« Les ogres, c'est comme les oignons. »
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Nous connaissons presque tous cette citation.
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Dans Shrek, le propos ne concernait pas vraiment les oignons. Il s'agissait de couches. Les choses qui semblent simples en surface sont souvent bien plus intéressantes une fois que l'on comprend ce qui se cache en dessous.
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C'est de plus en plus vrai pour la pile de solutions et la plateforme d'IA de la Maximo Application Suite.
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La plupart des discussions sur l'IA dans Maximo se concentrent sur l'Assistant Maximo, car c'est la partie visible pour les utilisateurs. Mais l'Assistant n'est que la couche externe d'une architecture plus vaste qui inclut le service d'IA, watsonx.ai, le nouveau serveur MCP introduit dans MAS 9.2 et, en fin de compte, Maximo Manage lui-même.
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Comprendre ces couches permet d'expliquer à la fois le fonctionnement actuel de l'IA, la direction prise par IBM et la manière dont vous pouvez tirer parti de la plateforme lors du développement de solutions. La plateforme est similaire aux scripts d'automatisation : une fois que vous comprenez ce qu'elle contient, les possibilités sont presque infinies.  

Couche 1 : Assistant Maximo

L'Assistant est la partie que tout le monde voit. Les fenêtres de chat sont devenues le moyen par défaut d'interagir avec l'IA. C'est pourquoi IBM met également en avant cette fonctionnalité dans Manage. Elle offre une interface conversationnelle qui permet aux utilisateurs de poser des questions, de récupérer des informations et d'interagir avec Maximo en langage naturel.  
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Pour de nombreuses organisations, il s'agira de leur première expérience avec l'IA dans MAS. Il est facile de la comprendre, de l'expliquer et de justifier son financement. Bien qu'il s'agisse probablement de la première façon dont les utilisateurs exploiteront la plateforme d'IA, ce n'est pas la seule. La plateforme d'IA de MAS a bien plus à offrir.  

Couche 2 : Maximo AI Service

Derrière l'Assistant se trouve Maximo AI Service.
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Il s'agit de la couche de plateforme qui connecte les applications Maximo à watsonx.ai et active les fonctionnalités d'IA dans toute la suite. L'Assistant n'est qu'une des fonctionnalités qui reposent sur AI Service.
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Voici d'autres exemples :

• Recommandations de codes de problème

• Recommandations de valeurs de champ

• Identification d'ordres de travail similaires

• Recommandations de stratégie de fiabilité

• Abstraction de bail dans Maximo Real Estate and Facilities
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AI Service doit être considéré comme une infrastructure de plateforme, et non simplement comme une dépendance de chatbot.

Couche 3 : watsonx.ai

Sous AI Service se trouve watsonx.ai.
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C'est ici que résident les grands modèles de langage. À un niveau élevé, watsonx.ai fournit l'intelligence. Le chatbot n'est pas l'intelligence en soi. Lorsque les utilisateurs interagissent avec l'Assistant Maximo, les requêtes sont finalement traitées par des modèles accessibles via AI Service. L'architecture d'IBM décrit AI Service comme envoyant des requêtes aux LLM hébergés via watsonx.ai, tandis que des agents d'IA superviseurs coordonnent l'interaction globale.

Couche 4 : Serveur Maximo MCP

Avec MAS 9.2, IBM a introduit le serveur Maximo MCP.
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Il s'agit peut-être, en fin de compte, de la couche la plus importante de la pile. Le serveur MCP expose les fonctionnalités de Maximo sous forme d'outils que les agents IA peuvent découvrir et invoquer.
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Je considère les API REST comme étant conçues pour les développeurs. Le protocole MCP, lui, a été conçu pour les agents IA.
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Certes, l'IA pourrait interagir avec l'API REST, je l'ai déjà vu faire. La question à se poser est de savoir s'il s'agit de la meilleure approche. Le serveur MCP offre aux systèmes d'IA un moyen encadré d'interagir avec Manage, sans pour autant exposer toute la surface de l'application.
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Si vous souhaitez en savoir plus sur le serveur MCP, mon collègue a déjà publié un excellent, article de blog détaillé.

Pourquoi le MCP est important

L'assistant Maximo est un consommateur d'IA parmi d'autres. Le serveur MCP permet d'en multiplier les usages.
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Aujourd'hui, il peut s'agir de l'assistant Maximo.
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Demain, il pourrait s'agir de :

• Microsoft Copilot

• Assistants IA d'entreprise

• Copilotes personnalisés

• Flux de travail agentiques

• Plateformes d'IA tierces
  

Le serveur MCP transforme Maximo : d'une application avec laquelle les utilisateurs interagissent, il devient une plateforme avec laquelle les agents d'IA peuvent interagir. Il s'agit d'un changement architectural bien plus important que le simple ajout d'un chatbot.

Par où commencer ?

Vous recherchez une solution clé en main ?

Implémentez Maximo Assistant et AI Service. C'est le moyen le plus rapide de mettre l'IA à la disposition des utilisateurs.

Vous avez déjà une stratégie d'IA d'entreprise ?

Passez à MAS 9.2 et explorez le serveur MCP. Si votre organisation dispose déjà d'agents d'IA ou de copilotes, MCP pourrait bien être la fonctionnalité la plus intéressante de cette version.

Vous recherchez les fonctionnalités basées sur l'IA d'IBM ?

Implémentez AI Service. La plupart des capacités d'IA actuelles d'IBM reposent sur ce service, notamment les recommandations de codes de problème, les recommandations d'ordres de travail, l'abstraction de contrats de location et Maximo Assistant.

Réflexions finales

Maximo Assistant attire l'attention car c'est la couche que les utilisateurs peuvent voir et comprendre rapidement ; il fait bonne figure lors des démonstrations. Mais l'aspect le plus profond réside dans l'architecture sous-jacente. Le serveur MCP offre aux agents d'IA un moyen standardisé d'interagir avec Maximo, tout en conservant le système comme lieu d'exécution réel du travail et en gardant le contrôle sur les données.
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Ce qui nous ramène à Shrek. Ce qu'il y a de plus intéressant dans un oignon, ce n'est pas la couche extérieure. C'est de comprendre comment toutes les couches fonctionnent ensemble.
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Il en va de même pour l'IA dans Maximo. Le chatbot est peut-être ce que les utilisateurs réclament aujourd'hui, mais le changement le plus transformateur se joue sans doute plus profondément dans la pile technologique.