Secteur d’activité : Technologie et services numériques / Conseil en transformation digitale
Client final : Globant
Date : 15 avril 2025
Objet : automatisation de l’IA
Cas d’utilisation : transformation numérique de l’IA sans code
Pays : Monde
Taille de l’entreprise : 29 000 employés
Introduction
Globant, leader mondial dans le conseil en transformation digitale et développement de solutions technologiques, a utilisé la plateforme Make pour intégrer des outils d’intelligence artificielle avancés à ses systèmes métiers existants.
Ce cas illustre comment une entreprise de services numériques peut orchestrer des flux de données complexes et tirer parti de l’IA générative pour améliorer la productivité, l’analyse et la prise de décision.
Contexte
Dans un environnement digital en constante évolution, Globant devait relever plusieurs défis pour accompagner ses clients dans leurs projets d’innovation :
- Connecter rapidement et efficacement des outils d’IA puissants (comme GPT, DALL·E, etc.) avec des systèmes métier hétérogènes.
- Automatiser des workflows complexes impliquant plusieurs plateformes et bases de données.
- Permettre aux équipes métiers de bénéficier d’une interface fluide et intuitive sans nécessiter d’importantes compétences techniques en développement.
- Améliorer la qualité, la rapidité et la personnalisation des services proposés à leurs clients.
Face à ces enjeux, Globant a opté pour Make, une plateforme d’intégration et d’automatisation no-code/low-code, capable de connecter l’ensemble des outils nécessaires.
Solution mise en œuvre
La solution déployée par Globant avec Make s’articule autour des points clés suivants :
- Intégration fluide d’outils d’IA : Make a permis de relier aisément des API d’IA générative, notamment OpenAI, avec des systèmes CRM, ERP et bases de données variées.
- Automatisation multi-étapes : Des workflows complexes orchestrent la collecte, le traitement et la redistribution des données, permettant de lancer des requêtes IA, d’analyser les résultats, et de les intégrer automatiquement dans les systèmes métiers.
- Accessibilité pour les équipes métiers : La plateforme no-code facilite la configuration et la modification des processus par des profils non techniques, réduisant ainsi les délais de mise en production.
- Scalabilité et flexibilité : La solution s’adapte aux besoins spécifiques de chaque client, avec une possibilité d’ajouter de nouvelles étapes ou intégrations au fur et à mesure.
Cette approche innovante permet d’optimiser l’usage de l’IA dans des contextes métiers variés, tout en maîtrisant les coûts et les délais.
Résultats obtenus
| Indicateurs | Avant Make | Après Make |
|---|---|---|
| Temps de mise en œuvre d’intégrations | Plusieurs semaines à mois | Quelques heures à jours |
| Charge des équipes IT | Élevée, forte implication | Réduite, autonomie accrue |
| Nombre de plateformes connectées | Limité | Multiplié, multi-API |
| Adaptabilité des workflows | Faible | Très flexible |
Ce gain d’agilité a permis à Globant de répondre plus efficacement aux besoins de ses clients, tout en offrant une meilleure qualité de service.
Témoignage client
« Make nous a donné la capacité d’intégrer rapidement des outils d’intelligence artificielle puissants avec nos systèmes métiers, sans dépendre constamment des équipes techniques. Cette autonomie améliore notre réactivité et notre capacité à innover au bénéfice de nos clients. »
– Responsable transformation digitale, Globant
Technologies clés
- Make (plateforme no-code/low-code) : Orchestration, intégration, automatisation.
- API d’IA générative : OpenAI GPT, DALL·E, autres outils d’IA avancée.
- Systèmes CRM, ERP, bases de données : Sources et réceptacles des données métiers.
- Interfaces utilisateurs métiers : Accès simplifié aux workflows configurés.
Source
Analyse et Perspectives IA
Que doit en retirer une société du même secteur ?
Les sociétés de services numériques et de conseil en transformation digitale doivent envisager l’IA non seulement comme une technologie isolée, mais comme un levier puissant d’intégration et d’automatisation dans les systèmes métiers. Le cas Globant met en lumière l’importance de choisir des plateformes flexibles et accessibles, permettant aux équipes métiers de piloter elles-mêmes la mise en œuvre des solutions IA. Cela accélère la transformation digitale, réduit les coûts et limite la dépendance aux ressources IT. Ce modèle s’avère particulièrement pertinent dans un contexte de complexité croissante des écosystèmes numériques et d’exigences clients élevées.
Comment iA-match peut l’y aider ?
iA-match peut accompagner ces entreprises en proposant des services ciblés :
- Bâtir votre stratégie d’IA générative : Élaboration d’une roadmap intégrée d’IA au cœur des processus métier.
- Coaching & Facilitation IA : Accompagnement des équipes métiers pour exploiter pleinement les plateformes no-code et outils IA.
- Conseil en gouvernance de l’IA : Mise en place de cadres éthiques et opérationnels pour sécuriser les déploiements IA multi-systèmes.
- Mise à disposition de profils IA : Experts en intégration, NLP, data engineering pour accélérer les projets.
- Préparez votre Direction à l’ère de l’IA : Sensibilisation stratégique pour piloter la transformation numérique avec l’IA.
- Transformation IA des processus métier : Analyse et optimisation des workflows intégrant l’IA pour maximiser l’impact opérationnel.
Pour aller plus loin, le Q&A iA-match :
1. Comment assurer une intégration fluide entre outils d’IA et systèmes métiers hétérogènes ?
Il faut privilégier des plateformes d’intégration no-code ou low-code qui permettent de connecter rapidement et simplement différents systèmes via des API standardisées. La clé est d’avoir une architecture flexible et modulaire, avec une gouvernance claire et des processus d’automatisation bien définis. Un pilotage agile et un accompagnement des équipes métiers facilitent aussi la réussite.
2. Quels sont les enjeux de sécurité liés à l’utilisation d’API IA dans des workflows métiers ?
La sécurité des données est primordiale : il faut s’assurer que les échanges sont chiffrés, que les accès sont contrôlés, et que la confidentialité des informations sensibles est respectée. De plus, la gestion des permissions et la traçabilité des actions dans les workflows doivent être robustes, afin de prévenir les risques de fuite ou d’utilisation abusive.
3. Comment maintenir la flexibilité des workflows IA face à l’évolution rapide des outils et technologies ?
Une approche modulaire et paramétrable est essentielle, permettant d’adapter facilement les étapes du workflow ou d’intégrer de nouveaux outils. La formation continue des équipes et une veille technologique active garantissent que les processus restent à jour et performants.
4. Quel rôle joue l’automatisation dans la transformation digitale des entreprises de services ?
L’automatisation permet de démultiplier la capacité à traiter les données, à réduire les erreurs, et à accélérer les processus. Elle libère les équipes de tâches répétitives, favorisant l’innovation et la montée en compétence. L’intégration d’IA dans ces automatisations enrichit la valeur ajoutée des services.
5. Comment accompagner les équipes métiers dans l’adoption des outils IA intégrés ?
Il est crucial d’assurer un accompagnement pédagogique et pratique, avec du coaching, des ateliers de facilitation, et la mise en place d’interfaces conviviales. La communication transparente sur les bénéfices et limites de l’IA est aussi un facteur clé pour favoriser l’adhésion et la confiance.
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