Les agents IA font fureur ces temps-ci. S'ils sont sur le point de devenir la prochaine grande innovation après la génération IA… y a-t-il du vrai derrière tout ce battage médiatique ? La réponse est un oui retentissant.

Par exemple, l'état des agents d'IA en 2024 Ecojustice a révélé que 51 % des professionnels de l'IA utilisent déjà des agents d'IA, tandis que 78 % des entreprises et des PME Nous avons des projets actifs pour mettre en production des agents d'IA. Cependant, pour y parvenir, il est nécessaire de prêter attention à certains facteurs clés.

Mais avant d’aborder ces facteurs, examinons rapidement ce que sont les agents d’IA.

Que sont les agents IA ?

Un agent IA désigne tout logiciel ou système capable d'exécuter des tâches sans intervention humaine. Ces agents peuvent raisonner, planifier, mémoriser, prendre des décisions, apprendre et s'adapter avec un certain degré d'autonomie.

Pour en savoir plus : Que sont les agents IA ? Définition, types, applications pour les entreprises, etc.

7 considérations clés pour les entreprises qui créent des agents d'IA

L'enthousiasme suscité par le développement d'agents IA réside principalement dans l'automatisation de tâches routinières telles que la planification, la saisie de données et la création de contenu. Cependant, le potentiel d'utilisation pour des cas d'utilisation plus complexes dans de nombreux secteurs, tels que la médecine (diagnostic, traitement des données des patients), finance (détection de fraude, optimisation de portefeuille) et chaîne d'approvisionnement (traitement des factures, rapprochement des comptes).

En fait, McKinsey prédit que les agents d’IA peuvent automatiser jusqu’à 70% des heures de travail dans l’économie mondiale.

Néanmoins, le développement et le déploiement d'agents plus avancés nécessitent l'harmonisation de plusieurs facteurs clés. Par exemple : données, doit être dans le bon endroit et dans le format correct pour que les agents d’IA soient utiles.

Ainsi, 20% d'organisations croient que les données sont essentielles pour tirer profit de leurs initiatives GenAI.

Cela dit, examinons les sept considérations les plus cruciales pour les entreprises qui cherchent à créer des agents d’IA :

1. Qualité des données

La qualité des agents d'IA dépend des données sur lesquelles ils sont entraînés. Cela signifie que des champs de données manquants, incohérents ou obsolètes entraînent des résultats peu fiables.

Les organisations qui se concentrent sur le maintien Qualité des données de l'IA peuvent garantir l'efficacité de leurs agents. Cela peut être réalisé en mettant en œuvre des systèmes automatisés. la validation des données à espace extérieur plus propre,, standardiser et valider les données avant que toute erreur puisse avoir un impact sur les performances de l'IA agentique.

2. Intégration et accès aux données

Les agents d'IA ont besoin accès en temps opportun à données bien intégrées pour fonctionner efficacement. Cependant, les données d'entreprise sont réparties sur de multiples systèmes, formats et sources, allant de bases de données et du Applications en nuage non structuré INSTITUTIONNELS et du Apis.

Les organisations doivent s'assurer que leurs agents d'IA bénéficient d'un accès transparent aux sources de données intégrées pendant le développement et le déploiement. Voici comment :

• Établir une couche de données unifiée:La création d'un cadre d'intégration de données central permet aux agents d'IA d'extraire des données de plusieurs sources sans avoir à gérer des silos de données fragmentés.
• Standardiser les formats de données:La mise en œuvre de normes de données et de processus de transformation communs garantit que les agents d’IA peuvent interpréter et utiliser les informations de manière cohérente, quelle que soit leur source.
• Activer la connectivité API sécurisée:L'utilisation d'API pour relier les agents d'IA aux applications existantes garantit un accès en temps réel aux données structurées et non structurées tout en maintenant les protocoles de sécurité.
• Mettre en œuvre des contrôles d'accès basés sur les rôles:Il est essentiel de garantir que les bonnes équipes disposent d’un accès approprié tout en maintenant les mesures de sécurité et de conformité pour l’adoption de l’IA à l’échelle de l’entreprise.

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3. Expertise technique

La création d’agents d’IA nécessite des connaissances approfondies et spécialisées en apprentissage automatique (ML), traitement du langage naturel (PNL) et la formation en IA. C'est peut-être le plus grand obstacle entreprises souhaitant déployer des agents d'IA; manque d’expertise en IA ou de ressources de codage pour développer, tester et affiner les agents.

Les entreprises peuvent transformer ce défi en opportunité en simplifiant leur développement d’IA agentique et en le rendant plus accessible aux utilisateurs non techniques. Voici comment:

• Créateurs d'agents d'IA visuelle : Création d'agents d'IA à l'aide d'un drag-and-drop Cette solution permet aux équipes métier et données de développer et de gérer des agents d'IA sans avoir à écrire de code complexe. L'utilisation d'une solution avec interface visuelle non seulement cela simplifie l'ensemble du processus, mais permet également aux experts du domaine de développer des agents d'IA pour leurs cas d'utilisation spécifiques sans avoir à recourir à des ressources techniques.
• Modèles et flux de travail prédéfinis : Une autre façon de pallier le manque d’expertise technique est de s’appuyer sur des solutions d’IA agentique offrant modèles, composants réutilisables et flux de travail d'IA prêts à l'emploi qui peuvent être facilement affinés et ajustés en fonction des besoins spécifiques de l'organisation.

Modèles prédéfinis pour les tâches courantes telles que le support client, le traitement de documents et extraction de données peut aider les organisations à créer des agents sans partir de zéro.

4. Évolutivité

Les agents d'IA performants lors de tests à petite échelle peuvent ne pas offrir les performances attendues lors de leur déploiement à l'échelle de l'entreprise. Cela est dû à l'augmentation inévitable du volume de données et à la complexité des flux de travail, ce qui rend difficile le maintien de l'efficacité, de la fiabilité et des performances lors de la mise à l'échelle de l'IA agentique.

Assurer l'évolutivité de vos initiatives d'IA agentique nécessite un déploiement flexible, une gestion optimisée des ressources et une gestion transparente intégration de données. Voici comment:

• Adopter une architecture distribuée : L'utilisation d'environnements cloud ou hybrides permet aux agents d'IA de gérer des charges de travail croissantes sans surcharger l'infrastructure. Le traitement distribué garantit un fonctionnement fluide face à la demande croissante.
• Activer les composants d'IA modulaires et réutilisables : La conception d'agents d'IA avec des composants modulaires facilite la mise à l'échelle en ajoutant de nouvelles fonctionnalités ou en s'étendant à différents cas d'utilisation sans reconstruire à partir de zéro.
• Mettre en œuvre une surveillance robuste : Les analyses en temps réel, le suivi des performances et les mises à jour automatisées permettent aux entreprises de maintenir agents d'IA autonomes à grande échelle sans intervention manuelle constante.

5. Sécurité et conformité

La sécurité et la conformité sont des préoccupations majeures pour les agents d'IA, notamment lorsqu'ils traitent des données d'entreprise sensibles. Afin d'éviter les violations de données, les accès non autorisés et le non-respect des réglementations telles que HIPAA, RGPD ou SOC 2, les organisations doivent mettre en place des mesures de protection adéquates.

Une stratégie de sécurité et de conformité rigoureuse lors de la création d'agents d'IA implique une gestion proactive des risques, des contrôles d'accès rigoureux et le respect des normes réglementaires. Les principales mesures à prendre sont les suivantes :

• Mettre en œuvre des contrôles d'accès basés sur les rôles (RBAC): Limitez l'accès des agents d'IA en fonction des rôles des utilisateurs pour garantir que seul le personnel autorisé peut afficher ou modifier les données sensibles.
• Conservez les données dans des environnements sécurisés:Au lieu d'envoyer des données à des serveurs externes, les agents d'IA doivent fonctionner au sein de l'infrastructure de l'entreprise, que ce soit sur site ou dans un environnement cloud sécurisé.
• Chiffrer les données en transit et au repos:Des protocoles de cryptage robustes protègent les données sensibles contre tout accès non autorisé, garantissant ainsi la conformité aux exigences réglementaires.
• Maintenir les pistes d'audit et la journalisation:La journalisation complète de l'activité des agents d'IA aide les organisations à suivre l'utilisation des données, à détecter les anomalies et à garantir la conformité aux normes du secteur.

Outre ces mesures, les entreprises doivent également s'assurer que leurs agents d'IA sont conçus conformément aux bonnes pratiques de gouvernance des données. De même, les agents d'IA en production doivent faire l'objet d'une surveillance continue, d'évaluations de vulnérabilité et d'audits de conformité.

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6. Optimisation et perfectionnement

Les agents d'IA ne sont pas des solutions statiques : ils nécessitent un perfectionnement continu pour maintenir leur précision, leur efficacité et leur pertinence. Sans surveillance continue, les entreprises risquent de déployer des agents qui se dégradent au fil du temps, ne s'adaptent pas aux nouveaux modèles de données ou produisent des résultats peu fiables.

Un processus de surveillance et d'optimisation bien défini garantit que les agents IA fournissent une valeur constante. Les stratégies clés incluent :

• Mettre en œuvre une surveillance en temps réel: Suivez les interactions des agents d'IA, détectez les anomalies et signalez les problèmes de performances avant qu'ils n'affectent les opérations.
• Tests A/B faciles pour des améliorations itératives: en continu affiner les invites de l'IA, flux de travail et réponses en comparant différentes versions d'agents d'IA et en sélectionnant le modèle le plus performant.
• Recycler les modèles d'IA avec des données mises à jour: Mettez à jour périodiquement les modèles avec de nouvelles données d’entreprise pour éviter la dégradation des performances et améliorer l’adaptabilité.
• Automatiser les tests et la validation: Implémentez des cadres de validation automatisés pour vérifier la cohérence et la conformité des sorties des agents d'IA avant le déploiement.

7. Personnalisation et flexibilité

En matière d'agents IA, leur efficacité et leur retour sur investissement dépendent de leur adéquation avec vos processus métier, structures de données et exigences opérationnelles spécifiques. La personnalisation et la flexibilité sont donc des critères clés pour les entreprises souhaitant exploiter l'IA agentique.

Les entreprises souhaitant créer des agents d'IA adaptables doivent trouver le juste équilibre entre simplicité d'utilisation et possibilités de personnalisation. Voici comment y parvenir :

• Conception modulaire::Les agents d’IA doivent être construits avec des composants configurables qui permettent aux entreprises d’adapter les fonctionnalités sans modifier la logique de base.
• Flux de travail personnalisables:Les organisations doivent être en mesure de définir des processus basés sur l’IA qui s’alignent sur leurs besoins uniques, qu’il s’agisse d’interactions avec les clients, d’automatisation ou d’analyse de données.
• Prise en charge de plusieurs modèles d'IA:Les entreprises devraient avoir la possibilité d’utiliser différents modèles d’IA, notamment des LLM commerciaux, des alternatives open source ou des modèles propriétaires, en fonction de considérations de performances, de sécurité et de coûts.
• Extensible via des API:La fourniture d’API permet aux entreprises d’intégrer des agents d’IA dans des applications et des flux de travail personnalisés avec un effort de développement minimal.

En résumé

Créer des agents d'IA offrant une réelle valeur ajoutée nécessite de prendre en compte les facteurs clés abordés dans cet article. Malgré l'impact révolutionnaire des agents d'IA, ne pas prioriser ces considérations peut freiner les organisations.

En adoptant une approche stratégique et en priorisant ces facteurs dans leur feuille de route, les entreprises peuvent créer des agents d’IA et des flux de travail agentiques plus intelligents, plus précis et plus fiables.

De plus, en tirant parti agile, visuel développement, application Grâce aux architectures et aux techniques NLP avancées, les organisations peuvent créer des agents d'IA efficaces, adaptables et évolutifs.

Avec les bonnes bases en place, les agents d'IA peuvent aller au-delà de l'automatisation de routine et offrir un véritable retour sur investissement dans des centaines de cas d’utilisation dans pratiquement tous les secteurs.

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