Des organisations partout dans le monde sont à la recherche d'un avantage concurrentiels, recherchant et mettant en œuvre des technologies d'intelligence artificielle allant de GenAJe me tourne vers des systèmes d’apprentissage automatique sophistiqués. Cela dit le dévouement, détermination et courage de, malgré les investissements mondiaux massifs qui devraient internationale 375 milliards de dollars en 2025, de nombreuses entreprises rester déçu avec les résultats concrets de leurs initiatives d’IA. 

Pourquoi tant de projets d'IA ne tiennent-ils pas leurs promesses ? La réponse ne réside pas dans les algorithmes eux-mêmes. Le chaînon manquant à la réussite de l'IA en entreprise réside dans la fusion de agents d'IA autonomes avec des données commerciales contextualisées de haute qualité.

Ce blog explore ce qui manque dans les stratégies d'IA actuelles, à quoi devrait ressembler un écosystème de données d'agent efficace et comment une base solide de données d'agent peut aider votre entreprise.

L'IA d'entreprise telle que nous la connaissons 

Les capacités de l'IA se sont considérablement développées ces dernières années. Les grands modèles de langage (MLL) comme GPT-4, Claude, Gemini et LlaMa peut générer tout type de contenu, du texte marketing au code logiciel. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent identifier les défauts de fabrication avec une précision surhumaine. Les plateformes d'analyse prédictive peuvent prévoir le comportement des clients avec une précision impressionnante. 

Mais à y regarder de plus près, l’adoption de l’IA en entreprise n’est pas sans obstacles : 

• A étude de S&P Global Market Intelligence Une étude a révélé que 42 % des entreprises abandonnent la plupart de leurs initiatives d'IA. En moyenne, 46 % des entreprises abandonnent leurs projets d'IA au stade de la preuve de concept.
• Étude réalisée par Boston Consulting Group montre que seulement 22 % des entreprises vont au-delà de la preuve de concept et que seulement 4 % créent une valeur substantielle.
• A enquête par McKinsey & Company Les dirigeants d’entreprise restent optimistes, mais seulement 19 % d’entre eux signalent une augmentation de leurs revenus de plus de 5 % grâce aux investissements dans l’IA, et 39 % d’entre eux signalent une augmentation de leurs revenus de 1 à 5 %. 

Ces statistiques montrent que le simple fait d’obtenir une technologie d’IA d'un générer automatiquement un impact commercial. Les entreprises peuvent être confrontées à une déconnexion lorsqu’elles se concentrent sur les modèles d’IA eux-mêmes au lieu de créer un écosystème qui permet à ces modèles de prospérer.

Quelles sont les erreurs des approches traditionnelles de l'IA en entreprise ? 

Opter pour une approche axée sur le modèle 

Une approche typique axée sur le modèle pour l’adoption de l’IA ressemble à ceci : 

• Étape 1 : Trouvez un cas d’utilisation prometteur.
• Étape 2 : Choisissez ou développez un modèle d’IA (ou plusieurs modèles d’IA).
• Étape 3 : Essayez d’intégrer le modèle aux systèmes et données d’entreprise existants.
• Étape 4 : Former le personnel à utiliser la nouvelle fonctionnalité. 

De nombreuses entreprises adoptent cette approche par défaut en raison de sa familiarité et de l’importance qu’elle accorde au déploiement rapide du modèle. Le problème est que les données sont traitées comme une réflexion ultérieure, au lieu d'être le point de départ qu'elles devraient être. Les projets qui privilégient le modèle rencontrent des difficultés. qualité des données et du intégration de données, ce qui entraîne des retards ou des résultats insatisfaisants. 

Ne pas reconnaître les limites de l'IA à usage général 

Les modèles de fondation polyvalents tels que GPT-4 sont flexibles, adaptables et offrent une grande variété d'utilisations. Cependant, ils présentent certaines limites dans les environnements d'entreprise. 

Ils manquent de connaissances spécifiques et approfondies sur l'histoire, les processus et les produits de votre entreprise. Deuxièmement, ils ne peuvent pas accéder directement à vos systèmes de données, sauf s'ils sont spécifiquement conçus à cet effet. Plus important encore, ils manquent du contexte nécessaire pour fournir des informations utiles à votre secteur d'activité. 

Défis courants liés aux données d'entreprise 

Les projets d’IA d’entreprise se heurtent fréquemment à un ou plusieurs des obstacles suivants liés aux données, qui affectent la réussite de la mise en œuvre : 

1. Problèmes de qualité des données, tels que des données incomplètes, incorrectes ou incohérentes, qui conduisent à des résultats d’IA peu fiables. 

ExempleUne entreprise de vente au détail utilisant l'IA pour ses prévisions de la demande constate que ses prévisions sont systématiquement peu fiables. Le problème ? Des données produits incohérentes selon les régions. Certaines références affichaient des prix obsolètes, tandis que d'autres manquaient d'historique de vente, ce qui entraînait des décisions de gestion des stocks erronées, pilotées par l'IA. 

2. Limitations d’accès résultant de politiques de sécurité, d’obstacles techniques ou de silos de données qui peuvent restreindre l’accès des systèmes d’IA aux informations requises. 

ExempleUne société de services financiers tente de déployer un système de détection des fraudes basé sur l'IA. Cependant, en raison de contrôles d'accès aux données stricts entre les services, le modèle d'IA ne peut pas accéder aux données de transaction en temps réel, ce qui réduit considérablement sa capacité à détecter les schémas de fraude avant la finalisation des transactions.

3. Données fragmentées réparties sur différents systèmes sans chemin d’accès unifié. 

Exemple:Un prestataire de soins de santé utilisant l’IA pour évaluer les risques des patients rencontre des difficultés car les données des patients sont dispersées entre les systèmes de DSE, les bases de données d’assurance et les laboratoires tiers, ce qui rend difficile la génération d’un profil de patient unifié. 

4. Confusion sémantique résultant du fait que plusieurs services utilisent la même terminologie pour des choses différentes, ou vice versa. 

ExempleDans une entreprise manufacturière, le terme « client » a des significations différentes selon les équipes. Les ventes le considèrent comme l'acheteur direct, tandis que la logistique le définit comme le distributeur. Les informations clients basées sur l'IA souffrent, car le système ne parvient pas à distinguer les données « client » à utiliser dans différents contextes. 

Surmonter ces défis liés aux données ne se limite pas à affiner les modèles d'IA ultérieurement. Pour une mise en œuvre réussie dès le départ, il est nécessaire de disposer de systèmes intelligents capables de traiter, d'interpréter et d'exploiter dynamiquement les données d'entreprise, quelles que soient leur source, leur structure ou leur qualité.

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Les agents IA et leur importance

Les modèles d’IA traditionnels suivent des modèles fixes pour transformer les entrées en sorties, mais Agents d'IA peut s'attaquer tâches complexes qui ont plusieurs étapes et les points de décision. Cette approche active rend ces agents utiles dans l’automatisation d’entreprise, où les processus typiques incluent des données non structurées, des règles commerciales à suivre et une prise de décision en temps réel.

Par exemple, un modèle OCR dans l'IA traditionnelle peut extraire du texte des factures et le transférer vers un système basé sur des règles pour traitement, mais voici comment un agent d'IA gère le flux de travail du début à la fin : 

1. Classer les documents (facture, reçu, etc.).  
2. Extrait et valide les champs clés à l'aide de l'OCR et du NLP.  
3. Gère les erreurs, décide s'il faut effectuer une correction automatique, demander une révision ou signaler les problèmes.  
4. Achemine les factures pour approbation, paiement ou alertes.  

Si les agents IA offrent une approche plus dynamique de l'automatisation, ils ne peuvent fonctionner de manière isolée. Tout comme un employé bien formé a besoin d'un espace de travail organisé, les agents IA ont besoin d'un environnement structuré leur permettant d'interagir avec les données, de prendre des décisions éclairées et de s'adapter au fil du temps. Les architectures d'agents fournissent le cadre nécessaire à leur bon fonctionnement au sein de l'écosystème de votre entreprise.

L'essor des architectures d'agents 

La complexité des applications d'IA en entreprise augmente. Les modèles d'IA utilisés dans le traitement intelligent des documents (IDP) doivent gérer des données non structurées et des formats variés. Par exemple, les systèmes de détection de fraude pilotés par l'IA analysent les transactions en temps réel et l'automatisation par l'IA exécute des flux de travail complexes sur différents systèmes d'entreprise. 

Pour faire face à cette complexité croissante, les organisations abandonnent les modèles d'IA isolés et individuels. Elles optent plutôt pour des architectures multi-agents. Il s'agit de cadres structurés capables de gérer les fonctions métier avec un minimum d'interventions et de traiter les données pour planifier et exécuter les actions appropriées. La mise en œuvre de ces cadres permet à l'IA de passer de l'aide à la prise de décision individuelle à la transformation intelligente de flux de travail complets. 

Les architectures d'agent incluent généralement :

Imaginons qu'une entreprise de logistique internationale mette en œuvre un système d'agents IA pour optimiser la gestion de sa chaîne d'approvisionnement. La couche d'orchestration coordonne plusieurs agents IA : l'un suit les itinéraires d'expédition, l'autre prévoit les retards grâce aux données météorologiques, et le troisième gère les clients en temps réel. Parallèlement, des systèmes de mémoire permettent à l'IA de mémoriser les perturbations passées de la chaîne d'approvisionnement et d'ajuster ses recommandations en conséquence. Cette configuration multi-agents réduit les retards d'expédition et améliore la satisfaction client.

Une architecture d'agents bien conçue constitue le fondement de systèmes d'IA d'entreprise efficaces. Elle définit la manière dont les agents d'IA perçoivent leur environnement, prennent des décisions et agissent. Cependant, même l'architecture la plus avancée ne suffira pas sans un accès à des données d'entreprise de qualité et bien gérées. En effet, un comportement intelligent repose sur des informations précises, opportunes et contextuelles.

Voici ce qui constitue un écosystème agent-données efficace :

1. Graphiques de connaissances et couches sémantiques 

Les graphes de connaissances fournissent des informations organisationnelles dans un format structuré que les agents IA peuvent parcourir facilement. Ces graphes relient des entités telles que les clients, les emplacements et les produits par des relations claires, offrant aux agents une compréhension contextuelle des données brutes. 

La couche sémantique assure la traduction entre les concepts métier et les structures de données techniques. Elle garantit que les agents interprètent l'information en fonction de sa signification métier plutôt que de sa composition technique. 

2. Systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) 

Les systèmes RAG aident les modèles linguistiques à accéder à des sources telles que les bases de données d'entreprise, les documents et les bases de connaissances pour récupérer les informations requises en temps réel. Grâce à RAG, les agents peuvent fournir rapidement des réponses précises et contextuellement correctes. 

3. Virtualisation des données et services de fédération 

Ces technologies créent une vue logique unifiée pour des sources de données disparates, permettant aux agents d'interroger plusieurs systèmes sans avoir à comprendre les emplacements ou les structures individuels. Cette capacité est essentielle pour permettre aux agents de compiler des informations issues de différents silos et systèmes organisationnels. 

4. Réglage fin et adaptation du domaine 

Le réglage fin des modèles implique leur apprentissage sur des données spécifiques à l'entreprise. Ce processus familiarise les agents avec la terminologie, les processus, les systèmes et les connaissances de l'entreprise. Un agent parfaitement rodé est très précieux dans des contextes métiers spécifiques. 

5. Mécanismes de gouvernance et de contrôle 

Un écosystème de données d'agents est incomplet sans des fonctionnalités de gouvernance qui déterminent à quelles données les agents peuvent accéder, comment ils peuvent les utiliser et les actions qu'ils sont autorisés à effectuer après les analyses. Ces mécanismes offrent aux agents la liberté de créer de la valeur tout en définissant des limites pour respecter les exigences de conformité.

Construire votre base de données d'agent 

Une approche stratégique est indispensable pour toute organisation souhaitant tirer pleinement parti de l'IA. Le cadre suivant permettra à votre entreprise de construire ses propres fondations grâce à un plan structuré :

1. Évaluez l'état de préparation de vos données

Avant de déployer des agents d’IA, examinez attentivement votre paysage de données pour garantir une base solide : 

• Identifiez où vos données sont stockées et avec quelle facilité elles sont accessibles.
• Évaluez la qualité des données dans les domaines d’activité critiques.
• Vérifiez les incohérences dans la manière dont les différents systèmes définissent et utilisent les données.
• Déterminez quels domaines d’activité disposent des données les plus structurées et les plus fiables. 

Cette évaluation vous aide à identifier les meilleurs points de départ pour intégrer efficacement les agents d’IA.

2. Construisez une base sémantique solide

Pour que les agents IA fournissent des informations pertinentes, ils doivent avoir une compréhension claire de votre contexte commercial. Renforcez cette base en : 

• Création d’un glossaire d’entreprise pour normaliser la terminologie clé dans tous les départements.
• Développer des ontologies qui définissent les relations entre les entités critiques.
• Gérer les métadonnées pour maintenir la clarté et le contexte de vos données.
• Envisager un graphique de connaissances pour connecter les concepts commerciaux clés et améliorer l'accessibilité des données. 

Grâce à cette structure, les agents d’IA peuvent interpréter les données avec précision, en les alignant sur les besoins de votre entreprise plutôt que sur des hypothèses génériques.

3. Mettre en place la bonne architecture technique

Un cadre technique bien conçu garantit aux agents d'IA un accès et une exploitation efficaces des données d'entreprise. Priorités : 

• Mise en œuvre de la virtualisation ou de la fédération des données pour unifier l’accès entre les systèmes.
• Concevoir des mécanismes de récupération qui font rapidement apparaître des informations pertinentes.
• Intégrer les connaissances de l'entreprise dans le système de l'agent IA pour améliorer la compréhension et la prise de décision.
• Création de couches API permettant une intégration transparente avec les systèmes opérationnels.
• Mise en place d’outils de surveillance pour suivre les actions pilotées par l’IA et l’utilisation des données. 

Cette infrastructure fournit les voies nécessaires aux agents d’IA pour interagir efficacement avec votre écosystème de données.

4. Définir des politiques de gouvernance claires

Pour garantir que les agents d’IA fonctionnent de manière responsable et dans le respect des réglementations, établissez des directives claires : 

• Définissez des contrôles d’accès aux données en fonction de la sensibilité et des rôles des utilisateurs.
• Élaborer des politiques de traitement des informations sensibles ou réglementées.
• Mettez en œuvre des flux de travail d’approbation pour des actions à fort impact basées sur l’IA.
• Maintenez des pistes d’audit pour suivre la manière dont les agents d’IA accèdent aux données et les utilisent.
• Créez des boucles de rétroaction pour surveiller les performances de l’IA et résoudre les problèmes de manière proactive. 

Une gouvernance solide garantit la sécurité, l’éthique et l’alignement des interactions avec l’IA sur les objectifs commerciaux.

5. Commencez petit et évoluez de manière réfléchie

Plutôt que de déployer des agents d’IA dans l’ensemble de votre organisation en une seule fois, adoptez une approche progressive : 

• Concentrez-vous sur les cas d’utilisation avec des données structurées et une valeur commerciale claire.
• Exécutez des projets de preuve de concept pour démontrer l’impact et découvrir les défis.
• Affinez votre architecture en fonction des retours du monde réel. 
• Élargissez progressivement l’intégration de l’IA à mesure que les capacités mûrissent.
• Mesurer et communiquer en permanence les résultats pour maintenir la dynamique. 

Cette approche vous permet de développer une expertise en IA tout en offrant une valeur tangible à chaque étape.

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En résumé 

La réussite de l'IA d'entreprise ne dépend pas des algorithmes ou des modèles choisis. Elle dépend de l'environnement dans lequel vous leur offrez leur épanouissement. Le facteur déterminant réside dans la capacité de vos agents d'IA à se connecter aux données de l'entreprise grâce à des cadres techniques et sémantiques solides. 

Au fur et à mesure que vous façonnez votre stratégie d'IA d'entrepriseN'oubliez pas qu'aligner proactivement les agents d'IA avec les données métier peut garantir que vos initiatives d'IA auront un impact réel plutôt que de se limiter à un simple investissement technologique. Toute entreprise qui privilégie cette connexion bénéficiera d'un retour sur investissement bien supérieur à celle qui se contente de suivre les modèles les plus récents.

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