Les organisations vont au-delà de la simple automatisation pour évoluer vers un avenir où les systèmes sont suffisamment intelligents pour gérer des tâches complexes avec une intervention humaine minimale. Les flux de travail agentiques sont le moteur de cette évolution.

D’après Gartner, un pourcentage stupéfiant de 33 % des applications logicielles d'entreprise devraient s'intégrer IA agentique D'ici 2028, leur permettant de prendre des décisions de manière autonome pour jusqu'à 15 % des tâches routinières. Cette projection met en évidence une évolution significative vers l'intégration des flux de travail agentiques au cœur même des logiciels d'entreprise, ouvrant la voie à une interaction plus profonde et plus directe avec l'IA. Comme le dit si bien Satya Nadella, PDG de Microsoft :

« À l'avenir, les agents d'IA deviendront notre principal moyen d'interaction avec les ordinateurs. Ils seront capables de comprendre nos besoins et nos préférences et de nous aider proactivement dans nos tâches et nos prises de décision. »

Mais qu'est-ce qu'un workflow agentique exactement ? Et pourquoi gagne-t-il en popularité ? Découvrons-le.

Que sont les workflows agentiques ?

Un flux de travail agentique est une série d'actions orchestrées par des agents autonomes travaillant ensemble pour atteindre des objectifs spécifiés.

Un agent dans un flux de travail agentique est une entité qui :

• « Voit » et « comprend » son environnement (interagit avec lui via des données ou un contexte)
• Orienté vers un objectif, c'est-à-dire conçu pour réaliser des tâches spécifiques prédéfinies
• Fonctionne de manière autonome et ne nécessite pas d'intervention humaine constante pour la prise de décision
• A la capacité d'apprendre de ses expériences et de s'améliorer au fil du temps

Typiquement, ce sont Agents d'IA, des outils logiciels, des experts humains, voire de simples scripts. Les workflows agentiques composés uniquement d'agents IA sont également appelés workflows IA agentiques ou workflows IA agentiques, et sont utilisés de manière interchangeable.

L'évolution des workflows agentiques remonte aux recherches pionnières sur les systèmes multi-agents (SMA) et l'intelligence artificielle distribuée (IAD), qui ont exploré la manière dont plusieurs agents intelligents pouvaient collaborer pour résoudre des problèmes complexes et ont posé les bases de ce qui allait devenir les workflows agentiques. Aujourd'hui, ces workflows intègrent les enseignements tirés des systèmes multi-agents aux capacités modernes de l'IA, permettant une prise de décision dynamique et contextuelle.

Flux de travail traditionnels vs. flux de travail d'agents d'IA

Les organisations sont confrontées à des défis de plus en plus complexes et dynamiques, réduisant l'utilité globale des workflows traditionnels basés sur des règles. S'appuyant sur cette limitation, les workflows agentiques offrent un avantage considérable, car ils sont conçus pour ajuster automatiquement la gestion des tâches.

Les workflows traditionnels suivent généralement une approche fixe où chaque étape est prédéterminée et repose sur l'intervention humaine en cas d'exception ou de modification. Ces systèmes fonctionnent bien dans des environnements contrôlés, mais rencontrent des difficultés face à des variations inattendues ou à une forte augmentation du volume de données.

En revanche, les flux de travail agentiques exploitent agents d'IA autonomes capables de s'adapter en temps réel. Plutôt que de s'en tenir à des règles rigides, ces flux de travail apprennent en permanence de leur environnement, ajustent dynamiquement les processus et repriorisent les tâches en fonction des conditions actuelles.

Comment fonctionnent les workflows agentiques ?

Dans un flux de travail agentique, les agents communiquent, partagent des informations et exécutent des tâches spécifiques en fonction de leurs capacités, le tout orchestré par le flux de travail pour obtenir un résultat qui pourrait autrement être trop complexe pour qu'un seul agent puisse le gérer efficacement.

Comment fonctionne un flux de travail agentique

L'orchestration des tâches implique un système ou un cadre central qui définit :

• la séquence des tâches
• les dépendances entre les agents
• les règles d'échange d'informations

Le workflow garantit que les résultats d'un agent alimentent harmonieusement le suivant, créant ainsi un processus cohérent et efficace. Voici comment fonctionnent généralement les workflows d'agents IA :

Rôles spécialisés

Chaque agent est conçu pour exécuter une fonction spécifique et apporte ses compétences et connaissances uniques au processus, en se concentrant sur sa propre tâche. Les rôles doivent être clairement définis afin que chaque tâche soit prise en charge par le composant le plus performant du système.

Communication inter-agents

La communication permet aux agents de partager des informations en temps réel et des résultats intermédiaires, garantissant ainsi la cohérence et l'adaptabilité du flux de travail global. Les agents échangent des informations via des protocoles standardisés (par exemple, HTTP/HTTPS) ou Apis.

Exécution des tâches

Un orchestrateur central, ou mécanisme de coordination, gère la séquence et les interdépendances des tâches assignées aux agents. Chaque agent a un rôle prédéfini, tandis que l'orchestrateur contrôle le calendrier d'exécution en déterminant l'ordre et le timing optimaux de ces tâches. Il surveille la progression et ajuste le flux de travail en fonction de l'évolution des conditions, alignant ainsi toutes les tâches pour qu'elles œuvrent en harmonie vers l'objectif commun.

Selon la complexité de la tâche, les agents peuvent opérer en parallèle ou de manière séquentielle.

Retour d'information et optimisation

Un aspect clé de ce flux de travail est la collecte continue d'indicateurs de performance et de données sur les résultats. Chaque agent utilise ensuite ces retours pour ajuster ses opérations et s'adapter rapidement aux nouvelles informations, en temps quasi réel.

Composants clés des flux de travail agentiques

Pour comprendre ce qui constitue un flux de travail agentique, il est important de comprendre qu'un flux de travail agentique est un écosystème dynamique et multicouche dans lequel des agents d'IA autonomes collaborent avec des outils, des données et même des superviseurs humains pour conduire des tâches complexes vers un objectif défini.

Composants d'un flux de travail agentique

L'architecture du flux de travail agentique comprend :

Agents d'IA

Cette entité autonome, conçue pour percevoir son environnement, raisonner, planifier et agir pour atteindre des objectifs spécifiques, est au cœur des flux de travail agentiques. Les agents IA peuvent être mono-fonctionnels (par exemple, un chatbot répondant à des requêtes) ou multifonctionnels, capables de raisonner, d'apprendre et de s'adapter en fonction des données et des retours.

Les agents d'IA utilisent des techniques de chaîne de pensée et de planification en plusieurs étapes pour décomposer les objectifs généraux en tâches plus petites et réalisables. Des techniques telles que ReAct, Self-Refine, et même des frameworks émergents comme AutoCoA (qui internalise la génération de chaînes d'actions) aident les agents à décider de la suite des opérations.

Grands modèles de langage (LLM)

Les grands modèles de langage (LLM), tels que GPT-4, constituent l'intelligence centrale des agents d'IA. Ils sont chargés de traiter les entrées en langage naturel, de générer des réponses et de prendre des décisions. Ils permettent aux agents de comprendre le contexte et de récupérer des informations pour effectuer des tâches de raisonnement, ce qui les rend essentiels aux flux de travail des agents.

Systèmes de perception

Pour qu'un agent fonctionne de manière autonome, il doit disposer d'un mécanisme robuste lui permettant de comprendre son environnement. Les systèmes de perception comprennent généralement :

• Ingestion de données et entrées sensorielles:Les agents d'IA extraient des données de diverses sources, telles que des API, bases de données, des réseaux de capteurs ou des flux Web en temps réel, pour obtenir une image actualisée de leur contexte opérationnel.
• Architecture mémoire : Comprend la mémoire à court terme (pour maintenir le contexte d'une session en cours) et la mémoire à long terme (pour apprendre des interactions historiques) afin que les agents puissent prendre des décisions tenant compte du contexte et s'améliorer en permanence.
• Traitement du langage naturel (NLP): Les agents d’IA utilisent le PNL pour interpréter du texte non structuré, poser des questions de clarification et comprendre des instructions complexes.

Ingénierie rapide et conception d'interface utilisateur

L'interface homme-machine définit l'efficacité avec laquelle les agents peuvent être instruits et la transparence de leur fonctionnement. Elle permet aux opérateurs humains de comprendre le processus de réflexion de l'agent, d'intervenir si nécessaire et de faire confiance aux décisions autonomes du système.

Élaborer des textes précis et riches en contexte Invites de l'IA C'est un art en soi. Plus l'invite est précise, plus l'agent peut exercer ses fonctions de raisonnement et de planification avec fiabilité. Ainsi, une ingénierie efficace des invites conduit à des réponses utiles et pertinentes de la part des LLM.

Planification et décomposition des tâches

Pour les tâches complexes, les agents IA doivent être capables de décomposer les objectifs en sous-tâches gérables. C'est là que les workflows agents excellent et pourquoi ils gagnent autant de terrain.

La planification consiste à élaborer la meilleure stratégie d'action, tandis que la décomposition des tâches permet d'organiser des flux de travail en plusieurs étapes. Ce processus est guidé par une ingénierie avancée des invites qui incite l'IA à réfléchir étape par étape.

Outil et intégration externe

Pour accomplir certaines tâches, les agents IA peuvent avoir besoin d'étendre leurs capacités au-delà de leurs connaissances intégrées. Cela nécessite l'accès à des outils et systèmes logiciels externes, tels que des moteurs de recherche web ou des API spécifiques.

Communication multi-agents

Dans les systèmes plus avancés où plusieurs agents travaillent vers un objectif commun, une communication fluide est essentielle. Les agents d'IA s'appuient sur des interfaces standardisées pour collaborer, partager des informations et répartir le travail. Cela conduit à une résolution de problèmes distribuée où chaque agent gère une partie distincte du problème. Par exemple, l'un collecte les données, un autre planifie la séquence d'actions, et un autre encore exécute les tâches.

Rétroaction interne et guidée par l'humain

Les workflows agentiques sont intrinsèquement adaptatifs, ce qui signifie qu'ils s'améliorent au fil du temps. Cependant, pour que cela soit possible, des mécanismes tels que le feedback interne et l'intervention humaine (HITL) doivent être mis en œuvre. Le feedback interne implique une auto-évaluation, où l'agent affine ses résultats en fonction de critères prédéfinis. Le feedback guidé par l'humain, quant à lui, implique que l'utilisateur corrige ou oriente les réponses de l'agent afin qu'elles correspondent à ses intentions.

Pourquoi les flux de travail des agents sont plus performants que les agents IA individuels

La véritable question à se poser est la suivante : les entreprises délaissent-elles réellement les agents IA au profit de workflows IA ? Même si les organisations se tournent de plus en plus vers des workflows IA, il ne s'agit pas nécessairement d'un abandon total des agents IA, mais plutôt de la reconnaissance du fait que, pour de nombreux problèmes complexes, un seul agent IA pourrait ne pas constituer la solution la plus efficace.

Au lieu de chercher à créer un agent IA ultra-intelligent capable de tout faire, les workflows agentiques reposent sur la constitution d'une équipe d'agents spécialisés capables de collaborer efficacement. Cette approche offre des solutions plus efficaces, plus fiables et plus adaptables aux problèmes complexes du monde réel.

Prenons par exemple un scénario de gestion du trafic dans une ville intelligente. Des agents spécialisés peuvent être déployés pour différentes tâches :

• Un agent collecte et analyse en continu les données des caméras de circulation et des capteurs pour identifier les embouteillages ou les accidents en temps réel
• Un autre agent ajuste dynamiquement les horaires des feux de circulation en fonction des conditions actuelles
• Un troisième agent coordonne avec les transports publics et les services d'urgence pour rediriger la circulation lors d'événements critiques
• De plus, un agent de prévision utilise des données historiques et en direct pour prédire les futurs modèles de congestion, permettant ainsi des mesures proactives.

Exemple de flux de travail agentique

Il s'agit clairement d'un flux de travail multidimensionnel, et confier toutes ces tâches à un seul agent IA serait excessif. De plus, les agents individuels ont tendance à être moins robustes et adaptables, ce qui peut en faire un point de défaillance unique en cas de situation imprévue ou de dysfonctionnement. En revanche, les flux de travail agents gèrent mieux les pannes ou les interventions imprévues grâce à leur ensemble d'agents spécialisés. Même si un agent rencontre un problème, un autre agent intervient et maintient le système opérationnel.

Cas d'utilisation des workflows agentiques

Les workflows agentiques s'appuient sur une conception modulaire et une intégration dynamique des outils pour exploiter les capacités polyvalentes de l'IA dans de multiples domaines. Ces systèmes permettent aux agents d'ajuster leur autonomie décisionnelle en fonction de l'évolution des défis. L'intégration du retour d'information humain optimise leurs performances, garantissant que chaque configuration est optimisée pour une efficacité optimale dans un large éventail de secteurs. Voici quelques cas d'usage pris en charge par les workflows agentiques IA :

Agentic RAG

Les agents d'IA dans les flux de travail agentiques exploitent les génération augmentée par récupération (RAG) technique pour :

• améliorer leur capacité à comprendre et à répondre à des questions complexes
• générer des résultats plus précis et informatifs
• effectuer des tâches qui nécessitent des connaissances actualisées ou externes

Dans ce scénario, les agents décident de manière dynamique quand et comment récupérer des informations à partir de sources de connaissances externes en fonction de la tâche à accomplir.

Agentic RAG offre plusieurs avantages concrets aux entreprises. Il améliore l'efficacité en automatisant des tâches complexes de recherche et de traitement d'informations qui nécessitaient auparavant une intervention humaine importante. Cela permet de réduire les coûts opérationnels et d'accélérer les délais d'exécution de divers processus, tels que les demandes de support client ou les projets de recherche.

Automatisation du service client et de l'assistance

Les workflows agentiques sont utilisés dans les services clients et les fonctions d'assistance pour améliorer les temps de réponse et libérer les agents humains pour les tâches à forte valeur ajoutée. Ils sont conçus pour interagir avec les clients en langage naturel et fournir des réponses immédiates 24h/7 et XNUMXj/XNUMX. Les agents IA étant capables de traiter un volume important de demandes clients, ils peuvent :

• fournir des réponses instantanées aux questions courantes
• guider les utilisateurs à travers les étapes de dépannage
• transmettre les problèmes complexes à des agents humains

Assistants de codage/logiciels agentiques

Dans le domaine du développement et du codage de logiciels, les agents d'IA sont conçus pour comprendre les instructions et le code en langage naturel, ce qui leur permet d'assister les développeurs dans un large éventail de tâches tout au long du cycle de développement. L'impact global est une expérience de développement logiciel plus efficace, productive et de meilleure qualité. Les assistants logiciels IA peuvent :

• identifier les bugs et proposer des suggestions
• générer des extraits de code en fonction du contexte
• automatiser les tâches de codage répétitives

Automatisation des processus opérationnels

Les processus opérationnels tels que le traitement et la gestion des documents, le traitement des factures, l'intégration des RH et la coordination de la chaîne logistique impliquent de nombreuses tâches répétitives et multi-étapes qui peuvent être fortement automatisées grâce aux workflows d'agents. Grâce à des agents d'IA capables de comprendre les procédures complexes, les entreprises peuvent :

• automatiser extraction de données à partir de divers documents
• maintenir des niveaux de stock optimaux en surveillant automatiquement les niveaux de stock, en prévoyant la demande et en réorganisant
• automatiser les tâches administratives des RH, par exemple le traitement des documents d'embauche ou la mise à jour des dossiers des employés

Comment les créateurs d'agents IA contribuent aux flux de travail des agents

Les workflows agentiques sont des processus autonomes en plusieurs étapes où les agents IA planifient, décident et exécutent les tâches de manière autonome. Les concepteurs d'agents IA sont des acteurs clés de ces workflows, car ils fournissent les outils et les fonctionnalités nécessaires à la création d'agents intelligents.

En d'autres termes, un outil de création d'agents IA est une plateforme permettant aux entreprises de créer et de déployer des workflows d'agents en simplifiant le processus de création et de gestion d'agents IA capables de travailler de manière autonome et de s'adapter aux nouvelles données. Pour les entreprises, cela ouvre un large éventail de possibilités d'automatisation, d'innovation et d'amélioration de l'efficacité de leurs fonctions.

Voici pourquoi les organisations se détournent du développement traditionnel de l'IA au profit d'une approche de développement plus rapide rendue possible par les créateurs d'agents d'IA :

• Le développement low-code via des interfaces intuitives et des modules prédéfinis permet aux experts non techniques de concevoir et de déployer rapidement des agents d'IA
• L'intégration transparente avec les systèmes d'entreprise permet aux agents d'accéder facilement aux données et de travailler avec elles.
• Le prototypage et l'itération rapides permettent aux équipes d'accélérer les tests
• Les entreprises peuvent enfin donner aux experts en la matière les moyens de créer des agents personnalisés qui reflètent et répondent véritablement aux besoins spécifiques de l'entreprise.

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