À l’occasion de son AI World Tour 2026 organisé au Cnit à la Défense, Oracle France a réuni plus d’un millier de clients et partenaires pour marquer un tournant stratégique dans son déploiement de l’intelligence artificielle. Alors que le groupe fête ses quarante ans de présence dans l’Hexagone et s’apprête à inaugurer un nouveau siège dans le 8ème arrondissement de Paris en avril prochain, l’heure est au passage à l’échelle pour l’IA agentique au sein des entreprises françaises.
Cet événement a permis de démontrer que l’IA ne se limite plus à des promesses théoriques, mais s’intègre désormais nativement dans les processus métiers les plus critiques, de la finance aux ressources humaines en passant par la chaîne logistique.
600 assistants pour la suite Fusion
Christophe Négrier, directeur général d’Oracle France, a ouvert la conférence en rappelant l’ancrage historique de la firme avant de laisser Steve Miranda, vice-président exécutif du développement des applications, détailler l’arsenal technologique actuel.
Oracle met désormais à disposition plus de 600 agents et assistants dédiés aux applications de la suite Fusion.
Cette force de frappe repose sur un écosystème complet incluant la base de données Oracle. Mais aussi une infrastructure cloud (OCI) spécifiquement dimensionnée pour les traitements lourds de l’IA. L’ensemble de l’environnement propose aussi l’outil Agent Studio permettant le développement de solutions personnalisées.
Selon Sylvain Letourmy, responsable du développement des applications Fusion chez Oracle France, l’adoption est déjà une réalité concrète. 60 % des clients utilisent ou ont mis en œuvre au moins un assistant ou un agent IA.
L’appétence la plus forte se porte actuellement sur le domaine des ressources humaines. Notamment pour la fixation, l’analyse et le suivi des objectifs de performance, bien que le rythme d’adoption varie encore sensiblement d’une organisation à l’autre.
Technip : De la migration ERP vers l’ingénierie assistée
Le témoignage de Sylvain Champonet, vice-président du digital et de l’excellence opérationnelle chez Technip, illustre une approche de transformation par étapes.
La société d’ingénierie a d’abord opéré une modernisation massive en migrant 12 000 collaborateurs d’un ERP « on-premise » vers l’ERP Cloud d’Oracle, intégrant les modules HCM (RH), finance, achats (procurement) et fabrication (manufacturing).
Si Technip en est encore aux balbutiements concernant l’usage de l’IA avec des phases d’études sur les fonctions support, des cas d’usage industriels de haute précision sont déjà en réflexion.
L’un des projets les plus ambitieux concerne les listes de stress tests pour les lignes critiques de projets énergétiques.
A l'occasion de son AI World Tour à Paris, Oracle France est revenu sur le déploiement des agents IA au sein de ses applications Fusion. Sur scène, deux clients, Technip et Michelin ont montré deux approches différentes de l'adoption de l'IA. https://t.co/V2tssYlO75
— TRONCAL Yannick (@ytroncal) March 20, 2026
Aujourd’hui réalisée manuellement, cette tâche complexe pourrait être déléguée à une IA capable de dresser des listes de tests à partir des données historiques et des plans de projets. L’opérateur humain conserve aisni son rôle final de validation de la stratégie proposée.
Le deep learning au service de l’usine du futur chez Michelin
Chez Michelin, la maturité technologique est déjà très avancée, comme l’a exposé Yves Caseau, CDIO (Chief Digital and Information Officer) du groupe.
L’IA est déjà omniprésente dans les usines, où l’automatisation collabore étroitement avec l’humain.
L’exemple le plus frappant estcelui de la machine Iris, un système de contrôle visuel de la qualité des pneus reposant sur le deep learning et la vision par ordinateur (computer vision).
Équipée de 100 caméras (dont deux tiers en 2D et un tiers en 3D), cette machine assure une inspection infaillible, tout en laissant aux experts humains le soin de traiter les cas les plus litigieux.
Yves Caseau suit de très près l’évolution de l’IA agentique, qu’il voit comme un moyen de faire disparaître les tâches répétitives.
Il explore également de nouvelles frontières comme le « vibe coding », tout en soulignant la difficulté pour un DSI de prévoir avec certitude les prochaines ruptures dans un domaine où les positions doivent être réévaluées en permanence.
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