Mirakl illustre une adoption mature, orientée agents et profondément intégrée aux workflows métiers, avec un focus clair sur la création de valeur pour les équipes et les clients.
1. Passer de l’adoption de l’IA à la maîtrise par les agents
Mirakl a d’abord généralisé l’usage de l’IA, puis a rapidement identifié les limites des outils génériques. Le passage à une plateforme pensée pour les agents IA marque un tournant : l’IA n’est plus un simple assistant conversationnel, mais un acteur capable d’agir, d’orchestrer et de contextualiser des tâches complexes.
2. Connecter les agents au contexte métier réel
La valeur des agents Mirakl repose sur leur accès direct aux systèmes et connaissances internes (CRM, documentation, outils de vente, support). En éliminant le copier-coller et en permettant des workflows multi-étapes, l’IA devient réellement opérationnelle et s’intègre aux processus quotidiens.
3. Faire de chaque collaborateur un créateur d’agents
Mirakl mise sur une démocratisation de la création d’agents, grâce à des interfaces no-code comme celles de Dust. Résultat : près d’un tiers des collaborateurs conçoivent déjà leurs propres agents, accélérant l’innovation par le terrain et favorisant une culture “builder” durable.
4. Choisir le bon équilibre entre build et buy
Plutôt que de reconstruire une infrastructure complexe et coûteuse, Mirakl a choisi une plateforme industrielle indépendante des modèles, sécurisée et évolutive. Ce choix permet de concentrer les équipes internes sur leur avantage compétitif cœur : la marketplace et l’expérience client.
5. Piloter la transformation par l’usage, pas par les licences
Le succès est mesuré via l’usage réel et la création d’agents, avec des niveaux d’adoption très élevés dès la migration (plus de 90 % d’utilisation en un mois). Cette approche garantit un alignement constant entre IA, performance opérationnelle et valeur business.
En synthèse
👉 Le cas Mirakl montre que l’IA crée un avantage durable lorsqu’elle est pensée comme une plateforme d’agents connectés aux workflows, et non comme une couche technologique isolée.
Un exemple inspirant pour concevoir des agents IA actionnables, sécurisés et massivement adoptés, au service de la performance collective.
