Data / IA
L’alliance de l’IA probabiliste et d’un système déterministe : l’approche de Workday selon Gerrit Kazmaier
Par Laurent Delattre, publié le 01 juillet 2026
Workday tenait la semaine dernière son évènement parisien « Elevate 2026 ». L’occasion pour IT for Business de rencontrer Gerrit Kazmaier, président Product & Technology, de Workday, alors que l’entreprise passe à l’offensive dans l’IA agentique. Workday assume désormais une ambition qui déborde du pré carré historique de la firme, les ressources humaines et la finance, pour s’aventurer sur le terrain de l’IT et de la DSI. Une extension que notre interlocuteur présente comme une suite logique, née de l’évolution des usages IA et de l’industrialisation de l’IA agentique. Son message est clair : l’IA ne deviendra réellement utile dans l’entreprise que si elle s’appuie sur le contexte métier, les règles de gouvernance et des processus déterministes.
Pendant longtemps, Workday a été identifié comme une plateforme RH et finance. Mais l’éditeur veut désormais s’inviter plus directement dans le quotidien des équipes IT. Non pas en se contentant d’ajouter une couche d’IA générative à ses produits, mais en exploitant ce qu’il considère comme son principal actif : la connaissance fine du contexte des collaborateurs, de leurs rôles, de leurs droits, de leurs parcours et des processus qui les entourent.
Workday s’invite sur les terres de la DSI
« Nous avons regardé les domaines dans lesquels Workday pouvait apporter une vraie valeur ajoutée aux équipes IT », explique Gerrit Kazmaier. Et la réponse s’est imposée assez naturellement : les parcours IT les plus complexes sont souvent ceux qui commencent dans les RH. « L’arrivée d’un collaborateur, son onboarding, un changement d’équipe, un départ… Beaucoup de parcours IT naissent en réalité en dehors du système IT. Ce sont les parcours les plus complexes de l’ITSM. »
L’enjeu est très concret. Qui doit avoir accès à quoi ? Quel matériel doit être attribué ? Quels droits doivent être ouverts, modifiés ou révoqués ? « Qui obtient le bon accès ? Qui possède quel inventaire ? », résume-t-il. Pour Workday, cette intersection entre ressources humaines, ITSM et automatisation constitue un terrain naturel d’extension.
Puisque Workday connaît déjà le contexte du collaborateur, la plateforme peut mieux orienter les décisions et les workflows. « Nous savons qui vous êtes », insiste Gerrit Kazmaier. « Si quelqu’un dans une équipe de développement logiciel demande l’accès à un référentiel de code, nous pouvons probablement l’approuver automatiquement. » En revanche, « si un représentant commercial demande l’accès au même référentiel, nous savons qu’il faut trouver la bonne personne pour examiner et valider la demande ».
C’est ici que l’IA intervient, non comme un substitut aux règles, mais comme un moyen de fluidifier les processus. C’est tout l’attrait de la solution Sana, dont Workday a récemment fait l’acquisition et présentée pendant la plénière. Elle génère et adapte des workflows pour offrir plus de souplesse et d’adaptation aux contextes que les configurations héritées.
Pour lui, l’évolution de Workday repose donc sur trois piliers : le contexte métier détenu par la plateforme, un niveau supérieur d’automatisation, et la capacité de l’IA à générer des workflows plus agiles. « Quand on regarde ces trois éléments ensemble, cela paraît presque évident que ce serait la prochaine étape du parcours de Workday. »
Le yin et le yang de l’IA d’entreprise
Reste la question que tout DSI se pose avant de confier la moindre tâche sensible à un agent : peut-on s’y fier ? Pour Gerrit Kazmaier, dans l’entreprise, l’IA ne peut pas fonctionner uniquement sur la probabilité. Lors de sa keynote, il a opposé deux notions clés, « probabiliste » et « déterministe ». Il les décrit comme « le yin et le yang » de l’IA d’entreprise.
L’IA probabiliste, d’abord. « La probabilité, ce sont des calculs statistiques. Et la statistique, nous le savons tous, ne donne que des probabilités : cela peut arriver, ou non. »
Les modèles d’IA fonctionnent ainsi par nature : ils raisonnent, ils produisent des réponses plausibles, souvent utiles, parfois remarquables, mais jamais garanties par nature. « Ils peuvent faire les choses correctement, et c’est le cas la plupart du temps, mais ils peuvent aussi se tromper. »
Dans un contexte grand public, cette marge d’erreur peut être acceptable. Dans une entreprise, elle devient vite problématique. « Ce qui est probable n’est pas forcément vrai. Et ce qui est probable n’est pas forcément reproductible », rappelle-t-il. Or, les processus critiques exigent précisément l’inverse : vérité opérationnelle, répétabilité, auditabilité.
Faut-il pour autant renoncer à la puissance de raisonnement des modèles ? Surtout pas, insiste-t-il. Ce qu’il faut, c’est l’encadrer. En y ajoutant du déterminisme. « Le raisonnement probabiliste apporte au logiciel des capacités qu’il n’avait jamais eues : raisonner, exercer un jugement. Mais, en contrepartie, il faut enrichir ce système d’IA d’outils reproductibles, fiables et déterministes. »
Pour l’illustrer, le dirigeant choisit, lieu oblige, un exemple français : la paie. « Nous sommes en France aujourd’hui, et payer des salariés en France n’a rien à voir avec les payer aux États-Unis. » Le terrain est sensible, et Kazmaier ne l’élude pas. « Nous savons tous à quel point le salaire compte pour chaque travailleur. Il doit être juste. Il ne peut pas être « probablement juste ». Il doit être exact à 100 %, à chaque fois. » Et de marteler l’exigence de répétabilité : « au cycle de paie suivant, il doit être à nouveau juste, exactement de la même manière. C’est cela, le déterminisme : un algorithme qui s’exécute toujours à l’identique, fiable et reproductible, sans aucune variance statistique. »
La thèse de Workday se situe dans cette combinaison. L’IA apporte des capacités nouvelles de raisonnement, de jugement, d’interprétation et d’assistance. Mais les processus d’entreprise apportent les garde-fous nécessaires. « Quand vous combinez le déterminisme des processus métier et la puissance du raisonnement probabiliste, vous obtenez des systèmes d’IA fiables », résume Gerrit Kazmaier.
Sortir de l’« enfer des POC »
Cette grille de lecture éclaire, selon lui, l’échec de tant de projets. Le symptôme porte un nom que Kazmaier reprend volontiers. « Beaucoup évoquent le « POC Hell » : des centaines de preuves de concept lancées, et aucune en production. » La cause, soutient-il, est structurelle, et il la résume d’une métaphore : celle des agents « sans loi ». « Un agent « sans loi », c’est un système d’IA qui n’applique pas les règles déterministes de l’entreprise et qui n’est pas inscrit dans le flux de travail. »
À l’inverse, un agent « soumis à la Loi », donc « conforme aux règles », utilise les mêmes technologies d’IA, mais dans un cadre beaucoup plus strict. « Il est enveloppé dans vos politiques, sécurisé par votre gouvernance et vos contrôles de sécurité, et toutes ses actions passent par vos processus métier configurés. »
Autrement dit, l’IA ne décide pas seule dans le vide. Elle agit dans un système qui connaît les droits, les responsabilités, les règles d’approbation, les exceptions et les circuits d’escalade.
Pour Gerrit Kazmaier, c’est cette articulation qui rend l’IA réellement exploitable dans les grands systèmes d’information. « C’est ce qui rend l’IA magique pour l’entreprise », affirme-t-il, « et ce qui permet aux organisations de l’utiliser, de la déployer et de l’exécuter avec succès, de façon répétée. »
Ainsi, pour Workday, l’IA agentique n’est pas une rupture qui viendrait remplacer les processus. L’IA est avant tout un accélérateur de processus, un fluidificateur, à condition qu’elle soit contrainte par le contexte, les règles et la gouvernance. Dans l’entreprise, l’IA ne vaut que si elle sait respecter les règles du jeu. Il lui faut pour cela évoluer dans un cadre complet et cohérent, convergeant RH, Finance et IT. Un cadre que Workday fournit et outille.
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