Celonis veut donner du contexte réel à l’IA d’entreprise avec son Context Model

Une couche manquante dans l’architecture de l’IA

Dans la plupart des entreprises, l’architecture technologique comprend déjà deux grandes briques :

• une couche de données (bases de données, ERP, data warehouses) ;
• une couche d’IA ou d’agents chargée d’analyser ou d’automatiser les tâches.

Le problème est que ces deux couches ne partagent pas toujours une vision claire de la manière dont les processus métier fonctionnent réellement. Résultat : les systèmes d’IA peuvent produire des recommandations incomplètes ou difficilement exploitables.

Celonis estime que ce manque crée ce qu’elle appelle des « angles morts opérationnels » pour l’IA.

Le Celonis Context Model est conçu pour s’intercaler entre les données et les agents d’IA. Il transforme en continu les informations issues des systèmes opérationnels et des connaissances métier en une représentation structurée que l’IA peut comprendre et exploiter.

Autrement dit, il relie les données brutes aux décisions pilotées par l’IA.

Un jumeau numérique des opérations

Le cœur du CCM est un jumeau numérique des opérations de l’entreprise.

Concrètement, la plateforme construit un modèle dynamique et en temps réel des processus métier en s’appuyant sur les données de processus et les connaissances organisationnelles.

Ce modèle agrège des signaux provenant de multiples sources :

• systèmes d’information
• applications métiers
• interactions humaines
• dispositifs et flux opérationnels

Celonis décrit ce système comme une représentation vivante du fonctionnement réel de l’entreprise, pas seulement de ses processus théoriques.

Le modèle peut ainsi capturer :

• les flux réels de processus entre différents systèmes
• les règles opérationnelles et dépendances
• les exceptions et les goulets d’étranglement
• les résultats et performances des opérations

En ancrant l’IA dans cette cartographie opérationnelle, Celonis cherche à rendre ses recommandations plus fiables, explicables et directement exploitables à grande échelle.

Ce que l’acquisition d’Ikigai Labs apporte

L’achat d’Ikigai Labs ajoute une dimension supplémentaire : la decision intelligence (intelligence décisionnelle).

La technologie d’Ikigai repose sur une approche issue de travaux liés au MIT et sur un modèle breveté appelé Large Graphical Model, conçu pour traiter les données structurées des entreprises.

Ces données incluent notamment :

• feuilles de calcul
• bases de données
• séries temporelles
• données financières ou logistiques

Ce type de données domine dans de nombreux domaines opérationnels, comme la finance, la chaîne d’approvisionnement ou les opérations industrielles.

Grâce à cette technologie, la plateforme Celonis gagne plusieurs capacités :

• Prévision : anticiper les résultats opérationnels à partir des données historiques
• Planification : comparer différentes stratégies ou allocations de ressources
• Simulation : tester des scénarios avant de modifier un processus réel

Le système peut ainsi non seulement comprendre les opérations actuelles, mais aussi simuler leur évolution dans différentes conditions.

Pourquoi la simulation devient clé pour l’IA d’entreprise

La plupart des solutions d’IA en entreprise se concentrent aujourd’hui sur l’analyse ou l’automatisation. L’ajout de la simulation change l’usage possible de l’IA.

Avec le CCM combiné à la technologie d’Ikigai Labs, les entreprises peuvent par exemple :

• anticiper des perturbations opérationnelles
• tester des modifications de processus avant leur déploiement
• optimiser les workflows et l’allocation de ressources
• réduire fortement les cycles de planification

Dans des secteurs comme la logistique ou la production industrielle, cela peut aider les organisations à passer d’une gestion réactive à une prise de décision prédictive et basée sur des scénarios.

Ce que cela signifie pour les entreprises clientes

L’objectif global de Celonis est de permettre aux entreprises de dépasser les expérimentations isolées en IA et de déployer des systèmes capables d’agir dans des environnements opérationnels complexes.

En donnant aux agents d’IA une vision claire du fonctionnement réel des processus, les organisations peuvent :

• connecter directement l’IA aux workflows métier
• réduire le risque de décisions incorrectes
• coordonner humains, systèmes et agents autour des mêmes données opérationnelles
• améliorer continuellement les processus grâce aux analyses de l’IA

Dans cette vision, le Context Model devient la carte opérationnelle commune utilisée par les agents d’IA pour analyser, recommander ou automatiser le travail dans les systèmes d’entreprise.

Le pari stratégique de Celonis

Historiquement, Celonis est surtout connu pour ses solutions de process mining et de process intelligence, qui analysent les flux d’activité dans les systèmes d’information.

Avec le Context Model et l’intégration d’Ikigai Labs, l’entreprise cherche désormais à aller plus loin : fournir l’infrastructure de contexte qui rend l’IA d’entreprise réellement fiable et opérationnelle.

Si cette approche s’impose, la « context layer » pourrait devenir un élément central de l’architecture technologique des entreprises : une couche intermédiaire reliant les infrastructures de données aux agents d’IA capables d’agir sur les opérations réelles.