Le train de battage médiatique autour de l'IA générative ne semble pas ralentir, l'adoption organisationnelle passant de 33 % en 2023 à 78% d'ici fin 2024.

En fait, les grandes entreprises ouvrent la voie à l’adoption de GenAI, le marché mondial de l’IA devant croître chaque année de 36.6% entre 2024 et 2030.

Cependant, la croissance de la GenAI ne suit pas une trajectoire linéaire. Les organisations utilisent différentes approches d'IA, en fonction de leurs cas d'utilisation spécifiques.

Cela a donné naissance à trois approches majeures : les candidatures LLM, les agents IA et les copilotes IA. Les débats sur la meilleure approche : agent IA ou copilote IA, ou LLM ou agent IA, passent à côté de l'essentiel.

Vue d'ensemble réal La question est : laquelle fonctionne le mieux pour vous ?

Dans cet article, nous examinerons ces trois solutions d'IA les plus populaires, en comparant leurs fonctionnalités, leurs cas d'utilisation et leurs considérations pour vous aider à déterminer l'option la plus adaptée à vos besoins.

Agent IA, copilote et applications LLM : aperçu

L'IA, ou plus précisément l'IA générative, prend différentes formes, chacune conçue pour des fonctions spécifiques. Les trois suivantes sont les plus populaires et, pour simplifier, voici ce qu'elles font :

• Les applications Large Language Model (LLM) génèrent des réponses textuelles,
• Les copilotes IA assistent les utilisateurs en temps réel,
• Les agents d’IA fonctionnent de manière autonome pour accomplir des tâches.

Vous hésitez sur la solution qui vous convient ? Voici comment les agents IA, les copilotes IA et les applications LLM se comparent sur des critères clés (suivi d'une analyse approfondie des fonctionnalités clés, des cas d'utilisation et des avantages et inconvénients de chacun) :

Explorons maintenant chaque approche d’IA en détail :

Qu'est-ce qu'un agent IA ?

Les agents d'IA fonctionnent avec un haut degré d'autonomie et exécutent leurs tâches avec une surveillance humaine minimale, voire nulle. Ils analysent les données, prennent des décisions et exécutent des actions en fonction de règles prédéfinies ou de comportements appris.

Le facteur de différenciation entre les agents IA et les copilotes IA est que, tandis que les copilotes IA assistent les utilisateurs en temps réel et soutiennent la prise de décision, les agents IA sont conçus pour fonctionner de manière indépendante, gérant eux-mêmes des flux de travail complexes et des processus en plusieurs étapes.

Pour en savoir plus : Que sont les agents IA ? Le guide ultime pour les entreprises | Astera

Fonctionnalités clés

• Exécution autonome des tâches:Les agents d’IA peuvent fonctionner avec une intervention minimale de l’utilisateur, automatisant les tâches répétitives et basées sur des décisions.
• Conscience du contexte:Ces systèmes traitent des données historiques et en temps réel pour prendre des décisions éclairées.
• Gestion du flux de travail en plusieurs étapes:Les agents d'IA gèrent des tâches séquentielles et dépendantes, garantissant ainsi l'efficacité.
• Intégration avec les systèmes d'entreprise:Les agents d’IA peuvent se connecter aux outils d’entreprise, aux bases de données et aux API pour rationaliser les opérations.
• Apprentissage adaptatif:Certains agents d’IA s’améliorent au fil du temps en analysant les performances passées et en affinant leurs processus de prise de décision.

Avantages et inconvénients

Les agents d'IA sont parfaitement adaptés aux organisations qui cherchent à automatiser leurs flux de travail structurés et leur prise de décision. Cependant, leur efficacité dépend d'objectifs bien définis et d'un suivi continu pour garantir des performances optimales.

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Qu'est-ce qu'un copilote IA ?

Considérez les copilotes IA comme des assistants interactifs, améliorant la productivité en travaillant aux côtés des utilisateurs en temps réel. Ils sont conçus pour faciliter la prise de décision, simplifier des tâches comme la recherche et l'analyse, et réduire la charge cognitive sans prendre le contrôle total.

La différence entre les copilotes IA et les agents IA est que, contrairement aux agents IA, qui fonctionnent de manière autonome, les copilotes nécessitent une intervention humaine et fournissent des recommandations contextuelles, des conseils ou une automatisation des tâches en fonction des actions de l'utilisateur.

Fonctionnalités clés

• Assistance en temps réelLes copilotes IA suggèrent des actions, fournissent des informations et automatisent les petites tâches pendant que les utilisateurs travaillent. Par exemple, Microsoft Copilot aide les utilisateurs à rédiger des e-mails, à synthétiser des réunions et à générer des rapports dans les applications Microsoft 365.
• Conscience du contexteCes outils analysent le comportement des utilisateurs et l'historique des tâches pour fournir des recommandations pertinentes. En développement logiciel, GitHub Copilot suggère des complétions de code basées sur les lignes de code précédentes.
• Apprentissage interactif:De nombreux copilotes affinent leurs réponses en fonction des commentaires des utilisateurs et de leurs interactions passées. L'IA Gemini de Google, par exemple, adapte les réponses dans Google Docs et Gmail en fonction des habitudes d'utilisation.
• Une intégration fluide: Fonctionne avec des applications logicielles telles que des environnements de développement, des systèmes CRM ou des éditeurs de documents. Salesforce Einstein Copilot, par exemple, assiste les équipes commerciales en suggérant des suivis et en analysant les interactions clients.
• Automatisation guidéeAutomatise certaines parties d'un flux de travail tout en laissant le contrôle aux utilisateurs. Pour l'analyse des données, Tableau AI facilite les visualisations en recommandant des graphiques et des informations basées sur des modèles d'ensembles de données.

Avantages et inconvénients

Les copilotes IA sont utiles dans les environnements où le jugement humain est crucial, mais où les tâches répétitives impactent la productivité. En agissant comme un partenaire plutôt que comme un système indépendant, ils permettent d'équilibrer automatisation et contrôle utilisateur.

Qu'est-ce qu'une application LLM ?

Les applications LLM (Large Language Model) sont des outils d'IA qui génèrent des réponses textuelles en traitant de vastes volumes de données. Ces applications s'appuient sur des modèles pré-entraînés pour comprendre le langage naturel, répondre aux questions, synthétiser le contenu et faciliter les tâches linguistiques.

Contrairement aux agents d’IA, qui peuvent exécuter des actions de manière autonome, ou aux copilotes d’IA, qui fournissent une assistance en temps réel, les applications LLM se concentrent principalement sur la génération de texte et la récupération de connaissances.

Fonctionnalités clés

• Génération de texteLes applications LLM créent du texte de type humain à partir des données saisies par l'utilisateur. Citons par exemple ChatGPT pour l'IA conversationnelle et Jasper AI pour les textes marketing.
• Compréhension du contexteCes applications analysent le contexte d'une requête pour produire des réponses pertinentes et cohérentes. L'IA Gemini de Google, par exemple, génère des résumés et des recommandations contextuels.
• Récupération des connaissances:Les LLM extraient des informations de leurs données de formation pour répondre à des questions ou fournir des informations, comme le montre Perplexity AI, qui améliore les réponses avec des sources citées.
• Capacités multimodales:Certaines applications LLM traitent non seulement du texte, mais également des images et d'autres types de médias (par exemple, GPT-4 Turbo d'OpenAI avec vision).
• Personnalisation et réglage fin:Certaines applications basées sur LLM permettent aux entreprises d'adapter des modèles à des cas d'utilisation spécifiques à un domaine, comme Claude AI d'Anthropic pour l'analyse juridique et financière.

Avantages et inconvénients

Les applications LLM sont utiles aux organisations et aux particuliers qui ont besoin d'une génération de contenu et d'une recherche d'informations efficaces. Si elles excellent dans le traitement de grands volumes de texte, elles manquent de l'autonomie des agents IA et de l'interactivité des copilotes IA.

Agent IA, copilote et applications LLM : 5 différences clés

Les agents IA, les copilotes et les applications LLM jouent tous des rôles distincts dans l'automatisation, la prise de décision et l'interaction avec les utilisateurs. Voici un aperçu de leurs principales différences :

1. Autonomie et intelligence

• Agents IA Ils fonctionnent en toute autonomie, gèrent des flux de travail complexes, prennent des décisions et exécutent des tâches sans intervention humaine permanente. Ils apprennent en permanence des données et s'améliorent au fil du temps.

Par exemple, un agent d’IA de cybersécurité qui détecte et atténue les menaces en temps réel.

• Copilotes IA Ils fonctionnent comme des outils d'assistance, nécessitant la contribution de l'utilisateur pour finaliser ses décisions. Ils améliorent la productivité en proposant des recommandations plutôt qu'en agissant de manière autonome.

Par exemple, Microsoft Copilot suggère des modifications dans Word, mais l'utilisateur les applique.

• Applications LLM Ils sont basés sur des requêtes et manquent d'autonomie. Ils génèrent des réponses textuelles, mais n'agissent pas et ne participent pas aux flux de travail.

Par exemple, ChatGPT fournit des réponses mais ne s'intègre pas dans les tâches quotidiennes de l'utilisateur.

2. Complexité des tâches et prise de décision

• Agents IA Ils gèrent des processus en plusieurs étapes, automatisent la prise de décision et s'adaptent de manière dynamique. Ils prennent en charge des tâches à enjeux élevés telles que la détection des fraudes, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et l'automatisation informatique.
• Copilotes IA se spécialisent dans l'amélioration de l'efficacité des utilisateurs en aidant à la création de documents, au codage ou à la gestion CRM, mais n'exécutent pas eux-mêmes des processus complexes.
• Applications LLM se concentrent sur la génération de contenu et la récupération de connaissances, mais n'ont pas la capacité d'effectuer des actions au-delà de la réponse aux requêtes des utilisateurs.

3. Modèle d'interaction et implication des utilisateurs

• Agents IA Travaillez de manière autonome et agissez avec une intervention minimale de l'utilisateur. Ils sont parfaits pour automatiser des flux de travail complets, comme l'intégration des clients ou la résolution des tickets informatiques.
• Copilotes IA Ils agissent comme des assistants interactifs, proposant des suggestions contextuelles tout en laissant le contrôle à l'utilisateur. Exemple : GitHub Copilot suggère du code, mais n'écrit pas un programme complet de manière autonome.
• Applications LLM Fonctionnent comme des outils autonomes, obligeant les utilisateurs à saisir des invites à chaque interaction. Ils ne suivent pas les flux de travail et n'assistent pas proactivement les utilisateurs.

4. Apprentissage et adaptation

• Agents IA exploiter l’apprentissage automatique pour affiner leur prise de décision et optimiser leurs performances au fil du temps.
• Copilotes IA peut s'améliorer grâce aux commentaires des utilisateurs, mais fonctionne généralement dans le cadre de paramètres prédéfinis.
• Applications LLM Ils s'appuient sur des mises à jour périodiques et n'apprennent pas des interactions continues. Ils génèrent des réponses basées sur des données d'entraînement statiques.

5. Intégration aux flux de travail de l'entreprise

• Agents IA S'intègre parfaitement aux systèmes d'entreprise et gère l'automatisation de bout en bout. Exemple : un robot RPA basé sur l'IA qui extrait les données des factures et met à jour les enregistrements ERP.
• Copilotes IA Ils peuvent être intégrés à des environnements logiciels pour assister les utilisateurs, mais ne permettent pas une automatisation complète. Exemple : Salesforce Einstein Copilot suggère la meilleure action à suivre dans un processus de vente.
• Applications LLM fonctionnent principalement comme des outils textuels autonomes ou des API qui améliorent les applications mais n'aident pas activement les flux de travail.

Agents IA, copilotes et applications LLM : comparaison des cas d'utilisation

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Questions à poser avant de choisir entre les agents IA, les copilotes et les applications LLM

Choisir la bonne approche d'IA, qu'il s'agisse d'un agent IA, d'un copilote ou d'une application LLM, nécessite de prendre en compte plusieurs facteurs, notamment l'analyse des besoins de votre organisation, la complexité des tâches et le niveau d'automatisation souhaité.

Pensez à poser des questions sur les facteurs suivants avant de faire votre choix :

Complexité des tâches et autonomie

Quelle est la complexité des tâches que vous souhaitez confier à l'IA ? Quel niveau d'autonomie recherchez-vous ?

Par exemple, les agents d’IA gèrent des flux de travail complexes en plusieurs étapes avec un minimum d’interventions, ce qui les rend idéaux pour la cybersécurité, l’automatisation du service client et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.

D'autre part, les copilotes assistent plutôt qu'ils ne remplacent les utilisateurs, améliorant ainsi la productivité dans des tâches telles que le codage et la modélisation financière, tandis que les applications LLM sont idéales pour la création de contenu, la recherche et la synthèse, mais manquent de prise de décision autonome.

Intégration et déploiement

Avec quels systèmes internes et/ou externes l’IA devra-t-elle s’intégrer et où devez-vous la déployer ?

Sachez que les agents nécessitent une intégration poussée aux systèmes d'entreprise pour une automatisation complète, tandis que les copilotes enrichissent des applications spécifiques grâce à des informations basées sur l'IA. Cependant, les applications LLM sont plus faciles à déployer via des API, mais offrent une automatisation limitée des workflows.

Apprentissage et adaptabilité

Quelle est l’importance de l’apprentissage et de l’adaptabilité de l’IA pour votre projet ?

Par exemple, les agents d’IA s’améliorent continuellement en apprenant des interactions, les copilotes affinent les suggestions en fonction du contexte et les applications LLM s’appuient sur des modèles statiques pré-entraînés, à moins qu’ils ne soient affinés.

Coût et retour sur investissement

Quels sont les paramètres de coût et de retour sur investissement que vous envisagez ?

Par exemple, les agents nécessitent un investissement plus important, mais optimisent leur efficacité. Les copilotes offrent des gains de productivité rapides avec des coûts d'installation réduits. Les applications LLM sont rentables pour les tâches de contenu, mais peuvent nécessiter une personnalisation pour une utilisation spécifique à l'entreprise.

Ajustement stratégique

Comment l’approche IA s’intègre-t-elle dans votre stratégie commerciale globale ?

Les agents IA constituent le meilleur choix pour une automatisation complète. Les copilotes sont efficaces lorsque l'IA doit assister plutôt que remplacer l'expertise. Les applications LLM sont adaptées aux tâches basées sur la connaissance sans besoin d'intégration poussée. Le choix de l'approche la plus adaptée repose sur l'équilibre entre automatisation, ergonomie et priorités métier.

Réflexions finales

Les trois approches d’IA que nous avons évoquées ont leurs propres mérites, et le choix dépend de la stratégie d’IA de votre organisation.

De plus, bien qu'il existe une multitude d'applications LLM et de copilotes IA disponibles pour les entreprises, le véritable défi réside dans la création d'agents IA pour des cas d'usage spécifiques. C'est là que Astera entre en jeu.

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