Cisco MyAgent : avant les agents IA, l’entreprise doit construire leur environnement de travail

Cisco annonce le déploiement de MyAgent auprès de 90 000 salariés. Le signal stratégique n’est pourtant pas le nombre d’agents distribués. MyAgent repose sur Circuit, un environnement construit auparavant pour relier modèles, données, droits, applications et gouvernance. Lorsque l’IA commence à agir dans l’entreprise, le choix du modèle reste important, mais l’enjeu se déplace vers la maîtrise de son environnement d’action.

La question utile pour un dirigeant n’est donc pas « combien d’agents devons-nous déployer ? ». Elle est plus exigeante : que doit maîtriser l’entreprise avant de permettre à une IA de passer de la consultation de ses informations à l’exécution d’actions dans son système de travail ?

Les « 90 000 agents » cachent le véritable changement

MyAgent n’est pas stratégique parce qu’il équipe beaucoup de collaborateurs. Il l’est parce qu’il matérialise le passage d’une IA qui répond à une IA autorisée à poursuivre un objectif et à intervenir dans plusieurs applications. Cisco annonce son déploiement auprès de 90 000 salariés, sans présenter ce nombre comme l’effectif total du groupe.

Selon Cisco, l’utilisateur fournit un objectif, du contexte et le résultat souhaité. MyAgent détermine alors une suite d’étapes, coordonne son exécution dans des applications comme Outlook, Webex, Jira et SharePoint, conserve des préférences et des interactions passées, et peut faire progresser certaines tâches en arrière-plan. Cisco présente cette action comme supervisée : le salarié fixerait l’intention, exercerait son jugement et resterait responsable du résultat.

Ces capacités décrivent un changement de régime. L’assistant ne produit plus seulement un texte à relire ; il peut créer une continuité entre une demande, plusieurs systèmes et une action. Cisco affirme aussi que les interactions qualifiées d’agentiques dans Circuit ont progressé de près de 350 % sur un trimestre. L’entreprise ne publie cependant ni le niveau de départ, ni la définition exacte de cette interaction, ni sa valeur économique. Le volume d’usage ne suffit donc pas à établir une productivité ou un retour sur investissement.

Ce déplacement prolonge une question déjà analysée dans l’Observatoire à propos de GPT-6 Astra et de la délégation : une capacité technique ne constitue jamais, à elle seule, une autorisation d’agir. Entre les deux se trouvent un périmètre, des droits, des validations et une responsabilité.

Avant MyAgent, Cisco avait construit Circuit

La simplicité apparente de MyAgent dépend d’une infrastructure beaucoup plus complexe. Circuit n’est pas une simple interface permettant de choisir entre plusieurs modèles. Cisco le décrit comme une porte d’entrée commune vers les modèles approuvés, les données de l’entreprise, les projets, les connecteurs et les agents. MyAgent rend cette architecture accessible sous la forme d’un agent visible ; Circuit organise les conditions dans lesquelles il peut travailler.

Cette infrastructure d’action peut se lire comme une chaîne : identité → droits → connaissance → modèles → connecteurs → agents → règles → exécution → observabilité. Chaque couche répond à une question de maîtrise. Qui formule la demande ? Que peut-il déléguer ? Quelles informations sont fiables et accessibles ? Quel modèle convient à la tâche ? Quelles applications peut-on connecter ? Quelles règles limitent l’action ? Que s’est-il réellement passé ?

L’architecture présentée par Cisco associe notamment une plateforme d’agents et de recherche, des registres d’agents et de connecteurs, une orchestration de plusieurs modèles, des mécanismes de sécurité, une gouvernance des données et de l’observabilité. La promesse d’une interface fluide repose donc sur une organisation technique et humaine qui conserve les habilitations, distribue les capacités et produit des traces.

Quand le modèle devient remplaçable, la valeur se déplace

Si le modèle devient un composant que l’on peut plus facilement faire évoluer, la valeur se déplace vers ce qui organise son usage. Il ne s’agit pas d’une indépendance totale : changer de modèle conserve des coûts de migration, d’évaluation, de réglage et parfois de réécriture. L’intention architecturale consiste plutôt à éviter qu’un changement de moteur oblige à reconstruire toutes les règles, connexions et connaissances métier qui l’entourent.

Cisco indiquait en novembre 2025 que son assistant interne pouvait accéder à Azure OpenAI, Claude, Gemini et à son modèle interne Deep Network Model. La plateforme pouvait router les requêtes selon la charge, la latence, la fiabilité ou le cas d’usage. Cette approche déplace quatre centres de gravité : du modèle vers l’orchestration, du prompt vers le contexte, de la réponse vers l’action et de l’outil individuel vers l’architecture collective.

Le modèle apporte une capacité de raisonnement ou de génération. Le contexte lui donne les informations utiles à une situation. Les connecteurs lui ouvrent des moyens d’action. Les politiques déterminent ce qui est autorisé. La valeur durable se trouve alors moins dans une conversation isolée que dans la capacité de l’organisation à conserver cette architecture, à l’auditer et à changer l’un de ses composants sans perdre le reste.

Ce principe rejoint l’analyse de l’Observatoire sur la bataille stratégique de la connaissance : la dépendance devient critique lorsque les règles métier, la mémoire des décisions et les liens entre les informations restent enfermés dans l’outil que l’entreprise voudrait remplacer.

La mémoire devient une infrastructure du travail

La conservation des préférences, du contexte et des interactions transforme un assistant ponctuel en infrastructure continue du travail. Elle peut éviter de répéter les mêmes consignes, rapprocher des événements séparés et maintenir le fil d’un dossier. Elle peut aussi propager une erreur ancienne, exposer un contexte à la mauvaise personne ou transformer une hypothèse périmée en vérité opérationnelle.

Une mémoire utile doit donc répondre à des questions simples et difficiles : que mémorise l’agent ? Pendant combien de temps ? Qui peut consulter cette mémoire ? Qui peut la corriger ? Que se passe-t-il lors d’un changement de fonction ? Que devient-elle au départ du salarié ? Quelle différence entre mémoire personnelle et connaissance appartenant à l’organisation ? Sans réponses explicites, la continuité promise devient une accumulation opaque.

Il faut aussi distinguer donnée → information → connaissance → décision. Une donnée est une trace. Une information lui donne un sens dans un contexte. Une connaissance relie les sources, les règles, les contradictions et les conditions de validité. Une décision engage enfin une personne ou l’organisation. Une mémoire vectorielle ou conversationnelle facilite la recherche de ressemblances ; elle ne rend pas ce qu’elle restitue fiable par nature.

L’expérience menée avec Influence, CRM et mémoire relationnelle développés dans l’écosystème iSDO, a conduit à un constat proche. Une première conception très riche accumulait fonctions et champs sans garantir une mémoire réellement utile. Le dispositif a été progressivement recentré sur la continuité de l’information et sur les relations entre contacts, organisations, interactions, opportunités, agenda, tâches et relances. Ce retour de conception ne compare pas Influence à Circuit : il montre que relier les informations utiles vaut souvent mieux qu’ajouter des fonctionnalités, et que l’automatisation doit préserver les véritables points de décision humains. Le RETEX complet sur Influence expose ce recentrage.

Un agent ne devient réellement utile que si l’organisation sait ce qu’elle veut lui permettre de retrouver, de relier et de conserver.

Gouverner l’action, pas seulement protéger les données

Une IA conversationnelle peut produire une mauvaise réponse. Un agent connecté peut provoquer une mauvaise action. La gouvernance doit donc protéger les données, mais aussi limiter les pouvoirs que l’organisation rend exécutables. Ce changement rapproche l’agent d’un nouvel utilisateur du système d’information : il lui faut une identité, un périmètre et des droits compréhensibles.

La gouvernance porte sur les données et les applications accessibles, mais aussi sur les actions permises, les seuils de validation, les identités et habilitations, la journalisation, le traitement des exceptions et la capacité à interrompre ou corriger une exécution. Lire un calendrier, préparer une réponse, envoyer un message, modifier un ticket, transmettre un document ou supprimer une donnée ne présentent ni le même engagement ni la même réversibilité.

Une règle générale comme « l’agent peut accéder à Jira » reste insuffisante. Peut-il seulement lire un ticket, en créer un, changer sa priorité, l’attribuer à une personne ou le fermer ? L’autorisation doit porter sur des verbes et des objets précis. Elle doit aussi tenir compte du contexte : une action acceptable sur un environnement de test peut devenir risquée sur un système client ou financier.

« Human in control » : l’humain reste-t-il réellement aux commandes ?

Cisco emploie l’expression human in control, mais cette formule ne constitue pas une garantie acquise. Être juridiquement ou organisationnellement responsable d’une action ne signifie pas nécessairement disposer des moyens réels de la contrôler. Le contrôle suppose compréhension, traçabilité, droit de correction et capacité d’arrêt.

Il faut déterminer à quel moment intervient la validation, quelles opérations exigent une autorisation explicite et si l’utilisateur voit ce qui va être exécuté avant de l’approuver. Il faut aussi savoir s’il peut arrêter l’opération, revenir en arrière lorsqu’elle est réversible, détecter une erreur et superviser plusieurs actions automatisées simultanément. Plus l’agent agit en arrière-plan, plus l’écart peut grandir entre une responsabilité formelle et une maîtrise effective.

La validation humaine ne vaut que si la personne dispose du temps, de la compétence, des informations et du pouvoir nécessaires pour contester l’action. Une succession d’approbations mécaniques peut donner une apparence de contrôle tout en déplaçant la charge cognitive vers un humain incapable de reconstituer chaque exécution. Le bon objectif n’est pas d’ajouter une confirmation partout, mais de positionner des contrôles substantiels aux endroits où une erreur changerait réellement le résultat.

Ce qu’une PME doit construire avant son premier véritable agent

Une PME n’a pas à reproduire l’infrastructure de Cisco. Elle doit reproduire la logique de conception : structurer l’environnement avant de multiplier les agents. Quatre fondations suffisent pour commencer sans réduire le sujet à une liste d’outils.

1. Périmètre

Le point de départ est un processus précis, un objectif observable et une limite claire. L’entreprise doit savoir ce qu’elle veut améliorer, pour qui, et quelles décisions doivent rester humaines. Un périmètre réversible et bien compris permet d’apprendre sans ouvrir d’emblée un accès transversal au système d’information.

2. Connaissance

L’agent a besoin de données et de connaissances dont la source, la qualité, le responsable et la durée de validité sont identifiables. L’entreprise doit savoir où elles se trouvent, comment elles sont mises à jour et quelles contradictions doivent rester visibles. Un contexte abondant ne compense pas une connaissance obsolète ou sans propriétaire.

3. Pouvoir

Les accès doivent être décrits par application et par action. Que peut consulter, créer, modifier, transmettre ou supprimer l’agent ? Au nom de quelle identité ? Avec quels droits temporaires ou permanents ? Plus le pouvoir accordé est large, plus les conséquences d’une instruction ambiguë ou d’une connexion compromise augmentent.

4. Contrôle

Les validations, les journaux, les indicateurs d’erreur, le mécanisme d’arrêt et les conditions de modification doivent être conçus avec l’usage. Le contrôle doit permettre de comprendre une action, de l’interrompre et, lorsque c’est possible, de la corriger ou de revenir en arrière. Il doit aussi mesurer la valeur produite, pas seulement l’activité de l’agent.

Cisco affirme que Circuit compte plus de 100 000 utilisateurs et atteint 90 % d’adoption. L’entreprise indique également que plus de 21 000 ingénieurs utilisent ses outils de codage assisté, dont plus de 80 % chaque semaine, avec environ six heures économisées par semaine pour ces ingénieurs et cinq heures pour d’autres collaborateurs. Ces données sont publiées par Cisco et ne constituent pas des résultats audités publiquement. Elles ne permettent pas d’assimiler adoption et création de valeur, temps déclaré comme économisé et retour sur investissement, ou expérimentation et transformation durable.

Le modèle de Cisco n’est donc ni une recette universelle ni une preuve économique définitive. Il fournit un signal : lorsqu’un agent doit agir, la qualité du système qui l’entoure devient aussi importante que sa capacité propre.

L’environnement de travail devient l’actif stratégique

Le modèle apporte une capacité. L’agent reçoit un objectif et organise l’action. Mais l’environnement de travail définit ce qu’il sait, ce qu’il peut atteindre, ce qu’il peut modifier, ce qu’il doit faire valider et ce que l’organisation peut contrôler.

Une hypothèse stratégique se dessine : demain, l’avantage concurrentiel ne résidera peut-être plus seulement dans le choix du meilleur modèle, mais dans la qualité de l’environnement que l’entreprise lui donne pour travailler. Cette hypothèse ne suppose ni que les modèles deviennent identiques, ni que leur remplacement soit gratuit. Elle affirme que la cohérence des droits, de la connaissance, des connexions et des contrôles peut devenir une compétence organisationnelle difficile à copier.

Le modèle fournit une capacité. L’agent lui donne un objectif. Mais c’est l’environnement de travail qui transforme cette capacité en fonction durable de l’entreprise.

Avant de recruter des agents numériques, encore faut-il leur construire des bureaux, leur attribuer des droits et leur expliquer où se trouve la sortie de secours.