La plateforme Eliza de BNY utilise la technologie OpenAI pour aider les employés à créer des agents d'IA régis pour des tâches spécifiques. Avec plus de 20 000 employés capables de créer et d'utiliser des agents, BNY vise à automatiser le travail routinier, améliorer la cohérence et libérer les équipes pour se concentrer sur des résultats clients à plus grande valeur ajoutée—tout en maintenant des contrôles rigoureux.

L'IA d'entreprise a dépassé les phases pilotes. Le véritable différenciateur maintenant est de savoir si une organisation peut étendre l'adoption en toute sécurité—à travers les équipes, les géographies, et les profils de risque—sans créer le chaos.

L'approche de BNY est un signal utile pour toute grande entreprise : construire une plateforme (Eliza), intégrer la gouvernance, et permettre aux personnes proches du travail de créer des agents d'IA qui résolvent de vrais problèmes. Selon l'étude de cas d'OpenAI et les documents propres de BNY, Eliza est conçue comme une plateforme IA d'entreprise pour améliorer le service à la clientèle, les opérations, et la transformation culturelle—tout en soutenant un modèle d'adoption « IA pour tous ».

Qu'est-ce que la plateforme Eliza chez BNY ?

Eliza est la plateforme d'IA d'entreprise de BNY, conçue pour fournir des capacités IA réutilisables à travers l'organisation. Selon BNY, elle est conçue pour améliorer le service à la clientèle, optimiser les opérations de l'entreprise, et impulser la transformation culturelle par l'IA.

Ce qui fait que Eliza se démarque ce n'est pas seulement l'outillage—c'est la combinaison de :

• Un habilitation généralisée (un grand nombre d'employés peuvent créer et utiliser des agents), et

• Des garde-fous (identité, contrôles d'accès, limites de workflow, et gouvernance adaptée au travail réglementé).

Quoi de neuf : les « agents IA » et les « employés numériques » de BNY

Dans le rapport d'OpenAI, BNY décrit des agents avancés en tant qu'« employés numériques »—des agents d'IA avec des identités, des contrôles d'accès, et des workflows dédiés. Ces agents peuvent être adaptés à des processus spécifiques, déplaçant les humains de la réalisation de chaque premier jet de travail à la supervision, formation, et amélioration de la production de l'agent au fil du temps.

Ce cadre de référence est important car il change la façon dont vous planifiez l'adoption :

• Vous ne déployez pas juste un chatbot.

• Vous introduisez des workflows agentiques qui peuvent toucher les données, décisions, et étapes opérationnelles—alors la gouvernance doit être conçue en amont, pas ajoutée après coup.

Pourquoi cela importe pour l'efficacité (et les résultats client)

Les gains d'efficacité ne proviennent pas de « l'utilisation de l'IA ». Ils proviennent de la réorganisation des workflows afin que :

1. les étapes routinières soient automatisées,

2. les contrôles de qualité soient cohérents, et

3. les gens passent plus de temps sur le jugement, les exceptions, et la valeur orientée client.

L'étude de cas d'OpenAI cite des exemples d'agents soutenant des tâches comme la validation des instructions de paiement et les améliorations de sécurité du code. Ce sont exactement le genre de tâches où l'automatisation peut réduire la friction tout en améliorant la cohérence—deux ingrédients que les clients ressentent rapidement (moins de délais, moins d'erreurs évitables, des délais de réponse plus rapides).

Il existe également des preuves que BNY a poussé à une large alphabétisation en IA : Fortune a rapporté qu'un porte-parole de BNY a déclaré que 98 % des employés avaient été formés à l'IA générative, beaucoup utilisant Eliza au quotidien (en septembre 2025).

Comment Eliza soutient l'adoption à l'échelle de l'entreprise

La plupart des programmes d'IA échouent parce que l'adoption est traitée comme une initiative de communication plutôt qu'un modèle d'exploitation. L'approche d'Eliza—habilitation plus garde-fous—s'aligne sur ce qui fonctionne réellement dans les grandes organisations :

1) Rendre la création « autorisée » (et soutenue)

Si seule une équipe centrale peut créer, les arriérés explosent. En permettant à un grand nombre d'employés (rapporté comme 20 000+ ) de créer des agents, BNY augmente considérablement la capacité—tout en gardant le développement proche des besoins opérationnels réels.

2) Standardiser la couche plateforme

Une plateforme partagée évite des dizaines d'outils déconnectés, d'incitations, et de workflows en parallèle. BNY positionne Eliza comme un ensemble fondamental de capacités réutilisables dans l'ensemble de l'entreprise.

3) Ajouter des contrôles d'identité et d'accès pour les agents

Une fois que les agents deviennent des « employés numériques », vous avez besoin de limites claires : ce qu'ils peuvent accéder, ce qu'ils peuvent faire, et comment leur activité est surveillée. OpenAI met en avant les identités et contrôles d'accès comme éléments centraux du concept de BNY.

4) Utiliser « la recherche approfondie » et un raisonnement structuré là où cela convient

OpenAI note que certaines équipes expérimentent avec les capacités de ChatGPT Enterprise comme la recherche approfondie pour un raisonnement en plusieurs étapes à travers des données internes et externes—utile pour des domaines comme la planification de scénarios et l'analyse stratégique.

(Conseil pratique : ne forcez pas les agents pour chaque tâche. Utilisez-les là où le travail en plusieurs étapes ou le traitement répétitif crée un effet de levier significatif.)

Exemples pratiques (ceux qui fonctionnent typiquement en premier)

Si vous essayez de reproduire cela dans votre propre organisation, commencez par des tâches qui sont :

• répétitives et basées sur des règles,

• à haut volume,

• risque faible à moyen avec des boucles de révision solides, et

• assez douloureuses pour que les équipes souhaitent réellement changer.

Les points de départ courants que nous voyons dans les outils de workflow d'entreprise incluent :

• Brouillons et résumés de rapports client (révisés par l'humain avant l'envoi)

• Réception et triage des demandes (catégoriser, acheminer, assigner, fixer des SLA)

• Questions & Réponses sur les connaissances (basées sur les politiques et livrets de procédures internes)

• Vérification de documents (signaler les champs manquants, incohérences, exceptions)

Dans les environnements réglementés, le schéma qui s'impose est « l'IA fait le premier passage ; les humains gèrent les exceptions et l'approbation ».

Ce que les autres entreprises peuvent apprendre du guide de BNY

L'histoire de BNY est captivante car elle démontre trois principes qui se généralisent bien :

1. La pensée plate-forme bat les solutions ponctuelles
   Une seule plateforme IA d'entreprise crée de la cohérence, des contrôles partagés, et des blocs de construction réutilisables.

2. L'adoption s'accroît quand vous traitez les employés comme des créateurs
   Permettre aux personnes qui connaissent le travail de façonner les agents—couplé avec de la formation et de la gouvernance.

3. La gouvernance est la caractéristique principale, pas le pied de page
   L'identité, l'accès, l'auditabilité, et les politiques comptent davantage au fur et à mesure que vous passez de « discussion » à « faire ».

Comment Generation Digital vous aide à appliquer cela (sans le battage)

Si vous aimez le schéma (plateforme + gouvernance + adoption) et voulez l'appliquer aux outils que vos équipes utilisent déjà, Generation Digital peut vous aider à concevoir et déployer des workflows activés par l'IA de manière sûre et efficace—particulièrement à travers Asana, Miro, Notion, et Glean.

Où nous commençons généralement :

• Prêt pour l'IA et feuille de route : prioriser les cas d'utilisation qui seront adoptés, définir des responsables, et fixer des mesures de succès.

• Conception et automatisation des workflows : réduire le poids opérationnel avec des transferts clairs et des modèles d'automatisation (réception → triage → livraison).

• Confiance et gouvernance : aligner la résidence des données, les contrôles de sécurité, et les politiques administratives afin que l'adoption ne s'arrête pas à « est-ce conforme ? »

Résumé et prochaines étapes

La plateforme Eliza de BNY est un excellent exemple de ce à quoi ressemble l'IA d'entreprise lorsqu'elle est traitée comme un modèle d'exploitation : une plateforme partagée, des contrôles solides, et des milliers d'employés habilités à créer des agents qui améliorent les workflows réels.

Prochaines étapes :

• Si vous explorez l'adoption de l'IA d'entreprise, identifiez 2 à 3 workflows où l'automatisation éliminera une friction significative dans les 90 prochains jours.

• Mettez la gouvernance en place tôt (identité, accès, piste d'audit, limites de données).

• Puis scalabilisez en permettant aux équipes les plus proches du travail—soutenues par une formation et des modèles répétables.

FAQ

Q1 : Qu'est-ce que la plateforme Eliza ?
Eliza est la plateforme IA d'entreprise de BNY conçue pour fournir des capacités IA réutilisables à travers l'organisation. Elle soutient la création et l'utilisation d'agents IA pour améliorer les opérations et le service client avec des contrôles de gouvernance.

Q2 : Comment Eliza aide-t-elle les employés à créer des agents IA ?
Le modèle de BNY permet à une grande population d'employés de créer des agents spécifiques à des tâches, tout en standardisant les contrôles comme l'identité et les limites d'accès—afin que les équipes puissent automatiser le travail sans perdre de vue l'ensemble.

• Q3: Combien d'employés utilisent Eliza ?
  L'étude de cas d'OpenAI décrit Eliza comme permettant à 20 000+ employés de BNY de créer des agents IA.

• Q4 : Que sont les « employés numériques » chez BNY ?
  Dans l'étude de cas d'OpenAI, BNY décrit certains agents avancés comme des « employés numériques » dotés d'identités, de contrôles d'accès, et de workflows dédiés—conçus pour gérer des tâches spécifiques sous gouvernance.

• Q5 : Que devraient copier en premier les organisations réglementées ?
  Démarrez avec des workflows à volume élevé et basés sur des règles où l'IA peut rédiger, résumer, classer ou valider—ensuite, maintenez les humains dans la boucle pour l'approbation et les exceptions. La gouvernance doit être conçue dès le premier jour.