Que sont les agents d'IA ?

Les agents d'IA sont des applications basées sur l'intelligence artificielle qui prennent des décisions et exécutent des tâches en toute indépendance, avec une supervision humaine minime. Adossés à des modèles avancés, les agents peuvent décider d'une ligne de conduite et employer plusieurs outils logiciels pour parvenir à leurs fins. Leur capacité à raisonner, à planifier et à agir permet aux agents de gérer un large éventail de situations qui seraient irréalisables, voire impossibles à automatiser, avec des règles ou une logique préconfigurée.

Cette technologie est en train de transformer de nombreux équipements modernes, depuis les simples assistants virtuels qui répondent aux utilisateurs par des phrases préconfigurées jusqu'aux véhicules autonomes qui circulent sur les routes. Grâce aux récentes innovations de l'IA générative, les agents d'aujourd'hui endossent même des rôles plus difficiles et plus dynamiques avec une plus grande expertise. Plusieurs agents d'IA peuvent aussi fonctionner ensemble et se coordonner avec de nombreux utilisateurs.

Les agents agissent selon différents échelons de flexibilité. Les agents d'IA basés sur des règles, qui ont peu voire pas de mémoire, représentent les formes les plus rigides. Ils exécutent des tâches en fonction de conditions prédéfinies. Les agents d'IA les plus autonomes, quant à eux, sont capables de gérer des problèmes imprévus à plusieurs étapes et de trouver des solutions efficaces. Ils peuvent également corriger leurs erreurs par eux-mêmes et s'adapter à de nouvelles informations.

Grâce à ces capacités avancées, les agents d'IA peuvent automatiser des fonctions métier complexes, ce qui leur permet d'étendre leurs cas d'utilisation potentiels. Via des systèmes à plusieurs agents, des groupes d'agents d'IA collaborent sur différents départements et entreprises. Les entreprises peuvent aussi créer leurs propres agents pour exécuter leurs processus et objectifs uniques.

Comment les agents d'IA fonctionnent-ils ?

Même s'ils varient en complexité, les agents intelligents sont créés selon quatre schémas principaux de conception, qui leur permettent de s'adapter à différentes situations. Détaillons les capacités fondamentales de l'IA agentique et étudions la façon dont un agent avancé s'en sert pour gérer une commande d'achat complexe.

Conception d'un plan

Pour identifier les étapes nécessaires à l'exécution des tâches attribuées, les agents d'IA utilisent des modèles d'IA sophistiqués à grande échelle, qu'on appelle « modèles d'avant-garde » (ou frontier models). Ces modèles permettent aux agents d'ajuster leur ligne de conduite et de créer des workflows, au lieu de suivre scrupuleusement des chemins prédéfinis.

Exemple : l'utilisateur demande à l'agent d'IA de sélectionner le fournisseur tiers qui répond le mieux aux priorités de l'entreprise, comme la rentabilité. En réponse, l'agent d'IA crée un workflow d'IA agentique sur mesure pour identifier le meilleur fournisseur. Ce workflow comprendra plusieurs étapes, notamment la recherche des critères de sélection de l'entreprise, l'identification de fournisseurs qualifiés, la demande d'offres et l'évaluation de ces offres, afin que l'agent d'IA puisse formuler une recommandation.

Utilisation d'outils logiciels

Les agents d'IA combinent différents outils pour mener leurs plans à bien. Les outils courants permettent aux agents de collecter et d'analyser les données, d'effectuer des calculs, de créer un nouveau code et de l'exécuter. Les interfaces de programmation d'applications (API) rationalisent la communication avec d'autres logiciels, pour que les agents puissent exécuter des tâches dans les systèmes d'entreprise. Les grands modèles de langage (LLM), qui sont un type d'IA générative qui interprète et crée du code informatique et du texte en langage naturel, permettent aussi aux agents de communiquer de manière conversationnelle avec les utilisateurs. Grâce à cette interaction intuitive, les utilisateurs peuvent facilement passer en revue le travail des agents.

Exemple : l'agent d'IA utilise des outils de recherche de documents et de recherche sur le Web pour scanner les informations sur les fournisseurs qui sont dispersées dans toute l'entreprise, que ce soit dans des e-mails, des fichiers PDF, des bases de données et des sites Web. Avec des outils de codage et de calcul, l'agent peut comparer les devis et conditions de paiement des différents fournisseurs afin d'en sélectionner un. En quelques minutes, l'agent génère un rapport écrit détaillé qui recommande un fournisseur tiers.

Réflexion sur les performances

En utilisant des LLM comme moteurs de raisonnement, les agents d'IA améliorent leurs performances en auto-évaluant et corrigeant leurs sorties de manière répétée. Les systèmes à plusieurs agents évaluent leurs performances grâce à des mécanismes de feedback. Leur vaste mémoire permet aussi aux agents de stocker des données provenant de scénarios passés, ce qui contribue à créer une base de connaissances particulièrement riche pour pouvoir affronter tout nouvel obstacle. En appliquant ce processus de réflexion, les agents résolvent les problèmes au fur et à mesure qu'ils se présentent, et identifient des schémas pour pouvoir établir des prédictions pour la suite, le tout, sans autre programmation.

Exemple : en auto-évaluant les résultats, l'agent d'IA améliore la qualité et la précision de son choix en matière d'achats. L'agent peut aussi intégrer d'autres facteurs de décision, comme la durabilité environnementale.

Collaboration avec les membres du groupe et d'autres agents

Au lieu d'avoir un seul agent qui fait tout, il est possible de mettre en place un réseau d'agents spécialisés dans des rôles spécifiques, qui fonctionneront ensemble dans des systèmes à plusieurs agents. Cette collaboration permet au groupe d'agents de résoudre des problèmes complexes avec plus d'efficacité. Si besoin, les agents d'IA peuvent aussi se tourner vers différents utilisateurs et leur demander des informations ou une confirmation avant de poursuivre une tâche.

Exemple : avant de soumettre une commande, l'agent demande à l'utilisateur de passer en revue le workflow agentique et d'approuver la sélection définitive. Pour gérer des commandes plus complexes, l'agent d'IA d'achats peut être remplacé par plusieurs agents spécialisés, comme un agent de gestion d'achats ou un agent de gestion de contrats. Cette approche à plusieurs agents contribue à automatiser des workflows plus complexes, en particulier lorsqu'ils sont intégrés aux systèmes et applications de données unifiées de l'entreprise.

Quels sont les avantages des agents d'IA ?

Dotés de capacités de raisonnement et d'apprentissage nuancés, les agents d'IA autonomes offrent des niveaux approfondis de spécialisation par rapport à d'autres solutions standard. Cette fonctionnalité renforcée apporte de nombreux avantages aux entreprises à mesure qu'elles s'agrandissent. Lorsque les agents intelligents sont intégrés aux workflows d'entreprise, ils peuvent :

• Stimuler la productivité
  Les outils d'IA agentique permettent aux équipes de gagner du temps en prenant les décisions relatives aux tâches complexes sans intervention humaine majeure, ce qui booste l'efficacité globale.
• Améliorer la précision Les agents d'IA peuvent examiner leur sortie par eux-mêmes afin d'identifier les informations manquantes et de corriger les erreurs. Les agents peuvent ainsi maintenir de hauts niveaux de précision, tout en boostant de multiples processus.
• Renforcer la disponibilité Les agents peuvent continuer à fonctionner en coulisses, qu'il s'agisse d'exécuter des tâches pour des projets en cours ou de répondre aux questions des clients en dehors des horaires de bureau.
• Libérer l'équipe de certaines responsabilités Grâce à des workflows agentiques adaptables, les agents d'IA libèrent les équipes de charges de travail opérationnelles lourdes, afin qu'elles puissent se consacrer à des investissements et à des innovations à grande échelle.
• Faire des économies L'automatisation des agents d'IA entraîne une réduction conséquente des frais d'exploitation en supprimant les inefficacités et les erreurs coûteuses des processus manuels et de la collaboration transversale.
• Supprimer les silos Un réseau d'agents collaboratifs interconnectés peut réduire les obstacles courants des processus complexes en rationalisant la collecte des données et les workflows de différents départements.
• Créer des applications spécialisées Les entreprises peuvent créer des groupes d'agents sur mesure pour exécuter des fonctions propres à leurs besoins, en entraînant les agents sur les données et les workflows internes afin d'automatiser les processus personnalisés.
• S'adapter à l'évolution des besoins Les agents d'IA peuvent facilement s'adapter aux volumes croissants de tâches. Les entreprises peuvent ainsi poursuivre leur croissance, tout en améliorant leur agilité opérationnelle et leur rentabilité.
• Piloter la prise de décisions basées sur les données Grâce à l'analyse des données, les agents d'IA peuvent identifier des schémas au sein d'ensembles de données complexes et suggérer des insights potentiels sur les résultats à venir. Les entreprises disposent ainsi d'éléments concrets pour prendre leurs décisions.

Quels sont les principaux types d'agents d'IA ?

Il existe différents types d'agents d'IA avec différents niveaux de complexité. En les combinant, les entreprises peuvent créer des systèmes personnalisés à plusieurs agents qui répondent à leurs besoins spécifiques. Voici six types d'agents d'IA, avec les situations dans lesquelles ils conviennent le mieux :

Agents réactifs

Les agents d'IA réactifs suivent les systèmes basés sur des règles classiques. Aussi appelés agents réflexes, ils s'exécutent suite aux prompts d'utilisateurs et se conforment systématiquement aux règles prédéfinies. Ce sont des agents parfaits pour les tâches répétitives. Par exemple, un agent d'IA réactif peut utiliser un chatbot pour traiter des requêtes courantes, comme la réinitialisation d'un mot de passe à partir de mots-clés ou d'expressions conversationnels.

Les agents réactifs n'ont généralement qu'une mémoire restreinte. Ils conviennent donc à des scénarios limités, à court terme. Côté avantages, les agents d'IA réactifs nécessitent peu de maintenance et peu de programmation pour fonctionner.

Agents proactifs

Bien plus agiles que les agents réactifs, les agents d'IA proactifs se servent d'algorithmes prédictifs pour exécuter des fonctions plus nuancées. Ces modèles repèrent des schémas, prévoient les résultats probables et choisissent la meilleure ligne de conduite sans directive humaine. Ces agents sont capables de surveiller des systèmes complexes comme les Supply Chains, en identifiant proactivement les problèmes et en recommandant des solutions.

Agents hybrides

Comme leur nom le suggère, les systèmes hybrides combinent l'efficacité des systèmes d'agents réactifs au discernement nuancé des agents d'IA proactifs. Grâce à cette combinaison, ils offrent le meilleur des deux mondes. Ils sont capables de réagir efficacement aux scénarios de routine en suivant des règles prédéfinies, ainsi que d'observer des situations plus nuancées et d'y réagir.

Agents basés sur des utilitaires

Les agents d'IA basés sur des utilitaires ont pour but de déterminer la meilleure séquence possible pour atteindre le résultat visé. Ils évaluent chaque ligne de conduite en fonction des métriques de satisfaction utilisateur, puis sélectionnent l'option remportant les suffrages les plus élevés. Les agents basés sur des utilitaires sont le moteur qui sous-tend les systèmes de navigation automobile, la robotique et le trading financier.

Agents d'entraînement

Les agents d'IA d'entraînement peuvent affiner leurs performances en fonction des expériences passées. Ils utilisent des générateurs de problèmes qui créent des simulations de scénarios pour tester de nouvelles stratégies, collecter des données et évaluer les résultats. Les agents d'IA d'entraînement prennent également en compte les commentaires et les comportements des utilisateurs pour parfaire leur approche, améliorant les nuances et la précision générales au fil du temps. Les agents d'IA d'entraînement actuels aident à créer des assistants virtuels sophistiqués qui s'adaptent aux besoins des utilisateurs.

Agents collaboratifs

Les agents d'IA collaboratifs constituent un réseau de systèmes d'IA agentique qui se coordonnent pour exécuter des tâches complexes malgré les silos organisationnels. Ils peuvent créer des workflows personnalisés et déléguer des tâches à d'autres entités, même à des personnes ou à d'autres agents d'IA.

Comment utiliser les agents d'IA ?

Les agents d'IA s'adaptent facilement à différents cas d'utilisation. Certains agents sont spécifiques à des rôles et servent d'assistants spécialisés dans des départements individuels. D'autres répondent aux besoins communs à plusieurs directions métier. C'est le cas des agents résolvant des litiges concernant les transactions, qu'elles viennent du service client, de la comptabilité fournisseurs ou de la Supply Chain. Ensemble, ces agents visent à exécuter des tâches à l'échelle de l'entreprise. Ils peuvent être activés par des interactions des utilisateurs ou de manière automatique par des événements. Même si les cas d'utilisation potentiels des agents d'IA sont illimités, voici comment ils peuvent répondre à différents besoins opérationnels :

Services financiers

• Rationaliser la gestion des flux de trésorerie en automatisant les rapports comptables, la facturation, les reçus, et les enregistrements fiscaux et de conformité.
• Automatiser la documentation, le traitement et la récupération des données comptables en temps réel, afin de réduire la saisie manuelle.
• Signaler les litiges relatifs aux factures, formuler des recommandations en fonction des sources de connaissances internes et automatiser les processus de résolution.
• Utiliser l'analytique prédictive pour créer des insights sur la répartition du budget, les décisions de crédit, les opportunités de chiffre d'affaires et les risques de gestion afin de guider la prise de décisions.

Ressources humaines

• Simplifier le processus de recrutement en générant des offres d'emploi et des descriptions de postes, en présélectionnant les candidats et en automatisant les processus d'intégration.
• Traiter les demandes de congés des collaborateurs en consultant leur solde et leur conformité à la politique en matière de congés, déterminer si les conditions préalables sont respectées et soumettre ces demandes aux fins d'approbation par la direction.
• Enrichir les ensembles de compétences des collaborateurs en créant des plans de formation personnalisés, en recherchant des cours appropriés dans les sources internes et externes.

IT et développement

• Renforcer la sécurité en détectant et en atténuant de manière proactive les éventuelles menaces, afin de réduire les vulnérabilités des systèmes.
• Rationaliser les workflows de développement, notamment la révision du code, les tests automatisés, et l'intégration continue/le déploiement continu.

Marketing et commerce

• Analyser les données client pour prédire l'activité, suivre les préférences et personnaliser les interactions.
• Surveiller les tendances du marché et formuler des recommandations proactives sur mesure pour les opportunités de croissance potentielles.
• Optimiser les interactions avec le public en suivant les contenus promotionnels en temps réel, identifier les publicités peu performantes, concevoir et exécuter de manière proactive des tests A/B.

Fonction Achats

• Rechercher et recommander des fournisseurs pour des offres spécifiques, puis élaborer des stratégies de négociation en consultant les travaux passés et les tendances du secteur.
• Automatiser l'intégration des fournisseurs, les commandes d'achat et la facturation.
• Prédire les retards d'exécution, recommander d'autres fournisseurs capables de respecter les exigences et le calendrier du projet, et réacheminer la production pour limiter les disruptions.

Ventes et services

• Détecter les litiges de manière proactive, confirmer qu'il y a un problème, puis sélectionner et exécuter des solutions, afin de réduire considérablement les temps d'attente.
• Classer les demandes des clients et les tickets de service, les acheminer vers les équipes appropriées et recommander des résolutions au représentant du service client, qu'il devra approuver.
• Produire des insights client personnalisés pour identifier et recommander des opportunités de vente.
• Enrichir la base de connaissances de l'équipe en analysant les nouvelles ventes conclues et en produisant des articles récapitulant les problèmes et solutions clés.

Supply Chain

• Prévoir la demande en temps réel en évaluant les stocks et la logistique de livraison pour formuler des recommandations proactives.
• Ajuster les livraisons pour limiter les disruptions en choisissant d'autres façons de faire qui répondent aux objectifs de l'entreprise, p. ex. la réduction des coûts de transport et de l'empreinte carbone.
• Booster le contrôle qualité en simplifiant le processus d'inspection et en identifiant les erreurs de production, transport et stockage.
• Résoudre les arrêts de production en commandant des pièces de rechange, en demandant des services de maintenance et en redirigeant la production vers d'autres équipements.

Quelle est la meilleure façon de mettre en œuvre des agents d'IA dans le lieu de travail ?

Les applications potentielles des agents d'IA autonomes sont vastes et variées. Pour tenir pleinement leur promesse, cependant, les agents ont besoin d'une intégration et d'une coordination réfléchies. Consultez ces bonnes pratiques avant d'intégrer des systèmes d'IA agentique.

• Suivre les principes de l'IA éthique
  C'est aux humains que revient la responsabilité de créer des agents d'IA éthique, respectant les normes les plus strictes en matière d'équité, de transparence, de responsabilité et de confidentialité. Dans cette optique, les procédures d'IA responsable devraient suivre un processus de conception HITL (humain dans la boucle), dans lequel les humains surveillent chaque étape du développement et de l'utilisation. Les données utilisées pour entraîner les agents devraient être soigneusement analysées afin d'atténuer les éventuels préjugés et facteurs de discrimination.
• Mettre l'accent sur la supervision humaine
  Les experts humains devraient toujours avoir le dernier mot par rapport au processus de prise de décision de l'IA. Ils devraient établir le niveau d'autonomie des agents et demander à valider la décision finale avant que les agents exécutent des tâches sensibles. Les experts humains peuvent aussi résoudre des problèmes en révisant les workflows agentiques afin de repérer les erreurs de logique ou de déterminer s'il manque des données essentielles.
• Préparer les données internes Les performances des agents d'IA dépendent en grande partie d'une base solide de données d'entreprise de qualité. Les agents ont besoin d'accéder à un écosystème complet de données contextuelles sur lequel baser leurs décisions et leurs actions. Pour tirer le meilleur parti de l'IA agentique, les utilisateurs peuvent investir dans des solutions de gestion qui unifient et gouvernent les données de leurs systèmes.
• Encourager un état d'esprit collaboratif
  Les agents d'IA sont utiles seulement si les membres de l'équipe savent comment tirer efficacement parti de l'autonomie agentique. Les équipes devraient sérieusement étudier les situations dans lesquelles l'automatisation des agents d'IA peut aider à surmonter les obstacles opérationnels pour alléger les responsabilités en matière de travail.
• Soutenir la formation continue
  À mesure que la technologie d'agents d'IA évolue, les entreprises devraient privilégier la formation continue. Des sessions périodiques de formation peuvent aider les équipes à rester au fait des dernières innovations, applications et bonnes pratiques.
• Mesurer et évaluer
  Les entreprises devraient évaluer régulièrement l'efficacité et la productivité globales de leurs agents d'IA. Le processus de révision devrait inclure des commentaires de suivi des collaborateurs et des clients. Des évaluations régulières peuvent fournir des insights sur les domaines potentiels d'amélioration et d'optimisation.

Quelle est la différence entre les agents d'IA et les copilotes d'IA ?

Au premier abord, les agents d'IA peuvent ressembler à une technologie populaire basée sur l'IA : les copilotes d'IA. Les copilotes d'IA sont souvent intégrés dans les applications utilisées au quotidien pour le travail. Il s'agit d'assistants d'IA virtuels personnels dont les utilisateurs se servent pour faciliter leurs tâches à l'aide des données et du calcul. Sur le plan pratique, néanmoins, les deux outils remplissent des fonctions opérationnelles différentes et répondent à des besoins différents. Lorsqu'ils sont combinés dans des systèmes à plusieurs agents, leurs compétences peuvent se compléter, favorisant une prise de décision avisée et une collaboration appropriée. Voici la façon dont les copilotes et les agents peuvent fonctionner ensemble pour résoudre les problématiques rencontrées et booster la productivité à l'échelle de l'entreprise :

• Interaction intuitive et personnalisation
  Adossés à l'IA conversationnelle, les copilotes font office d'interfaces intuitives pour faciliter la collaboration entre les agents d'IA et les utilisateurs. Les utilisateurs peuvent gérer les agents en utilisant une expression humaine naturelle, directement via les copilotes intégrés dans leurs applications de cœur de métier. Les copilotes offrent des plateformes low-code ou no-code guidées pour créer et faire évoluer des agents intelligents personnalisés. Ils fournissent des workflows guidés pour définir les outils, les sources de données et les règles que l'agent doit exécuter.
• Partenariat collaboratif
  Ancrés dans les données et les opérations d'entreprise, les copilotes et les agents d'IA fonctionnent conjointement pour accomplir des tâches. Les copilotes peuvent faire office d'orchestrateurs d'agents, c'est-à-dire qu'ils décident quels sont les agents nécessaires pour exécuter les requêtes des utilisateurs. Intégrés dans différentes applications de département, les copilotes connectent également les agents dans des réseaux collaboratifs, afin qu'ils fonctionnent conjointement plutôt que de manière isolée.
• Fonctionnalité dynamique
  Pour certaines tâches, il est très avantageux de mettre en place une automatisation totale, tandis que pour d'autres, une intervention humaine à chaque étape est nécessaire. Fonctionnant en harmonie, les copilotes et les agents d'IA s'adaptent à ces deux cas de figure. Les copilotes offrent une assistance en temps réel aux utilisateurs selon l'avancement de leur travail : recherche et synthèse d'informations, réponses aux questions, génération d'insights pour la prise de décisions et recommandations de solutions. Les agents, quant à eux, s'adaptent à ces deux types de situation. Ils peuvent travailler en étroite collaboration avec les utilisateurs pour collecter davantage d'informations ou approuver des mesures ayant une incidence sur les processus. Ils peuvent aussi s'exécuter de manière indépendante en tant qu'entités autonomes, résolvant des problèmes en arrière-plan sans saisie constante.

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