Que sont les agents IA ?

Les agents IA sont des systèmes autonomes intelligents capables de planifier, d'exécuter des tâches et de prendre des décisions au nom des humains. Ils interprètent l'intention des requêtes en contexte, apprennent des données historiques et s'adaptent de manière dynamique au changement de conditions en temps réel.

Lorsque les agents IA sont intégrés dans un écosystème d'entreprise, ils orchestrent plusieurs outils et systèmes, et collaborent même avec d'autres agents pour exécuter des workflows complexes à plusieurs étapes.

Types d'agents IA

Il existe cinq principaux types d'agents IA d'entreprise :

1. Les agents réflexes simples fonctionnent selon une logique conditionnelle (« si..., alors... »). En d'autres termes, s'ils perçoivent un changement, ils y répondent.
2. Les agents réflexes basés sur un modèle ressemblent aux agents réflexes simples dans le sens où ils réagissent au changement, mais la différence, c'est qu'ils conservent en mémoire (un modèle de) l'environnement qu'ils observent. Cette mémoire leur permet de réagir au-delà des stimuli directs.
3. Les agents basés sur un objectif utilisent des algorithmes de recherche ou de planification pour évaluer les mesures possibles, anticiper des résultats et déterminer l'ordre optimal dans lequel des actions doivent être exécutées pour atteindre l'objectif visé.
4. Les agents basés sur l'utilité agissent en fonction de la performance d'une décision pour atteindre le résultat souhaité. L'utilité représente une mesure numérique de désirabilité. Le but de ces agents est de maximiser la performance tout en équilibrant les compromis.
5. Les agents d'apprentissage améliorent leurs performances de manière continue en observant les résultats d'une action et en déterminant si les résultats sont bons ou mauvais.

Les entreprises peuvent aussi combiner plusieurs agents IA dans des systèmes multi-agents pour gérer les workflows complexes.

Par exemple, un agent réflexe simple dans un système CVC peut déclencher la climatisation lorsque la température augmente. S'il est associé à un agent réflexe basé sur un modèle, le système mémorise le fait que certaines pièces chauffent plus rapidement au soleil et, de là, ajuste les priorités de refroidissement en conséquence.

Exemples de cas d'utilisation d'agents IA d'entreprise

Les agents IA ont déjà des répercussions à l'échelle de l'entreprise, allant au-delà des simples gains de productivité. Les Joule Agents de SAP en sont l'exemple parfait.

Les Joule Agents sont des systèmes d'agents IA d'entreprise capables de s'intégrer aux différentes fonctions de l'entreprise pour aider les équipes à booster les workflows complexes à plusieurs étapes et à générer de la valeur ajoutée à grande échelle. Les produits de données SAP harmonisent les données éparpillées dans des silos, ce qui permet ensuite aux Joule Agents de fournir des enseignements et de formuler des recommandations ancrées dans le contexte de l'entreprise. Même si vos processus sont uniques, les Joule Agents peuvent être personnalisés pour assurer la conformité, la sécurité et la compatibilité entre les systèmes existants.

Voici quelques-uns des principaux cas d'utilisation dans lesquels les Joule Agents font la différence.

Les agents IA dans les fonctions Finance et Comptabilité

Les équipes Finance et Comptabilité des contrats cherchent à accélérer les paiements et la clôture. Mais certains problèmes, comme les factures incorrectes et les impayés, prennent du temps et nécessitent une intervention manuelle.

L'agent de résolution des litiges de Joule automatise le processus de résolution des litiges en analysant les détails des factures et des contrats, puis en signalant les divergences ou les incohérences. Il adopte une approche proactive plutôt que réactive, conseillant les équipes Finance sur la façon de procéder avec un avoir généré.

Voici d'autres cas d'utilisation des agents IA pour les fonctions Finance :

• Anticipation des retards de paiement : évaluation du comportement de paiement des clients afin d'anticiper les retards, ce qui permet une sensibilisation proactive et un renforcement du fonds de roulement.
• Rapprochement automatique des paiements : rationalisation du processus lent et manuel de mise en correspondance des paiements avec les factures en cours pour réduire la durée de recouvrement des créances.
• Résolution de la clôture financière : analyse des cycles de clôture historique, signalement des anomalies et aiguillage des équipes jusqu'à la résolution avant que ces anomalies entraînent des retards dans toute l'entreprise.

Grâce à ces fonctionnalités, les équipes Finance peuvent booster leur efficacité et passer d'approches réactives à des approches proactives, en particulier dans le cadre de la gestion des encaissements et des retards de paiement.

Les agents IA dans la Supply Chain et les Achats

Les opérations d'achats sont complexes, nécessitent beaucoup de données et sont contraintes par le facteur temps. Les équipes qui gèrent des Supply Chains doivent prendre des décisions rapidement pour s'adapter aux changements de conditions et atténuer les perturbations de la Supply Chain.

L'agent de sourcing de Joule peut vous aider. Cet agent identifie les possibilités de sourcing, évalue les fournisseurs et lance des appels d'offres en toute autonomie, rationalisant les cycles d'achats et améliorant la rentabilité.

Les entreprises restent ainsi pertinentes et compétitives. Voici d'autres cas d'utilisation des agents IA dans les domaines de la Supply Chain et des achats :

• Traitement automatique des factures : pour réduire le fardeau associé à la saisie manuelle des données de facturation. Ces agents IA extraient, valident et identifient rapidement les divergences.
• Analyse des délais : pour détecter et corriger les données incorrectes relatives aux délais afin d'éviter toute rupture de stocks et tout retard.
• Détection des défauts : pour repérer les erreurs avec rapidité et précision, ainsi que pour améliorer la qualité des produits, le tout grâce à l'analyse des données d'image.

Les agents IA dans les ressources humaines

Les managers utilisent des agents IA d'entreprise pour donner plus de moyens à leurs équipes. L'agent de performances et objectifs, en particulier, automatise la collecte de données pour que les dirigeants disposent d'enseignements pertinents sur chacun des collaborateurs.

Étant donné que ces agents IA comprennent le contexte des données d'entreprise, ils peuvent générer des points de discussion personnalisés pour les entretiens individuels, faire coïncider les objectifs des collaborateurs avec ceux de l'entreprise, et fournir un feedback constructif.

Voici d'autres cas d'utilisation des agents IA dans le domaine des RH :

• Génération de fiches de poste : pour permettre aux recruteurs de gagner du temps grâce à l'ébauche de fiches de poste de haute qualité avec le langage naturel. Les formulations trop vagues ou contenant des préjugés, susceptibles de repousser des candidats potentiels, sont également repérées.
• Passage au crible des candidats : pour évaluer les CV à grande échelle. Les meilleurs candidats sont mis en avant d'une façon qui élimine aussi les préjugés inconscients.
• Préparation des entretiens : pour fournir aux managers des questions d'entretien adaptées au rôle et conçues pour révéler véritablement le potentiel du candidat.

Les agents IA dans la production

Grâce aux agents IA, les usines peuvent être plus productives en anticipant et en atténuant les retards. L'agent responsable d'atelier de Joule, par exemple, aide les superviseurs en identifiant tout d'abord les perturbations potentielles, puis en recommandant des ajustements de calendrier pour les gérer. En offrant de la visibilité sur la gravité de ces problèmes et sur les dépendances impliquées, ces agents préviennent de manière proactive les interruptions non planifiées et boostent l'efficacité opérationnelle globale.

Les agents IA proposent des solutions de remplacement lorsqu'il y a des goulets d'étranglement et des retards, ce qui permet aux opérations de s'ajuster de manière dynamique. Voici d'autres cas d'utilisation des agents IA dans le domaine de la production :

• Maintenance prédictive : les agents IA utilisent les données venant de capteurs pour déterminer à quel moment les équipements doivent être entretenus et si des pièces doivent être remplacées (avant qu'elles ne cassent).
• Contrôle qualité : pour aider à améliorer la cohérence et à réduire les déchets en identifiant les défauts. Grâce aux techniques de Machine Learning, les processus peuvent s'ajuster en toute autonomie pour maintenir les normes de production.

Les agents IA dans le marketing et le commerce

Les équipes marketing s'appuient sur des agents IA pour prioriser les prospects de haute qualité, personnaliser les échanges avec les clients et concrétiser les conversions. En automatisant ces tâches de base, les spécialistes marketing peuvent mettre toute leur attention sur les aspects de leur poste qui nécessitent une interaction humaine.

Par exemple, les agents IA peuvent analyser les signaux d'intention, comme l'historique des achats, pour identifier les prospects prêts à réaliser un achat. Ils peuvent ensuite inviter les spécialistes marketing humains ou les équipes de compte humaines à interagir avec ces prospects grâce à des compagnes personnalisées ou à des communications directes, afin d'échanger avec eux au moment où leur intérêt est le plus élevé.

En complément, on trouve l'agent d'optimisation de catalogue, qui met à jour les prix et les entrées de produit de manière continue. Il restructure le contenu de façon dynamique pour suivre l'évolution des intentions de recherche afin d'améliorer le classement dans les résultats des moteurs de recherche.

La collaboration entre agents IA d'entreprise et humains peut aboutir à des résultats qui ont véritablement un impact. Voici d'autres cas d'utilisation des agents IA dans le domaine du marketing :

• Segmentation des clients : regroupe de manière dynamique les clients en fonction de leur comportement, de leurs préférences et de leur intention, ce qui permet de mettre en place des campagnes efficaces et mieux ciblées.
• Recommandations de produit : analyse des interactions en temps réel pour suggérer des produits pertinents, et de là, améliorer les taux de conversion et la satisfaction client.
• Génération de contenus : création de descriptions de produit, de copies de campagnes et de messages promotionnels adaptés aux segments d'audience et aux objectifs SEO.

Les agents IA dans l'IT et la gouvernance

Les agents IA apportent une aide de plus en plus précieuse aux équipes IT pour assurer la défense contre les menaces et garantir la conformité grâce à l'automatisation des tâches de conformité, à la surveillance de l'intégrité des systèmes et à l'application des politiques.

Voici quelques cas d'utilisation des agents IA dans l'IT :

• Application des politiques : pour surveiller l'activité des utilisateurs et les configurations des systèmes, et de là, assurer la conformité aux réglementations internes et externes.
• Gouvernance des données : pour maintenir l'intégrité des données en détectant les incohérences, en appliquant les normes et en gérant les contrôles d'accès.
• Surveillance de la sécurité : pour identifier les schémas inhabituels dans les comportements des systèmes, aidant ainsi les équipes IT à répondre aux menaces potentielles avant qu'elles ne s'aggravent.

Les agents IA dans le support client

Les clients attendent un support rapide et personnalisé. Les agents IA aident les équipes de service client à répondre à ces demandes avec efficacité et à grande échelle.

L'agent shopping, par exemple, fournit aux nouveaux clients des détails sur les produits, des options comparables et une assistance pour les commandes. En ce qui concerne les clients existants, l'agent de questions-réponses est également très utile pour évaluer l'intention d'une requête et y apporter des réponses précises.

Les fonctionnalités de ces agents IA réduisent les délais de réponse, améliorent la satisfaction client et libèrent les agents humains pour qu'ils puissent se consacrer à des tickets plus complexes. Voici d'autres cas d'utilisation dans ce domaine :

• Tri et acheminement des tickets : pour classer automatiquement les requêtes de support entrantes et pour les acheminer vers l'équipe appropriée en fonction de l'urgence, du sujet et du ressenti.
• Synthèse des cas de service : pour récapituler les longs échanges de services en résumés concis, améliorer les transferts et réduire le délai de résolution.
• Aide des agents : les agents fournissent des suggestions en temps réel, recommandent des mesures pour la suite et mettent à disposition des ressources utiles lors des interactions en direct.

Conseils pratiques : intégration de l'IA agentique

La mise en œuvre de solutions d'agents IA nécessite une approche stratégique qui prend en charge les objectifs métier et remporte l'adhésion des parties prenantes dans toute l'organisation.

Pour commencer, identifiez les cas d'utilisation dans lesquels les agents IA peuvent offrir une valeur mesurable. Ces cas comprennent généralement des processus répétitifs, sujets aux erreurs et chronophages, comme le traitement des factures ou la résolution des litiges. Les workflows gourmands en données, complexes et transversaux, ou les workflows essentiels à la conformité, peuvent être également rationalisés.

Ensuite, évaluez le degré de préparation de vos données. Les agents IA d'entreprise ont besoin de données harmonisées de haute qualité. Il est donc essentiel d'évaluer votre infrastructure actuelle par rapport à l'accès en temps réel, aux fonctionnalités d'intégration et aux normes de gouvernance. Le cloud de données et les outils analytiques de SAP peuvent vous aider à préparer une intégration réussie de l'IA en établissant une source unique de vérité.

Lancez un projet pilote concernant un cas d'utilisation gérable, par exemple une résolution de litige. Définissez des métriques de réussite claires et quantifiables, comme le temps gagné, la réduction du nombre d'erreurs ou la satisfaction client. Définissez une base de référence et surveillez étroitement les performances afin de valider l'impact.

Il est essentiel d'impliquer les parties prenantes tout au long du processus de mise en œuvre. L'intégration de l'IA est, par nature, transversale. Vous devez donc mobiliser dès le départ les dirigeants, les équipes IT et les utilisateurs finaux. Communiquez clairement les avantages de l'IA agentique et gérez les préoccupations liées à la gestion du changement, à la confidentialité des données et à l'impact sur les postes.

Les entreprises qui ont déployé l'IA dans leurs workflows ont constaté des hausses importantes de productivité ainsi que des réductions drastiques des coûts d'exploitation, sans parler des taux de satisfaction client, qui sont plus élevés. Pour pérenniser la valeur ajoutée de l'IA au fil du temps, il est important de créer des boucles de feedback afin de poursuivre les améliorations en la matière.

Étant donné que les agents IA continuent à apprendre à mesure qu'ils reçoivent des données, leurs enseignements sont de plus en plus pertinents pour guider d'autres cas d'utilisation répondant aux besoins uniques d'une entreprise.

Jetez les bases de la transformation d'entreprise

À mesure que les agents IA gagnent en maturité, ils deviennent de vrais partenaires digitaux qui améliorent le discernement humain d'une manière qui booste l'innovation. Les entreprises qui sautent le pas et intègrent l'IA dès aujourd'hui seront prêtes pour un avenir offrant des performances époustouflantes, un avenir dans lequel il est possible de prendre des décisions avisées plus rapidement, où les processus sont plus efficaces et où les résultats sont à portée de main.

FAQ