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Après la vague des copilotes, l’IA d’entreprise se rapproche de la prise de décision. AWS et Aily Labs s’allient pour déployer des agents qui identifient les risques, simulent des scénarios et transforment les données métier en actions concrètes.
AWS et Aily Labs ont annoncé un partenariat pour accélérer le déploiement d’agents d’intelligence décisionnelle auprès des entreprises du Fortune 500. Disponibles sur AWS Marketplace et appuyés par Amazon Bedrock, ces agents ciblent cinq fonctions clés. Notamment la finance, la chaîne d’approvisionnement, la fabrication, le R&D et le commerce. L’objectif n’est plus seulement d’assister les salariés, mais d’intégrer l’IA au cœur des décisions opérationnelles.
Comment AWS et Aily Labs placent l’IA au cœur des décisions métier ?
Le problème auquel s’attaque Aily Labs n’est pas le manque de données. Les grands groupes en accumulent déjà dans leurs systèmes financiers, leurs chaînes logistiques, leurs usines ou leurs activités commerciales. Le véritable obstacle reste leur fragmentation.
Dans une étude de cas consacrée à Aily Labs, AWS souligne justement les difficultés des entreprises du Fortune 500 à prendre des décisions cohérentes. Et cela lorsque leurs informations restent enfermées dans différents silos. Les approches traditionnelles, fondées sur des rapports statiques et des analyses manuelles, ralentissent les arbitrages. Ainsi, elles peuvent faire manquer des opportunités.
💼💥 Meet the “AI brain” behind smarter enterprise decisions, @AilyLabs. 👉 https://t.co/xgJwQ9h0I7
— AWS Startups (@AWSstartups) December 9, 2025
With hundreds of ML models and thousands of enterprise agents, Aily Labs is driving true decision automation for businesses, powered by #AWS and @AnthropicAI models. pic.twitter.com/dsxvsKt21L
C’est ici qu’Aily Labs cherche à se distinguer des copilotes classiques. Son « Super Agent » orchestre plusieurs agents capables de travailler à partir du contexte métier propre à chaque entreprise. Ils peuvent suivre les performances, identifier un risque ou une opportunité, tester différents scénarios puis recommander, voire exécuter, une décision.
La logique n’est donc plus simplement de demander à une IA « que disent mes données ? ». Il s’agit plutôt de lui confier une question opérationnelle. Comme que faut-il faire maintenant, quelles seront les conséquences et quelle action peut être engagée ?
Pour les entreprises, c’est très important car un assistant qui produit une synthèse fait gagner du temps. Un système qui relie une baisse de demande à la production, aux stocks et aux prévisions financières touche donc directement à la performance opérationnelle.
Les agents décisionnels s’intègrent directement aux systèmes des entreprises
Le copilote aidait l’humain à travailler. L’agent décisionnel, lui, commence à intervenir sur ce que l’entreprise choisit de faire. Le partenariat avec AWS apporte surtout à Aily Labs les conditions nécessaires pour déployer cette approche à grande échelle. Les agents sont disponibles via AWS Marketplace et s’appuient également sur Amazon Bedrock.
Grâce à Amazon Bedrock, Aily Labs peut exploiter plusieurs modèles de fondation et orienter chaque tâche vers le modèle jugé le plus adapté. Cette orchestration multi-modèles vise à traiter des scénarios métiers complexes sans dépendre d’un seul moteur d’IA. Et le tout s’exécute dans l’environnement AWS du client.
L’autre argument est d’ordre commercial. Les entreprises peuvent souscrire à la plateforme depuis AWS Marketplace et centraliser la facturation sur leur compte existant. Elles peuvent aussi intégrer cette consommation à leurs engagements de dépenses AWS. Pour les clients actuels du cloud, Aily Labs affirme pouvoir déployer sa solution en une journée. Et cela sur l’infrastructure de données et les mécanismes de sécurité déjà en place. Sans créer un nouvel environnement ni lancer de nouveaux audits de conformité.
AWS et Aily Labs cibleront surtout les secteurs pharmaceutique, des biens de consommation et du luxe. Avec l’ambition d’étendre l’usage de ces agents au sein des entreprises du Fortune 500.
Après plusieurs années dominées par les assistants conversationnels et les copilotes, les fournisseurs cherchent désormais à rapprocher l’IA du lieu où la valeur se crée réellement. Dont la décision opérationnelle. Le défi sera toutefois plus exigeant. Résumer un rapport tolère une marge d’erreur. Mais recommander ou exécuter une décision sur une chaîne d’approvisionnement, un budget ou une production impose un niveau de gouvernance et de contrôle bien supérieur.
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