L'IA n'est plus seulement un outil. Elle gère désormais des tâches complexes avec un minimum d'intervention et de supervision humaines. Cette transformation a donné naissance à IA agentique, où les systèmes basés sur l'IA prennent des décisions, s'adaptent aux nouvelles informations et automatisent les flux de travail dans tous les services.

De la réponse aux demandes des clients à la gestion des données financières, ces agents pilotés par l'IA transforment le fonctionnement des entreprises. Elles les utilisent pour gagner en efficacité, optimiser la prise de décision et réduire les tâches manuelles au sein du service client, des ventes, du marketing, des RH, de l'informatique et des finances.

Pour vous montrer (et non vous dire) le potentiel de l'IA agentique, nous couvrons les dix meilleurs exemples d'IA agentique qui aident les entreprises à automatiser les tâches, à rationaliser les opérations et à améliorer la productivité.

IA agentique : qu'est-ce que c'est ?

L'IA agentique désigne les systèmes d'intelligence artificielle conçus et développés pour agir et prendre des décisions de manière autonome. Ces systèmes sont capables d'exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes pour atteindre des objectifs définis, avec une supervision et une intervention humaines limitées, voire inexistantes.

Agentic AI combine la flexibilité et les capacités génératives de Grands modèles de langage (LLM) tels que Claude, DeepSeek-R1, Gemini, etc., avec la précision de la programmation logicielle conventionnelle.

L'IA agentique agit de manière autonome en exploitant des technologies telles que Traitement du langage naturel (PNL), Algorithmes d'apprentissage par renforcement (RL), d'apprentissage automatique (ML) et de représentation et de raisonnement des connaissances (KR).

En comparaison avec IA générative, plus réactive aux données utilisateur, l'IA agentique est plus proactive. Ces agents peuvent s'adapter aux changements de leur environnement car ils disposent de la « capacité d'action » nécessaire, c'est-à-dire qu'ils prennent des décisions basées sur leur analyse du contexte.

IA agentique : pourquoi devriez-vous vous en soucier ?

L'utilisation de l'IA agentique dans les logiciels d'entreprise était de 1 % en 2024. Gartner prédit qu'il atteindra le chiffre stupéfiant de 33 % d'ici 2028. Nous pensons qu'il sera encore plus élevé !

Pourquoi ? Parce qu'une fois son potentiel pleinement exploité, vous pourrez dormir tranquillement et vos workflows d'IA agentique pourront gérer 3 à 5 systèmes de votre entreprise, analyser des téraoctets de données en quelques secondes et décider des actions nécessaires, tout seuls.

Nous comprenons vos sceptiques. L'IA agentique en est encore à ses balbutiements (même si des cas d'utilisation très impressionnants ont déjà été observés !). Cependant, pour les entreprises, le moment est venu d'investir dans l'IA agentique. Des micro-automatisations aux workflows indépendants à grande échelle, l'IA agentique est prête à transformer nos méthodes de travail.

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Top 10 des exemples d'IA agentique pour les entreprises

1. Agents du service client

L'IA agentique pour le support client va au-delà des fonctionnalités de base du chatbot. Ces agents comprennent la terminologie métier, extraient des informations des bases de connaissances et répondent en temps réel aux demandes des clients. Lorsqu'un problème nécessite une intervention humaine, ils le transmettent à l'équipe compétente avec un contexte complet, garantissant ainsi une expérience fluide à chaque client.

Fonctionnement Un client lance un chat en direct pour demander un remboursement. L'IA récupère instantanément les détails de la commande, vérifie la politique de retour et traite la demande de remboursement, le tout en quelques secondes. En cas de problème, elle transmet le dossier à un agent humain avec un résumé complet de la conversation, évitant ainsi au client de se répéter.

L'IA peut également partager des rapports sur les cas qu'elle a résolus de manière indépendante pour recevoir des commentaires de représentants humains, ce qui lui permet d'apprendre et d'améliorer ses performances au fil du temps.

Résultats:

• Des temps de réponse plus rapides,
• volume réduit de tickets de support,
• et une équipe de service client qui peut se concentrer sur des interactions à plus forte valeur ajoutée plutôt que sur des questions répétitives.

L'IA agentique ne vise pas à remplacer l'assistance humaine. Elle vise à leur permettre de travailler plus intelligemment et plus efficacement, tout en garantissant une disponibilité 24h/7 et XNUMXj/XNUMX, sans surcoût.

2. Agents commerciaux

Et si votre meilleur commercial travaillait 24h/7 et XNUMXj/XNUMX, ne manquait jamais un suivi et délivrait un argumentaire parfait à chaque fois ? Les agents commerciaux IA rendent cela possible. Non pas en remplaçant votre équipe, mais en leur fournissant un assistant puissant qui optimise la prospection, priorise les prospects et fait avancer les affaires.

Ces agents peuvent analyser le comportement des clients, élaborer des messages convaincants et personnalisés et engager les prospects au bon moment, via le bon support, pour aider les équipes de vente à conclure davantage de transactions.

Fonctionnement A sans souci Une entreprise déploie un agent commercial IA pour identifier les prospects à fort potentiel, créer des e-mails hyper-personnalisés et planifier automatiquement des rendez-vous. Cet agent IA suit l'engagement, affine les messages en temps réel et propose des opportunités prometteuses aux commerciaux.

Résultats:

• Plus d'offres conclues,
• moins de prospects passent entre les mailles du filet,
• et une équipe de vente qui passe moins de temps sur des tâches répétitives et plus de temps à établir des relations et à conclure des affaires.

3. Agents de marketing

Les équipes marketing jonglent entre création de contenu, gestion de campagnes et engagement client, tout en suivant l'évolution des tendances. Les agents marketing, optimisés par l'IA, contribuent à la création de contenu de campagne, à l'analyse des données de performance et aux recommandations d'optimisation. Ils interviennent sur tous les aspects, des publications sur les réseaux sociaux aux objets d'e-mails, garantissant ainsi des résultats créatifs, personnalisés et efficaces. marketing basé sur les données efforts pour différents segments de clientèle et personnalités.

Fonctionnement Une marque de biens de grande consommation déploie un agent marketing IA pour créer des descriptions de produits, générer des publicités sur les réseaux sociaux et personnaliser ses campagnes par e-mail. Cet agent suit l'engagement client, identifie les sujets tendance et suggère des ajustements de contenu pour maximiser l'impact.

Résultats:

• Plus de conversions,
• un retour sur investissement plus élevé,
• et une augmentation des ventes.

Le marketing basé sur l'IA garantit que le bon message atteint le bon public au bon moment, générant des revenus tout en réduisant le temps et les efforts consacrés à l'exécution de la campagne.

4. Agents d'analyse

Les entreprises génèrent des quantités massives de données, mais les exploiter en temps réel offre la possibilité d'acquérir un avantage concurrentiel. Des agents d'IA intégrés Analyse des données Les workflows peuvent simplifier cette tâche en extrayant des données de sources multiples, en générant des rapports et en synthétisant les informations clés à la demande. Ils aident les équipes à dépasser les tableaux de bord statiques et à accéder instantanément aux informations dont elles ont besoin.

Fonctionnement Une entreprise de services financiers utilise un agent d'analyse IA pour agréger les données des plateformes de vente, de marketing et de support client. Cet agent génère des rapports personnalisés, met en évidence les tendances et fournit aux dirigeants des informations en temps réel sur la performance de leurs revenus et le comportement de leurs clients.

Résultats:

• Prise de décision plus rapide,
• visibilité plus approfondie des données,
• et des stratégies commerciales plus éclairées.

L'IA supprime le goulot d'étranglement des rapports manuels, permettant aux équipes d'agir sur la base d'informations plutôt que de passer du temps à collecter, compiler et transformer des données.

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5. Agents RH

Les équipes RH gèrent un flux constant de questions des employés, qu'il s'agisse des avantages sociaux, des politiques ou des procédures d'intégration. Des agents RH assistés par l'IA interviennent pour fournir des réponses instantanées et précises, allégeant ainsi la charge de travail du personnel RH tout en garantissant aux employés l'accès immédiat aux informations dont ils ont besoin.

Fonctionnement Une multinationale déploie un agent RH basé sur l'IA pour traiter les demandes de ses employés concernant les congés, les avantages sociaux et la paie. Cet agent extrait les informations des systèmes RH internes et des documents de politique, et fournit des réponses rapides par chat ou par e-mail. Si une demande est complexe, elle est transmise à un spécialiste RH, accompagnée du contexte complet.

Résultats:

• Des temps de réponse plus rapides,
• réduction de la charge administrative,
• et une équipe RH plus efficace.

Les employés bénéficient d’un accès instantané aux informations critiques, tandis que les professionnels des RH peuvent se concentrer sur les initiatives stratégiques au lieu de répondre aux demandes de routine.

6. Agents informatiques et d'assistance

Les problèmes techniques peuvent nuire à la productivité, qu'il s'agisse d'un mot de passe oublié ou d'un bug logiciel. Les agents informatiques et d'assistance assistés par l'IA assurent le bon fonctionnement des opérations en résolvant les problèmes techniques quotidiens, en guidant les utilisateurs dans le dépannage et en automatisant la création de tickets. En réduisant les délais de réponse, ils aident les employés à rester concentrés sur leur travail au lieu d'attendre le support informatique.

Fonctionnement A la médecine L'institution déploie un agent informatique IA pour soutenir son personnel médical, qui s'appuie sur des dossiers de santé électroniques (DSE) et des plateformes de télémédecine, tout en garantissant Conformité HIPAALorsque les médecins ou les infirmières rencontrent des problèmes de connexion, des ralentissements système ou des erreurs logicielles, l'agent d'IA propose des solutions immédiates. Si le problème est critique, il transmet le dossier au service informatique avec un diagnostic complet, réduisant ainsi le délai de résolution.

Résultats:

• Le personnel passe moins de temps à gérer les problèmes informatiques et plus de temps à fournir un service de qualité.
• Un dépannage plus rapide garantit également aux équipes un accès ininterrompu aux systèmes vitaux, améliorant ainsi l’efficacité et réduisant le stress dans les situations à enjeux élevés.

7. Agents de traitement des documents

La saisie manuelle des données et le traitement des documents ralentissent les opérations commerciales et augmentent le risque d'erreurs. Les agents de traitement de documents basés sur l'IA éliminent ces inefficacités en extrayant les données de divers documents, en les validant et en les intégrant aux systèmes internes, le tout sans intervention humaine.

Fonctionnement An l'Assurance l'entreprise utilise un Traitement des documents par l'IA Agent chargé de gérer les demandes d'indemnisation. Il analyse les formulaires de demande, extrait les informations des assurés, valide les informations dans les bases de données internes et transmet la demande au service compétent. En cas d'incohérence, il signale les données pour vérification.

Résultats:

• Traitement des réclamations devient plus rapide, plus précis et moins exigeant en main-d’œuvre.
• Les employés passent moins de temps à saisir des données répétitives, ce qui leur permet de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
• Les clients reçoivent des approbations de réclamation plus rapides, ce qui améliore la satisfaction et la rétention.

8. Agents des finances et des achats

Finance Les équipes achats gèrent un flux constant de factures, de rapports budgétaires et de communications fournisseurs. Des agents dotés d'IA rationalisent ces processus en générant des synthèses budgétaires, en traitant les données fournisseurs et en répondant aux demandes financières, garantissant ainsi des opérations financières plus fluides au quotidien.

Fonctionnement Une entreprise manufacturière déploie un agent financier IA pour gérer le rapprochement des factures. Cet agent compare les factures entrantes aux bons de commande et aux relevés de paiement, signale les écarts et transmet automatiquement les approbations aux parties prenantes concernées. Il répond également aux questions financières courantes, telles que l'état du budget ou les délais de paiement des fournisseurs.

Résultats:

• Plus rapide traitement de facture, moins d’erreurs et une meilleure gestion des flux de trésorerie.
• Les équipes financières consacrent moins de temps aux rapprochements manuels et plus de temps à la planification financière stratégique.
• Les fournisseurs reçoivent des paiements en temps opportun, ce qui renforce les relations commerciales et garantit le bon fonctionnement de la chaîne d’approvisionnement.

9. Agents RAG (Récupération-Génération Augmentée)

Les entreprises stockent de grandes quantités de connaissances dans des documents, des contrats et des bases de données internes, mais trouver rapidement les bonnes informations peut conduire à des décisions plus rapides et plus éclairées. génération augmentée par récupération (RAG)Les agents d’IA éliminent le bruit en récupérant des informations pertinentes et en générant des réponses précises basées sur les données de l’entreprise.

Fonctionnement A cabinet d'avocats intègre RAG Des agents aident les parajuristes à analyser les contrats. Au lieu de parcourir manuellement des pages de contrats juridiques, ils posent des questions précises à l'agent IA. Ce dernier extrait les clauses pertinentes, résume les termes clés et met en évidence les risques en s'appuyant sur la jurisprudence et les directives spécifiques du cabinet.

Résultats:

• Examen plus rapide des contrats,
• temps de recherche réduit,
• et une prise de décision plus éclairée.

Les équipes juridiques peuvent se concentrer sur l'analyse de haut niveau tandis que l'IA gère les tâches lourdes en documents, améliorant ainsi l'efficacité sans compromettre la précision.

10. Agents d'automatisation du flux de travail

Les processus interconnectés peuvent accélérer les opérations et réduire les goulots d'étranglement entre les services. Grâce à l'IA l'automatisation du workflowLes entreprises peuvent rationaliser les fonctions commerciales en connectant les systèmes, en automatisant les transferts et en garantissant que les tâches se déroulent en douceur entre les équipes.

Fonctionnement A logistique Une entreprise déploie un agent d'automatisation des flux de travail pour gérer le traitement des expéditions. Lorsqu'une commande est passée, l'agent vérifie les niveaux de stock, génère les étiquettes d'expédition, met à jour le système de suivi et avertit le client sans intervention manuelle. En cas de retard, le problème est transmis à l'équipe compétente, avec un contexte complet et des recommandations.

Résultats:

• Exécution plus rapide des commandes,
• moins d'erreurs manuelles,
• et une expérience client plus fluide.

Les équipes ne perdent plus de temps sur des tâches redondantes, ce qui leur permet de se concentrer sur un travail à forte valeur ajoutée tandis que les opérations continuent de fonctionner efficacement.

Conclusion

Maintenant que vous avez vu quelques exemples étonnants d’IA agentique, quels processus aimeriez-vous automatiser en premier ?

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Le meilleur, c'est que, qu'il s'agisse de vos équipes opérationnelles, financières, RH, de support client ou informatiques, tout le monde peut créer des agents IA en quelques heures sans attendre les équipes techniques.

De l'automatisation des demandes des clients à la rationalisation des achats en passant par la génération d'informations à partir des contrats, vous pouvez créer une IA formée sur vos données et qui fonctionne pour votre entreprise.

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