Qu¡¯est-ce que l¡¯IA agentique?
³¢¡¯intelligence artificielle est en train de devenir un ¨¦l¨¦ment essentiel du fonctionnement des entreprises, et les organisations qui r¨¦ussissent ¨¤ l¡¯adopter savent qu¡¯elle ¨¦volue constamment. Une avanc¨¦e en particulier est en train de transformer la fa?on dont les entreprises utilisent l¡¯IA pour g¨¦n¨¦rer de la valeur?: l'IA agentique.
En savoir plus sur l¡¯IA agentique.
³¢¡¯IA agentique est la prochaine ¨¦tape dans l¡¯¨¦volution de l¡¯intelligence artificielle?: elle marque le passage de syst¨¨mes qui analysent, pr¨¦disent ou g¨¦n¨¨rent principalement ¨¤ des syst¨¨mes capables d¡¯agir. Alors que les versions pr¨¦c¨¦dentes de l¡¯IA aidaient ¨¤ la prise de d¨¦cision ou ¨¤ la cr¨¦ation de contenu, les agents d¡¯IA peuvent prendre des d¨¦cisions, planifier des actions et les ex¨¦cuter de mani¨¨re autonome.
que d¡¯ici 2028, un tiers des solutions logicielles d¡¯entreprise inclura l¡¯IA agentique, rendant autonomes jusqu¡¯¨¤ 15?% des d¨¦cisions quotidiennes. Dans tous les secteurs, les agents d?IA laissent d¨¦j¨¤ leur marque, aidant les h?pitaux ¨¤ g¨¦rer des admissions complexes, soutenant des plans acad¨¦miques personnalis¨¦s dans les universit¨¦s, optimisant la gestion des stocks pour les d¨¦taillants, et bien d¡¯autres choses encore.
Âé¶¹´«Ã½ construit une IA agentique pour transformer les processus et offrir de meilleures exp¨¦riences ¨¤ ses parties prenantes internes et externes.
³¢¡¯IA agentique, d¨¦finie.
³¢¡¯IA agentique combine plusieurs mod¨¨les d¡¯IA de mani¨¨re orchestr¨¦e et int¨¦gr¨¦e afin de permettre ¨¤ un programme d¡¯agir de mani¨¨re autonome dans un environnement plus large. Elle utilise le raisonnement, l¡¯apprentissage et la planification it¨¦rative pour relever les d¨¦fis dynamiques et ¨¤ plusieurs ¨¦tapes au sein d¡¯une organisation.
Ce qui distingue les agents d¡¯IA, c¡¯est leur capacit¨¦ ¨¤ prendre des mesures directes avec peu ou aucune intervention humaine. Ils peuvent surveiller les syst¨¨mes, interpr¨¦ter les conditions en temps r¨¦el et lancer des t?ches dans des applications connect¨¦es. Par exemple?: un syst¨¨me agentique dans une plateforme logistique peut d¨¦tecter un retard d¡¯exp¨¦dition, r¨¦acheminer les livraisons, informer les clients et mettre automatiquement ¨¤ jour les stocks, le tout de mani¨¨re autonome.
³¢¡¯¨¦volution vers l¡¯IA agentique a ¨¦t¨¦ marqu¨¦e par des d¨¦cennies d¡¯innovation et de perc¨¦es dans le domaine de l¡¯intelligence artificielle. Depuis ses d¨¦buts jusqu¡¯¨¤ ses fonctionnalit¨¦s modernes et transformatrices, l¡¯IA n¡¯a cess¨¦ d¡¯¨¦voluer au fil du temps, et continue encore aujourd¡¯hui, pour devenir plus adaptative, autonome et influente.
³¢¡¯¨¦volution de l¡¯IA au fil des d¨¦cennies.
Les premi¨¨res fondations.
Dans les ann¨¦es?1950, l¡¯IA ¨¦tait bas¨¦e sur des r¨¨gles, se limitant ¨¤ des instructions strictes de type ??si-alors?? et r¨¦alisant des automatismes de base sans capacit¨¦ d¡¯adaptation ou d¡¯apprentissage. Les ann¨¦es?1960 et 1970 ont ¨¦t¨¦ marqu¨¦es par une perc¨¦e majeure des r¨¦seaux neuronaux inspir¨¦s du cerveau humain, qui ont permis ¨¤ l¡¯IA de simuler l¡¯apprentissage pour la premi¨¨re fois. Bien qu¡¯elle n¡¯en soit qu¡¯¨¤ ses d¨¦buts, cette ¨¦volution a jet¨¦ les bases de syst¨¨mes d¡¯IA plus dynamiques et plus souples.
³¢¡¯essor des syst¨¨mes experts.
Dans les ann¨¦es?1980, les syst¨¨mes experts sont apparus, rapprochant l¡¯IA de la prise de d¨¦cision humaine. Ces syst¨¨mes utilisaient de grands ensembles de r¨¨gles pour reproduire le raisonnement des sp¨¦cialistes, mais leur d¨¦pendance ¨¤ une logique statique leur assurait une grande rigidit¨¦ et les rendait incapables de traiter des informations nouvelles ou ¨¦volutives.
³¢¡¯apprentissage automatique fait son apparition.
Les ann¨¦es?1990 ont marqu¨¦ un tournant avec l¡¯apprentissage automatique, qui a fait passer l¡¯IA d'une approche fond¨¦e sur des r¨¨gles ¨¤ une approche capable d¡¯apprendre ¨¤ partir de donn¨¦es. Au cours de cette d¨¦cennie, les premiers travaux ont ¨¦galement ¨¦t¨¦ men¨¦s sur les agents d¡¯IA et l¡¯apprentissage par renforcement, permettant ¨¤ l¡¯IA d¡¯assurer la prise de d¨¦cision par essais et erreurs plut?t que de se fier uniquement ¨¤ des instructions pr¨¦d¨¦finies
Les m¨¦gadonn¨¦es et l¡¯infonuagique.
Les ann¨¦es?2000 ont acc¨¦l¨¦r¨¦ les progr¨¨s de l¡¯IA gr?ce ¨¤ l¡¯explosion de la puissance de calcul et ¨¤ l¡¯essor de l¡¯informatique infonuagique. Les syst¨¨mes d¡¯IA sont d¨¦sormais capables de traiter et d¡¯acc¨¦der ¨¤ de grandes quantit¨¦s de donn¨¦es en temps r¨¦el, ce qui les rend plus efficaces et plus aptes ¨¤ g¨¦rer des t?ches de plus en plus complexes.
La perc¨¦e de l¡¯IA g¨¦n¨¦rative.
³¢¡¯ a introduit la capacit¨¦ de cr¨¦er un contenu original?(texte, images, code, audio, etc.) ¨¤ partir d¡¯invites en langage naturel. Elle a ouvert la voie ¨¤ une IA interactive et conversationnelle qui pourrait aider ¨¤ la r¨¦daction, automatiser l¡¯assistance ¨¤ la client¨¨le, g¨¦n¨¦rer des actifs de conception, et bien plus encore.
Les recherches fondamentales sur l¡¯IA g¨¦n¨¦rative, telles que les mod¨¨les de transformateurs et les r¨¦seaux antagonistes g¨¦n¨¦ratifs, ont d¨¦but¨¦ dans les ann¨¦es 2010, mais ce n¡¯est qu¡¯avec le lancement de mod¨¨les tels que GPT-3, DALL¡¤E et ChatGPT au d¨¦but des ann¨¦es?2020 que l¡¯IA g¨¦n¨¦rative est devenue largement accessible et pratique pour une utilisation dans le monde r¨¦el.
Ces syst¨¨mes ont apport¨¦ un nouveau niveau de fluidit¨¦ et de compr¨¦hension du contexte, mais ils d¨¦pendent toujours d¡¯invites humaines pour fonctionner. ³¢¡¯IA g¨¦n¨¦rative pouvait sugg¨¦rer et synth¨¦tiser, mais elle n¡¯¨¦tait pas con?ue pour agir ou prendre des d¨¦cisions de mani¨¨re ind¨¦pendante.
³¢¡¯IA agentique.
S¡¯appuyant sur les fondements de l¡¯apprentissage automatique et des mod¨¨les g¨¦n¨¦ratifs, la derni¨¨re ¨¦volution de l¡¯IA est l¡¯IA agentique?¨C des syst¨¨mes qui non seulement comprennent et g¨¦n¨¨rent, mais qui prennent ¨¦galement des initiatives et ex¨¦cutent des actions dans des environnements r¨¦els.
Ce changement marque une transformation fondamentale de l¡¯IA, qui passe d¡¯un outil r¨¦agissant aux humains ¨¤ un collaborateur capable d¡¯agir de mani¨¨re autonome. Avec cette transition, nous entrons dans une nouvelle ¨¨re de syst¨¨mes bas¨¦s sur l¡¯IA, capables d¡¯optimiser les flux des travaux, de prendre des d¨¦cisions ¨¤ grande ¨¦chelle et de r¨¦agir de mani¨¨re dynamique au changement.
Des premiers syst¨¨mes bas¨¦s sur des r¨¨gles aux agents autonomes d¡¯aujourd¡¯hui, l¡¯IA n¡¯a cess¨¦ d¡¯accro?tre ses fonctionnalit¨¦s, et cette ¨¦volution est loin d¡¯¨ºtre termin¨¦e. ³¢¡¯IA agentique n¡¯est que la derni¨¨re ¨¦tape en date, et les entreprises doivent rester mobilis¨¦es pour que leurs strat¨¦gies d¡¯IA restent pertinentes et efficaces.
³¢¡¯IA agentique marque une transformation fondamentale de l¡¯IA en tant qu¡¯outil r¨¦pondant aux besoins des humains, ¨¤ l¡¯IA en tant que collaborateur capable de prendre des mesures de son propre chef.
Comprendre les agents dans le paysage plus large de l¡¯IA.
Alors que l¡¯IA agentique gagne du terrain, il est important de comprendre o¨´ elle se situe dans le paysage plus large de l¡¯IA. Plut?t que d¡¯exister en tant que cat¨¦gorie autonome, l¡¯IA agentique s¡¯appuie sur les fonctionnalit¨¦s d'autres syst¨¨mes, en s¡¯inspirant ¨¤ la fois de la logique bas¨¦e sur des r¨¨gles et de mod¨¨les probabilistes pour fonctionner avec une plus grande autonomie. En examinant comment diff¨¦rents types d¡¯IA traitent les informations et g¨¦n¨¨rent des r¨¦sultats, nous pouvons mieux comprendre comment l¡¯IA agentique ¨¦largit le champ des possibles.
³¢¡¯IA d¨¦terministe.
Suit une logique ou des r¨¨gles pr¨¦d¨¦finies. Les r¨¦sultats sont pr¨¦visibles et reproductibles ¨¤ partir des m¨ºmes donn¨¦es.
Les limites.
Incapable de g¨¦rer l¡¯incertitude ou de s¡¯adapter ¨¤ de nouveaux sc¨¦narios.
Un exemple.
Un arbre de d¨¦cision qui approuve ou refuse les pr¨ºts sur la base de seuils fixes.
³¢¡¯IA probabiliste.
Utilise des mod¨¨les statistiques et des sch¨¦mas de donn¨¦es pour g¨¦n¨¦rer des pr¨¦dictions ou des r¨¦sultats.
Les limites.
N¨¦cessite de grands ensembles de donn¨¦es de haute qualit¨¦. Les r¨¦sultats peuvent varier et sont souvent inexplicables.
Un exemple.
Un mod¨¨le g¨¦n¨¦ratif tel que GPT-4 qui r¨¦dige un texte ¨¤ partir d¡¯une invite.
³¢¡¯IA agentique.
S¡¯appuie sur des mod¨¨les probabilistes?(par exemple, LLM et RL) et orchestre des actions ¨¤ travers des syst¨¨mes, en int¨¦grant souvent des composants d¨¦terministes pour l¡¯ex¨¦cution.
Les limites.
Encore en d¨¦veloppement dans des domaines tels que la coordination multisyst¨¨me sans faille et la planification ¨¤ long terme.
Un exemple.
Un agent de la cha?ne d¡¯approvisionnement qui surveille les conditions m¨¦t¨¦orologiques, pr¨¦dit les perturbations, r¨¦achemine les livraisons et met ¨¤ jour les stocks de mani¨¨re autonome.
En r¨¦sum¨¦, l¡¯IA agentique n¡¯est pas une cat¨¦gorie autonome, c¡¯est une ¨¦volution qui s¡¯appuie sur les forces des autres syst¨¨mes d¡¯IA. Les approches d¨¦terministes offrent structure et fiabilit¨¦, tandis que les mod¨¨les probabilistes apportent souplesse et perspicacit¨¦. ³¢¡¯IA agentique les r¨¦unit avec la capacit¨¦ suppl¨¦mentaire de prendre des mesures, ce qui permet aux organisations d¡¯¨ºtre plus ¨¦volutives, adaptatives et r¨¦actives.
Les syst¨¨mes d¡¯IA agentique se distinguent par leur capacit¨¦ ¨¤ raisonner, ¨¤ planifier et ¨¤ agir avec un degr¨¦ ¨¦lev¨¦ d¡¯autonomie.
Les principales caract¨¦ristiques de l¡¯IA agentique.
Les syst¨¨mes d¡¯IA agentique se distinguent par leur capacit¨¦ ¨¤ raisonner, ¨¤ planifier et ¨¤ agir avec un degr¨¦ ¨¦lev¨¦ d¡¯autonomie. Contrairement aux syst¨¨mes d¡¯IA ant¨¦rieurs qui n¨¦cessitent une logique stricte ou des flux des travaux pr¨¦d¨¦finis, l¡¯IA agentique interpr¨¨te l¡¯intention, ¨¦value les options et ex¨¦cute les d¨¦cisions par elle-m¨ºme, souvent dans des environnements complexes et impr¨¦visibles.
Gr?ce ¨¤ ces fonctionnalit¨¦s, l¡¯IA agentique est bien adapt¨¦e aux d¨¦fis commerciaux qui requi¨¨rent ¨¤ la fois flexibilit¨¦ et esprit d¡¯initiative. Voici comment ces traits se manifestent concr¨¨tement?:
Le raisonnement autonome.
Un agent peut prendre un objectif commercial?¨C par exemple, r¨¦duire les retards de livraison?¨C et d¨¦terminer de mani¨¨re ind¨¦pendante comment y parvenir en analysant les contraintes, en ¨¦valuant les compromis et en prenant des mesures correctives.
³¢¡¯adaptabilit¨¦ en temps r¨¦el.
Au lieu de suivre un sc¨¦nario statique, un agent adapte son comportement en fonction de ce qui se passe dans l¡¯instant, r¨¦acheminant la logistique lorsque les conditions changent ou r¨¦affectant le personnel en r¨¦ponse ¨¤ une demande inattendue.
³¢¡¯ex¨¦cution de t?ches en plusieurs ¨¦tapes.
Les agents ne se contentent pas de d¨¦clencher des actions individuelles, ils g¨¨rent ¨¦galement les flux des travaux. Un agent unique peut identifier un probl¨¨me, recueillir des informations aupr¨¨s d¡¯autres syst¨¨mes ou agents, d¨¦cider d¡¯une solution et la suivre jusqu¡¯¨¤ sa r¨¦solution.
³¢¡¯orchestration collaborative.
Les syst¨¨mes agentiques sont con?us pour fonctionner ensemble. Un agent peut d¨¦tecter un probl¨¨me, tandis que d¡¯autres s¡¯occupent des communications, des mises ¨¤ jour des stocks ou des v¨¦rifications des politiques, chacun contribuant ¨¤ un r¨¦sultat commun sans coordination humaine directe.
Les agents d¡¯IA existent sur un spectre de complexit¨¦ allant du simple respect des r¨¨gles ¨¤ des syst¨¨mes enti¨¨rement autonomes qui raisonnent, apprennent et collaborent.
Les types d¡¯agents d¡¯IA.
Les agents d¡¯IA existent sur un spectre de complexit¨¦ allant du simple respect des r¨¨gles ¨¤ des syst¨¨mes enti¨¨rement autonomes qui raisonnent, apprennent et collaborent. Plus vous avancez dans ce continuum, plus les agents rehaussent leur pouvoir d¨¦cisionnel, leur adaptabilit¨¦ et leur ind¨¦pendance.
Il est essentiel de comprendre les distinctions entre ces types d¡¯approche pour choisir celle qui convient le mieux aux besoins de votre entreprise. Les cat¨¦gories suivantes montrent comment les fonctionnalit¨¦s des agents ¨¦voluent et comment des agents plus avanc¨¦s jettent les bases de syst¨¨mes v¨¦ritablement agentiques.
Les agents r¨¦actifs.
Les agents r¨¦actifs sont le type d¡¯IA le plus simple. Fond¨¦s sur des syst¨¨mes ¨¤ base de r¨¨gles, ils r¨¦agissent aux changements environnementaux ¨¤ l¡¯aide d¡¯instructions pr¨¦d¨¦finies, mais ils ne peuvent ni apprendre ni s¡¯adapter. Par exemple, un assistant virtuel qui r¨¦cup¨¨re des r¨¦ponses pr¨¦programm¨¦es ¨¤ des commandes sp¨¦cifiques, telles que l¡¯extinction des lumi¨¨res intelligentes lorsqu¡¯on lui demande, fonctionne comme un agent r¨¦actif, r¨¦pondant ¨¤ une entr¨¦e sans raisonnement ni apprentissage suppl¨¦mentaire.
Les agents bas¨¦s sur des mod¨¨les.
Les agents bas¨¦s sur des mod¨¨les traitent leur environnement ¨¤ travers un mod¨¨le interne, ce qui leur permet de raisonner sur leurs actions et de prendre des d¨¦cisions ¨¦clair¨¦es. Exemple?: un syst¨¨me d'irrigation optimis¨¦ par l¡¯IA qui surveille l¡¯humidit¨¦ du sol, les pr¨¦visions m¨¦t¨¦orologiques et les besoins des cultures afin d¡¯optimiser les horaires d¡¯arrosage.
Les agents bas¨¦s sur des objectifs.
Les agents bas¨¦s sur les objectifs s¡¯efforcent d¡¯atteindre des objectifs sp¨¦cifiques en ¨¦valuant diff¨¦rentes strat¨¦gies et en adaptant leurs actions pour atteindre le r¨¦sultat souhait¨¦. Par exemple, une application de navigation capable de planifier l¡¯itin¨¦raire le plus rapide vers une destination en fonction des conditions de circulation en temps r¨¦el est un agent bas¨¦ sur les objectifs.
Les agents bas¨¦s sur l¡¯utilit¨¦.
Les agents bas¨¦s sur l¡¯utilit¨¦ se concentrent sur l¡¯optimisation des r¨¦sultats dans un domaine sp¨¦cifique en ¨¦valuant plusieurs facteurs afin de d¨¦terminer le meilleur r¨¦sultat possible. Prenons l¡¯exemple d¡¯un syst¨¨me de gestion de flotte qui non seulement planifie les itin¨¦raires de livraison, mais tient ¨¦galement compte du rendement ¨¦nerg¨¦tique, des d¨¦lais de livraison et des calendriers d¡¯entretien des v¨¦hicules afin d'optimiser les op¨¦rations.
Les agents d¡¯apprentissage.
Les agents d¡¯apprentissage s¡¯adaptent et s¡¯am¨¦liorent au fil du temps en traitant de nouvelles donn¨¦es et exp¨¦riences. Ces agents sont con?us pour ajuster dynamiquement leurs actions et leurs processus de prise de d¨¦cision. Un gestionnaire de portefeuille financier automatis¨¦ qui affine les strat¨¦gies d¡¯investissement en fonction de l¡¯¨¦volution des tendances du march¨¦ est un exemple d¡¯agent d¡¯apprentissage en action.
Les agents de collaboration.
Les syst¨¨mes collaboratifs, ou multi-agents, travaillent ensemble pour r¨¦soudre des probl¨¨mes interconnect¨¦s trop complexes pour ¨ºtre g¨¦r¨¦s par un seul agent. Un r¨¦seau logistique qui coordonne les drones de livraison, les robots d¡¯entrep?t et les camions autonomes afin d¡¯optimiser l¡¯ensemble de la cha?ne d¡¯approvisionnement est un agent de collaboration.
Les possibilit¨¦s d¡¯exploitation pour l¡¯IA agentique.
Les fonctionnalit¨¦s dynamiques de l¡¯IA argentique lui permettent de r¨¦pondre aux besoins r¨¦els des entreprises en temps r¨¦el. Dans divers secteurs, elle s¡¯av¨¨re pr¨¦cieuse ¨¤ bien des ¨¦gards?: optimisation des op¨¦rations, am¨¦lioration de l¡¯exp¨¦rience des employ¨¦s et des clients, et ouverture de nouvelles perspectives de croissance. Examinons quelques-unes des applications les plus importantes de l¡¯IA agentique d¨¦j¨¤ mises en ?uvre dans diff¨¦rents secteurs.
Des exemples concrets?: cas d¡¯utilisation de l¡¯IA par secteur d¡¯activit¨¦.
³¢¡¯enseignement sup¨¦rieur.
Dans l¡¯enseignement sup¨¦rieur, l¡¯IA argentique aide la communaut¨¦ ¨¦tudiante et enseignante en g¨¦rant de mani¨¨re autonome la planification acad¨¦mique personnalis¨¦e. Par exemple, un agent peut d¨¦tecter lorsqu¡¯une personne ¨¦tudiante risque de prendre du retard, ¨¦valuer la disponibilit¨¦ des cours, les exigences du programme et les objectifs ¨¤ long terme de cette personne, puis proposer un emploi du temps r¨¦vis¨¦. Il peut avertir la personne ¨¦tudiante et la conseiller, recommander des services de soutien et ajuster le parcours dipl?mant, le tout sans coordination ni intervention manuelle.
Les soins de sant¨¦.
Dans le domaine des soins de sant¨¦, l¡¯IA agentique agit comme partenaire en temps r¨¦el dans les environnements cliniques. Un agent peut d¨¦tecter une augmentation du nombre d'admissions aux urgences, ¨¦valuer les besoins de la patient¨¨le, v¨¦rifier la disponibilit¨¦ des ressources?(lits de soins intensifs ou personnel, par exemple) et proc¨¦der ¨¤ une r¨¦affectation des ressources ou appeler de la main-d¡¯?uvre suppl¨¦mentaire. Il peut ¨¦galement se coordonner avec d¡¯autres agents charg¨¦s de superviser la sortie de la patient¨¨le ou la gestion des stocks afin de contribuer ¨¤ maintenir la continuit¨¦ des soins.
Le commerce de d¨¦tail.
Dans le commerce de d¨¦tail, l¡¯IA agentique permet une gestion dynamique et de bout en bout des op¨¦rations et de l¡¯exp¨¦rience de la client¨¨le. Un agent peut remarquer un pic de la demande pour un produit, pr¨¦voir des ruptures de stock et r¨¦acheminer des exp¨¦ditions existantes ou d¨¦clencher de nouveaux ordres d¡¯achat. Dans le m¨ºme temps, il peut ajuster les strat¨¦gies promotionnelles, mettre ¨¤ jour le contenu du site Web et informer les ¨¦quipes d¡¯assistance en cas de besoin.
La fabrication.
³¢¡¯IA agentique am¨¦liore la fabrication en r¨¦agissant en temps r¨¦el aux perturbations ou aux inefficacit¨¦s. Par exemple, un agent peut d¨¦tecter les baisses de performance d'une machine, lancer un diagnostic par l¡¯interm¨¦diaire d¡¯un autre agent et programmer des travaux de maintenance pendant une p¨¦riode d¡¯indisponibilit¨¦. Il peut ¨¦galement ajuster les programmes de production ou commander ¨¤ nouveau des mat¨¦riaux afin d¡¯¨¦viter les retards, ce qui permet aux processus de se d¨¦rouler de mani¨¨re efficace et proactive.
Les finances. En finance, l¡¯IA agentique soutient la planification autonome et adaptative ainsi que la gestion des risques. Un agent financier peut reconna?tre les premiers signes de volatilit¨¦ du march¨¦, ajuster les strat¨¦gies de portefeuille ou signaler les secteurs d¡¯exposition. Il peut ¨¦galement aligner ses actions sur celles des agents de conformit¨¦ pour s¡¯assurer que toutes les activit¨¦s sont conformes aux exigences r¨¦glementaires, ce qui minimise les risques sans sacrifier la rapidit¨¦ ou la r¨¦activit¨¦.
Les communications.
Dans le secteur des communications, l¡¯IA agentique aide ¨¤ g¨¦rer l¡¯engagement en temps r¨¦el. Un agent peut d¨¦tecter une tendance n¨¦gative sur les r¨¦seaux sociaux, lancer des campagnes de r¨¦ponse cibl¨¦es et modifier les d¨¦penses publicitaires ou la strat¨¦gie de communication en cons¨¦quence. Il peut coordonner les agents charg¨¦s du service ¨¤ la client¨¨le, de la gestion des relations avec la client¨¨le ou des outils de marketing par courriel afin de garantir une r¨¦ponse coh¨¦rente et rapide.
Solutions d¡¯entreprise?: exemples de Âé¶¹´«Ã½.
Âé¶¹´«Ã½, explore les agents d¡¯IA pour aider ¨¤ rationaliser les d¨¦penses, optimiser la planification des successions et transformer le recrutement.?
Notre agent de d¨¦penses d¨¦taille automatiquement les re?us et cr¨¦e des notes de frais. Lorsqu¡¯un membre du personnel quitte un h?tel, par exemple, cette personne peut prendre une photo de son re?u avec son t¨¦l¨¦phone, et notre agent extraira automatiquement les informations pertinentes du re?u, cr¨¦era un nouvelle ligne de d¨¦penses et l¡¯ajoutera ¨¤ la bonne note de frais.
Pour la planification de la rel¨¨ve, notre agent d¡¯IA nous aide ¨¤ maintenir un solide vivier de succession ¨¤ tous les stades de carri¨¨re en analysant des facteurs tels que les besoins actuels de l¡¯entreprise, les comp¨¦tences requises au sein des ¨¦quipes, les taux d¡¯attrition pr¨¦vus, et en sugg¨¦rant du personnel potentiel ¨¤ travers le pays. ³¢¡¯agent peut identifier de mani¨¨re proactive les personnes ¨¤ fort potentiel et m¨ºme g¨¦n¨¦rer des plans de croissance personnalis¨¦s pour les aider ¨¤ se pr¨¦parer ¨¤ leurs futures fonctions.
Notre agent de recrutement int¨¨gre les fonctionnalit¨¦s de HiredScore* pour trouver des candidatures passives qui peuvent avoir exprim¨¦ leur int¨¦r¨ºt par le pass¨¦. En comprenant les besoins actuels de l¡¯entreprise et en analysant les profils des candidats, l¡¯agent peut automatiser la prise de contact, recommander les meilleures personnes et m¨ºme planifier les entretiens.?
*?HiredScore est une entreprise de Âé¶¹´«Ã½.
Chez Âé¶¹´«Ã½, l¡¯IA agentique transforme des domaines tels que le suivi des d¨¦penses, la planification des successions et le recrutement intelligent.
Les strat¨¦gies de d¨¦ploiement de l¡¯IA agentique.
Les cas d'utilisation et les exemples abord¨¦s dans la derni¨¨re section ne sont que quelques-unes des innombrables fa?ons dont les entreprises utilisent l¡¯IA agentique pour g¨¦n¨¦rer de la valeur et atteindre leurs objectifs. D¨¦ployer l¡¯IA agentique avec succ¨¨s signifie identifier les fa?ons sp¨¦cifiques dont votre entreprise devrait utiliser la technologie, d¨¦finir vos objectifs, mettre en place un plan d¡¯ex¨¦cution solide et suivre vos progr¨¨s au fil du temps.
Examinons un cadre ¨¦tape par ¨¦tape pour mettre en ?uvre efficacement l¡¯IA agentique dans votre entreprise.
1. Rep¨¦rer et d¨¦finir le probl¨¨me.
Commencez par formuler clairement le d¨¦fi commercial que vous souhaitez relever. Ne vous contentez pas d¡¯¨¦num¨¦rer des caract¨¦ristiques ou des t?ches, mais concentrez-vous sur le probl¨¨me sous-jacent. Par exemple, plut?t que d¡¯automatiser l¡¯approbation des d¨¦penses, il s¡¯agit de garantir la conformit¨¦ tout en r¨¦duisant le temps de traitement et les erreurs.
2. Comprendre les besoins de la communaut¨¦ utilisatrice et le contexte.
Recueillez en continu leurs commentaires afin d¡¯identifier les points faibles et les possibilit¨¦s d¡¯am¨¦lioration Testez les prototypes avec la communaut¨¦ utilisatrice finale et observez ses interactions avec la technologie. Notez les moments de joie et les d¨¦fis et adaptez-vous en cons¨¦quence. Continuez ¨¤ le faire ¨¤ chaque ¨¦tape du d¨¦ploiement pour vous assurer que votre IA s¡¯aligne sur les flux des travaux r¨¦els et cr¨¦e des moments de facilit¨¦ ou de joie.
3. ?laborer une strat¨¦gie en mati¨¨re de donn¨¦es.
³¢¡¯efficacit¨¦ des syst¨¨mes d¡¯IA agentique d¨¦pend de la qualit¨¦ des donn¨¦es. ?laborez une strat¨¦gie de collecte, de nettoyage et d¡¯¨¦tiquetage des donn¨¦es tout en garantissant le respect des normes de confidentialit¨¦ et de s¨¦curit¨¦. Une pr¨¦paration r¨¦fl¨¦chie permet d¡¯¨¦viter les goulots d¡¯¨¦tranglement lors de la formation et du d¨¦ploiement.
4. Choisir les bons outils et mod¨¨les.
Ensuite, s¨¦lectionnez les outils et les technologies qui correspondent aux besoins que vous avez identifi¨¦s ¨¤ l¡¯¨¦tape?1. Consid¨¦rez les diff¨¦rents types d¡¯IA agentique que nous avons abord¨¦s pr¨¦c¨¦demment, et gardez ¨¤ l¡¯esprit que l¡¯IA agentique n¡¯est pas toujours la bonne r¨¦ponse; par exemple, les syst¨¨mes bas¨¦s sur des r¨¨gles peuvent mieux fonctionner pour des initiatives strictement ax¨¦es sur l¡¯automatisation.
5. Privil¨¦gier la confidentialit¨¦ et la s¨¦curit¨¦.
Il est essentiel de comprendre la confidentialit¨¦ des donn¨¦es dans le contexte des nouveaux syst¨¨mes d¡¯IA. Prot¨¦gez les donn¨¦es sensibles en int¨¦grant des m¨¦canismes robustes de confidentialit¨¦ et de s¨¦curit¨¦ dans vos syst¨¨mes, et garantissez la conformit¨¦ avec les r¨¦glementations applicables telles que le RGPD ou le CCPA. V¨¦rifiez r¨¦guli¨¨rement les contr?les d¡¯acc¨¨s aux donn¨¦es, cryptez les informations sensibles et mettez en place des alertes automatiques en cas d¡¯activit¨¦ inhabituelle. Int¨¦grez les principes de protection de la vie priv¨¦e d¨¨s la conception tout au long du processus de d¨¦veloppement afin de prot¨¦ger les informations individuelles et professionnelles ¨¤ chaque ¨¦tape.
6. Reconna?tre, ¨¦valuer et att¨¦nuer les risques.
³¢¡¯IA agentique introduit de nouveaux types de risques en m¨ºme temps que de nouvelles fonctionnalit¨¦s. ?valuer r¨¦guli¨¨rement les performances du mod¨¨le, la qualit¨¦ des donn¨¦es et les cons¨¦quences impr¨¦vues, non seulement lors du d¨¦ploiement, mais aussi tout au long du cycle de vie de l¡¯IA. Il est tout aussi important d¡¯¨¦laborer des strat¨¦gies d¡¯att¨¦nuation claires, telles que des protocoles d¡¯escalade, des d¨¦clencheurs de surveillance humaine ou des boucles de retour d¡¯information, afin de r¨¦duire les dommages et de garantir l¡¯alignement sur les objectifs et les valeurs de votre organisation.
7.?Permettre aux agents de travailler dans plusieurs syst¨¨mes.
³¢¡¯IA argentique tire sa force de sa capacit¨¦ ¨¤ agir sur des donn¨¦es qui se trouvent dans diff¨¦rentes parties de l¡¯entreprise. Chaque agent utilise les sources auxquelles il a acc¨¨s?¨C qu¡¯il s¡¯agisse de plateformes internes, d¡¯outils tiers ou de donn¨¦es en temps r¨¦el?¨C pour raisonner, prendre des d¨¦cisions et agir.
Lorsque les agents se coordonnent, ils int¨¨grent leur contexte individuel dans un effort commun. Un agent peut ¨¦valuer les donn¨¦es relatives ¨¤ l¡¯engagement des employ¨¦s, tandis qu¡¯un autre se penche sur les tendances du march¨¦. En travaillant ensemble, ils peuvent informer un plan de main-d¡¯?uvre qui refl¨¨te ¨¤ la fois les besoins internes et les r¨¦alit¨¦s externes, sans n¨¦cessiter de syst¨¨mes ¨¦troitement coupl¨¦s en coulisses.
8.?Tester et surveiller.
Des tests rigoureux sont essentiels ¨¤ chaque ¨¦tape du d¨¦veloppement. Veillez ¨¤ ce que votre syst¨¨me d¡¯IA produise les r¨¦sultats escompt¨¦s et proc¨¦dez aux ajustements n¨¦cessaires. Apr¨¨s le d¨¦ploiement, surveillez en permanence les performances et les r¨¦actions des utilisateurs afin d¡¯identifier les domaines ¨¤ optimiser. Des mises ¨¤ jour et des formations r¨¦guli¨¨res garantissent que l¡¯IA reste adapt¨¦e ¨¤ l¡¯¨¦volution des besoins et des d¨¦fis.
³¢¡¯IA agentique est une avanc¨¦e vers des syst¨¨mes distribu¨¦s et adaptatifs qui travaillent en tandem avec les gens pour favoriser le progr¨¨s.
Regarder vers l¡¯avenir.
³¢¡¯IA agentique est en train de devenir une capacit¨¦ essentielle pour les organisations qui naviguent dans la complexit¨¦ et le changement. Cependant, son v¨¦ritable potentiel r¨¦side dans ce que l¡¯avenir nous r¨¦serve?: un avenir o¨´ les agents collaboreront non seulement au sein des syst¨¨mes, mais aussi entre les ¨¦quipes, les entreprises et les secteurs d¡¯activit¨¦.
En permettant une coordination s?re et ax¨¦e sur les objectifs, l¡¯IA agentique peut aider les organisations ¨¤ partager leurs connaissances, ¨¤ r¨¦agir plus rapidement aux perturbations et ¨¤ r¨¦soudre des probl¨¨mes trop complexes pour qu¡¯un seul syst¨¨me puisse les g¨¦rer seul.
Plus ces syst¨¨mes ¨¦volueront, plus les agents seront capables de raisonner dans des contextes plus larges, de relier des ensembles de donn¨¦es auparavant cloisonn¨¦s et de prendre des mesures plus ¨¦clair¨¦es afin de cr¨¦er des possibilit¨¦s enti¨¨rement nouvelles pour l¡¯intelligence d¡¯entreprise.
³¢¡¯IA agentique est une avanc¨¦e vers des syst¨¨mes distribu¨¦s et adaptatifs qui travaillent en tandem avec les gens pour faire avancer les choses. Les entreprises qui s¡¯engagent dans cette voie seront mieux ¨¦quip¨¦es pour innover, s¡¯adapter en toute confiance et jouer un r?le de premier plan dans un monde interconnect¨¦ qui ¨¦volue rapidement.
D¨¦couvrez comment Âé¶¹´«Ã½ peut vous aider ¨¤ transformer votre entreprise gr?ce ¨¤ l¡¯IA.