Pegasystems Inc., fournisseur d'automatisation des flux de travail, a dévoilé aujourd'hui un large éventail d'améliorations en matière d'intelligence artificielle visant à aider les entreprises à déployer des agents d'IA dans les processus métier critiques tout en maintenant la gouvernance, la fiabilité et le contrôle des coûts.
Annoncées lors de la conférence PegaWorld de l'entreprise, les mises à jour couvrent l'orchestration des agents, le développement d'applications, la formation du personnel et un nouveau modèle de tarification destiné à répondre aux préoccupations croissantes concernant le coût de l'IA basée sur des modèles de langage étendus.
Ces annonces font partie de la version Pega Infinity '26, qui devrait être disponible au troisième trimestre.
« Je peux affirmer sans hésiter qu'Infinity '26 est probablement notre lancement de produit le plus ambitieux depuis plus d'une décennie », a déclaré Kerim Akgonul, directeur des produits chez Pega.
Pega a déclaré qu'il répondait à un débat croissant sur la manière dont les organisations peuvent aller au-delà des projets pilotes et déployer des agents d'IA à grande échelle sans créer de risques opérationnels, de conformité ou financiers.
« Il y a une inquiétude croissante quant au montant d'argent dépensé pour l'IA et à la valeur réelle qu'elle rapporte », a déclaré Don Schuerman, directeur de la technologie et responsable du marketing de Pega. « Les gens se rendent compte que si vous ne faites pas attention, vous pouvez envoyer des agents brûler beaucoup de jetons sans que cela ne fasse une différence significative dans l'efficacité de votre entreprise. »
Les jetons sont des éléments constitutifs de données, tels que des parties de mots et des signes de ponctuation, que les modèles d'IA traitent et génèrent. La plupart des fournisseurs de modèles d’IA facturent leurs clients en fonction de l’utilisation des jetons.
Prise en charge MCP
L'élément central de l'annonce est la prise en charge étendue du protocole ouvert Model Context Protocol, qui permet aux agents d'IA tiers de découvrir et d'exécuter les workflows Pega. La société a déclaré que les agents construits sur des plates-formes telles que Claude d'Anthropic PBC, Gemini de Google LLC, LLM d'OpenAI LLC et AgentCore d'Amazon Web Services Inc. seront en mesure d'invoquer des processus commerciaux gérés par Pega tout en adhérant aux contrôles de gouvernance d'entreprise.
Pega affirme que de nombreuses approches d'IA agentique s'appuient trop sur le raisonnement répété des LLM, créant à la fois des résultats incohérents et des coûts élevés. Au lieu de cela, l’entreprise promeut ce qu’elle appelle une architecture « IA prévisible » qui déplace la plupart du raisonnement de l’IA vers le moment de la conception des applications plutôt que vers l’exécution.
« Sans un moyen fiable d'exécuter, de faire évoluer et d'orchestrer les agents, les entreprises risquent de troquer l'innovation contre l'instabilité », a déclaré Kerim Akgonul, directeur des produits chez Pega. « Les nouvelles fonctionnalités MCP offrent aux organisations un moyen simple de connecter leurs agents IA à leurs processus critiques pour orchestrer des résultats prévisibles avec un coût prévisible.
La société a également introduit de nouveaux services d'agent, notamment un « agent d'affectation d'agent » qui peut contacter automatiquement les employés ou les clients lorsque des approbations ou des informations supplémentaires sont nécessaires et un agent de traitement de documents capable d'analyser, de catégoriser et d'extraire des informations à partir de documents, d'images et de PDF.
Côté développement, Pega a lancé Infinity Studio, un environnement de développement repensé, basé sur l'IA, qui intègre les fonctionnalités de sa plateforme de conception de flux de travail Blueprint AI. Infinity Studio s'intègre à des assistants de codage tiers tels que GitHub Copilot, Claude Code et OpenAI Codex, tout en intégrant ce que Pega appelle ses propres meilleures pratiques architecturales dans le processus de développement.
La société a démontré comment les développeurs peuvent utiliser les assistants IA dans Infinity Studio pour configurer les intégrations, concevoir des flux de travail et modifier les interfaces utilisateur à l'aide d'instructions en langage naturel. La plateforme génère automatiquement des plans de mise en œuvre basés sur les conceptions Blueprint et expose les flux de travail via les interfaces MCP, permettant la participation à des écosystèmes d'agents plus larges.
Développement des compétences en IA
Pega a également annoncé la Solution Designer Initiative, un programme de formation et d'accréditation destiné à combler ce qu'elle considère comme un écart croissant entre les exigences commerciales et la mise en œuvre technique. L'initiative comprend des informations d'identification gratuites via la Pega Academy, des ateliers de prestation de Blueprint et un programme communautaire pour développer l'expertise en IA.
La société a déclaré que les premiers clients de sa méthodologie Blueprint Delivered ont signalé une découverte 50 % plus rapide, avec 80 % des projets mis en service dans les 90 jours et 30 % de retouches en moins après la conception initiale.
Un aspect distinctif de l'annonce d'aujourd'hui est l'abandon par Pega de la tarification de l'IA basée sur des jetons. Dans le cadre du nouveau modèle de l'entreprise, les clients paieront un montant forfaitaire par analyse de rentabilisation terminée plutôt que par jeton consommé.
Pega a déclaré que l'approche visait à éliminer ce qu'elle appelle une « taxe sur les jetons d'IA » en réduisant la dépendance à un raisonnement répété lors de l'exécution. La société estime que certains clients pourraient réduire les coûts de l'IA de plus de 20 fois, en fonction de la complexité et de l'échelle du flux de travail.
« Les entreprises prennent rapidement conscience du fait que le tokenmaxxing est ridicule : il ne peut qu'entraîner des coûts insoutenables et des résultats imprévisibles », a déclaré le fondateur et PDG Alan Trefler. Tokenmaxxing est une pratique controversée consistant à mesurer la productivité des employés en fonction du nombre de jetons d'IA consommés.
« L’IA crée davantage de valeur lorsqu’elle fournit des résultats fiables à grande échelle », a déclaré Trefler. « C'est pourquoi nous ne facturons pas nos clients en fonction du nombre de jetons qu'ils utilisent, mais en fonction du travail significatif qu'ils accomplissent. »
Trefler a déclaré que Pega se distingue de ses concurrents qui s'appuient fortement sur des cadres d'agents pilotés par des invites en mettant l'accent sur des flux de travail déterministes plutôt que sur un grand nombre d'agents autonomes.
« Nous pensons que la clé est que chaque application puisse avoir un agent qui est automatiquement construit et avec lequel vous pouvez converser », a-t-il déclaré, « et cet agent sait comment gérer les flux de travail de cette application. »
