chiffre d’affaires en R&D, ce qui accélère nos cycles de développement et transmet cet avantage concurrentiel à nos clients.

Comment le système multi-agents RELEX favorise-t-il l’évolutivité de l’IA ?

Le système multi-agents est un écosystème d’agents IA et de solutions interconnectés et collaboratifs qui analysent les données, diagnostiquent les problèmes, anticipent les évolutions et prennent des décisions, en s’adaptant rapidement et automatiquement aux mouvements du marché. Il est évolutif parce que chacun des composants de cette architecture l’est aussi :

1. Des agents qui savent quand, comment et pourquoi agir.
2. Une boîte à outils d’IA spécialisée.
3. Un réservoir de données partagé.
4. Une plateforme unifiée qui héberge toutes ces capacités et synchronise les décisions de planification et d’exécution.

Voyons le rôle de chaque capacité dans le dépassement du plateau des projets pilotes.

Les agents IA RELEX

Les agents IA sont des entités autonomes qui agissent et s’adaptent pour atteindre un objectif, seules ou au sein d’un réseau de décideurs. Ils fonctionnent en boucle, sollicitant différents outils et même d’autres agents pour accomplir des tâches, planifiant et exécutant sans relâche jusqu’à atteindre leurs objectifs. Systèmes auto-apprenants, ils s’appuient sur des données réelles pour ajuster automatiquement leurs paramètres aux conditions du marché.

Le système multi-agents RELEX en compte deux types.

Le premier est Rebot, lancé à l’origine comme assistant d’IA générative, le premier du genre dans le retail et la supply chain. En l’utilisant comme conseiller à la demande, les entreprises ont réalisé des gains de productivité spectaculaires : des opérations quotidiennes plus efficaces, mais aussi une prise en main plus rapide et plus simple qui réduit le délai de rentabilisation.

Nous faisons désormais évoluer Rebot vers un agent omniprésent, chargé de coordonner toutes les interactions au sein du système.

Un planificateur pourra par exemple demander : « Rebot, quels domaines risquent le plus d’enregistrer des ventes perdues cette semaine, quelles en sont les causes et comment traiter ces problèmes en amont ? » Rebot saura recommander et exécuter des actions à partir des prompts de l’utilisateur, voire de façon autonome, selon les paramètres et les limites définis dans le système.

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Rebot y parvient parce qu’il n’agit pas seul. En arrière-plan, il dialogue avec un réseau d’agents spécialisés, conçus pour les diagnostics, l’allocation, le déploiement et la gestion des fournisseurs.
Les agents RELEX Diagnostics, par exemple, identifient et expliquent les problèmes de supply chain, puis recommandent ou appliquent une action corrective. Ils sont complétés par des agents de planification par scénarios, capables d’automatiser les scénarios hypothétiques pour que les agents comme les utilisateurs déterminent les meilleures réponses aux évolutions du marché.

Vous avez donc l’impression de discuter uniquement avec Rebot, alors qu’en coulisses :

• L’agent A achemine la demande
• L’agent B collecte les informations
• L’agent C analyse les données
• L’agent D met en forme la réponse

L’expérience utilisateur sera d’une nature nouvelle. Rebot peut échanger dans la langue maternelle des utilisateurs, ce qui lève les barrières techniques et leur permet de se concentrer sur la qualité de leurs prompts plutôt que sur la navigation dans le système. Au lieu de cliquer sur des boutons et de parcourir une interface, ils dialogueront directement avec Rebot pour coordonner planification et exécution, sans avoir à identifier ni à orchestrer eux-mêmes les agents concernés.

Avec Rebot comme coordinateur, les utilisateurs se concentrent sur la pertinence de leurs questions au lieu de chercher à quel agent s’adresser.

Rebot est également agnostique en matière de LLM : RELEX peut le faire passer d’un LLM fondationnel à un autre selon les avancées du domaine.

Comment les agents favorisent l’évolutivité : les agents augmentent la vitesse, la précision et le volume des décisions de planification. Les entreprises gagnent ainsi un avantage concurrentiel : elles réagissent plus vite aux perturbations et s’adaptent plus facilement aux besoins des clients.

Comment les agents RELEX savent-ils quoi faire ?

Les agents RELEX prennent des décisions meilleures et plus facilement industrialisables grâce à deux atouts uniques face aux défis de la planification retail et supply chain.

Le premier est une base de connaissances lisible par la machine, qui rassemble des meilleures pratiques documentées et une expertise sectorielle. Codifié depuis plus de 20 ans et mis à jour en continu, ce référentiel fournit aux agents le contexte riche dont ils ont besoin pour prendre des décisions automatiques adaptées à des conditions sectorielles très spécifiques.

Le second est l’accès à RELEX Diagnostics, qui mesure la performance des produits et identifie les causes profondes des problèmes de supply chain, comme les ventes perdues. En reliant les agents à Diagnostics, RELEX leur donne le contexte réel nécessaire pour cerner et hiérarchiser les problèmes de planification, puis recommander ou déclencher la meilleure réponse.

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Comment Diagnostics et la documentation lisible par l’IA favorisent l’évolutivité : ces capacités renforcent les agents, améliorent la compétitivité des décisions de planification et instaurent la confiance dans les actions agentiques, pour une adoption plus fluide, plus d’efficacité et un ROI durable.

Contrôles avec intervention humaine : superviser et faire évoluer l’activité des agents

Depuis des années, les clients RELEX utilisent notre kit de configuration et notre moteur de règles métier (BRE, business rules engine) pour adapter les processus de planification à de nouvelles exigences. Ces paramètres de configurabilité intuitifs leur donnent le contrôle et la souplesse nécessaires pour modifier les processus sans projets de développement coûteux. Les agents s’appuieront sur ces mêmes mécanismes pour ajuster le système RELEX aux objectifs et aux besoins de l’entreprise.

Le kit de configuration et le BRE offrent en parallèle un niveau de gouvernance et de transparence de l’IA propre à RELEX : les utilisateurs supervisent et pilotent les actions des agents depuis une interface graphique.

Cela annonce une collaboration homme-machine renforcée, dans laquelle des agents comme Rebot passent progressivement du statut de consultant à la demande à celui de véritable participant à la planification, avec le degré d’autonomie que vous choisissez de leur accorder.

Les rôles évoluent également. Plutôt que d’exécuter des tâches manuelles, les utilisateurs définiront les objectifs et les stratégies des agents, fixeront les paramètres de gouvernance, superviseront et orienteront les systèmes autonomes, et monteront en compétence par la pratique dans des environnements sandbox.

Comment l’intervention humaine favorise l’évolutivité : une meilleure collaboration entre les utilisateurs et la machine stimule l’adoption, renforce le contrôle des agents et augmente progressivement leur autonomie, pour des décisions plus rapides, plus nombreuses et plus pertinentes, qui gardent une longueur d’avance sur les tendances et les perturbations.

La boîte à outils d’IA spécialisée RELEX

Un agent ne vaut que par les outils dont il dispose, et ces outils incluent l’IA spécialisée. L’IA spécialisée combine apprentissage automatique, optimisation mathématique et heuristiques pour accomplir des tâches très précises avec une vitesse et une exactitude surhumaines. Elle est la force de frappe en coulisses qui exécute ce que les agents demandent.

Vous disposez de gros volumes de données ? L’IA spécialisée les analyse pour repérer des tendances et produire des prévisions. Vous voulez comprendre l’effet d’une rupture d’approvisionnement sur l’exécution des commandes ? L’IA spécialisée simule les scénarios. Elle fonctionne en outre en boucle de rétroaction : elle mesure en permanence l’écart entre les résultats et ses prévisions, et s’améliore ainsi au fil du temps.

Contrairement aux agents, qui dépendent d’autres outils pour donner des résultats, l’IA spécialisée crée de la valeur par elle-même. Elle contribue directement à l’évolutivité de la plateforme RELEX. Elle est intégrée à chacun de nos modules de planification, tous connectés sur notre plateforme unifiée. Vous pouvez donc commencer modestement, en appliquant ces capacités d’apprentissage automatique aux domaines de planification qui en ont le plus besoin ou qui promettent le meilleur retour. Une fois les bénéfices acquis, vous passez au projet suivant et déployez peu à peu ces ramifications d’IA jusqu’à obtenir un vaste système interconnecté.

Comment l’IA spécialisée favorise l’évolutivité : elle apporte des réponses rapides et fines aux dilemmes du retail et de la supply chain, inscrit l’expertise sectorielle dans la solution elle-même, génère de la valeur pour l’entreprise et améliore considérablement la performance des agents.

Gestion et protection évolutives des données

La plateforme RELEX assure à la fois la qualité et la protection des données.

Le réservoir de données partagé, alimenté par des données fiables et quasi temps réel, nourrit chaque décision de planification RELEX et s’étend pour absorber les volumes propres au retail. RELEX applique des capacités de nettoyage des données pour qu’elles soient assainies et le restent, au service de calculs d’IA optimaux.

Côté sécurité et confidentialité, les données de l’entreprise restent les vôtres. RELEX utilise des modèles pré-entraînés et des techniques de génération augmentée par récupération (RAG, retrieval-augmented generation). Cette approche optimise les réponses d’un LLM en puisant dans une base de connaissances de référence, extérieure aux données d’entraînement du modèle, sans jamais stocker ces informations propriétaires ni s’en servir pour l’entraînement. Aucune information n’est transmise à des fournisseurs d’IA externes.

Comment la gestion des données RELEX favorise l’évolutivité : RELEX maintient les données à jour et sécurisées, les met à disposition de toutes les équipes de planification et les fait évoluer avec la croissance de l’entreprise. Des décisions efficaces et axées sur les données améliorent la satisfaction client, la rentabilité et d’autres KPI.

Une plateforme de planification unifiée et nativement IA

La plateforme unifiée RELEX est nativement IA et permet une démarche évolutive. Elle enrichit les investissements en IA spécialisée avec des innovations génératives et agentiques pour améliorer les résultats, au lieu de chercher à remplacer ces outils spécialisés fondamentaux, sans lesquels les agents ne servent à rien.

La planification unifiée et transverse fait tomber les silos organisationnels grâce à l’orchestration des agents. Les agents sont collaboratifs par nature, et la plateforme unifiée RELEX les relie entre eux ainsi qu’aux technologies évolutives comme l’IA spécialisée et la gestion des données, à travers l’ensemble des fonctions et des équipes de planification.

Comment la plateforme unifiée favorise l’évolutivité : la plateforme concrétise une stratégie d’IA diversifiée. Elle intègre les fonctionnalités d’IA et absorbe les innovations en continu pour amplifier et pérenniser la valeur dans toute l’organisation.

Au-delà du plateau : les bénéfices de solutions RELEX évolutives et nativement IA

Que signifie ce niveau d’évolutivité pour des dirigeants qui cherchent à tirer le meilleur de leurs investissements ? Suivons le parcours, du problème à la solution puis au résultat.

Problème	La solution RELEX	Résultat
L’ambiguïté et le « bruit » du secteur étouffent la réflexion stratégique.	La diversification de l’IA rend possible une approche réaliste et incrémentale des projets d’IA.	Les projets d’IA génèrent du ROI et se financent par le ROI, tout en évoluant avec les besoins de l’entreprise et les avancées techniques.
Les solutions d’IA génériques et universelles ne répondent pas aux besoins sectoriels.	Des agents nourris d’expertise exploitent la boîte à outils d’IA spécialisée et les insights de Diagnostics pour prendre des décisions fines, centrées sur le client.	Les entreprises gagnent en compétitivité, en fidélité à la marque et en rentabilité.
Des systèmes de planification cloisonnés et obsolètes fracturent les organisations.	La plateforme nativement IA de RELEX unifie la planification entre les fonctions.	Chaque capacité d’IA complète les autres et génère plus de valeur qu’en fonctionnant seule.
Les difficultés de déploiement nourrissent l’hésitation et freinent l’adoption.	Les responsables IT et les utilisateurs intègrent et automatisent progressivement les décisions agentiques, ce qui renforce la confiance dans le temps. Rebot les aide à mieux comprendre la supply chain et à élaborer de meilleures stratégies.	Une prise en main, des déploiements et une autonomisation des utilisateurs sans friction améliorent l’adoption, la productivité et l’efficacité.
La qualité et les risques liés aux données inquiètent.	RELEX réunit qualité, évolutivité et protection des données sur une seule plateforme. Les entreprises gardent le contrôle de leurs données grâce à des capacités d’IA de niveau entreprise et à des limites strictes de gestion des données.	Les entreprises bâtissent des réseaux plus résilients, avec des réservoirs de données qui évoluent avec l’activité et alimentent des choix de planification plus pertinents.
La gouvernance et la transparence de l’IA restent limitées.	Le kit de configuration et le moteur de règles métier donnent aux utilisateurs de la visibilité sur les paramètres automatisés et les décisions agentiques, ainsi que le contrôle de ces derniers.	Une gouvernance de l’IA intégrée transforme les rôles des utilisateurs et accroît l’autonomie des agents, ce qui permet aux entreprises de garder une longueur d’avance sur les tendances et les perturbations.

Première étape : décider de diversifier

Un projet d’IA réussi commence par une stratégie réaliste et souple. Vous n’avez pas à déployer l’IA partout en même temps. Diversifier le portefeuille d’IA permet de découper les déploiements en étapes maîtrisables, en créant une dynamique et en générant du ROI à chaque étape.

Mieux vous comprenez vos options et les types d’IA à votre disposition, plus vous avancez avec confiance dans la stratégie que vous construisez. Pendant que nous travaillons à mettre le système multi-agents entre les mains de nos clients, ni eux ni nous ne restons à l’arrêt. Toute la technologie figure déjà dans notre boîte à outils et produit déjà des bénéfices.

Explorez les détails pour visualiser clairement vos options, décider en confiance et commencer à construire la réussite de votre supply chain.

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