De l'idée à l'impact en 3 heures : les coulisses du tout premier « Agent Builders Challenge »

Imaginez que vous puissiez créer un assistant IA sur mesure pour vos opérations en un seul après-midi. Un assistant capable d’automatiser les relais entre équipes, de vérifier les nouvelles applications, voire de capitaliser sur les connaissances de votre opérateur le plus expérimenté – transformant ainsi des décennies d’expertise humaine en une ressource évolutive.

C'est là la promesse fondamentale qui sous-tend les nouveaux agents Composable Tulip. Mais nous avons voulu aller au-delà du battage médiatique une bonne fois pour toutes et tester cette promesse par nous-mêmes. À quelle vitesse notre Tulip serait-elle capable de transformer le potentiel de l'IA agentique en un impact opérationnel concret ?

Ainsi, lors de notre Operations Calling annuelle « Operations Calling », nous avons organisé notre tout premier « Agent Builders Challenge ». Le principe était simple : 15 développeurs d’applications de premier plan ont présenté leurs véritables défis opérationnels quotidiens et ont pu tester concrètement Tulip .

L'objectif ? Voir ce qu'il était possible de réaliser en seulement trois heures. Les résultats ont été stupéfiants.

L'expérience de Ken met en évidence l'un des principaux enseignements de cette journée : ces développeurs n'étaient pas des data scientists. C'étaient des experts opérationnels qui connaissaient leurs problèmes sur le bout des doigts. Les agents leur ont simplement fourni un nouveau moyen puissant de codifier, d'appliquer et d'enrichir cette expertise.

Comme l’a expliqué Mason Glidden, notre directeur des produits et de l’ingénierie, ce qui distingue les agents, c’est leur capacité non seulement à analyser, mais aussi à agir. Ils « permettent de résoudre des problèmes pour lesquels l’objectif est clair, mais où la voie à suivre pour y parvenir l’est beaucoup moins ».

Les développeurs ont pu mettre au point ces solutions percutantes aussi rapidement parce que les agents Tulip s'intègrent de manière native à une plateforme composable et extensible. Cela signifie que, contrairement aux agents rigides et peu flexibles (les nouveaux monolithes), un Tulip est un composant que vous pouvez configurer rapidement et intégrer directement dans vos applications opérationnelles et vos flux de travail.

Il est important de noter que les développeurs n'ont pas eu besoin d'écrire d'algorithmes complexes pour créer un agent performant capable de s'intégrer de manière transparente à leur système de production. Il leur a suffi d'utiliser l'Agent Builder « sans code » Tulip et de définir :

• L'objectif : ce qu'ils souhaitaient que l'agent réalise.

• Les instructions : comment atteindre ces objectifs, expliquées en langage clair.

• Les outils : les fonctionnalités dont elle pourrait bénéficier (le cœur de l'avantage de la plateforme) – comme l'accès à Tulip spécifiques, à d'autres applications ou à des connecteurs vers d'autres systèmes tels que les ERP ou SGQ (système de gestion de la qualité).

Grâce à cette flexibilité et à cette transparence, vous pouvez créer un agent qui n’est pas simplement un généraliste. Il s’agit d’un spécialiste capable de comprendre vos opérations spécifiques et d’interagir avec elles, en s’appuyant sur vos données en temps réel. C’est cette intégration en profondeur au sein d’une plateforme plus large, qui relie l’ensemble de vos opérations, qui rend ces agents si puissants – et qui apporte une réponse directe aux limites des solutions d’IA « greffées ».

(Pour en savoir plus sur l'architecture et les fonctionnalités des agents Composable , vous pouvez consulter notre article de blog présentant les agents IA.)

Les participants à l'atelier ont utilisé à plusieurs reprises le terme « macro humaine » pour décrire l'un des atouts majeurs des Tulip : la possibilité de transposer enfin les connaissances métier et les savoir-faire de leurs experts dans un outil accessible à tous les membres de leur organisation. Comme l'a formulé l'un des développeurs :

Ce qui a le plus impressionné, c’est la diversité des défis que les développeurs ont su relever en configurant le même outil de base, depuis l’analyse de la production en première ligne jusqu’à la gouvernance des applications en arrière-plan. Les solutions se sont naturellement réparties en deux grandes catégories, démontrant ainsi comment ces outils peuvent renforcer et générer de nouveaux gains d’efficacité à tous les niveaux de l’organisation industrielle.

Ces agents apportent leur soutien aux équipes de première ligne, des opérateurs aux chefs de production, et comblent ainsi le fossé entre les données et l'action sur le terrain.

• Agent de relais entre les équipes : une équipe a développé cet agent afin d'analyser données de production telles que les indicateurs clés de performance, les problèmes de sécurité et les heures de fonctionnement des machines) et de générer automatiquement une liste de tâches classées par ordre de priorité pour l'équipe suivante. Comme l'a souligné Jason Gillespie, de Jazz Pharmaceuticals, ce seul cas d'utilisation pourrait permettre de gagner « au moins 10 heures par semaine » en éliminant les 2 à 4 heures par jour que les équipes consacrent uniquement à la collecte d'informations.

• Agent d'analyse des stocks : une autre équipe a développé cet agent afin d'analyser les nomenclatures pour identifier les composants susceptibles de faire l'objet d'une rupture de stock dans un avenir proche et de proposer des mesures préventives, contribuant ainsi à éviter des arrêts de production coûteux.

• Agent de planification de la production : cet agent a identifié les similitudes entre les processus des différentes gammes de produits afin de générer des plannings de production dynamiques et optimaux, permettant de maximiser l'efficacité dans des installations où l'espace est limité.

• Agent de traitement des défauts : cet agent s'attaque directement à ce qu'un développeur a qualifié de « goulot d'étranglement des PME », en transformant un rapport manuel de traitement des défauts — dont la rédaction pourrait prendre « deux semaines » à un expert — en un document pouvant être généré en quelques minutes.

Les équipes ont également mis au point des agents qui ont ouvert de nouvelles possibilités aux développeurs d'applications, accélérant ainsi la conception et le déploiement des applications, tout en facilitant l'intégration et l'accompagnement des nouveaux membres de l'équipe.

• AgentApp et de gouvernanceApp : cet agent vérifie la conformité Tulip aux meilleures pratiques de l'entreprise (notamment en matière d'interface utilisateur, de conventions de nommage et de modélisation des données) et propose automatiquement des améliorations avant que l'application ne soit prête à être déployée, ce qui accélère considérablement les cycles de développement et garantit la cohérence à l'échelle de l'entreprise.

• Nouvel agent « Builder Coach » : Les équipes ont également développé cet agent, qui s'est connecté à laBase de connaissances, à la bibliothèque et aux applications existantes Tulip afin de fournir des conseils sur la conception d'une nouvelle application adaptée à un cas d'utilisation particulier, ce qui a considérablement réduit le temps d'intégration des nouveaux Tulip .

• Agent « Expression Creator » : Une autre équipe a développé cet agent simple afin d'analyser les variables, les déclencheurs et le flux de données d'une application, dans le but d'accélérer le processus d'écriture de logiques complexes.

• Agent «App Reviewer » : un développeur a créé cet agent afin d’identifier automatiquement les modifications entre deux versions d’une application et d’évaluer l’impact de ces modifications – ce qui représente un gain de temps considérable pour tout processus de validation ou d’assurance qualité.

Les « Agent Builders » ont démontré une chose haut et fort : la puissance de l’IA agentique dans le domaine opérationnel ne réside pas dans le remplacement de vos collaborateurs. Il s’agit d’un multiplicateur de force qui renforce votre équipe, amplifie son expertise et automatise les tâches manuelles et chronophages qui font obstacle à la résolution effective des problèmes. Elle comble le fossé entre les données, la décision et l’action.

Il s'agit d'un nouvel élément clé permettant aux industriels de mener à bien leur propre transformation, qui leur est propre.

Nous avons été époustouflés par ce que notre Tulip a réalisé en seulement quelques heures et nous avons hâte de découvrir ce qu'elle va faire ensuite.

Les agents Tulip entreront en bêta ouverte cet hiver. Pour vous inscrire sur la liste d'attente ou pour obtenir des informations sur notre bêta fermée en cours, veuillez contacter votre Tulip .

La vraie question est la suivante : quel sera le premier agent que vous créerez ?