Qu'est-ce que l'IA agentique ?

IA agentique contre autres types d'IA

Il est essentiel pour les entreprises qui évaluent leurs stratégies de mise en œuvre de l'IA de comprendre les différences entre l'IA agentielle et les autres approches d'intelligence artificielle. Alors que les systèmes d'IA traditionnels nécessitent une programmation explicite pour chaque tâche et que l'IA générative se concentre sur la création de contenu, l'IA agentique fonctionne avec un comportement de recherche d'objectifs autonome qui peut adapter les stratégies et exécuter des processus d'affaires complexes de manière indépendante.

La différence fondamentale réside dans l'autonomie opérationnelle et la persévérance dans la poursuite des objectifs. Les systèmes d'IA traditionnels exécutent des tâches prédéfinies sous la supervision humaine à chaque étape, l'IA générative crée du contenu à partir de requêtes, et l'IA agentique maintient des objectifs dans le temps tout en déterminant de manière indépendante comment les atteindre grâce à un ajustement dynamique de la stratégie et une exécution en plusieurs étapes.

En quoi l'IA agentique diffère-t-elle de l'automatisation IA traditionnelle ?

L'automatisation traditionnelle par IA fonctionne grâce à des systèmes basés sur des règles et des flux de travail prédéfinis qui exécutent des tâches spécifiques lorsqu'elles sont déclenchées par des conditions prédéterminées. Ces systèmes nécessitent une programmation poussée pour chaque scénario et ne peuvent s'adapter aux situations imprévues sans intervention humaine ou sans codage supplémentaire. Les implémentations en entreprise font généralement appel à des outils d'automatisation des processus robotiques qui suivent des séquences d'actions précises à travers les applications métier.

L'IA agentique se distingue fondamentalement par le maintien d'objectifs persistants et l'adaptation de son approche en fonction des rétroactions de l'environnement et de l'évolution des conditions. Plutôt que de suivre des scénarios prédéterminés, les systèmes d'IA agentifs évaluent de multiples stratégies, tirent des leçons des résultats et modifient leur comportement pour atteindre plus efficacement les objectifs spécifiés. Cette capacité d'adaptation autonome permet aux entreprises de déployer des systèmes d'IA capables de gérer des scénarios commerciaux complexes et imprévisibles sans reprogrammation constante ni supervision humaine.

Qu'est-ce qui distingue l'IA agentive des systèmes d'IA générative ?

Les systèmes d'IA génératifs, tels que les grands modèles de langage, se concentrent sur la création de contenu et la génération de réponses à partir d'invites d'entrée, produisant du texte, des images ou d'autres médias à partir de modèles appris des données d'entraînement. Ces systèmes excellent dans la création de contenu, mais nécessitent l'intervention d'utilisateurs humains pour fournir le contexte, les directives et l'évaluation des résultats pour chaque interaction. Les applications d'entreprise impliquent généralement la génération de contenu, la rédaction de documents et des tâches de soutien créatif.

L'IA agentique intègre des capacités génératives tout en ajoutant un comportement orienté vers un objectif et des capacités d'exécution autonome.

Alors que l'IA générative répond à des sollicitations immédiates, l'IA agentive maintient des objectifs tout au long de multiples interactions et peut planifier et exécuter de manière indépendante des processus en plusieurs étapes pour atteindre des objectifs spécifiques. Cette distinction permet aux entreprises de déployer une IA agentielle pour des processus d'affaires complexes qui nécessitent une attention soutenue et une exécution stratégique adaptative plutôt que de simples tâches de génération de contenu.

Comment l'IA agentielle se compare-t-elle aux systèmes d'apprentissage machine ?

Les systèmes d'apprentissage machine analysent les données pour identifier des tendances, faire des prédictions ou classer des informations à partir d'ensembles de données d'entraînement, mais ils nécessitent généralement des opérateurs humains pour interpréter les résultats et décider des actions appropriées. Ces systèmes excellent dans l'analyse des données et la reconnaissance des modèles, mais dépendent du jugement humain pour traduire les observations en décisions et actions commerciales.

L'IA agentique s'appuie sur les fondements de l'apprentissage machine tout en ajoutant des capacités de prise de décision autonome et d'exécution d'actions. Plutôt que de se contenter de fournir des prédictions ou des classifications, les systèmes d'IA agentifs peuvent interpréter les résultats analytiques, évaluer les actions potentielles et exécuter des stratégies pour atteindre les objectifs commerciaux.

Cette intégration permet aux entreprises de déployer des processus automatisés de bout en bout qui combinent l'analyse des données et l'exécution stratégique sans nécessiter d'intervention humaine à chaque étape de la décision.

Comparaison des technologies d'IA

Comparaison rapide :

Quand utiliser l'IA agentique : Choisissez l'IA agentique lorsque les processus d'affaires nécessitent un fonctionnement autonome continu sur plusieurs systèmes sans supervision humaine permanente, notamment pour les séquences de prise de décision complexes qui doivent s'adapter à des conditions changeantes.

Quand utiliser des alternatives :
IA traditionnelle : Tâches standardisées et répétitives
IA générative : Création de contenu
Apprentissage automatique : Analyse de données et prédictions

Quand les entreprises devraient-elles privilégier l'IA agentielle plutôt que d'autres approches ?

Les entreprises devraient envisager l'IA agentive lorsque leurs processus d'affaires nécessitent un fonctionnement autonome soutenu sur plusieurs systèmes et points de décision, sans supervision humaine continue. L'automatisation traditionnelle par IA fonctionne bien pour les tâches standardisées et répétitives avec des entrées et des sorties prévisibles, tandis que l'IA agentielle excelle dans les environnements dynamiques où les stratégies doivent s'adapter en fonction de l'évolution des conditions et des objectifs.

L'IA agentique devient particulièrement précieuse lorsque les processus d'affaires impliquent des séquences complexes de prise de décision qui nécessitent une coordination entre plusieurs systèmes, départements ou périodes. Contrairement à l'IA générative qui se concentre sur des tâches discrètes ou à l'apprentissage automatique généralement appliqué à des analyses spécifiques, l'IA agentique peut gérer des flux de travail d'affaires complets, de leur initiation à leur achèvement, tout en adaptant les stratégies en fonction des résultats intermédiaires et des changements environnementaux. Cette capacité rend l'IA agentielle particulièrement adaptée aux applications d'entreprise nécessitant une gestion autonome des processus, une exécution stratégique et une résolution adaptative des problèmes dans des environnements opérationnels complexes.

Quelles sont les principales caractéristiques de l'IA agentique ?

• Orientés vers un but : les systèmes d'IA agentiques sont conçus avec des objectifs spécifiques en tête. Ces objectifs peuvent aller de tâches simples, comme la planification de réunions ou le tri des courriels, à des objectifs plus complexes, comme l'optimisation des chaînes d'approvisionnement ou la gestion de portefeuilles financiers. L'agent d'IA surveille en permanence son environnement et prend des mesures pour atteindre les objectifs qui lui ont été fixés.
• Prise de décision autonome : l’IA agentive peut prendre des décisions sans intervention humaine. Cette autonomie repose sur sa compréhension de l'environnement, ses objectifs assignés et ses expériences acquises. L'agent d'IA peut analyser les données, évaluer les risques et choisir la meilleure ligne de conduite pour atteindre ses objectifs.
• Apprentissage adaptatif : les systèmes d’IA agentiques peuvent apprendre de leurs interactions et améliorer leurs performances au fil du temps. Au fil des nouvelles situations et des rétroactions qu'ils reçoivent, ils peaufinent leurs processus décisionnels et deviennent plus aptes à atteindre leurs objectifs. Cette capacité d'apprendre et de s'adapter est essentielle pour évoluer dans des environnements dynamiques et imprévisibles. L’apprentissage peut impliquer une rétroaction humaine (« intervention humaine ») provenant d’utilisateurs ou de gestionnaires individuels observant le comportement au fil du temps, ou une rétroaction automatisée pour traiter les exceptions identifiées.

Comment OpenText permet le succès de l'IA agentique en entreprise

Depuis plus de 35 ans, OpenText conçoit des plateformes numériques pour les travailleurs du savoir, et aujourd'hui, nous sommes à l'avant-garde de la prochaine évolution : la création de travailleurs du savoir numériques grâce à l'IA agentive.

Notre approche transforme la manière dont les entreprises exploitent l'intelligence artificielle en s'attaquant aux défis fondamentaux qui limitent le succès de l'IA : l'intégration des données, la sécurité et l'évolutivité.

Alors que de nombreuses entreprises peinent à mettre en œuvre efficacement l'IA en raison de la fragmentation des données et des problèmes de sécurité, OpenText fournit les bases essentielles qui rendent l'IA agentique véritablement puissante pour les environnements d'entreprise :

Fondation de nuage de données unifiée

L'IA agentique nécessite un accès à des informations complètes, précises et en temps réel pour prendre des décisions autonomes. L'approche cloud de données d'OpenText élimine les silos de données qui entravent les initiatives d'IA en entreprise en :

• Centraliser les informations provenant de systèmes d'entreprise disparates en une source unique de vérité.
• Assurer la qualité, la gouvernance et la conformité des données pour toutes les applications d'IA.
• Fournir aux systèmes d'IA opérationnels des informations dynamiques et en temps réel pour une prise de décision instantanée et une optimisation des flux de travail.

Sécurité au niveau de l'entreprise pour une confiance accrue dans l'IA

Les préoccupations liées à la sécurité demeurent le principal obstacle à l'adoption de l'IA, 44 % des gestionnaires des TI citant les risques de sécurité et de conformité comme leur principal défi en matière de gestion de l'information . OpenText aborde ce problème par le biais de :

• Détection des menaces améliorée par l'IA : OpenText ™ Cybersecurity Aviator ™ apprend et déploie automatiquement de nouveaux modèles de détection des menaces en quelques heures.
• Mise en œuvre sécurisée de l'IA : des contrôles d'accès robustes, une classification des données et une gestion de la conformité vous permettent de déployer une IA agentielle en toute confiance.
• Protection de sécurité basée sur l'IA : se défendre contre les attaques pilotées par l'IA tout en activant les capacités de sécurité alimentées par l'IA.

Quelles sont les solutions d'IA agentique d'OpenText ?

OpenText offre une IA agentielle grâce à des solutions spécialisées qui s'intègrent parfaitement à votre infrastructure d'entreprise existante :

Cybersecurity Aviator améliore votre détection et votre réponse aux menaces grâce à :

• Apprentissage autonome et déploiement de nouveaux modèles de détection des menaces en quelques heures.
• Analyse en temps réel du comportement du réseau pour identifier les activités anormales.
• Réponse automatisée aux nouvelles menaces et vulnérabilités de sécurité.

OpenText™ Content Aviator™ transforme la façon dont les employés interagissent avec les informations de l'entreprise grâce à :

• Recherche conversationnelle et découverte de contenu dans les référentiels d'entreprise.
• Résumé et traduction automatisés de documents complexes.
• Classification intelligente du contenu et automatisation des flux de travail.

OpenText™ DevOps Aviator™ optimise vos cycles de vie de livraison de logiciels en :

• Prévoir les délais de livraison des logiciels et identifier les risques grâce à une intelligence de flux intégrée.
• Générer et automatiser des tests à partir de scripts, de vidéos et d'éléments en attente.
• Recommander et mettre en œuvre des stratégies correctives pour assurer le bon déroulement des livraisons.
• Agentic AI apporte une intelligence autonome et orientée vers un objectif pour transformer le processus de livraison de logiciels

OpenText ™ Experience Aviator ™ déploie des agents d'IA qui :

• Générer automatiquement du contenu contextuel et pertinent pour les communications clients, les médias enrichis et les images.
• Analyser les données clients pour résoudre de manière autonome les problèmes de compte.
• Ajuster les formules d'abonnement et la facturation en fonction des préférences et de l'historique de l'utilisateur.
• Réduire la dépendance aux agents humains tout en améliorant les temps de réponse.

OpenText ™ Service Management Aviator ™ utilise des assistants IA pour transformer la prestation de services informatiques grâce à :

• Flux de travail enrichis en IA qui déploient des agents d'IA capables d'interagir entre eux.
• Résumé autonome des cas et suggestions de solutions pour les agents du service d'assistance.
• Des fonctionnalités en libre-service permettant aux utilisateurs de résoudre les demandes informatiques et non informatiques courantes.
• Extraction intelligente des connaissances à partir des référentiels d'entreprise, des systèmes RH et des plateformes de soutien tierces.
• LLM privé avec génération augmentée de récupération (RAG) qui maintient la sécurité des données et réduit les hallucinations.

OpenText ™ Business Network Aviator ™ simplifie l'intégration B2B et de la chaîne d'approvisionnement grâce à un conseiller en libre-service IA qui fournit :

• Des réponses instantanées et précises, en langage clair, pour utiliser plus efficacement OpenText ™ Trading Grid ™ dans le cadre de vos opérations de chaîne d'approvisionnement.
• Des informations plus approfondies sur votre chaîne d'approvisionnement, liées à vos données commerciales, grâce à la recherche et au partage de réponses contextuelles basées sur vos requêtes B2B et EDI.
• Analyse simplifiée des données EDI et des transactions, partagée dans un langage adapté aux besoins des entreprises et utilisable par tous les membres de votre organisation, quel que soit leur niveau d'expertise technique.
• Des délais de résolution plus rapides grâce à des instructions claires et exploitables sur les codes d'erreur complexes et à la possibilité de créer un ticket d'assistance directement dans l'application.
• Opérations IdO efficaces grâce à une identité d'actif unifiée, une détection d'anomalies en boucle fermée, utilisant une IA générative et de grands modèles de langage (LLM) qui fournissent la base de données fiables dont l'IA agentique a besoin.

Comment les entreprises peuvent-elles se lancer dans l'IA agentique d'OpenText ?

La vision d'OpenText va au-delà des outils d'IA individuels et vise à créer des coéquipiers numériques complets qui amplifient les capacités humaines. Nos solutions Aviator AI:

Augmentez votre productivité grâce à l'automatisation intelligente

Selon Foundry Research, l'amélioration de la productivité est l'avantage le plus recherché de l'IA, 78 % des utilisateurs confirmés d'IA attribuant fortement les gains de productivité aux technologies d'IA modernes. L'IA agentielle d'OpenText permet ce gain de productivité grâce à :

• Automatiser les tâches répétitives pour libérer les employés et leur permettre de se consacrer à la réflexion stratégique et à l'innovation.
• Assurer aux agents de construction un accès adéquat aux données et aux moteurs d'IA afin de maîtriser les coûts en toute sécurité.
• Gérer des processus d'affaires en plusieurs étapes sans intervention humaine, tout en apprenant et en s'améliorant au fil du temps.

Donnez plus de pouvoir à vos employés

Une productivité accrue grâce à l'IA agentielle ne se limite pas à une exécution plus rapide des tâches ; elle transforme la façon dont vos employés travaillent, leur permettant de :

• Recentrez l'attention sur les activités à forte valeur ajoutée : libérez vos équipes des tâches routinières pour qu'elles puissent se consacrer à la résolution créative de problèmes, à la planification stratégique et à l'innovation.
• Améliorer la satisfaction au travail : les employés signalent un moral plus élevé lorsque l’IA gère les tâches routinières, ce qui leur permet de se concentrer sur des contributions significatives.
• Favoriser la collaboration : Libérées du temps consacré à des tâches répétitives, les équipes peuvent bâtir des relations clients plus solides et poursuivre leur développement professionnel.

Intégrer les systèmes d'entreprise

Selon une étude récente, 52 % des organisations privilégient les capacités d’intégration lors du choix de leurs partenaires en IA. OpenText offre :

• Connexions transparentes entre les agents d'IA et les applications d'entreprise existantes.
• Architecture pilotée par API prenant en charge les intégrations personnalisées.
• Automatisation des flux de travail couvrant plusieurs systèmes d'entreprise.

Fournir un impact commercial mesurable

Les organisations disposant de solutions d'IA matures et utilisant les solutions OpenText témoignent :

• Amélioration de l'efficacité opérationnelle grâce à l'automatisation des tâches de routine.
• Amélioration de la rapidité et de la précision de la prise de décision.
• Des gains de productivité significatifs pour tous les rôles des travailleurs du savoir.

Premiers pas avec l'IA agentique d'OpenText

Notre approche de la mise en œuvre de l'IA agentielle consiste à bâtir des bases solides avant de déployer des systèmes autonomes :

1. Évaluation de l'information : Évaluez et optimisez votre environnement de données en vue de son intégration à l'IA.
2. Positionnement en matière de sécurité : Mettre en œuvre des cadres de sécurité et de gouvernance adaptés à l’IA.
3. Mise en œuvre pilote : Déployer une IA agentielle dans des cas d’utilisation ciblés avec des résultats mesurables.
4. Déployer et optimiser : Étendre les implémentations réussies à l'ensemble de l'entreprise.

L'avenir est sans bornes

Chez OpenText, nous croyons que la technologie devrait toujours servir à élever le potentiel humain. Nos solutions d'IA agentielle ne remplacent pas vos employés ; elles créent des coéquipiers numériques qui gèrent les tâches routinières, font émerger des informations cruciales et permettent à vos équipes de se concentrer sur la créativité, la stratégie et l'innovation.

Lorsque vos informations sont unifiées, sécurisées et accessibles via la plateforme OpenText, l'IA agentique devient une force transformatrice qui élimine les barrières et libère le potentiel illimité de votre organisation.

Prêt à découvrir comment OpenText peut fournir une IA agentielle à votre entreprise ?

Contactez notre équipe pour discuter de vos cas d'utilisation spécifiques et de votre stratégie de mise en œuvre.

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Exemples et cas d'utilisation pratiques d'IA agentielle

La capacité d'Agentic AI à planifier et à exécuter des processus complexes et continus la rend précieuse pour de nombreuses fonctions et industries d'entreprise.

cas d'utilisation de la gestion de contenu et de documents

L'IA agentique change la donne en matière de traitement de grands volumes de données non structurées comme les documents, les feuilles de calcul et les contenus multimédias riches.

• Analyse documentaire et rédaction automatique : un agent peut se voir confier la tâche ciblée de « traiter tous les nouveaux contrats clients ».
  • Il analysera le contrat (un document), effectuera la détection des renseignements personnels identifiables (IPI) qui s'y trouvent, puis procédera à la rédaction automatique des données sensibles afin d'assurer la conformité avant d'envoyer le document au prochain dépôt sécurisé.
• Traitement multimédia riche : L’agent peut traiter des fichiers vidéo et audio :
  • Transcription : Un agent traite l'enregistrement audio d'une réunion du conseil d'administration.
  • Reconnaissance vocale : Elle identifie et indique quel leader a dit quoi.
  • Reconnaissance faciale (dans les séquences vidéo) : Elle permet d’identifier les principaux acteurs à des fins d’indexation.
  • Sur la base d'un objectif stratégique, il peut alors prendre une décision autonome pour catégoriser l'enregistrement et le classer dans le référentiel de connaissances approprié et à long terme en fonction du sujet du contenu et des participants.
• Dessins et ingénierie de conception assistée par ordinateur (CAO) : un agent peut être chargé de « valider toutes les conceptions de composants mises à jour par rapport aux normes de qualité ». Il accéderait aux dessins CAO, analyserait les spécifications, signalerait les écarts et mettrait à jour les numéros de pièces associés dans le système de planification des ressources de l'entreprise (ERP) — un processus adaptatif en plusieurs étapes.

Cas d'utilisation propres à l'industrie

• Services financiers: L'IA agentique peut automatiser les décisions d'investissement complexes, gérer les portefeuilles financiers et détecter de manière autonome les transactions frauduleuses en surveillant, en apprenant et en s'adaptant constamment aux nouveaux modèles.
• Assurance: Les agents peuvent gérer l'intégralité du processus de réclamation, de l'analyse des documents initiaux à l'évaluation des risques et à la prise de décisions autonomes sur les indemnisations dans les limites de paramètres définis, tout en signalant toute anomalie pour examen humain.
• Secteur public: Les agents peuvent gérer la conformité réglementaire complexe en surveillant en permanence les changements législatifs, en évaluant leur impact sur divers systèmes internes et en lançant de manière autonome des processus correctifs dans plusieurs services afin de maintenir la conformité.
• Logistique (chaîne d'approvisionnement) : Agentic AI optimise les calendriers de production et gère les stocks. Par exemple, un agent dont l'objectif est de « maximiser les livraisons à temps » peut surveiller en temps réel les conditions météorologiques, le trafic et les niveaux de stock et prendre des décisions autonomes pour réacheminer les expéditions ou ajuster les commandes des fournisseurs afin d'éviter les retards. Il s'agit d'un exemple d'apprentissage adaptatif appliqué à un environnement complexe et multivariable.

Comment fonctionne l'IA agentive ?

Les systèmes d'IA agentiques fonctionnent grâce à une architecture en couches qui intègre de multiples technologies d'intelligence artificielle pour permettre une prise de décision autonome et la réalisation d'objectifs dans les environnements d'entreprise.

Ces systèmes diffèrent fondamentalement de l'automatisation commerciale traditionnelle par le maintien d'objectifs persistants, l'adaptation des stratégies en fonction de la rétroaction opérationnelle et l'exécution de processus complexes en plusieurs étapes sans supervision continue.

architecture technique

La base technique combine :

• Mécanismes de perception pour comprendre les environnements d'affaires
• Moteurs de raisonnement pour traiter l'information et prendre des décisions
• Systèmes de mémoire pour conserver les connaissances organisationnelles
• Cadres d'action pour exécuter des plans à travers les systèmes d'entreprise

Cette architecture permet un fonctionnement autonome tout en demeurant alignée sur les objectifs commerciaux et les exigences de conformité.

Qu'est-ce qui permet une prise de décision autonome pour les opérations commerciales ?

La prise de décision autonome dans l'IA agentielle d'entreprise repose sur des moteurs de raisonnement qui évaluent de multiples scénarios d'affaires et sélectionnent les stratégies optimales en fonction des conditions actuelles et des objectifs organisationnels. Ces systèmes évaluent la probabilité de succès des différentes approches, pondèrent les risques et les avantages opérationnels et choisissent les actions qui maximisent la valeur commerciale. Contrairement à l'automatisation basée sur des règles qui suit des flux de travail prédéterminés, l'IA agentielle peut générer des solutions inédites à des défis commerciaux inconnus en combinant des modèles appris avec un raisonnement logique.

Le processus décisionnel intègre simultanément de multiples critères commerciaux, notamment les exigences opérationnelles immédiates, les objectifs stratégiques, les contraintes de ressources et la conformité réglementaire. Cette capacité permet à l'IA agentielle d'entreprise de fonctionner efficacement dans des environnements commerciaux dynamiques où les conditions changent rapidement et où l'information parfaite est rarement disponible.

Comment les systèmes d'IA agentifs apprennent-ils et s'adaptent-ils aux besoins des entreprises ?

L'IA agentique d'entreprise utilise des architectures de mémoire qui permettent à la fois la gestion immédiate des tâches et l'apprentissage organisationnel à long terme. La mémoire de travail conserve le contexte des processus d'affaires en cours, des conditions opérationnelles et des objectifs actifs, permettant au système de suivre les progrès et d'ajuster les stratégies en temps réel sur plusieurs applications d'entreprise.

Les systèmes de mémoire à long terme accumulent les connaissances organisationnelles et les expériences opérationnelles qui éclairent les décisions d'affaires futures. Ces systèmes enregistrent les interactions spécifiques, les résultats et les informations contextuelles des processus d'affaires passés, créant ainsi un référentiel de connaissances institutionnelles qui améliore les performances au fil du temps. Cette capacité d'apprentissage organisationnel permet à l'IA agentielle de devenir plus efficace à mesure qu'elle acquiert de l'expérience dans des environnements commerciaux et des modèles opérationnels spécifiques.

Quel rôle jouent les grands modèles linguistiques (LLM) dans l'IA agentielle d'entreprise ?

Les LLM servent d'interface principale entre les gestionnaires ou les analystes commerciaux définissant les agents et les tâches, le routage et les mécanismes qui permettent d'accéder aux données et de contrôler les actions au sein du système. Ces modèles permettent à l'IA agentive d'interpréter les instructions de la direction, de comprendre la documentation commerciale, d'appliquer un raisonnement logique et de générer des réponses ou des plans d'action appropriés en fonction du contexte organisationnel.

Les LLM apportent des capacités de raisonnement qui permettent à l'IA agentielle d'entreprise d'analyser les problèmes commerciaux, de générer des plans stratégiques et d'évaluer les solutions potentielles dans différents domaines d'activité. Cette combinaison de compréhension du langage et de raisonnement commercial rend les LLM particulièrement précieux pour les applications où l'IA agentielle doit interagir avec les parties prenantes et traiter divers types d'informations commerciales.

Comment les systèmes d'IA agentiques s'intègrent-ils à l'infrastructure d'entreprise ?

L'intégration de l'IA agentique en entreprise repose sur des connexions API et des architectures de pipelines de données qui permettent une interaction transparente avec les systèmes d'entreprise existants. Ces systèmes se connectent aux plateformes de planification des ressources d'entreprise, aux systèmes de gestion de la relation client et à d'autres applications d'affaires essentielles par le biais d'interfaces normalisées qui assurent la sécurité des données et l'intégrité opérationnelle.

Au sein des environnements d'entreprise, plusieurs agents spécialisés coordonnent souvent leurs actions, chaque agent se concentrant sur des fonctions commerciales spécifiques tout en partageant des informations via des protocoles de communication sécurisés. Cette approche distribuée permet une automatisation complexe des processus d'affaires qui s'étend sur plusieurs départements et systèmes, tout en maintenant une supervision et un contrôle centralisés des opérations commerciales.

Les recherches du MIT mettent en lumière les avancées techniques en matière de coordination multi-agents et les défis liés au fonctionnement dans des environnements mixtes humains-agents.

Comment l'IA agentielle profite-t-elle aux entreprises ?

Comprendre ce qui différencie l'IA agentique

L'IA agentique est un nouveau type d'intelligence artificielle capable d'agir indépendamment, de prendre des décisions autonomes et de travailler à la réalisation d'objectifs complexes à long terme avec une intervention humaine minimale. Considérez-le comme un employé numérique hautement compétent auquel vous pouvez confier un objectif majeur : il déterminera les étapes, exécutera le plan et s'adaptera au besoin pour mener à bien la tâche.

Ce qui distingue l'IA agentique, ce sont trois capacités fondamentales :

• Décisions autonomes : l’IA agit de manière indépendante sans nécessiter d’approbation à chaque étape.
• Orienté vers les objectifs : il maintient les objectifs dans le temps grâce à une exécution en plusieurs étapes, plutôt que de simplement répondre à des sollicitations ponctuelles.
• Apprentissage adaptatif : il analyse les résultats, évalue les stratégies et modifie son comportement pour atteindre les objectifs plus efficacement.

Agentic AI offre un large éventail d'avantages aux entreprises de divers secteurs :

• Amélioration de l'efficacité et de la productivité : en automatisant les tâches répétitives et en optimisant les flux de travail, l'IA agentielle peut améliorer considérablement l'efficacité opérationnelle et la productivité. Cela permet aux entreprises de rationaliser leurs opérations, de réduire leurs coûts et d'accélérer leur production. Par exemple, un système d'IA agentique peut gérer des flux de travail complets en plusieurs étapes — de la gestion des stocks à l'exécution des commandes — sans nécessiter d'intervention humaine à chaque étape.
• Amélioration de la prise de décision : l’IA agentique peut analyser de vastes quantités de données et fournir des informations permettant une meilleure prise de décision. En identifiant les tendances, les schémas et les anomalies, l'agent d'IA peut aider les entreprises à faire des choix plus stratégiques, à atténuer les risques et à tirer profit des opportunités. L'agent d'IA peut analyser automatiquement les tendances du marché, les prix des concurrents et le comportement des clients afin de recommander des stratégies de tarification optimales ou d'identifier les nouvelles opportunités de marché en temps réel.
• Réduction des risques opérationnels et des temps d'arrêt : Agentic AI anticipe et prévient les perturbations dans les opérations, la maintenance, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et le service client. Par exemple, il peut détecter une activité inhabituelle sur un compte et contacter proactivement les clients pour leur proposer des solutions avant que de petits problèmes ne se transforment en crises majeures, permettant ainsi aux entreprises d'anticiper les problèmes plutôt que de simplement y réagir.
• Expérience client améliorée : l’IA d’Agentic peut personnaliser les interactions avec les clients et fournir des solutions sur mesure. En comprenant les préférences et les besoins des clients, l'agent IA peut fournir du contenu pertinent, offrir un soutien proactif et établir des relations clients plus solides. Par exemple, l'IA agentielle peut anticiper les problèmes potentiels en analysant les données et les comportements des clients, en prenant des mesures correctives avant que de petits problèmes ne se transforment en crises majeures, comme la détection d'activités inhabituelles sur les comptes et la prise de contact proactive avec les clients pour leur proposer des solutions.
• Innovation et croissance : L'IA agentique peut stimuler l'innovation en identifiant de nouvelles possibilités et en générant des solutions créatives. En explorant des approches non conventionnelles et en remettant en question les paradigmes existants, les agents d'IA peuvent aider les entreprises à découvrir de nouveaux marchés, à développer de nouveaux produits et à obtenir des résultats exceptionnels.

L'IA agentique peut explorer des combinaisons de produits ou des offres de services non conventionnelles en analysant les tendances intersectorielles et les besoins des clients que les équipes humaines pourraient négliger.

Résumé des avantages :

Les organisations qui mettent en œuvre une IA agentielle font état de trois résultats principaux :

1. Réduction de 40 à 60 % du temps consacré aux tâches routinières
2. Prise de décision plus rapide grâce à l'analyse des données en temps réel
3. Amélioration de la satisfaction des employés grâce à l'accent mis par les équipes sur le travail stratégique

Le succès exige une intégration adéquate des données, des cadres de sécurité et une mise en œuvre progressive.

Comment l'IA agentive automatise-t-elle la prise de décision et les processus en plusieurs étapes ?

L'IA agentique automatise les processus décisionnels complexes et les flux de travail à plusieurs étapes. Sa capacité à analyser des données, à évaluer les risques et à prendre des mesures autonomes la rend idéale pour gérer des tâches complexes qui nécessitaient traditionnellement une intervention humaine.

Par exemple, dans le secteur financier, l'IA agentique peut automatiser les décisions d'investissement, gérer les portefeuilles et détecter les transactions frauduleuses. Dans le secteur de la santé, il peut faciliter le diagnostic, personnaliser les plans de traitement et surveiller la santé des patients. Dans le secteur manufacturier, l'IA agentielle peut optimiser les calendriers de production, gérer les stocks et prédire les pannes d'équipement.

En automatisant ces processus complexes, les entreprises peuvent réduire les erreurs, améliorer la précision et accélérer leurs opérations. L'IA agentique peut apprendre et s'adapter en permanence aux conditions changeantes, assurant ainsi une prise de décision optimale et alignée sur les objectifs commerciaux.

Qu'est-ce qu'un agent IA ?

Un agent d'IA est un logiciel conçu pour percevoir son environnement grâce à des capteurs ou des entrées de données, traiter ces informations à l'aide de l'intelligence artificielle et prendre des mesures qui maximisent ses chances d'atteindre des objectifs spécifiques. Ces agents numériques peuvent fonctionner de manière indépendante dans des paramètres définis, prendre des décisions en fonction de leur programmation et de leur apprentissage, et interagir avec d'autres systèmes ou des humains pour accomplir des tâches. Elles représentent la mise en œuvre pratique des principes de l'IA agentielle, servant d'unités opérationnelles qui exécutent des fonctions spécifiques au sein d'un système d'IA plus vaste.

Composants de base des agents d'IA

Les agents d'IA sont construits avec plusieurs composantes essentielles qui permettent leur fonctionnement autonome et leurs capacités de prise de décision :

• Systèmes de perception : les agents doivent disposer de moyens pour recueillir des informations sur leur environnement. Dans les applications commerciales, cela peut inclure des flux de données provenant de systèmes d'entreprise, des analyses de marché, des données de capteurs provenant d'appareils IdO ou des interactions directes avec les utilisateurs. Ces données constituent la base de la compréhension, par l'agent, de son contexte opérationnel.
• Base de connaissances : Les agents gèrent et mettent à jour en permanence un référentiel d’informations qui comprend à la fois des connaissances préprogrammées et des expériences acquises. Cette base de connaissances sert de fondement aux activités de prise de décision et de résolution de problèmes, permettant à l'agent de s'appuyer sur ses expériences passées et sur des schémas établis pour éclairer ses actions actuelles.
• Mécanismes de prise de décision : des algorithmes et des modèles sophistiqués permettent aux agents d’évaluer les situations et de déterminer les actions appropriées. Ces mécanismes intègrent souvent plusieurs technologies d'IA, notamment l'apprentissage machine, le traitement du langage naturel et les systèmes experts, afin de traiter des scénarios complexes et de générer des réponses efficaces.

Quel est l'avenir des agents d'IA dans le monde des affaires ?

L'évolution des agents d'IA continue d'étendre leurs capacités et leurs applications dans les environnements commerciaux.

Les tendances émergentes comprennent :

• Réseaux d'agents collaboratifs : les futures implémentations mettront en scène plusieurs agents spécialisés travaillant ensemble au sein de réseaux coordonnés, chacun gérant des aspects spécifiques de processus d'affaires complexes tout en partageant des informations et des ressources pour atteindre des objectifs communs.
• Capacités d'apprentissage améliorées : les agents de nouvelle génération feront preuve de capacités d'apprentissage plus sophistiquées, notamment :
  • Adaptation plus rapide aux nouvelles situations et exigences grâce à des techniques avancées d'apprentissage par transfert. Cela permettra aux agents d'appliquer plus efficacement les connaissances acquises dans différents contextes et scénarios.
  • Capacité accrue à tirer des enseignements des rétroactions humaines et des interactions naturelles, ce qui les rend plus intuitifs à utiliser et plus faciles à former aux besoins spécifiques de l'entreprise.
• Autonomie accrue : à mesure que la technologie de l’IA progresse, les agents pourront gérer des décisions et des tâches de plus en plus complexes avec une plus grande indépendance, tout en maintenant des mesures de sécurité appropriées et une supervision humaine lorsque cela est nécessaire.
• Demandes et exécutions en libre-service plus rapides : les agents IA permettront aux utilisateurs professionnels d’obtenir plus rapidement des réponses à diverses demandes grâce aux plateformes ITSM dotées d’une IA générative intégrée, combinée à l’automatisation des flux de travail. Parmi les exemples, mentionnons les remboursements de frais de bien-être, l'octroi d'un badge d'accès lors de visites dans un bureau distant ou le déploiement d'instances cloud.

Défis et facteurs de réussite de la mise en œuvre de l'IA agentique

Une analyse sectorielle récente a mis en évidence d'importants défis pour l'adoption de l'IA agentique en entreprise, le cabinet d'études Gartner prévoyant que plus de 40 % des projets d'IA agentique seront abandonnés d'ici la fin de 2027 en raison de la hausse des dépenses, du manque de clarté des avantages commerciaux et d'un contrôle insuffisant des risques. Comprendre ces pièges potentiels et mettre en œuvre des stratégies d'atténuation appropriées est essentiel pour les entreprises qui souhaitent déployer avec succès une IA agentielle.

Cette prédiction reflète la réalité actuelle selon laquelle de nombreuses organisations abordent la mise en œuvre de l'IA agentielle sans préparation adéquate face à la complexité, aux coûts et aux exigences de gouvernance que ces systèmes impliquent. Cependant, Gartner prévoit également qu'au moins 15 % des décisions de travail quotidiennes seront prises de manière autonome grâce à l'IA agentive d'ici 2028, et que 33 % des applications logicielles d'entreprise intégreront l'IA agentive d'ici 2028, ce qui indique un potentiel substantiel pour les organisations qui abordent la mise en œuvre de manière stratégique.

Qu'est-ce qui cause l'échec des projets d'IA agentielle ?

Les principales causes d'échec des projets d'IA agentielle proviennent de malentendus fondamentaux concernant la complexité de la mise en œuvre et les besoins en ressources.

De nombreuses organisations ont sous-estimé le coût et la complexité de l'intégration de ces systèmes en production, où ils doivent fonctionner de manière fiable à grande échelle et apporter une valeur commerciale mesurable.

Contrairement aux projets d'automatisation traditionnels, l'IA agentique nécessite une infrastructure sophistiquée, une surveillance continue et des cadres de gouvernance adaptatifs que de nombreuses entreprises ne sont pas prêtes à fournir.

Les dépassements de coûts constituent un défi majeur, car les systèmes d'IA multiagents nécessitent des ressources informatiques considérables, une expertise spécialisée et une maintenance continue qui dépassent les estimations initiales du projet.

Les problèmes découlent d'un manque de définition claire de la valeur commerciale et d'un manque de fondements cognitifs dans la plupart des projets d'IA agentielle, où les entreprises construisent la mauvaise chose.

De plus, les cadres de gestion des risques inadéquats ne permettent pas de répondre aux défis uniques que représentent les systèmes autonomes fonctionnant dans des environnements d'entreprise complexes.

Comment les entreprises peuvent-elles éviter les pièges de la mise en œuvre de l'IA agentielle ?

La réussite de la mise en œuvre d'une IA agentielle nécessite une approche stratégique qui tienne compte à la fois des facteurs de préparation technique et organisationnelle.

Les entreprises devraient commencer par définir clairement leurs objectifs commerciaux et leurs critères de réussite mesurables, établissant un lien direct entre les capacités de l'IA agentielle et des améliorations opérationnelles ou des réductions de coûts spécifiques. Ce fondement empêche les projets de se transformer en implémentations technologiques à la recherche de problèmes commerciaux.

Les stratégies de gestion des risques doivent tenir compte de la nature autonome des systèmes d'IA agents au moyen de cadres de gouvernance complets, de systèmes de surveillance et de mécanismes de contrôle humain. Les organisations devraient mettre en œuvre des approches de déploiement par étapes permettant un apprentissage et un ajustement itératifs, en commençant par des projets pilotes à portée limitée qui démontrent la valeur ajoutée avant de passer à une mise en œuvre à l'échelle de l'entreprise.

De plus, investir dans la gestion du changement organisationnel et la formation du personnel permet aux intervenants humains de collaborer efficacement avec les systèmes d'IA opérationnels.

Quelles sont les exigences en matière d'infrastructure et de gouvernance pour assurer le succès d'un projet ?

Le succès de l'IA agente en entreprise repose sur une infrastructure technique robuste capable de prendre en charge un fonctionnement autonome tout en maintenant des normes de sécurité, de conformité et de performance élevées. Cela comprend des ressources informatiques évolutives, des systèmes de surveillance et de journalisation complets, ainsi que des cadres d'intégration permettant une interaction transparente avec les applications d'entreprise existantes.

Les organisations doivent également établir des politiques de gouvernance des données claires qui garantissent que les systèmes d'IA agents aient accès à des informations actuelles et de haute qualité tout en maintenant des contrôles de sécurité appropriés.

Les cadres de gouvernance doivent établir des limites claires pour le fonctionnement autonome, des procédures d'escalade pour les cas particuliers et des structures de responsabilité qui maintiennent un contrôle humain sur les décisions stratégiques.

Les mises en œuvre réussies impliquent généralement des équipes transversales composées de représentants des services informatiques, des opérations commerciales, juridiques et de conformité afin d'assurer une prise en compte exhaustive des exigences techniques, opérationnelles et réglementaires tout au long du cycle de vie du projet. Le cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST fournit des directives complètes pour intégrer les considérations de fiabilité dans la conception et la gouvernance des systèmes d'IA.

Comment les entreprises doivent-elles aborder stratégiquement l'adoption de l'IA agentielle ?

L'adoption stratégique de l'IA agentique nécessite une approche progressive qui renforce les capacités organisationnelles tout en démontrant une valeur ajoutée incrémentale. Les entreprises devraient commencer par identifier les processus d'affaires spécifiques qui combinent un fort potentiel d'automatisation avec des indicateurs de réussite clairs, en se concentrant sur les domaines où la prise de décision autonome peut apporter des améliorations mesurables en termes d'efficacité, de précision ou de réactivité.

Facteurs clés du succès

Pour éviter un taux d'échec de 40 %, les entreprises doivent :

1. Établissez des objectifs d'affaires clairs et mesurables avant la mise en œuvre.
2. Élaborer des cadres de gouvernance robustes pour les systèmes autonomes.
3. Commencez par des projets pilotes à portée limitée qui démontrent un retour sur investissement.
4. Investissez dans la gestion du changement organisationnel et la formation.

Les organisations qui tiennent compte de ces facteurs constatent des taux de réussite trois fois supérieurs.

Les programmes pilotes devraient privilégier l'apprentissage et l'adaptation plutôt qu'un déploiement immédiat à grande échelle, permettant ainsi aux organisations de développer une expertise en matière de gestion, de gouvernance et d'optimisation de l'IA agentielle. Les entreprises performantes mettent généralement en place des centres d'excellence dédiés, capables de partager les enseignements tirés de multiples projets, de développer des méthodologies de mise en œuvre normalisées et de maintenir une expertise dans les technologies émergentes d'IA agentielle et les meilleures pratiques.

Cette approche permet aux organisations de développer des capacités d'IA agentielle durables, capables de générer une valeur commerciale à long terme tout en évitant les pièges qui mènent à l'annulation des projets.

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