Les équipes dépensent autant que 71% de leur temps sur les tâches administratives et la saisie manuelle des données. Mais que se passerait-il s'il existait un moyen d'automatiser toutes leurs tâches répétitives afin qu'elles puissent se concentrer sur des tâches plus complexes, créer de la valeur et générer un véritable retour sur investissement ?

C'est ce que les agents IA peuvent faire pour vous.

Que sont les agents IA ?

Les agents d'IA sont des systèmes logiciels ou des programmes qui exécutent des tâches pour un utilisateur (ou pour un autre système). Ces agents peuvent être configurés pour raisonner, planifier, mémoriser et exécuter des actions avec un certain degré d'autonomie.

À la base, les agents IA suivent un cycle simple :

• l'ont observer leur environnement,
• recueillir données provenant de différentes sources,
• processus les informations,
• et du act pour atteindre un objectif défini.

Pendant que les utilisateurs définissent les objectifs, l’agent IA détermine les meilleures étapes pour les atteindre.

Les agents d'IA peuvent réaliser tout cela grâce à la capacité multimodale des modèles d'IA génératifs (LLM) sur lesquels ils reposent. Cela signifie qu'ils peuvent traiter simultanément des informations multimodales telles que du texte, de la vidéo, de l'audio, du code, etc.

De nombreux experts estiment que l'IA agentique, ou agents IA, constitue le lien entre l'IA générative (comme ChatGPT ou Gemini) et l'IA physique (comme les voitures autonomes ou la robotique assistée par IA). Autrement dit, les agents IA poussent l'IA générative encore plus loin en combinant IA et automatisation.

Pourquoi les agents IA sont la prochaine grande nouveauté

Imaginez : votre boîte de réception est organisée, les échéances sont faciles à respecter et les tâches courantes sont traitées sans effort. Au lieu de vous noyer dans les rapports, les demandes clients ou les rapprochements financiers, vous disposez d'un assistant intelligent qui rationalise les flux de travail, priorise les tâches et veille à ce que rien ne passe entre les mailles du filet.

Avec un agent IA à vos côtés, l'information est à portée de main, les processus fonctionnent sans accroc et vous pouvez vous concentrer sur les tâches qui génèrent un réel impact. Les agents IA peuvent automatiser les tâches répétitives, comprendre, raisonner et s'adapter pour vous permettre de travailler plus intelligemment.

Qu'il s'agisse d'un assistant virtuel rédigeant des rapports, d'un analyste financier basé sur l'IA qui rapproche des comptes ou d'un agent de service client intelligent qui résout des demandes de renseignements, les agents IA ont le potentiel de transformer la façon dont vous interagissez avec la technologie.

Ainsi, McKinsey Des rapports indiquent que les agents d’IA peuvent automatiser jusqu’à 70 % des heures de travail de la main-d’œuvre mondiale.

Avec un impact aussi révolutionnaire, les entreprises qui investissent dans la création d’agents d’IA peuvent non seulement obtenir un avantage concurrentiel, mais également récolter des avantages significatifs en termes d’efficacité et de coûts.

Agents IA vs. modèles d'IA traditionnels (et agents intelligents)

Les agents d'IA et les modèles d'IA générative ont des objectifs différents dans les applications d'entreprise. Bien qu'ils exploitent tous deux l'intelligence artificielle, ils diffèrent par leurs capacités, leur adaptabilité et leur prise de décision. Voici comment :

Modèles statiques vs agents adaptatifs

Les modèles d'IA traditionnels sont généralement statiques. Ils s'appuient sur des algorithmes pré-entraînés et nécessitent une intervention humaine pour s'améliorer au fil du temps. Ils analysent les données et fournissent des informations, mais n'ajustent pas leur comportement de manière dynamique.

En comparaison, les agents d'IA sont adaptatifs. Ils apprennent en permanence à partir de nouvelles données et interagissent avec leur environnement pour atteindre des objectifs spécifiques.

Automatisation basée sur des règles vs. prise de décision autonome

L'automatisation basée sur des règles, souvent associée aux modèles d'IA traditionnels, suit une logique stricte de type « si-alors ». Elle fonctionne parfaitement dans les environnements structurés où des règles prédéfinies couvrent tous les scénarios possibles.

Agents IA autonomes, cependant, opèrent au-delà des règles établies. Ils évaluent les situations de manière dynamique, tirent des leçons de leurs expériences passées et prennent des décisions autonomes.

Exemple : Chatbot vs. Assistant virtuel autonome

Modèle d'IA Gen (Chatbot)

Un chatbot de support client basé sur des règles fournit des réponses scriptées basées sur des mots-clés prédéfinis. Si une question ne correspond pas aux réponses programmées, il la transmet à un agent humain.

Agent IA (assistant virtuel autonome)

Un assistant virtuel piloté par des agents d'IA comprend les intentions, récupère des informations de diverses sources, apprend des interactions passées et fournit des réponses contextuelles. En cas de problème complexe, il détermine s'il doit tenter de le résoudre lui-même ou le faire remonter à un spécialiste.

Les agents IA sont-ils les mêmes que les agents intelligents ?

Les termes agents intelligents et du Agents d'IA sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais ont des significations distinctes. Si tous les agents IA sont intelligents, tous ne dépendent pas de l'IA.

Agents intelligents

Un agent intelligent est un système qui perçoit son environnement et agit pour atteindre des objectifs spécifiques. Ces agents peuvent être logiciels (par exemple, robots d'exploration de moteurs de recherche, systèmes d'automatisation basés sur des règles) ou matériels (par exemple, aspirateurs robotisés).

Les agents intelligents suivent des règles prédéfinies et peuvent ou non faire appel à des techniques d'IA comme l'apprentissage automatique. Ils incluent généralement :

• Capteurs ou entrées de données percevoir l'environnement
• Mécanismes de prise de décision basé sur des règles ou une logique
• Actionneurs ou sorties interagir avec l'environnement

Agents IA

Les agents d'IA sont un sous-ensemble d'agents intelligents qui exploitent des techniques d'IA telles que l'apprentissage automatique (ML), l'apprentissage profond ou le traitement du langage naturel (TALN) pour améliorer leur prise de décision. Ces agents peuvent apprendre des données, s'adapter au fil du temps et gérer des environnements complexes et dynamiques.

Contrairement aux agents intelligents basés sur des règles, les agents d'IA peuvent améliorer leurs performances sans programmation explicite pour chaque scénario possible. Ils sont utilisés dans les domaines où la prise de décision implique l'incertitude, l'optimisation ou la reconnaissance de formes.

 

Comment fonctionnent les agents IA

La complexité des agents d'IA varie. Certains suivent des règles simples, tandis que d'autres exploitent l'apprentissage automatique pour affiner leur prise de décision au fil du temps.

Leur capacité à travailler en continu, à s'adapter à de nouvelles conditions et à rationaliser les opérations les rend précieux dans tous les secteurs, de traitement des documents hypothécaires et Automatisation des comptes créditeurs (AP) vers et au-delà (plus d'informations sur leurs applications dans le monde réel plus tard).

Examinons les étapes qu’un agent IA suit généralement pour atteindre ses objectifs :

Perception (collecte de données)

Les agents d'IA collectent des données sur leur environnement grâce à divers mécanismes d'entrée ou capteurs. Ces données les aident à comprendre l'état actuel et le contexte dans lequel ils évoluent.

Par exemple:

• Chatbots recevoir les entrées des utilisateurs via du texte ou de la voix, leur permettant de comprendre les requêtes et les intentions des utilisateurs.
• Robots utilisent des caméras, des microphones et d’autres capteurs pour percevoir leur environnement, permettant la navigation et l’interaction avec les objets.
• Agents d'IA accès bases de données, Apiset des flux de données en temps réel pour surveiller les statuts du système ou les tendances du marché.

Ces données guident le raisonnement et les actions ultérieures de l’agent.

Traitement et raisonnement

L'agent traite ensuite les données collectées pour éclairer ses décisions. Cette étape comprend plusieurs étapes, notamment :

• AnalyseInterpréter les données collectées pour en extraire des informations. Par exemple, un chatbot analyse les saisies des utilisateurs pour identifier l'intention derrière une requête.
• Préproduction: Élaborer une séquence d'actions pour atteindre l'objectif souhaité. Cela peut impliquer la définition de sous-objectifs et la détermination du plan d'action optimal.
• Prise de décisionSélection de la meilleure action en fonction des phases d'analyse et de planification. Ce processus utilise des modèles d'apprentissage automatique (ML) ou des règles prédéfinies pour évaluer les résultats potentiels.

Les agents d’IA avancés peuvent utiliser des algorithmes sophistiqués pour effectuer un raisonnement complexe, leur permettant de gérer plusieurs tâches et de s’adapter à des environnements dynamiques.

Exécution des actions

Après avoir déterminé la marche à suivre appropriée, l'agent exécute les tâches choisies pour influencer son environnement. Exemples :

• Chatbots répondre aux demandes des utilisateurs avec des informations ou une assistance pertinentes.
• Robots manipuler des objets ou se déplacer vers des emplacements spécifiques en fonction de leurs objectifs.
• Agents d'IA automatiser des processus tels que la saisie de données, la surveillance du système ou le traitement des transactions.

L’efficacité d’un agent IA dépend en grande partie de sa capacité à effectuer ces actions avec précision et efficacité.

Apprentissage et adaptation

Les agents d'IA peuvent apprendre des données et des résultats passés et adapter leur comportement au fil du temps. Ce processus d'apprentissage implique :

• Intégration des commentaires : Intégrer les résultats des actions précédentes pour affiner les décisions futures. Par exemple, si la réponse d'un chatbot ne satisfait pas un utilisateur, il peut ajuster son approche lors des interactions suivantes.
• Mise à jour du modèle : Amélioration continue des algorithmes sous-jacents en fonction de nouvelles données, améliorant les performances et la précision de l'agent.
• Adaptation à l'environnement : Modifier les stratégies pour les aligner sur les conditions environnementales ou les objectifs changeants.

Grâce à l’apprentissage et à l’adaptation, les agents d’IA deviennent plus compétents au fil du temps, ce qui conduit à une autonomie et une fiabilité accrues.

Technologies alimentant les agents d'IA

Les agents d'IA s'appuient sur de multiples technologies pour fonctionner efficacement en entreprise. Examinons brièvement quelques-unes des plus importantes :

Apprentissage automatique et apprentissage en profondeur

Ces technologies permettent aux agents d’IA d’analyser les données, de reconnaître des modèles et de prendre des décisions basées sur les données.

Apprentissage par renforcement (RL)

L’apprentissage par renforcement permet aux agents de l’IA d’apprendre par essais et erreurs, en optimisant leurs actions pour atteindre des objectifs spécifiques.

Grands modèles de langage (LLM)

Les LLM, tels que les modèles basés sur GPT, aident les agents d’IA à comprendre et à générer des réponses de type humain.

Systèmes multi-agents (MAS)

Le MAS implique que plusieurs agents d’IA travaillent ensemble pour atteindre un objectif commun, souvent dans des environnements distribués.

Traitement du langage naturel (PNL)

Le PNL permet aux agents d’IA de comprendre, de traiter et de répondre au langage humain.

Graphiques de connaissances et IA symbolique

Ces technologies permettent aux agents IA de stocker et de récupérer des connaissances structurées, améliorant ainsi leurs capacités de raisonnement.

Types d'agents IA (avec exemples)

L'IA agentique étant un domaine relativement nouveau, on s'attend à ce que davantage de types d'agents IA soient développés à mesure qu'elle trouve de nouvelles applications dans différents domaines. Il existe actuellement sept types courants d'agents IA :

Agents réflexes simples

Ces agents IA sont les plus simples, car ils prennent des décisions en fonction de leurs données actuelles en répondant immédiatement à leur environnement sans nécessiter de processus d'apprentissage ou de mémoire.

Les agents réflexes simples suivent des règles prédéfinies qui dictent leur réaction aux différentes entrées. Bien qu'ils ne soient pas les plus sophistiqués, leur approche directe facilite leur mise en œuvre.

Mise en situation : Une équipe financière peut mettre en place un agent réflexe simple pour la validation des factures qui peut rejeter automatiquement toutes les factures manquant de détails clés tels que le numéro d'identification fiscale, le numéro de facture, etc. L'agent IA peut fonctionner en combinaison avec logiciel d'extraction de données de factures pour valider et traiter les factures automatiquement.

Agents réflexes basés sur des modèles

Les agents d'IA réflexe basés sur des modèles sont plus avancés que les agents réflexes simples dans la mesure où ils s'appuient sur un modèle interne de l'environnement, qui est mis à jour à mesure qu'ils reçoivent de nouvelles informations, appelées percepts.

Ces agents d'IA sont généralement utilisés dans des environnements où toutes les informations ne sont pas facilement accessibles. Leur prise de décision repose sur leur modèle interne, les nouvelles perceptions issues des sources d'entrée et un algorithme ou un ensemble de règles, afin de déterminer la meilleure marche à suivre.

Mise en situation : Les entreprises peuvent utiliser des agents d'IA pour servir d'informatique assistants virtuels qui peut détecter si un utilisateur signale des vitesses de réseau lentes, vérifier les journaux de panne de service récents et recommander des étapes de dépannage.

Agents basés sur des objectifs

Comme leur nom l'indique, les agents d'IA axés sur les objectifs sont conçus pour atteindre des objectifs spécifiques. Ils y parviennent en évaluant les résultats de leurs actions. Autrement dit, ces agents conçoivent les séquences d'actions nécessaires pour atteindre un objectif souhaité grâce à des algorithmes de recherche et de planification.

Les agents basés sur des objectifs sont différents des agents réflexes dans la mesure où, au lieu de réagir aux entrées, ils effectuent une planification et une exécution stratégiques pour effectuer une tâche.

Mise en situation : Un agent d'IA intégré au CRM peut analyser une liste de clients potentiels, prendre en compte les interactions précédentes, classer les prospects en fonction de la probabilité de conversion, puis concevoir et exécuter une stratégie de sensibilisation personnalisée pour chaque prospect.

Agents basés sur l'utilité

Les agents d'IA basés sur l'utilité poussent la prise de décision encore plus loin en visant un objectif et en optimisant le résultat grâce à une fonction d'utilité. Cette fonction aide l'agent à évaluer les différentes actions possibles et à choisir celle qui maximise le bénéfice attendu.

Ces agents sont particulièrement utiles lorsque plusieurs moyens existent pour atteindre un objectif, mais que certains résultats sont plus souhaitables que d’autres.

Mise en situation : Les agents d'IA en gestion de la chaîne d'approvisionnement peuvent optimiser l'approvisionnement et la distribution en fonction de multiples variables, telles que les coûts, les délais de livraison et les fluctuations de la demande. Un agent utilitaire peut évaluer les prix des fournisseurs, les prévisions de la demande en temps réel et les coûts de transport afin de déterminer la méthode la plus rentable pour honorer les commandes.

Agents d'apprentissage

Les agents apprenants améliorent continuellement leurs performances au fil du temps en tirant les leçons de leurs expériences passées. Ces agents s'appuient sur des techniques telles que l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage supervisé ou l'apprentissage non supervisé pour affiner leur prise de décision. Invite de l'IA (instructions, saisie de données ou configuration de l'environnement) aide à guider leur processus d'apprentissage.

Contrairement à d’autres agents d’IA qui fonctionnent sur la base de règles ou de modèles prédéfinis, les agents d’apprentissage s’adaptent en identifiant des modèles, en analysant les commentaires et en améliorant leurs stratégies.

Mise en situation : Un agent d'IA apprenant peut être utilisé pour la détection des fraudes. Il peut apprendre des tentatives de fraude passées et des habitudes de dépenses des clients. Lorsqu'il détecte des transactions suspectes (par exemple, un retrait important provenant d'un lieu inhabituel), il adapte progressivement ses modèles d'évaluation des risques afin de réduire les faux positifs.

Agents hiérarchiques

Les agents d'IA hiérarchiques sont structurés en couches, où la prise de décision de haut niveau guide les tâches de niveau inférieur. Ces agents décomposent les problèmes complexes en sous-tâches plus petites, permettant une prise de décision modulaire et évolutive.

En utilisant une approche hiérarchique, ces agents peuvent gérer les tâches plus efficacement, en veillant à ce que les actions les plus simples soient exécutées aux niveaux inférieurs tandis qu'une planification plus stratégique se déroule aux niveaux supérieurs.

Mise en situation : Les agents d'IA hiérarchiques peuvent être utilisés dans les systèmes RH pour analyser les CV, classer les candidats, planifier les entretiens et automatiser la documentation d'intégration. Un niveau d'IA gère la sélection des candidats, un autre gère la coordination des entretiens et un troisième assure le respect des politiques d'intégration.

Systèmes multi-agents

Les systèmes multi-agents impliquent la collaboration ou la compétition de plusieurs agents d'IA pour atteindre un objectif commun. Ces agents communiquent, se coordonnent et parfois négocient pour prendre des décisions collectives. Ils sont utilisés dans des environnements où plusieurs agents indépendants doivent interagir pour résoudre efficacement des problèmes complexes.

Mise en situation : Un système multi-agents pour entreprises peut évaluer en continu les risques dans différents services (finance, conformité, cybersécurité) et fournir des informations en temps réel. Une IA de gestion des risques d'entreprise composée de plusieurs agents peut surveiller différents facteurs de risque :

• Un agent d’IA recherche les irrégularités financières.
• Un autre agent surveille les mises à jour de conformité réglementaire.
• Un agent de cybersécurité détecte les menaces potentielles de sécurité.

Ces agents d’IA peuvent collaborer et alerter les décideurs sur les scénarios à haut risque, garantissant ainsi une gestion proactive des risques.

Applications concrètes des agents d'IA

Les agents d'IA peuvent transformer les secteurs d'activité en automatisant des flux de travail complexes, en améliorant la prise de décision et en permettant aux entreprises d'être plus efficaces. Examinons quelques cas d'utilisation concrets où les agents d'IA peuvent s'avérer utiles :

Service client : chatbots IA et assistants virtuels

Les assistants virtuels dotés d'IA améliorent le service client en traitant les demandes, en résolvant les problèmes et en transmettant les cas complexes si nécessaire. Contrairement aux chatbots classiques, ces agents apprennent en permanence des interactions pour améliorer leurs réponses.

Par exemple, un agent d’IA bancaire peut aider les clients à vérifier leurs soldes, à contester des transactions et même à fournir des conseils financiers personnalisés.

Santé : agents d'IA pour le diagnostic et la surveillance des patients

Les agents d’IA aident les prestataires de soins de santé en analysant les données des patients, en surveillant les signes vitaux et en aidant aux diagnostics.

Par exemple, les agents d’IA dans le domaine de la santé peuvent analyser les symptômes des patients, croiser les bases de données médicales et suggérer des diagnostics potentiels, aidant ainsi les médecins à prendre des décisions éclairées plus rapidement.

Finance : Trading algorithmique et détection des fraudes

Les institutions financières utilisent des agents d’IA pour l’analyse du marché en temps réel, l’exécution des transactions et la prévention de la fraude.

Un bon exemple est la façon dont les agents d’IA dans le trading peuvent évaluer les tendances du marché, exécuter des transactions sur la base d’analyses en temps réel et ajuster leurs stratégies de manière dynamique pour optimiser la rentabilité.

Fabrication : robotique et automatisation des processus

Les agents d’IA rationalisent les opérations de fabrication, optimisant les calendriers de production et garantissant le contrôle de la qualité.

Par exemple, les agents d’IA de la maintenance prédictive peuvent surveiller les capteurs des machines, détecter les pannes potentielles avant qu’elles ne surviennent et planifier automatiquement la maintenance préventive.

Marketing et ventes : personnalisation et service pilotés par l'IA

Les agents d’IA analysent les préférences et le comportement des clients pour fournir des recommandations personnalisées.

Par exemple, un agent d’IA en marketing par e-mail peut sélectionner le meilleur moment, le meilleur format et le meilleur message pour la sensibilisation des clients en fonction des données d’engagement.

Cybersécurité : détection des menaces et réponse automatisée

Les agents d’IA détectent les cybermenaces en temps réel et réagissent de manière autonome pour atténuer les risques.

Par exemple, un agent d’IA en cybersécurité peut surveiller le trafic réseau, identifier les activités suspectes et isoler automatiquement les appareils compromis pour éviter les violations.

Comment créer et former un agent IA

Il existe plusieurs approches pour créer un agent d'IA. Vous pouvez développer vos agents d'IA en interne via des plateformes basées sur du code ou low-code, sous-traiter le développement à des fournisseurs ou acheter des solutions pré-construites.

Achat d'agents d'IA pré-construits

La première approche pour créer des agents consiste à ne pas en créer du tout, mais à en acheter un. Cependant, l'inconvénient d'acheter un agent d'IA prêt à l'emploi est qu'il est entraîné sur des données génériques. Créer votre propre agent d'IA vous permet de l'entraîner sur les données de votre entreprise pour de meilleures performances.

Externalisation du développement de votre agent d'IA

Vous pouvez également confier le développement de vos agents d'IA à des fournisseurs tiers, mais cette approche comporte son lot de défis. Par exemple, vous devrez partager des données confidentielles et effectuer de nombreux échanges avant même d'avoir une chance de réussir.

Créez vos propres agents d'IA

Approche de codage

Si vous optez pour le développement en interne, vous devrez investir dans des dizaines de ressources (scientifiques des données, ingénieurs ML et développeurs de logiciels) possédant une expertise dans les frameworks ML tels que TensorFlow et PyTorch, les bibliothèques NLP telles que spaCy et NLTK, et les outils de déploiement tels que Kubernetes et Docker.

Utilisation d'une solution visuelle par glisser-déposer

La dernière et la meilleure approche consiste à utiliser une plateforme visuelle telle que AsteraGénérateur d'agents IA. Cette approche vous permet de créer des agents IA avec une expertise et des connaissances techniques limitées en IA, grâce à une interface glisser-déposer.

En savoir plus sur facteurs clés à garder à l'esprit lors de la création de vos agents d'IA.

Astera AI Agent Builder : votre IA, alimentée par vos données

Astera AI Agent Builder est le moyen le plus rapide de créer, tester et déployer des agents d'IA formés à partir de vos données. Astera, les utilisateurs techniques et non techniques peuvent déployer et gérer des agents d'IA sans avoir à écrire de code complexe.

Voici pourquoi Astera est votre meilleur choix si vous recherchez une plateforme visuelle pour créer des agents d'IA :

• Créez des agents IA à des vitesses supersoniques : Avec Astera, vous pouvez convertir des idées en agents d'IA en quelques heures. Avec un faible codage, il vous suffit de connaître vos données et vous êtes prêt !
• IA formée sur vos données : Connectez-vous au LLM de votre choix (OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama), entraînez-le sur vos données d'entreprise et préparez votre agent d'IA pour le déploiement (sur site, dans le cloud ou hybride !)
• Prêt pour l'entreprise dès le départ : Notre plateforme est conçue pour la flexibilité, la sécurité et l'évolutivité. Exécutez des agents dans votre environnement et gardez le contrôle total de vos données tout au long du processus.
• Création d'agents IA pour tous : Donnez du pouvoir à vos équipes et transformez vos experts métier et données en visionnaires de l'IA. Réduisez votre dépendance aux équipes techniques pour créer des agents d'IA à grande échelle pour pratiquement toutes les fonctions !
• Itérer et optimiser avec agilité : Créez, testez et optimisez plusieurs variantes dans un environnement simple de glisser-déposer. Affinez les invites d'IA, évaluez les performances et améliorez-les en continu sans avoir à repartir de zéro à chaque fois.

Prêt à voir l'avenir de Agents d'IA? Prenez contact avec nous pour en savoir plus.