En bref : Les directions de l'environnement de travail cherchent à exploiter l'IA pour passer de l'analyse des données au prédictif et à l'action. Deux approches se développent : intégrer des agents IA aux logiciels métiers ou les connecter aux assistants IA via des MCP.
Après des années de promesses autour de l’intelligence artificielle, le prédictif reste encore largement attendu dans le pilotage de l’environnement de travail. Pour les directions de l’environnement de travail (DET), l’enjeu est pourtant majeur : ne plus seulement constater les problèmes dans les bâtiments, mais pouvoir les anticiper et agir avant qu’ils ne surviennent. Pour y parvenir, deux approches se dessinent : intégrer l’IA directement dans les logiciels métiers ou connecter ces derniers aux assistants IA utilisés au quotidien.
De la donnée au prédictif : le prochain défi des DET
Qu’attendent les directions de l’environnement de travail des outils qui piloteront leurs bâtiments demain ? C’est la question posée par MerciYanis à une trentaine de DET avec lesquels l’entreprise a travaillé autour de sa vision du Workplace Operating System (WOS).
Quatre attentes principales ressortent de ces échanges : neutralité de la donnée, développer le prédictif, automatiser l’orchestration et mieux piloter l’expérience des collaborateurs.
Le WOS doit justement permettre de rassembler ces différentes dimensions. Son cockpit offre une vision globale de l’état de l’environnement de travail afin d’identifier rapidement les sujets qui nécessitent une intervention. Aujourd’hui, un logiciel peut signaler qu’un équipement est en panne, qu’une salle est sous-utilisée ou que les tickets de maintenance s’accumulent. Demain, l’IA doit pouvoir repérer des signaux faibles, croiser plusieurs sources de données et proposer une action avant même que le problème ne devienne visible.
Mais une question se pose aujourd’hui : faut-il ajouter toujours plus d’intelligence aux logiciels métiers ou, au contraire, faire remonter leurs données dans les assistants IA que les collaborateurs utilisent déjà ?
Guillaume Blanc, cofondateur et CEO de MerciYanis, a notamment abordé cette question lors d’un workshop qui s’est tenu le 24 septembre 2026 au Campus Cyber à Paris La Défense, dans le cadre de l’IWS (International Workplace Summit).
Des logiciels boostés à l’IA
La première approche consiste à intégrer directement l’IA au WOS.
« Nous croyons beaucoup à cette approche car l’IA sera au plus proche de la donnée et l’outil permettra de l’exploiter au quotidien », souligne Guillaume Blanc.
C’est la logique développée avec IAnis, l’IA intégrée au WOS de MerciYanis. Connectée aux données de l’environnement de travail, elle peut être capable d’identifier les sujets importants, de formuler des recommandations et, à terme, de proposer des interventions. Derrière cet assistant, l’entreprise imagine en réalité plusieurs agents IA spécialisés, chacun capable de travailler sur une facette du métier des DET.
« Un agent IA dédié à la stratégie immobilière pourrait par exemple croiser les données d’occupation des locaux avec d’autres informations pour détecter qu’un étage est sous-utilisé », illustre Guillaume Blanc. Avant d’ajouter : « Il pourrait alors suggérer de réduire les surfaces occupées et de réaffecter les collaborateurs à d’autres espaces ».
L’intérêt de ces agents IA pour le workplace est précisément de pouvoir exploiter les données métier dans leur contexte. L’IA ne se contente plus de restituer une information : elle peut la mettre en relation avec d’autres données et formuler une recommandation adaptée à la situation.
Autre scénario : l’agent IA chargé du design des bureaux pourra détecter que plusieurs salles de réunion conçues pour huit personnes ne sont généralement occupées que par une ou deux personnes. Il peut alors recommander de revoir leur aménagement, par exemple en les transformant en espaces plus petits ou en phone boxes.
Côté maintenance, l’analyse de plusieurs tickets portant sur un même problème peut permettre à un agent IA d’identifier une anomalie récurrente et de proposer des recommandations ou des messages à adresser aux collaborateurs concernés.
Relier le logiciel à l’assistant IA via des connecteurs MCP
La seconde approche part d’un constat différent. Les entreprises adoptent progressivement des assistants généralistes comme ChatGPT, Claude ou Copilot. Plutôt que de demander aux utilisateurs de changer d’interface, l’idée est de permettre à leur assistant habituel d’aller chercher directement les informations dont il a besoin dans les logiciels métiers.
C’est précisément le rôle des MCP (Model Context Protocol), un connecteur qui permet de relier un logiciel à un assistant IA.
« Dans cette architecture, l’IA constitue en quelque sorte le “cerveau”, tandis que le MCP est le “bras” servant à faire le lien avec les applications et leurs données », détaille Guillaume Blanc.
L’assistant IA peut ainsi interroger un logiciel, récupérer des informations et, à terme, déclencher certaines actions.
Quand Claude interroge MerciYanis
« Chez MerciYanis, nous utilisons déjà Claude au quotidien et nous l’avons connecté à nos différents outils », confie Guillaume Blanc.
L’entreprise expérimente désormais une deuxième approche avec un MCP connecté à sa plateforme, actuellement en phase bêta. Un premier cas d’usage a été développé avec un client volontaire autour d’un indicateur : le taux de disponibilité des fontaines à eau. Depuis Claude, l’utilisateur peut demander de se connecter au MCP MerciYanis et de récupérer les tickets liés aux fontaines à eau. Le connecteur va alors rechercher les différentes informations nécessaires, notamment les localisations et les tickets associés. En quelques secondes, l’assistant peut calculer le taux de disponibilité des équipements.
L’approche peut aller encore plus loin.
« Avec Claude et le MCP, ces données peuvent être transformées en artefacts, c’est-à-dire des tableaux de bord persistants directement accessibles dans l’assistant », explique Guillaume Blanc.
Leur présentation peut également être adaptée à la culture et aux besoins de chaque entreprise.
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Agents IA et MCP : deux approches complémentaires ?
IA intégrée au logiciel ou logiciel connecté à l’assistant IA ? Pour MerciYanis, le choix n’est pas nécessairement binaire.
L’IA intégrée au WOS présente l’avantage d’être spécialisée, contextualisée et directement connectée aux données de l’environnement de travail. Elle peut ainsi prendre en charge des problématiques complexes et accompagner le DET dans son quotidien.
Les MCP ouvrent, eux, une autre possibilité : faire de l’assistant IA déjà adopté par l’entreprise une nouvelle porte d’entrée vers les outils métiers.
Conclusion
Pour les directions de l’environnement de travail, l’enjeu de l’IA est désormais de passer de l’analyse des données au prédictif et à l’action. Deux approches se dessinent : intégrer l’IA directement dans les logiciels métiers, comme le WOS de MerciYanis avec ses agents spécialisés, ou connecter ces logiciels aux assistants IA via des MCP (Model Context Protocol). Dans les deux cas, l’enjeu reste le même : passer d’un logiciel qui restitue des informations à une IA capable de les comprendre, de les croiser, d’anticiper des situations et, progressivement, d’agir.
