Comment illustrer le rôle transformateur de l’IA ?

Dans cet article, nous proposons d’explorer les différentes incarnations de l’Intelligence Artificielle (IA) dans les activités traditionnelles des entreprises. Marketing, opérations, mais aussi supply chain ou achats… comment cette technologie peut-elle s’implanter au cœur des processus existants et transformer les applications métiers ? comment peut-elle durablement modifier les modes de collaboration et de travail ? et comment les services informatiques peuvent-ils s’adapter à ce rythme effréné d’innovations ?

Pour témoigner de ces réalités et besoins, notre partenaire Aston Martin Aramco Formula One^TM (AMF1) a accepté de se joindre à la conversation en échangeant avec les experts Cognizant sur les impacts précis de cette intelligence artificielle sur leurs process. Que ce soit sur le circuit, dans l’usine de fabrication, et même dans les relations avec les fans, quels sont les apports concrets de l’IA pour fluidifier les opérations et accélérer la prise de décision ?

Dans des Tech Talks rendus publics en octobre 2025, les représentants des différentes business units d’AMF1 partagent donc leur expérience de l’IA avec les experts Cognizant, en présence de l’animatrice spécialiste de Formule 1 Rachel Brookes.

Dans un milieu du sport haute performance où la moindre milliseconde gagnée est le fruit d’un effort collectif considérable, l’optimisation des infrastructures technologiques et l’usage de l’IA constituent des atouts décisifs vers la victoire.

1) Comment l’IA promet-elle d’accélérer les opérations de l’entreprise ?

Le rôle accélérateur de l’IA n’est plus à démontrer : facilitation des processus, synthèse de l’information, prise en main rapide à travers l’intégration dans les applicatifs de l’entreprise… les atouts de l’IA déterministe et générative sont désormais bien connus. 

Cependant, l’irruption de l’IA agentique pourrait encore accroître le niveau de performance en confiant à des agents des tâches et des décisions qui échappent encore à l’entendement humain.

Ainsi, par leur pouvoir d’agrégation de l’information mais aussi par leur capacité de décision autonome, des agents IA hyperspécialisés auraient la possibilité de participer à l’innovation et à la conception sur des processus micro et complexes qui relèvent de l’ingénierie de précision. Dans le cas d’industries de pointe, cette collaboration de plusieurs agents autonomes permet par exemple de déclencher automatiquement des réparations voire des révisions de la conception du produit – en mode reverse-engineering. Avec ce mode automatisé multi-agents, l’IA va même au-delà de la correction d’erreurs de fabrication, elle contribue à l’innovation en ingénierie grâce aux nouveaux insights qu’elle apporte, accélérant toujours plus la prise de décision humaine. 

2) Comment l’IA transforme-t-elle le marketing des entreprises ?

Depuis l’émergence d’une réflexion data à grande échelle, l’obsession des équipes marketing est d’adresser le bon message à la bonne personne au bon moment. Le développement des outils d’analytics a notamment permis de renseigner de façon plus précise les préférences des consommateurs, et donc de mieux segmenter les groupes d’individus.

Avec l’intelligence artificielle, il est désormais possible d’aller encore plus loin dans le ciblage en réduisant la segmentation au niveau de l’individu lui-même. Les équipes marketing peuvent concrètement adresser un contenu personnalisé grâce à l’IA générative, ou personnaliser un format d’interaction dédié avec la marque (ex : une expérience sur-mesure qui diffère de celle du voisin).

Par-dessus tout, l’élément-clé apporté par l’IA dans une approche marketing est l’intégration de la temporalité et du contexte dans lequel se situe l’acte d’achat. Ce qui relevait auparavant de campagnes marketing longuement mûries et déployées sur plusieurs semaines doit désormais s’adapter dans un cadre temporel immédiat : on passe d’un marketing « de campagnes » à un marketing « de contexte » – le contexte étant personnalisé à l’échelle de l’individu.

Une fois ce principe établi, la question de son opérationnalité est posée : les équipes marketing ont tout intérêt à exploiter ce pouvoir de l’IA sur des petits fragments du parcours client pour observer les retombées immédiates. 

Mais, dans ce chemin d’expérimentation, deux informations sont capitales à garder en tête : 

• le consommateur est souvent plus aguerri à l’IA que l’entreprise, donc il saura reconnaître les usages qui lui sont les plus profitables et ceux qui ne servent que l’entreprise,
• les objections et interrogations du consommateur doivent faire partie intégrante du processus de production marketing, ce qui induit une vraie remise en question critique de chaque activation. La confiance est la base de la relation !

3) Comment l’IA améliore-t-elle l’usage des jumeaux numériques ?

L’existence des jumeaux numériques n’est pas nouvelle mais leur performance a été accélérée par l’IA, avec un niveau de paramétrage qui permet désormais de créer des simulations personnalisées. Dans les modélisations précédentes, il s’agissait en effet d’agréger les données de plusieurs personnes (ou patients si l’on pense aux jumeaux numériques dans la santé) afin de définir un modèle médian approchant les besoins de chacun. Désormais, il est possible de modéliser individuellement chaque personne, chaque produit, chaque organe afin d’observer précisément comment ce cas d’espèce réagit aux différents stimuli.

L’agentique va même encore plus loin en intégrant au cœur de ce jumeau numérique la possibilité d’évolution : en effet, avec l’agentique, les systèmes autonomes auront la possibilité de réagir aux stimuli et de prendre des micro-décisions pour optimiser la simulation globale – ces ajustements conduisant ensuite à la production de nouvelles données et informations participant à la précision continue du système.

Enfin, un progrès majeur apporté par l’IA concerne la démocratisation : grâce à l’IA, les jumeaux numériques deviennent en effet accessibles à plusieurs services. S’ils étaient autrefois cantonnés aux équipes d’IT et d’ingénierie, il est désormais possible de les envisager dans un contexte d’Achats ou de Manufacturing.

4) Comment l’IA développe-t-elle la flexibilité de l’infrastructure technologique ?

Le rythme rapide d’innovation et la personnalisation induite par l’IA conduisent forcément à se poser la question de l’élasticité de l’infrastructure pour supporter tous ces nouveaux usages.

Cette réflexion s’appuie sur une conception « en escalier inversé » de l’architecture. C’est-à-dire, si l’on considère une stack à cinq étages – infrastructure et réseaux, data, Analytics et IA, applications, usages et interfaces – partir de l’usage et des interfaces (« expérience ») pour ensuite remonter toute la stack jusqu’à l’infrastructure hardware. C’est seulement à travers cette méthodologie que l’entreprise pourra s’appuyer sur une infrastructure robuste et adaptable.

La question qui se pose alors est celle du passage à l’échelle : comment s’assurer que chaque usage ne bouleverse pas les caractéristiques de l’infrastructure ? C’est ici que l’IA peut apporter ses capacités d’automatisation et de réplication. En privilégiant l’expérimentation et en construisant des cas d’usages susceptibles de faire évoluer l’infrastructure par petites touches, puis en utilisant le pouvoir de l’IA, les entreprises ont la possibilité d’impulser un changement plus global de leur architecture technologique, at scale.

5) Comment l’IA redéfinit-elle le travail ?

Avec l’irruption des agents dans les processus métiers, toute l’organisation du travail telle que définie à l’après-guerre semble révolue. Il s’agit désormais d’organiser la production autour de deux ressources : les employés et les agents. Et cette transformation est extrêmement rapide car, en l’espace d’une année, certaines grandes entreprises ont déjà basculé dans ce nouveau paradigme, influençant ainsi toute leur chaîne de partenaires.

Par où commencer ? Quelles priorités établir ? La première réflexion consiste à identifier les missions qui requièrent véritablement un apport humain, sans possibilité de remplacement par l’agent ; et à partir de celles-ci, établir une boucle d’organisation uniquement constituée d’agents pour voir si l’automatisation est possible ou s’il est nécessaire de faire intervenir un autre regard humain.

Ce changement ne pourra s’opérer du jour au lendemain car une telle rupture nécessite de la formation, de l’expérimentation mais également un changement de culture pour organiser cette nouvelle collaboration entre l’homme et l’agent IA. Une certitude cependant : toutes les équipes seront touchées, des plus juniors aux plus seniors, des postes à responsabilité aux postes plus opérationnels. L’expérimentation terrain reste donc la clé de réussite la plus probable.

En conclusion

Soyez le pilote de votre transformation avec vos équipes. Enrichissez-les d’agents IA, assistants ou autonomes. Bénéficiez de nos réflexions pour réaliser, adopter et optimiser une IA avec un impact métier. 

Pour rester compétitif dans cette course, un seul mot d’ordre : rester à l’écoute du marché. Pour Aston Martin Formula One^TM et Cognizant, chaque milliseconde de gagnée en respectant des règles drastiques de sécurité peut faire la différence. Qu’en est-il pour vous ?