Â鶹´«Ã½

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.

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.

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.

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 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 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 Â鶹´«Ã½.

Â鶹´«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 Â鶹´«Ã½.

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.

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 Â鶹´«Ã½ peut vous aider ¨¤ transformer votre entreprise gr?ce ¨¤ l¡¯IA.