Les démonstrations d'automatisation par IA sont impressionnantes.

Ils fonctionnent sans problème, répondent rapidement et démontrent leurs capacités.
Les environnements de production racontent une tout autre histoire.

Le fossé n'est pas une question d'intelligence, mais de réalité.

Les environnements de démonstration suppriment la variabilité

Les démonstrations sont contrôlées.

Les entrées sont prévisibles. Le timing est stable. Les dépendances sont limitées. L'automatisation fonctionne parfaitement car l'environnement est optimisé.

La production génère du bruit.

La production se définit par son irrégularité.

Les flux de travail réels comprennent :

• réponses retardées

• défaillances partielles

• interruptions humaines

• incohérences du système

L'automatisation doit fonctionner dans ces conditions, et non dans des conditions idéales.

Démos Masquer la densité des exceptions

Les exceptions sont rares dans les démos.

En production, les exceptions sont légion. Les vérifications manuelles, les nouvelles tentatives et la gestion des cas limites deviennent la norme. L'automatisation optimisée pour le scénario nominal se heurte immédiatement à ses limites.

La réalité est faite d'exceptions.

La coordination est minimale lors des démos

Les démos isolent les flux de travail.

Les flux de production s'entrecroisent. De nombreuses automatisations fonctionnent simultanément, souvent sans coordination. Les conflits n'apparaissent qu'à grande échelle.

L'isolement masque la complexité.

La persistance de l'état est souvent ignorée.

Les démos redémarrent correctement.

La production nécessite de la mémoire. Sans état persistant, l'automatisation répète les actions, perd le fil de sa progression ou s'aggrave de manière incorrecte.

La conception sans état échoue en cas de continuité.

La surveillance semble facultative… jusqu’à ce qu’elle ne le soit plus.

Les démonstrations montrent rarement le monitoring.

La production l'exige. Le manque de visibilité engendre des retards de réponse et érode la confiance. L'automatisation sans supervision est perçue comme risquée, même lorsqu'elle est techniquement correcte.

Le fossé de conception

La différence entre la démo et la production réside dans l'orientation de la conception.

Les démonstrations mettent l'accent sur les capacités.
La production exige de la résilience.

L'automatisation qui résiste à la production est conçue pour la variabilité, la coordination et la récupération.

Contexte SaleAI (non promotionnel)

Au sein de SaleAI, les agents sont conçus pour fonctionner dans des conditions de production difficiles, en préservant le contexte, en assurant la coordination entre les flux de travail et en signalant rapidement les exceptions.

Cela reflète une conception opérationnelle plutôt qu'une optimisation de la démonstration.

Éléments à évaluer avant la production

Avant de faire confiance à l'automatisation, les équipes doivent évaluer :

• Gestion des exceptions

• persistance de l'état

• limites de coordination

• visibilité et escalade

Les compétences seules ne suffisent pas.

Perspective de clôture

L'automatisation par IA n'échoue pas parce que les démonstrations sont exagérées.

Cela échoue car la production révèle ce que les démos cachent.

L'automatisation réussit lorsqu'elle est conçue pour la réalité, et non pour une performance sur scène.