L’IA passe d’un sujet d’inspiration à un enjeu d’impact : notre retour sur le WAICF 2026

Cette année, nos démonstrations ont suscité un vif intérêt, en particulier celles consacrées aux MCP (Model Context Protocol). Leur capacité à intégrer l’IA dans les processus, à créer des agents sécurisés, contextualisés et réellement opérationnels a captivé les visiteurs. Leur potentiel intrigue parce qu’il ouvre une nouvelle dimension : celle d’une IA qui n’agit plus de façon isolée, mais ancrée dans les workflows, les outils métiers et les tâches critiques.

Nous l’avons observé de manière très nette : la curiosité laisse place à une volonté d’industrialisation. Les questions récurrentes autour de la gouvernance, l’accompagnement au changement, la sécurité, le ROI reflètent cette évolution. Beaucoup souhaitaient comprendre comment garantir un cadre robuste, comment embarquer les équipes, comment assurer une adoption durable. Notre expertise sur le Change Management, la gouvernance IA, les agents métier et la Factory Agentique a permis d’apporter des réponses concrètes et structurées.

Parmi les moments marquants, la conférence de Chandra Donelson, « AI Did Not Fail You, Your Foundation Did », a profondément résonné avec notre vision. Son message fort  « Don’t focus on the shiny, focus on the boring », rappelle que l’IA ne crée de la valeur que lorsqu’elle repose sur des bases solides : données propres, processus compris, objectifs clairs, vision partagée. L’IA n’est pas une fin en soi, mais un moyen puissant d’amplifier les capacités humaines, à condition d’investir dans les fondations.

La session Inclusive AI menée par Eneric Lopez, Kristine Naltchadjian et Vaibhava Lakshmi Ravideshik a souligné un point essentiel : l’IA doit être un mouvement inclusif, qui accompagne les transformations des métiers, développe les compétences et garantit la diversité des données et des usages. L’IA n’est pas là pour remplacer mais pour élever et cela implique une vision humaine, responsable et durable.

L’échange entre Ariel Cohen Codar & Yann Stoneman a apporté une perspective plus opérationnelle encore. Leur message était limpide : l’IA doit être pilotée par des métriques business, pas par la technologie. Trop d’organisations construisent des solutions IA sans définir d’emblée ce que “réussir” signifie. Leur approche met l’accent sur l’importance de définir les critères de valeur, les métriques critiques, les seuils d’acceptation, puis de constituer un dataset d’évaluation robuste permettant de mesurer chaque itération. Ils insistent également sur un point essentiel : réussir avec l’IA implique souvent de réimaginer le workflow complet, pas de coller un agent sur un processus existant. Le plus important n’est pas le modèle : ce sont les données, le pipeline et la clarté des règles métier.

Enfin, la keynote de clôture de Yann LeCun, consacrée à la nécessité de dépasser les limites actuelles des LLM, a également mis en lumière la prochaine étape : une IA dotée d’un véritable modèle du monde, d’une mémoire persistante, de capacités de raisonnement et d’objectifs, comme le propose son architecture JEPA. Cette vision confirme l’émergence rapide d’une IA agentique plus autonome, plus stratégique et profondément transformatrice pour les entreprises.