Le 23 septembre 2026, les équipes de Diametral se sont réunies à travers cinq villes pour une journée dédiée à l’intelligence artificielle agentique. Au programme : conception, ingénierie, gouvernance et retours d’expérience pour transformer les agents IA en solutions fiables et opérationnelles.
Une édition internationale dédiée à l’IA agentique
Pour sa 19e édition, le LabTechDay de Diametral a franchi une nouvelle étape en réunissant, pour la première fois autour d’un programme commun, les équipes de Paris, Lyon, Bruxelles, São Paulo et Bogotá.
Organisée par notre engine Applied AI & Data Science, cette journée a permis à nos experts de partager leurs connaissances, de confronter leurs approches et de renforcer leurs méthodes autour d’un enjeu majeur : comment concevoir, développer et exploiter des agents IA capables de créer une véritable valeur métier ?
À l’heure où l’intelligence artificielle évolue rapidement des modèles prédictifs vers des systèmes génératifs et agentiques, les entreprises doivent aller au-delà des expérimentations et des preuves de concept (POC).
Le véritable défi consiste désormais à construire des solutions capables de fonctionner en production, dans des environnements réels, tout en garantissant fiabilité, sécurité, maîtrise des coûts et gouvernance.
Cette édition du LabTechDay s’est inscrite pleinement dans cette ambition.
Le LabTechDay : Un rendez-vous au service de l’expertise collective
Chez Diametral, le LabTechDay est bien plus qu’une journée de formation technique.
Il s’agit d’un rendez-vous interne récurrent, conçu comme un véritable laboratoire d’expérimentation et de partage de connaissances. Nos experts y confrontent leurs expériences terrain, explorent de nouvelles approches et développent des méthodes et outils réutilisables dans les missions de nos clients.
Pour cette 19e édition, le programme s’est articulé autour de trois temps forts :
Comprendre et cadrer : explorer l’évolution de l’IA vers les systèmes agentiques, comprendre l’architecture d’un agent et identifier les différents niveaux d’autonomie possibles.
Concevoir et construire : participer à deux workshops complémentaires, consacrés à la conception de solutions agentiques et à leur développement technique.
Partager les retours du terrain : réunir les équipes internationales autour de cas clients concrets, avec leurs résultats mesurés, leurs réussites et les enseignements tirés de leur mise en production.
Cette journée a permis d’aligner nos équipes autour d’un vocabulaire commun, d’architectures de référence et d’outils méthodologiques directement mobilisables dans nos projets.
Deux workshops complémentaires : Design & Build
Pour répondre aux enjeux de l’IA agentique, nous avons organisé deux parcours de travail réunissant l’ensemble de nos engines.
L’objectif : aborder les deux dimensions indissociables d’un agent performant, sa conception fonctionnelle et son architecture technique.
Design : Concevoir la bonne solution avant de développer
Le premier workshop a mobilisé les expertises en stratégie, Product Delivery, Governance & Quality, Decision Analytics et Acculturation & Change.
Une question centrale a guidé les échanges : a-t-on réellement besoin d’un agent IA ?
Car toutes les problématiques métiers ne nécessitent pas une architecture agentique. Dans certains cas, un workflow automatisé ou une application classique constitue une solution plus simple, plus économique et plus prévisible.
À partir d’un cas client réaliste portant sur la génération de propositions commerciales, les participants ont appris à qualifier le besoin, définir les niveaux d’autonomie et identifier les contrôles nécessaires.
Leurs réflexions ont été structurées dans un Agent Solution Canvas, un outil de cadrage réunissant 14 décisions clés réparties en quatre phases : Cadrer, Accorder, Contrôler et S’engager.
Chaque proposition a ensuite été présentée devant un comité représentant cinq perspectives essentielles : sponsor client, architecte d’entreprise, sécurité et gouvernance, delivery et utilisateur final.
L’objectif était de s’assurer que chaque solution envisagée répondait à un besoin concret, avec une valeur mesurable et un cadre de responsabilité clairement défini.
Build : Construire des agents fiables et gouvernables
Le second workshop a réuni les experts des engines Applied AI & Data Science et Architecture & Engineering autour d’un défi technique : construire un agent IA à partir de zéro.
Les participants ont travaillé sur les différents composants nécessaires à son fonctionnement : modèles, outils, mémoire, permissions, mécanismes de contrôle, observabilité et gestion des ressources.
Au cœur des échanges, un principe architectural fondamental : associer la capacité de raisonnement probabiliste du modèle à un environnement d’exécution déterministe et contrôlé.
Autrement dit, laisser au modèle la capacité de prendre certaines décisions tout en garantissant, grâce à l’architecture logicielle, le respect des règles de sécurité et des limites opérationnelles.
Les deux workshops ont ainsi convergé vers une même conviction : la fiabilité d’un agent ne doit pas reposer uniquement sur les instructions qui lui sont données, mais sur les contrôles intégrés directement dans son architecture.
Des retours d’expérience concrets : De l’expérimentation à la production
La journée s’est poursuivie par une plénière internationale consacrée à des projets clients et aux enseignements tirés de leur déploiement.
Deux cas ont particulièrement illustré les possibilités offertes par l’IA agentique, mais aussi les conditions nécessaires pour en garantir la performance.
Luxe & beauté : Un agent IA au service du conseil produit
Nos équipes ont présenté un agent conversationnel conçu pour accompagner les utilisateurs dans la découverte et la sélection de produits de parfumerie et de beauté pour une grande maison de luxe.
Le défi consistait à fournir des recommandations pertinentes à partir d’informations réparties dans plusieurs systèmes et bases de données.
La solution s’appuie notamment sur :
Un catalogue de plus de 4 000 produits.Plus de 200 000 références de prix selon les marchés, pays et contenances.6 sources de données interconnectées.Une architecture agentique intégrant 18 outils via 4 serveurs MCP.
Déployé sur Kubernetes, cet agent combine plusieurs approches technologiques, notamment ReAct, RAG et text-to-SQL, afin d’accéder aux informations pertinentes et de produire des réponses contextualisées.
Lors d’une campagne de non-régression portant sur 100 cas de test, la solution a atteint 76 % de rappel produit, une latence médiane de 6,9 secondes et 100 % de précision dans la sélection des outils autorisés.
Au-delà des performances techniques, ce projet a également mis en évidence l’importance de définir dès le cadrage les critères de qualité attendus, notamment pour les questions ouvertes ou subjectives.
Hybrid Squad : Repenser le delivery avec les agents IA
Le second retour d’expérience portait sur l’évolution des méthodes de développement et de delivery à l’ère de l’intelligence artificielle.S
i l’adoption des agents de code progresse rapidement, leur intégration dans les organisations ne se traduit pas automatiquement par une création de valeur significative.
Pour répondre à cet enjeu, Diametral développe le modèle Hybrid Squad « 2H + nA », une approche combinant deux responsables humains, un Product Owner et un Data Architect, avec plusieurs agents IA chargés d’exécuter des tâches dans un cadre défini.
Cette organisation repose sur trois principes :
Les humains conservent la responsabilité des décisions.Les agents interviennent dans un périmètre clairement délimité.L’autonomie est accordée progressivement, sur la base de résultats vérifiables.
Cinq étapes de validation humaine encadrent le passage des travaux réalisés par les agents vers la production.
Une démonstration en direct a permis d’illustrer cette approche, qui fera également l’objet d’un ouvrage intitulé The Future of AI-Powered Delivery.
Éviter l’« agent washing » : Choisir la bonne technologie pour le bon besoin
L’un des enseignements majeurs de cette édition concerne la nécessité de distinguer les véritables cas d’usage agentiques des automatisations traditionnelles.
Toutes les tâches ne nécessitent pas un agent autonome.
Lorsqu’un processus suit des étapes connues et prévisibles, un workflow classique peut offrir davantage de simplicité, de maîtrise et de fiabilité.
En revanche, lorsque le système doit adapter son parcours en fonction des informations découvertes au fil de son exécution, une approche agentique peut apporter une réelle valeur ajoutée.
Chez Diametral, nous considérons que savoir recommander une solution plus simple lorsqu’elle est mieux adaptée fait pleinement partie de notre rôle de conseil.
Notre objectif n’est pas de déployer des agents partout, mais de concevoir la solution la plus pertinente pour chaque enjeu métier.
Le Diametral Process appliqué à l’IA agentique
Les enseignements de ce LabTechDay s’inscrivent directement dans notre méthodologie Diametral Process, qui accompagne les organisations dans leur transformation vers des modèles AI-native.
Cette approche repose sur quatre piliers complémentaires.
Design — Concevoir
Identifier les cas d’usage pertinents, évaluer leur potentiel de création de valeur, définir les niveaux d’autonomie et cadrer les responsabilités.
Build — Construire
Développer des architectures fiables, intégrer les outils et les permissions nécessaires, mettre en place des garde-fous et tester les comportements attendus comme les refus indispensables.
Scale — Déployer à l’échelle
Étendre progressivement les solutions, accompagner leur adoption par les équipes et structurer les mécanismes de gouvernance et de décision humaine.
Run — Exploiter et améliorer
Assurer le suivi des performances, l’observabilité, les tests continus et l’évolution des agents dans la durée, avec des responsabilités clairement attribuées.
Cette approche permet de passer d’une expérimentation prometteuse à un système opérationnel, maîtrisé et créateur de valeur.
Une ambition collective pour une IA agentique responsable et performante
Cette 19e édition du LabTechDay a une nouvelle fois illustré la richesse de notre expertise collective et la force de notre collaboration internationale.
En réunissant nos équipes autour de problématiques concrètes, de workshops pratiques et de retours d’expérience terrain, nous continuons à faire évoluer nos méthodes pour répondre aux enjeux technologiques et organisationnels de nos clients.
Au-delà des outils et des architectures, une conviction commune guide notre démarche :
L’autonomie se délègue, la responsabilité jamais.
Chez Diametral, nous accompagnons les organisations pour identifier le bon niveau d’agentivité, concevoir des solutions robustes et les exploiter durablement.
C’est ainsi que nous transformons le potentiel de l’IA agentique en valeur réelle pour les entreprises.
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