Data / IA
Au-delà de l’application : l’IA agentique et l’interface composable
Par La rédaction, publié le 18 août 2026
L’IA agentique et l’interface composable pourraient remettre en cause quarante ans d’informatique centrée sur l’application. À mesure que les agents gagnent en contexte et en autonomie, l’interface devient dynamique, tandis que le logiciel se transforme en un ensemble de capacités mobilisées à la demande.
Par James Morley-Smith, Directeur senior, responsable mondial du design de l’expérience client, Zebra Technologies
Depuis quarante ans, les applications constituent l’unité fondamentale du travail numérique. Nous nous connectons à un appareil, nous ouvrons des applications, nous exécutons des tâches, puis les fermons. Notre relation à l’informatique a été façonnée par l’interface utilisateur graphique (GUI), qui a largement fait ses preuves. Mais avec l’émergence de l’IA agentique, un nouveau paradigme plus puissant et plus fluide s’impose : celui de l’interface utilisateur composable.
Pour les entreprises, et notamment pour les équipes terrain, cela signifie que la technologie sera une couche intelligente omniprésente, qui s’adapte à l’utilisateur et à la tâche à accomplir. Les applications ne disparaîtront pas, mais à terme, nous interagirons avec un ensemble de capacités orchestrées par l’IA.
Environnement contextuel : le socle de l’intelligence
L’IA agentique repose sur un flux continu de données pour comprendre l’environnement en temps réel. C’est là qu’intervient le concept de « tissu de capteurs » : le socle d’une véritable informatique ambiante. Sur le terrain, les points de données interagissent pour créer ensemble un jumeau numérique en temps réel de l’environnement.
Ce flux continu de données fournit un niveau de contexte extrêmement précis, permettant aux agents IA de comprendre le monde avec une finesse inédite : mouvements, localisation, état des équipements, température, liste de tâches, position des collègues, ou encore niveau de stock. Il peut même intégrer l’état de l’utilisateur pour permettre à l’IA d’aller au-delà de l’exécution de commandes, en anticipant les besoins et en proposant des recommandations proactives.
Ce tissu de données transforme l’IA d’un outil passif en un véritable collaborateur actif, capable de décrire ce qui se passe, et aussi d’expliquer où, quand et pourquoi les événements surviennent, et surtout d’anticiper ce qui va suivre.
Une interface adaptée à chaque instant
L’un des effets les plus marquants de cette évolution est que l’interface utilisateur deviendra spontanée et composable, adaptée à la tâche immédiate. Prenons un exemple dans la distribution : l’interface d’un collaborateur peut afficher des informations de fidélité lorsqu’il interagit avec un client en magasin, puis se transformer automatiquement pour proposer des fonctions de contrôle de stock dès qu’il entre en réserve.
L’interface utilisateur composable n’est plus figée. Elle évolue en fonction de l’activité, qu’il s’agisse de réapprovisionner un rayon, de traiter des opérations en arrière-boutique ou d’accompagner un client dans son parcours d’achat.
Ce niveau de personnalisation repose sur l’apprentissage à partir de milliers d’utilisateurs occupant des rôles similaires, permettant de créer une expérience toujours plus efficace et pertinente.
Un nouveau paradigme du travail : orchestration et augmentation
Le futur du travail repose sur une collaboration renforcée entre l’humain et ses assistants numériques. Nous verrons émerger des agents IA personnels et d’entreprise travaillant ensemble pour renforcer les capacités des équipes terrain. Une tâche commencée sur un terminal mobile pourra être automatiquement transférée vers un écran embarqué sur un chariot élévateur, l’IA orchestrant l’expérience entre les différents équipements pour garantir à la fois sécurité et efficacité.
Dans ce modèle, le collaborateur transporte son « cerveau numérique », tandis que l’environnement fournit les interfaces. L’IA sélectionne et projette la bonne interface sur le bon support libérant ainsi l’utilisateur de la contrainte des écrans. L’objectif est clair : améliorer l’efficacité tout en augmentant les capacités humaines. Bien entendu, cette vision pose des défis de sécurité et de confidentialité des données, qui exigent une gouvernance solide et des pratiques rigoureuses. Loin d’être des freins, ils sont des conditions d’adoption, à relever avec ingéniosité.
Vers une économie des capacités
Cette transformation impose aussi un changement de paradigme dans le développement logiciel. Pendant des décennies, les éditeurs de logiciel et les équipes informatiques ont conçu des applications. Demain, la valeur résidera dans la création de capacités modulaires, intégrables dans des agents IA. Le développement évoluera d’une logique applicative vers une approche fondée sur des modules API-first : vérification d’un stock, consultation de données patient, diagnostic machine. Autant de fonctions que l’IA pourra assembler selon les besoins.
Cette évolution est inévitable. Pour les décideurs technologiques, l’enjeu n’est plus de développer des applications, mais d’identifier et de construire les capacités différenciantes pour rester pertinents dans un environnement piloté par l’IA. Un virage à prendre qui déterminera les acteurs qui prospéreront dans cette nouvelle ère.
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