Qu'est-ce que l'IA agentique ?

IA agentique et autres types d'IA

Pour les entreprises qui évaluent les stratégies de mise en œuvre de l'IA, il est essentiel de comprendre les distinctions entre l'IA agentique 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 autonome de recherche d'objectifs qui peut adapter des stratégies et exécuter des processus commerciaux complexes de manière indépendante.

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

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

L'automatisation traditionnelle de l'IA fonctionne grâce à des systèmes basés sur des règles et des flux de travail prédéfinis qui exécutent des tâches spécifiques lorsqu'ils sont déclenchés par des conditions prédéterminées. Ces systèmes nécessitent une programmation poussée pour chaque scénario et ne peuvent s'adapter à des situations inattendues sans intervention humaine ou codage supplémentaire. Les mises en œuvre dans les entreprises impliquent généralement des outils d'automatisation des processus robotiques qui suivent des séquences exactes d'actions dans les applications commerciales.

L'IA agentique diffère fondamentalement en maintenant des objectifs permanents et en adaptant son approche en fonction du retour d'information sur l'environnement et de l'évolution des conditions. Plutôt que de suivre des scripts prédéterminés, les systèmes d'IA agentique évaluent de multiples stratégies, tirent des enseignements des résultats obtenus et modifient leur comportement pour atteindre plus efficacement les objectifs fixés. 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 surveillance humaine.

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

Les systèmes d'IA générative tels que les modèles de langage étendus se concentrent sur la création de contenu et la génération de réponses sur la base d'invites d'entrée, produisant du texte, des images ou d'autres médias sur la base de modèles appris à partir de données d'entraînement. Ces systèmes excellent dans la création de contenu mais nécessitent des utilisateurs humains pour fournir le contexte, l'orientation 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 incorpore des capacités génératives tout en ajoutant un comportement orienté vers un but et des capacités d'exécution autonome.

Alors que l'IA générative répond à des sollicitations immédiates, l'IA agentique maintient des objectifs à travers 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 l'IA agentique pour des processus métier complexes qui nécessitent une attention soutenue et une exécution adaptative de la stratégie plutôt que de simples tâches de génération de contenu.

Comment l'IA agentique se compare-t-elle aux systèmes d'apprentissage automatique ?

Les systèmes d'apprentissage automatique analysent les données pour identifier des modèles, faire des prédictions ou classer des informations sur la base d'ensembles de données d'apprentissage, 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 formes, mais dépendent du jugement humain pour traduire les informations en décisions et actions commerciales.

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

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 point de décision.

Comparaison des technologies d'IA

Comparaison rapide :

Quand utiliser l'IA agentique : Choisissez l'IA agentique lorsque les processus d'entreprise nécessitent un fonctionnement autonome soutenu à travers de multiples systèmes sans surveillance humaine continue, en particulier pour les séquences de prise de décision complexes qui doivent s'adapter à des conditions changeantes.

Quand utiliser les alternatives :
IA traditionnelle : tâches standardisées et répétitives
IA générative : création de contenu
Apprentissage automatique : Analyse des données et prédictions

Quand les entreprises devraient-elles choisir l'IA agentique plutôt que d'autres approches ?

Les entreprises devraient envisager l'IA agentique lorsque les processus d'entreprise nécessitent un fonctionnement autonome soutenu à travers de multiples systèmes et points de décision sans surveillance humaine continue. L'automatisation traditionnelle de l'IA fonctionne bien pour les tâches standardisées et répétitives dont les entrées et les sorties sont prévisibles, tandis que l'IA agentique excelle dans les environnements dynamiques où les stratégies doivent s'adapter aux conditions changeantes et à l'évolution des objectifs.

L'IA agentique devient particulièrement précieuse lorsque les processus d'entreprise impliquent des séquences décisionnelles complexes qui nécessitent une coordination entre plusieurs systèmes, départements ou périodes de temps. Contrairement à l'IA générative qui se concentre sur des tâches discrètes ou à l'apprentissage automatique généralement appliqué à des perspectives analytiques spécifiques, l'IA agentique peut gérer l'ensemble des flux de travail de l'entreprise, du début à la fin, tout en adaptant les stratégies en fonction des résultats intermédiaires et des changements de l'environnement. Cette capacité rend l'IA agentique 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 des objectifs : Les systèmes d'IA agentique sont conçus en fonction d'objectifs spécifiques. Ces objectifs peuvent aller de tâches simples, comme planifier des réunions ou trier des courriels, à des objectifs plus complexes, comme optimiser les chaînes d'approvisionnement ou gérer des portefeuilles financiers. L'agent IA surveille en permanence son environnement et prend des mesures pour atteindre les objectifs qu'il s'est fixés.
• Prise de décision autonome : L'IA agentique peut prendre des décisions sans intervention humaine. Cette autonomie est basée sur sa compréhension de l'environnement, sur les objectifs qui lui sont assignés et sur les expériences qu'il a acquises. L'agent d'IA peut analyser les données, évaluer les risques et choisir le meilleur plan d'action pour atteindre ses objectifs.
• Apprentissage adaptatif : Les systèmes d'IA agentique peuvent apprendre de leurs interactions et améliorer leurs performances au fil du temps. Au fur et à mesure qu'ils sont confrontés à de nouvelles situations et qu'ils reçoivent un retour d'information, ils affinent leur processus de prise de décision et deviennent plus aptes à atteindre leurs objectifs. Cette capacité d'apprentissage et d'adaptation est essentielle pour opérer dans des environnements dynamiques et imprévisibles. L'apprentissage peut impliquer un retour d'information humain ("human-in-the-loop") provenant d'utilisateurs individuels ou de responsables qui observent le comportement au fil du temps, ou un retour d'information automatisé pour traiter les exceptions identifiées.

Comment OpenText favorise la réussite de l'IA agentique en entreprise

OpenText a passé plus de 35 ans à créer des plateformes numériques pour les travailleurs du savoir, et aujourd'hui nous sommes les pionniers de la prochaine évolution : créer des travailleurs du savoir numériques grâce à l'IA agentique.

Notre approche transforme la façon dont les entreprises exploitent l'intelligence artificielle en relevant les 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 l'IA de manière efficace en raison de la fragmentation des données et des problèmes de sécurité, OpenText fournit les bases essentielles qui rendent l'IA agentique vraiment puissante pour les environnements d'entreprise :

Fondement du nuage de données unifié

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

• Centraliser les informations provenant de systèmes d'entreprise disparates en une seule source de vérité.
• Assurer la qualité, la gouvernance et la conformité des données dans toutes les applications d'intelligence artificielle.
• Fournir aux systèmes d'IA agentiques des informations dynamiques en direct pour la prise de décision en temps réel et l'optimisation du flux de travail.

Une sécurité de niveau entreprise pour la confiance en l'IA

Les problèmes de sécurité restent le principal obstacle à l'adoption de l'IA, 44% des responsables informatiques citant les risques de sécurité et de conformité comme leur principal défi en matière de gestion de l'information. OpenText répond à ce besoin 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 qui vous permettent de déployer l'IA agentique en toute confiance.
• Protection de la sécurité de l'IA : Défendez-vous 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 propose l'IA agentique grâce à des solutions spécialisées qui s'intègrent de manière transparente à l'infrastructure existante de votre entreprise :

Cybersecurity Aviator améliore la détection des menaces et la réponse à celles-ci:

• Apprentissage et déploiement autonomes 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 en matière de sécurité.

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

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

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

• Prévoir les délais de livraison des logiciels et identifier les risques grâce à l'intelligence des flux intégrée.
• Générer et automatiser des tests à partir de scripts, de vidéos et d'éléments du carnet de commandes.
• Recommander et exécuter des stratégies de correction pour maintenir la livraison sur la bonne voie.
• L'IA agentique apporte une intelligence autonome, axée sur les objectifs, pour transformer le processus de livraison de logiciels.

OpenText™ Experience Aviator™ déploie des agents d'intelligence artificielle qui.. :

• Générer automatiquement un contenu contextuel et pertinent pour les communications avec les clients, les médias enrichis et les images.
• Analyser les données des clients pour résoudre de manière autonome les problèmes liés aux comptes.
• Ajustez les plans d'abonnement et la facturation en fonction des préférences et de l'historique de l'utilisateur.
• Réduisez la dépendance à l'égard des agents humains tout en améliorant les temps de réponse.

OpenText™ Service Management Aviator™ utilise des assistants d'intelligence artificielle pour transformer la prestation de services informatiques:

• Des flux de travail enrichis par l'IA qui déploient des agents d'IA agentiques capables d'interagir les uns avec les autres.
• Synthèse autonome des cas et suggestions de solutions pour les agents du service d'assistance.
• Des capacités de libre-service qui permettent aux utilisateurs de résoudre des demandes courantes, informatiques ou non.
• Extraction intelligente de connaissances à partir de référentiels d'entreprise, de systèmes de ressources humaines et de plates-formes d'assistance 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 basé sur l'IA:

• 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 la chaîne d'approvisionnement liées à vos données commerciales en trouvant et en partageant des réponses contextuelles basées sur vos demandes B2B et EDI.
• Analyse simplifiée des données utiles et des transactions EDI, dans un langage adapté à l'entreprise et accessible à tous les membres de votre organisation, quelle que soit leur expertise technique.
• Des délais de résolution plus courts grâce à des conseils clairs et exploitables sur les codes d'erreur complexes et à la possibilité de créer un ticket d'assistance tout en restant dans l'application.
• Des opérations IoT efficaces grâce à l'identité unifiée des actifs, à la détection des anomalies en boucle fermée, à l'aide de l'IA générative et des grands modèles de langage (LLM) qui fournissent la base de données de confiance dont l'IA agentique a besoin.

Comment les entreprises peuvent-elles commencer à utiliser l'IA agentique d'OpenText ?

La vision d'OpenText va au-delà des outils d'IA individuels pour créer des équipes numériques complètes 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 le bénéfice le plus recherché de l'IA, 78% des utilisateurs matures d'IA attribuant fortement les gains de productivité aux technologies modernes d'IA. L'IA agentique d'OpenText permet d'augmenter la productivité :

• Automatiser les flux de travail répétitifs afin de libérer les employés pour qu'ils se consacrent à la réflexion stratégique et à l'innovation.
• S'assurer que les agents de construction ont le bon accès aux données et aux moteurs d'IA pour contrôler les coûts en toute sécurité.
• Traiter des processus commerciaux à plusieurs étapes sans intervention humaine, tout en apprenant et en s'améliorant au fil du temps.

Renforcez votre personnel

L'amélioration de la productivité grâce à l'IA agentique ne se limite pas à une exécution plus rapide des tâches : elle transforme la façon dont vos employés travaillent, en leur permettant de.. :

• Réorientez l'attention vers des activités à forte valeur ajoutée : Libérez vos équipes des tâches routinières pour qu'elles s'engagent dans la résolution créative de problèmes, la planification stratégique et l'innovation.
• Améliorer la satisfaction au travail : Les employés déclarent avoir un meilleur moral lorsque l'IA s'occupe des tâches banales, ce qui leur permet de se concentrer sur les contributions importantes.
• Favoriser la collaboration : Le temps précédemment consacré à des tâches répétitives permet aux équipes d'établir des relations plus solides avec les clients et de poursuivre leur développement professionnel.

Intégrer les systèmes d'entreprise

Selon une étude récente, 52% des organisations donnent la priorité aux capacités d'intégration lorsqu'elles choisissent des partenaires en IA. OpenText est à la hauteur :

• Connexions transparentes entre les agents d'intelligence artificielle et les applications d'entreprise existantes.
• Une architecture basée sur l'API qui prend en charge les intégrations personnalisées.
• L'automatisation des flux de travail qui s'étend à plusieurs systèmes d'entreprise.

Fournir un impact commercial mesurable

Les organisations ayant des implémentations d'IA matures utilisant les solutions OpenText déclarent :

• 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 dans toutes les fonctions des travailleurs du savoir.

Démarrer avec OpenText agentic AI

Notre approche de la mise en œuvre de l'IA agentique se concentre sur la construction d'une base solide avant de déployer des systèmes autonomes :

1. Évaluation des informations : Évaluez et optimisez votre paysage de données pour qu'il soit prêt pour l'IA.
2. Positionnement de la sécurité : Mettez en œuvre des cadres de sécurité et de gouvernance prêts pour l'IA.
3. Mise en œuvre pilote : Déployer l'IA agentique dans des cas d'utilisation ciblés avec des résultats mesurables.
4. Développez et optimisez : Étendez les mises en œuvre réussies à l'ensemble de l'entreprise.

L'avenir est sans limites

Chez OpenText, nous pensons que la technologie doit toujours augmenter le potentiel humain. Nos solutions d'IA agentique ne remplacent pas votre personnel - elles créent des coéquipiers numériques qui s'occupent des tâches de routine, font remonter des informations critiques 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 de transformation qui élimine les obstacles et libère le potentiel illimité de votre organisation.

Vous êtes prêt à découvrir comment OpenText peut mettre l'IA agentique au service de 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 pratiques d'IA agentique et cas d'utilisation

La capacité de l'IA agentique à planifier et à exécuter des processus complexes et durables la rend précieuse pour de nombreuses fonctions et industries.

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

L'IA agentique change la donne pour le traitement de grands volumes de données non structurées telles que les documents, les feuilles de calcul et les médias riches.

• Analyse des documents et autorédaction : Un agent peut se voir confier la tâche , orientée vers un objectif, de traiter tous les nouveaux contrats de clients sur le site "."
  • Il analysera le contrat (un document), détectera les informations personnelles identifiables (IPI) qu'il contient, puis procédera à la suppression automatique des données sensibles afin de garantir la conformité avant d'envoyer le document au dépôt sécurisé suivant.
• Traitement des médias riches : L'agent peut travailler avec des fichiers vidéo et audio :
  • Transcription : Un agent traite un enregistrement audio d'une réunion du conseil d'administration.
  • Reconnaissance des orateurs : Elle permet d'identifier et d'étiqueter quel dirigeant a dit quoi.
  • Reconnaissance faciale (dans les séquences vidéo) : Elle permet d'identifier les principales parties prenantes à des fins d'indexation.
  • Sur la base d'un objectif stratégique, il peut alors décider de manière autonome de classer l'enregistrement et de le classer dans le référentiel de connaissances approprié à long terme, en fonction du sujet 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 accède aux dessins de CAO, analyse les spécifications, signale les écarts et met 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 spécifiques à l'industrie

• Services financiers: L'IA agentique peut automatiser des décisions d'investissement complexes, gérer des portefeuilles financiers et détecter de manière autonome des transactions frauduleuses en surveillant, en apprenant et en s'adaptant en permanence à de nouveaux modèles.
• L'assurance: Les agents peuvent gérer l'ensemble du processus d'indemnisation, depuis l'analyse des documents initiaux jusqu'à l'évaluation des risques et la prise de décisions autonomes sur le versement des indemnités dans le cadre de paramètres définis, tout en signalant toute anomalie pour qu'elle fasse l'objet d'un examen humain.
• Legouvernement: Les agents peuvent gérer une conformité réglementaire complexe en surveillant en permanence les changements de loi, en évaluant l'impact sur les différents systèmes internes et en lançant de manière autonome des processus correctifs dans plusieurs départements afin de maintenir la conformité.
• Logistique (chaîne d'approvisionnement) : L'IA agentique optimise les calendriers de production et gère les stocks. Par exemple, un agent dont l'objectif est de "maximiser la ponctualité des livraisons" peut surveiller les conditions météorologiques, la circulation et les niveaux de stock en temps réel 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 multi-variable.

Comment fonctionne l'IA agentique ?

Les systèmes d'IA agentique fonctionnent selon une architecture en couches qui intègre plusieurs technologies d'intelligence artificielle afin de permettre une prise de décision autonome et la réalisation d'objectifs dans les environnements d'entreprise.

Ces systèmes se distinguent fondamentalement de l'automatisation traditionnelle des entreprises en maintenant des objectifs permanents, en adaptant les stratégies en fonction du retour d'information opérationnel et en exécutant des processus complexes à plusieurs étapes sans surveillance permanente.

Architecture technique

La base technique combine :

• Mécanismes de perception pour comprendre l'environnement des entreprises
• Moteurs de raisonnement pour traiter les informations et prendre des décisions
• Systèmes de mémoire pour conserver les connaissances de l'organisation
• Cadres d'action pour l'exécution des plans dans les systèmes de l'entreprise

Cette architecture permet un fonctionnement autonome tout en maintenant l'alignement sur les objectifs de l'entreprise 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 agentique d'entreprise émerge de moteurs de raisonnement qui évaluent de multiples scénarios commerciaux et sélectionnent des stratégies optimales basées sur les conditions actuelles et les objectifs de l'organisation. Ces systèmes évaluent la probabilité de réussite de différentes approches, pèsent les risques et les avantages opérationnels et choisissent les actions qui maximisent la valeur de l'entreprise. Contrairement à l'automatisation basée sur des règles qui suit des flux de travail prédéterminés, l'IA agentique peut générer des solutions nouvelles à des défis commerciaux peu familiers en combinant des modèles appris avec un raisonnement logique.

Le processus de prise de décision intègre simultanément plusieurs critères commerciaux, notamment les exigences opérationnelles immédiates, les objectifs stratégiques, les contraintes en matière de ressources et la conformité aux réglementations. Cette capacité permet à l'IA agentique 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 agentique 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 commerciaux en cours, des conditions opérationnelles et des objectifs actifs, ce qui permet au système de suivre les progrès et d'ajuster les stratégies en temps réel dans plusieurs applications d'entreprise.

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

Quel rôle jouent les grands modèles de langage (LLM) dans l'IA agentique d'entreprise ?

Les LLM servent d'interface principale entre les gestionnaires ou les analystes d'entreprise qui définissent les agents et les tâches, le routage et les mécanismes qui accèdent aux données et contrôlent les actions au sein du système. Ces modèles permettent à l'IA agentique d'interpréter les instructions de l'exécutif, de comprendre la documentation commerciale, d'appliquer un raisonnement en chaîne 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 agentique de l'entreprise d'analyser des problèmes commerciaux, de générer des plans stratégiques et d'évaluer des solutions potentielles dans différents domaines commerciaux. Cette combinaison de compréhension du langage et de raisonnement commercial rend les LLM particulièrement utiles pour les applications dans lesquelles l'IA agentique doit interagir avec les parties prenantes et traiter divers types d'informations commerciales.

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

L'intégration de l'IA agentique dans les entreprises repose sur des connexions API et des architectures de pipeline de données qui permettent une interaction transparente avec les systèmes d'entreprise existants. Ces systèmes se connectent aux plateformes de planification des ressources de l'entreprise, aux systèmes de gestion des relations avec la clientèle et à d'autres applications commerciales essentielles par le biais d'interfaces normalisées qui préservent la sécurité des données et l'intégrité opérationnelle.

Plusieurs agents spécialisés se coordonnent souvent dans les environnements d'entreprise, chaque agent se concentrant sur des fonctions commerciales spécifiques tout en partageant des informations par le biais de protocoles de communication sécurisés. Cette approche distribuée permet l'automatisation de processus d'entreprise complexes qui s'étendent à plusieurs départements et systèmes tout en maintenant une supervision et un contrôle centralisés des opérations d'entreprise.

Des recherches menées par le MIT mettent en évidence les avancées techniques dans le domaine de la coordination multi-agents et les défis liés au fonctionnement dans des environnements mixtes homme-agent.

Quels sont les avantages de l'IA agentique pour les entreprises ?

Comprendre ce qui différencie l'IA agentique

L'IA agentique est un nouveau type d'intelligence artificielle capable d'agir de manière indépendante, de prendre des décisions autonomes et d'atteindre des objectifs complexes à long terme avec une intervention humaine minimale. Considérez-le comme un employé numérique hautement compétent à qui vous pouvez assigner un objectif majeur - il déterminera les étapes, exécutera le plan et s'adaptera si nécessaire pour mener à bien le travail.

L'IA agentique se distingue par trois capacités essentielles :

• Des 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 se contenter de répondre à des demandes ponctuelles.
• L'apprentissage adaptatif : Il analyse les résultats, évalue les stratégies et modifie son comportement pour atteindre les objectifs plus efficacement.

L'IA agentique offre un large éventail d'avantages aux entreprises de divers secteurs :

• Efficacité et productivité accrues : En automatisant les tâches répétitives et en optimisant les flux de travail, l'IA agentique peut considérablement améliorer l'efficacité opérationnelle et la productivité. Cela permet aux entreprises de rationaliser leurs opérations, de réduire les coûts et d'accélérer la production. Par exemple, un système d'IA agentique peut gérer des flux de travail entiers à 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 grandes quantités de données et fournir des informations qui permettent de prendre de meilleures décisions. En identifiant les tendances, les modèles et les anomalies, l'agent d'IA peut aider les entreprises à faire des choix plus stratégiques, à atténuer les risques et à tirer parti des opportunités. L'agent d'IA peut analyser automatiquement les tendances du marché, les prix des concurrents et le comportement des clients pour recommander des stratégies de prix optimales ou identifier les opportunités de marché émergentes en temps réel.
• Réduction des risques opérationnels et des temps d'arrêt : L'IA agentique anticipe et prévient les perturbations dans les opérations, la maintenance, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et le service à la clientèle. Par exemple, il peut détecter des activités de compte inhabituelles et proposer proactivement des solutions aux clients avant que de petits problèmes ne dégénèrent en crises majeures, ce qui permet aux entreprises d'anticiper les problèmes plutôt que d'y réagir.
• Amélioration de l'expérience client : L'IA agentique peut personnaliser les interactions avec les clients et fournir des solutions sur mesure. En comprenant les préférences et les besoins des clients, l'agent d'IA peut fournir un contenu pertinent, offrir une assistance proactive et renforcer les relations avec les clients. Par exemple, l'IA agentique peut anticiper les problèmes potentiels en analysant les données et les modèles des clients, en prenant des mesures correctives avant que les petits problèmes ne se transforment en crises majeures, comme la détection d'une activité inhabituelle sur le compte et la recherche proactive de solutions pour les clients.
• 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 l'IA agentique font état de trois résultats principaux :

1. 40-60% réduction du temps consacré aux tâches routinières
2. Une prise de décision plus rapide grâce à l'analyse des données en temps réel
3. Amélioration de la satisfaction des employés car les équipes se concentrent sur le travail stratégique

Pour réussir, il faut une bonne intégration des données, des cadres de sécurité et une mise en œuvre progressive.

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

L'IA agentique automatise les processus décisionnels complexes et les flux de travail à plusieurs étapes. Sa capacité à analyser les données, à évaluer les risques et à prendre des mesures autonomes en fait un outil idéal pour effectuer 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 des soins de santé, il peut aider au diagnostic, personnaliser les plans de traitement et surveiller la santé des patients. Dans l'industrie manufacturière, l'IA agentique peut optimiser les calendriers de production, gérer les stocks et prévoir les pannes d'équipement.

En automatisant ces processus complexes, les entreprises peuvent réduire les erreurs, améliorer la précision et accélérer les opérations. L'IA agentique peut apprendre en permanence et s'adapter à des conditions changeantes, garantissant que la prise de décision reste optimale et alignée sur les objectifs de l'entreprise.

Qu'est-ce qu'un agent d'intelligence artificielle ?

Un agent d'intelligence artificielle est un logiciel conçu pour percevoir son environnement à l'aide de capteurs ou 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 le cadre de paramètres définis, prendre des décisions sur la base de leur programmation et de leur apprentissage, et interagir avec d'autres systèmes ou avec des humains pour accomplir des tâches. Ils représentent la mise en œuvre pratique des principes de l'IA agentique, servant d'unités opérationnelles qui remplissent des fonctions spécifiques au sein d'un système d'IA plus vaste.

Composants essentiels des agents d'intelligence artificielle

Les agents d'intelligence artificielle sont constitués de plusieurs éléments essentiels qui leur permettent de fonctionner de manière autonome et de prendre des décisions :

• Systèmes de perception : Les agents doivent pouvoir recueillir des informations sur leur environnement. Dans les applications commerciales, il peut s'agir de flux de données provenant de systèmes d'entreprise, d'analyses de marché, de données de capteurs provenant d'appareils IoT ou d'interactions directes avec l'utilisateur. Ces données constituent la base de la compréhension par l'agent de son contexte opérationnel.
• Base de connaissances : Les agents conservent et mettent continuellement à jour 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 les expériences passées et les modèles établis pour éclairer les actions en cours.
• 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 automatique, 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'intelligence artificielle dans les entreprises ?

L'évolution des agents d'intelligence artificielle continue d'accroître les capacités et les applications dans les environnements professionnels.

Les tendances émergentes sont les suivantes :

• Réseaux d'agents collaboratifs : Les futures mises en œuvre comporteront de multiples agents spécialisés travaillant ensemble dans des réseaux coordonnés, chacun gérant des aspects spécifiques de processus commerciaux complexes tout en partageant des informations et des ressources pour atteindre des objectifs communs.
• Des capacités d'apprentissage améliorées : Les agents de la prochaine génération présenteront des capacités d'apprentissage plus sophistiquées, notamment :
  • Adaptation plus rapide à de 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.
  • Amélioration de la capacité d'apprentissage à partir du retour d'information humain et des interactions naturelles, ce qui rend leur utilisation plus intuitive et plus facile à former en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise.
• Autonomie accrue : Au fur et à mesure que la technologie de l'IA progresse, les agents prendront des décisions et accompliront des tâches de plus en plus complexes avec une plus grande indépendance, tout en maintenant des mesures de sécurité appropriées et une surveillance humaine si nécessaire.
• Accélération des demandes en libre-service et de leur traitement : Les agents d'IA permettront aux utilisateurs professionnels de répondre plus rapidement à des demandes variées grâce à des plateformes ITSM dotées d'une IA générative intégrée, associée à l'automatisation des flux de travail. Les exemples incluent les remboursements de bien-être, l'octroi d'un badge d'accès lors de la visite d'un bureau distant ou le déploiement d'instances en nuage.

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

Une analyse récente du secteur a mis en évidence les défis importants auxquels est confrontée l'adoption de l'IA agentique par les entreprises, 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 l'augmentation des dépenses, des vagues avantages commerciaux et d'un contrôle des risques insuffisant. Comprendre ces pièges potentiels et mettre en œuvre des stratégies d'atténuation appropriées est essentiel pour les entreprises qui cherchent à déployer avec succès l'IA agentique.

Cette prédiction reflète la réalité actuelle, à savoir que de nombreuses organisations abordent la mise en œuvre de l'IA agentique sans être suffisamment préparées à la complexité, aux coûts et aux exigences de gouvernance que ces systèmes requièrent. Cependant, Gartner prévoit également qu'au moins 15% des décisions professionnelles quotidiennes seront prises de manière autonome grâce à l'IA agentique d'ici 2028, et que 33% des applications logicielles d'entreprise incluront l'IA agentique d'ici 2028, ce qui indique un potentiel substantiel pour les organisations qui abordent la mise en œuvre de manière stratégique.

Quelles sont les causes d'échec des projets d'IA agentique ?

Les principales causes d'échec des projets d'IA agentique proviennent de malentendus fondamentaux sur 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 dans la production, où ils doivent fonctionner de manière fiable à grande échelle et fournir 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 représentent un défi important, car les systèmes d'IA agentique nécessitent des ressources informatiques considérables, une expertise spécialisée et une maintenance continue qui dépasse les estimations initiales du projet.

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

En outre, les cadres de gestion des risques inadéquats ne permettent pas de relever les défis uniques des 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 agentique ?

La réussite de la mise en œuvre de l'IA agentique nécessite une approche stratégique qui tient compte des facteurs de préparation technique et organisationnelle.

Les entreprises devraient commencer par définir clairement des objectifs commerciaux et des critères de réussite mesurables qui relient directement les capacités de l'IA agentique à des améliorations opérationnelles spécifiques ou à des réductions de coûts. Cette base permet d'éviter que les projets ne deviennent des 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 agentiques par le biais 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 qui permettent un apprentissage et des ajustements itératifs, en commençant par des projets pilotes de portée limitée qui démontrent la valeur avant de passer à une mise en œuvre à l'échelle de l'entreprise.

En outre, l'investissement dans la gestion du changement organisationnel et la formation du personnel garantit que les parties prenantes humaines peuvent collaborer efficacement avec les systèmes d'IA agentique.

Quelles sont les exigences en matière d'infrastructure et de gouvernance qui garantissent la réussite du projet ?

Le succès de l'IA agentique d'entreprise dépend d'une infrastructure technique robuste capable de prendre en charge un fonctionnement autonome tout en respectant les normes de sécurité, de conformité et de performance. Cela inclut des ressources informatiques évolutives, des systèmes complets de surveillance et de journalisation, et des cadres d'intégration qui permettent une interaction transparente avec les applications d'entreprise existantes.

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

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

Les mises en œuvre réussies comprennent généralement des équipes interfonctionnelles composées de représentants des services informatiques, des opérations commerciales, des services juridiques et des services de conformité, afin de garantir une prise en compte complète 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 orientations complètes pour intégrer des considérations de fiabilité dans la conception et la gouvernance des systèmes d'IA.

Comment les entreprises devraient-elles aborder l'adoption de l'IA agentique de manière stratégique ?

L'adoption stratégique de l'IA agentique nécessite une approche progressive qui renforce les capacités organisationnelles tout en démontrant une valeur incrémentale. Les entreprises devraient commencer par identifier les processus métier spécifiques qui combinent un potentiel d'automatisation élevé avec des mesures de réussite claires, 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 critiques de succès

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

1. Définissez des objectifs commerciaux clairs et mesurables avant la mise en œuvre.
2. Mettre en place des cadres de gouvernance solides pour les systèmes autonomes.
3. Commencez par des projets pilotes de portée limitée qui démontrent le retour sur investissement.
4. Investissez dans la gestion du changement organisationnel et la formation.

Les organisations qui s'attaquent à ces facteurs enregistrent des taux de réussite trois fois plus élevés.

Les programmes pilotes devraient mettre l'accent sur l'apprentissage et l'adaptation plutôt que sur un déploiement immédiat à grande échelle, afin de permettre aux organisations de développer leur expertise en matière de gestion, de gouvernance et d'optimisation de l'IA agentique. Les entreprises qui réussissent mettent généralement en place des centres d'excellence dédiés qui peuvent partager les enseignements tirés de plusieurs projets, développer des méthodologies de mise en œuvre normalisées et maintenir une expertise dans les technologies émergentes de l'IA agentique et les meilleures pratiques.

Cette approche permet aux organisations de mettre en place des capacités d'IA agentique durables qui peuvent apporter une valeur commerciale à long terme tout en évitant les pièges qui conduisent à l'annulation du projet.

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