Travail, productivité, revenus, innovation… Du 19 au 23 janvier derniers, le Forum Économique Mondial de Davos en Suisse – The World Economic Forum (WEF) – s’est fait l’écho des impacts de l’Intelligence Artificielle et de la technologie sur la société tout entière. Quel monde imaginer demain alors que cet outil se déploie désormais à l’échelle de toutes les entreprises et au plus près de tous les employés ?
« Le tournant actuel de l’IA consiste à amplifier le capital humain », s’est ainsi confié Ravi Kumar S., CEO de Cognizant, au micro de CNBC. « Dans le futur, nous allons intégrer les outils IA directement dans les modes de travail des entreprises, dans les processus et dans les rythmes organisationnels ; et quand nous aurons fait cela, vous allez voir davantage de productivité (…). Notez que la productivité n’a pas connu de sursaut majeur depuis quinze ou vingt ans malgré les avancées technologiques, nous tenons donc là une chance unique. Et je pense que, même si un nombre important de postes sera amené à disparaître, nous verrons un nombre tout aussi significatif de nouveaux postes émerger ».
Avec l’IA, une nouvelle organisation du travail
Cette confiance dans l’intelligence artificielle et dans son rôle transformateur pour le monde du travail s’appuie sur les résultats de l’étude New Economy Skills, menée par Cognizant pour le compte du World Economic Forum et présentée en décembre 2025 : dans celle-ci, le chiffre de 93 % est avancé pour signaler la part d’emplois corrélés à l’IA d’ici 2032. « Près de 60 % des emplois auront plus de 25 % d’exposition à l’IA et 30 % plus de 50 % » ajoute Ravi Kumar S. « En orientant correctement sa démarche, il est possible de numériser ces tâches exposées à l’IA et de les intégrer directement dans le quotidien des employés, comme une assistance digitale qui renforcerait leur efficacité » Un progrès qui s’envisage donc sur le terrain de l’innovation (nouveaux produits, nouveaux services, nouveaux emplois), avec des promesses réelles en matière de valeur créée et de hausse des salaires.
Pourquoi l’IA semble-t-elle alors aujourd’hui bloquée sur la ligne de départ, sans impacts encore observés au niveau des équipes et de leurs résultats ? « Car nous devons encore former l’IA pour qu’elle fasse partie de l’équipe » réplique Ravi Kumar S. dans une table ronde où participent, entre autres, des décideurs du monde du travail (Manpower, AFL-CIO), des institutionnels (Commission européenne) et des chercheurs d’universités prestigieuses (Berkeley, Stanford).
Former l’IA au contexte de l’entreprise et de ses équipes
La formation de l’IA aux habitudes de l’équipe et à ses modes de réflexion doit passer par un apprentissage et une adaptation à son contexte spécifique. Cela signifie intégrer des données propres à la sémantique, l’historique et à l’activité ou vocation de l’entreprise, l’IA assimilant toutes les dimensions « contextuelles » – du processus à la culture, du transactionnel au relationnel. Autrement dit : si l’entreprise cherche à déployer ses agents autonomes à l’échelle pour accomplir un certain nombre de tâches, elle doit d’abord s’assurer que ces agents comprennent le « pourquoi » et le « comment » de chacune des tâches plutôt que de les exécuter aveuglément.
C’est l’un des messages-clés de Cognizant lors de ce WEF 2026 : « Le contexte permet de transformer l’IA en un outil business-centric », explique Prasad Sankaran, président Software and Platform Engineering. « Quand l’IA ne dispose pas du contexte, elle ne peut délivrer des usages dédiés pour votre entreprise et votre activité. Le contexte permet de rendre cette IA activable à bon escient pour les problèmes spécifiques que vous êtes en train de traiter ». Une valeur ajoutée presque « intuitive » qui trouve sa raison d’être dans le caractère « probabiliste » de l’IA c’est-à-dire sa capacité à produire des analyses et des jugements – contrairement au déterminisme des logiciels des années 2000. Les données de contexte permettent « d’appréhender ce qui reste souvent impalpable dans la collaboration humaine – l’intuition, l’ingéniosité, ce qui reste non documenté » (Neal Ramasamy, Chief Information Officer chez Cognizant).
Le context engineering comme moteur de l’industrialisation des agents
Reste alors à accomplir concrètement cette promesse : dès l’été 2025, Cognizant s’était lancé dans la création d’une nouvelle discipline, le context engineering, avec 1000 postes d’ingénieurs contexte adossés à cette activité et un partenariat avec WorkFabric pour développer un « moteur de contexte », la plateforme ContextFabricTM. Une ambition rappelée par Ravi Kumar S. : « Context is everything. Context is a new code » (littéralement : « Le contexte est tout. Le contexte est un nouveau code »).
Car cette ingénierie de contexte (context engineering) doit permettre de garantir la performance des agents et donc d’industrialiser les systèmes multi-agents en toute confiance. Comme l’exprime Babak Hodjat, Chief AI Officer de Cognizant, sur le Forum Économique Mondial : « Le contexte et le déploiement de systèmes multi-agents à l’échelle nous permettent de systématiser, grâce aux agents, la conception de l’entreprise de demain ». C’est-à-dire : accélérer le déploiement et les usages de l’IA dans tous les recoins de l’entreprise pour rendre cette IA invisible. Lors d’un atelier interactif à Davos, Babak Hodjat s’est ainsi lancé dans une démo en direct d’un système multi-agent open source capable de générer lui-même d’autres systèmes multi-agents à travers le dialogue et l’ingénierie de contexte.
2026, l’année d’une intégration IA à l’échelle ?
« L’IA est véritablement dans tous les projets que nous menons, confirme Surya Gummadi, président de la zone Amérique pour Cognizant, au micro de CNBC. Si l’activité des douze derniers mois était concentrée sur l’augmentation de la productivité, notre focus pour 2026 est davantage la construction de la stack IA et le déploiement des agents ». L’année 2026 s’annonce donc comme celle du passage à l’échelle pour les acteurs du marché et pour les entreprises utilisatrices, un sujet largement débattu dans les allées du Forum Économique Mondial : « le passage de l’expérimentation de l’IA à l’industrialisation » apparaît en effet parmi les quatre sujets-clés identifiés cette semaine-là, au même titre que « la préparation de la main d’œuvre aux nouveaux modèles de travail et de compétence », « la construction de fondations digitales résilientes et sûres dans un contexte de changement permanent » ou encore « le renforcement des liens entre les acteurs business, gouvernementaux et sociétaux face à ces enjeux ».
Le pari audacieux de Cognizant : maîtriser la chaîne de valeur de bout en bout
Tout au long de ce World Economic Forum, Cognizant a souhaité rappeler sa confiance dans le développement de l’intelligence artificielle (à l’heure où certains prédiraient un ralentissement des investissements) et ses ambitions importantes sur le sujet : investissement dans Anthropic, croissance externe (ex : Belcan), partenariats avec Google, Microsoft, etc. « Nous voulons maîtriser l'intégralité de la chaîne de valeur, de l’accès à la puissance de calcul, en passant par les plateformes et le capital humain, et la proposer comme une offre complète à nos clients. (…) Nous assumons les risques, les coûts et les résultats. (…) C'est un pari audacieux que nous sommes prêts à prendre », affirme Ravi Kumar S.
Cette déclaration d’intention traduit une évolution dans l’identité de Cognizant qui devient ainsi un « AI Builder ». En effet, l’apparition du context engineering constitue un retour aux sources pour l’entreprise, active depuis trente ans dans le développement logiciel : si les transformations cloud et data avaient conduit Cognizant à se concentrer sur l’intégration de systèmes et le paramétrage, l’IA et son impératif de customisation contextuelle remettent au centre l’activité de création de code. D’un rôle « d’intégrateur », Cognizant redevient « constructeur » (builder).
Comme l’exprime Ravi Kumar S., si la révolution Software 1.0 consistait à « coder un logiciel que l’on pouvait adapter », le Software 2.0 répond à la question : « Comment concevoir un logiciel capable de s'intégrer parfaitement au fonctionnement de l'entreprise, de capturer son savoir-faire interne et ses modes de travail ? ». Il s’agit donc d’écrire du nouveau code fondé sur les LLM, de concevoir des logiciels dédiés, agentiques par nature et déployés à l’échelle de l’entreprise, plutôt que transformer le matériau software existant. C’est précisément ce que Cognizant propose d’expérimenter avec le context engineering.
