Manuel des systèmes agentiques : avantages et cas d’utilisation
Les systèmes agentiques sont des réseaux d’intelligence artificielle (IA), capables d’effectuer des actions indépendantes pour atteindre des objectifs définis.
Ce qu’il faut savoir :
- Les systèmes d’IA agentique fonctionnent et s’adaptent de manière autonome, imitant la prise de décision humaine pour atteindre des objectifs spécifiques sans supervision humaine continue.
- Les systèmes agentiques remodèlent les opérations métier en automatisant des flux de travail complexes. Ils offrent une haute efficacité et une disponibilité 24 h/24 et 7 j/7 à grande échelle.
- La réussite de l’adoption nécessite l’établissement de règles de gouvernance claires et de lignes directrices éthiques pour répondre aux préoccupations concernant la partialité de l’IA, la confidentialité des données et la transparence.
- Automation Anywhere intègre des Agents IA dotés de solides capacités d’automatisation. La plateforme fournit des outils pour surveiller et affiner le comportement de l’IA à des fins de sécurité et d’usage responsable.
Que sont les systèmes agentiques ?
Caractérisés par leur autonomie, leurs compétences décisionnelles et leur capacité d’adaptation, les systèmes agentiques sont des réseaux d’Agents IA capables de raisonner à travers des scénarios complexes et d’ajuster leurs actions pour atteindre des objectifs spécifiques.
Ce comportement axé sur les objectifs est une caractéristique essentielle des systèmes agentiques. Conçus pour atteindre des résultats sans supervision humaine continue, ils fonctionnent de manière dynamique (en recueillant des données issues de diverses sources, en évaluant des actions potentielles et en exécutant des stratégies), imitant des processus de prise de décision semblables à ceux des humains afin de déterminer les étapes suivantes.
Bien que l’IA non agentique fonctionne de manière réactive dans un cadre défini, par exemple, pour identifier des objets dans des images, recommander des produits en fonction de l’historique de navigation, ou répondre à des invites vocales, les systèmes agentiques prennent des décisions et agissent sans directives explicites.
Ainsi, les systèmes agentiques sont davantage des collègues d’IA que des assistants ; ils sont des partenaires dans la réalisation de tâches et d’objectifs complexes. Ils ne se contentent pas d’obéir à des ordres, ils sont capables de s’orienter et de s’adapter à de nouvelles informations de leur propre chef, en utilisant des cadres de mémoire pour retenir et appliquer les connaissances acquises lors d’interactions antérieures.
L’Agent IA, une entité autonome chargée d’effectuer des tâches spécifiques, est une composante essentielle d’un système agentique.
Explorez le système sécurisé d’automatisation des processus agentiques.
Avantages et implications.
La mise en œuvre de systèmes d’IA agentique offre des avantages transformateurs dans les environnements d’entreprise. En associant autonomie, capacité d’adaptation et prise de décision en temps réel, les systèmes agentiques assurent l’automatisation de flux de travail et de processus complexes en plusieurs étapes, le tout avec une supervision minimale, offrant ainsi une efficacité et une évolutivité sans précédent.
Amélioration de l’efficacité opérationnelle et réduction de l’erreur humaine
Les systèmes agentiques sont conçus pour automatiser des flux de travail complexes et des tâches répétitives, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle et minimisant l’erreur humaine, une partie quasi inévitable de tout processus manuel.
Disponibilité 24 h/24 et 7 j/7 et évolutivité des Agents IA
L’une des caractéristiques remarquables des systèmes automatisés réside dans leur capacité à fonctionner 24 heures sur 24 sans contraintes de fatigue ou de temps d’arrêt. Cette disponibilité constante permet aux organisations de maintenir un service et une assistance continus.
Et avec les systèmes agentiques, les Agents IA peuvent évoluer en toute transparence pour traiter des volumes croissants de tâches ou d’interactions, offrant ainsi une capacité élastique, ce qui est particulièrement avantageux pendant les périodes d’activité intense.
Capacité à traiter et à agir sur de vastes quantités de données en temps réel
Grâce à leurs grands modèles de langage (LLM) sous-jacents, les systèmes agentiques excellent dans la collecte et l’analyse rapide de grandes quantités de données. Cette capacité aide à prendre des décisions éclairées basées sur des informations en temps réel.
Potentiel de solutions innovantes grâce à des informations propulsées par l’IA
L’intégration des systèmes agentiques peut conduire à l’élaboration de solutions innovantes fondées sur l’analyse de schémas et de tendances afin d’identifier les opportunités de nouveaux produits ou services.
Impact sur la dynamique de la main-d’œuvre
Les avantages de la mise en œuvre des systèmes agentiques sont considérables, mais la transition vers des opérations alimentées par l’IA nécessite d’adopter ces systèmes de manière réfléchie.
Bien que la mise en œuvre des systèmes agentiques offre de nombreuses possibilités, de l’assistance dans le triage des patients via l’analyse des dossiers électroniques de patients pour hiérarchiser les soins, à l’identification et la neutralisation des menaces de cybersécurité en temps réel, elle présente également des défis allant des préoccupations concernant la perte d’emploi à la confidentialité des données en passant par l’utilisation éthique de l’IA.
Il est essentiel d’aborder ces problèmes connus et émergents de manière proactive et d’instaurer une culture de la transparence et de l’inclusivité pour assurer la réussite de la mise en œuvre des opérations propulsées par l’IA.
Collaboration entre humains et IA
À mesure que les systèmes agentiques se répandent, la dynamique de la main-d’œuvre est susceptible de s’orienter vers des modèles de collaboration entre l’humain et l’agent. Plutôt que de considérer l’IA comme un substitut aux travailleurs humains, les organisations peuvent exploiter les forces des deux pour obtenir de meilleurs résultats.
L’IA agentique a le potentiel d’augmenter les capacités humaines en prenant en charge des tâches banales, permettant ainsi aux employés de s’engager dans un travail plus stratégique et impactant. Cette division du travail stimule aussi bien la satisfaction au travail que la productivité globale.
Par exemple, dans le service client, les Agents IA peuvent libérer les agents humains qui auront alors toute la latitude pour traiter des questions complexes qui nécessitent de l’empathie et de la nuance. L’IA agentique peut également élargir les possibilités des projets humains, en renforçant la recherche biomédicale par une réflexion originale et des stratégies non conventionnelles.
Nouveaux postes et nouvelles compétences
La prolifération de l’IA agentique conduira inévitablement à l’émergence de nouveaux postes et ensembles de compétences. Les postes tels que spécialistes de l’orchestration de l’IA, responsables de l’éthique des données et stratèges de l’automatisation sont appelés à devenir partie intégrante des organisations qui adoptent des technologies agentiques afin d’aligner les modèles d’IA sur des objectifs spécifiques, de maintenir des normes éthiques et d’intégrer l’IA aux systèmes existants.
Et plus généralement, les employés peuvent avoir besoin d’une formation pour acquérir des compétences en matière de gestion et de collaboration avec les systèmes agentiques, ainsi que d’analyse et d’interprétation des données.
Applications des systèmes agentiques.
Les systèmes agentiques sont de plus en plus adoptés dans divers secteurs, démontrant leur polyvalence et leur efficacité dans l’optimisation des flux de travail complexes et l’amélioration de l’efficacité opérationnelle. Les applications réelles des systèmes agentiques couvrent un large éventail de cas d’utilisation, démontrant la façon dont ils répondent à des défis spécifiques dans différents secteurs.
Services financiers
- Stratégies de trading automatisées : les systèmes agentiques peuvent analyser les tendances du marché et exécuter des transactions à grande vitesse, optimisant ainsi les portefeuilles d’investissement. Par exemple, les fonds spéculatifs utilisent des stratégies de trading algorithmique qui s’appuient sur l’IA pour prendre, en une fraction de seconde, des décisions basées sur des données de marché en temps réel, ce qui permet de dégager des marges bénéficiaires importantes.
- Détection et endiguement de la fraude : les Agents IA analysent les schémas de transaction afin d’identifier les anomalies susceptibles d’indiquer des activités frauduleuses, telles que des comportements de dépense inhabituels, déclenchant ainsi des procédures d’intervention rapide.
- Conseils financiers personnalisés : les systèmes agentiques peuvent fournir des recommandations financières personnalisées sur la base des profils individuels des clients, de leurs objectifs d’investissement et de leur tolérance au risque. Les bien nommés robo-conseillers peuvent configurer et rééquilibrer les portefeuilles des utilisateurs en fonction de stratégies d’investissement personnalisées, sans qu’il soit nécessaire de faire appel à des conseillers financiers humains.
Soins de santé
- Tri des patients : les systèmes propulsés par l’IA peuvent évaluer les symptômes des patients et hiérarchiser les soins en fonction de l’urgence. Par exemple, les systèmes agentiques intégrés aux plateformes de soins de santé peuvent effectuer des évaluations initiales via des chatbots, orientant les patients vers les établissements de soins appropriés.
- Planification des traitements : les systèmes agentiques analysent les données des patients et leurs antécédents médicaux pour suggérer des plans de traitement optimaux. IBM Watson Health en est un exemple. Ils utilisent des systèmes d’IA agentique pour aider les oncologues à élaborer des stratégies de traitement du cancer personnalisées.
- Découverte de médicaments : les systèmes agentiques accélèrent le processus de découverte de médicaments en analysant les données biologiques et en prédisant les composés les plus efficaces. Des entreprises telles que Merck ont considérablement accéléré leurs processus de conformité, réduisant les obstacles à la mise sur le marché de nouveaux médicaments tout en économisant 150 000 heures par an.
Fabrication
- Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : dans le cadre d’un système agentique, les Agents IA peuvent prévoir la demande et ajuster les niveaux de stock, minimisant ainsi les excédents et réduisant les coûts. Par exemple, des entreprises comme Unilever et Siemens utilisent l’IA pour prévoir les perturbations de la chaîne d’approvisionnement et optimiser la logistique, améliorant ainsi l’efficacité des opérations.
- Maintenance prédictive : en surveillant la performance des équipements et en analysant les données historiques, les systèmes agentiques peuvent prédire quand les machines sont susceptibles de tomber en panne, permettant ainsi une maintenance en temps opportun.
- Contrôle de la qualité : les systèmes d’IA agentique peuvent analyser les processus de production en temps réel pour détecter les défauts et garantir la qualité des produits. Par exemple, les données en temps réel fournies par les systèmes de vision par ordinateur pour inspecter les produits sur les chaînes de montage peuvent alimenter les systèmes agentiques afin de lancer des actions correctives immédiates et d’améliorer la qualité globale.
Service client
- Chatbots avancés : les chatbots propulsés par un Agent IA peuvent traiter de manière autonome les demandes des clients et fournir des réponses instantanées pour améliorer l’efficacité du service. En outre, l’automatisation conversationnelle offre un accès instantané à des Agents IA d’action.
- Assistance personnalisée : les systèmes agentiques analysent les données des clients pour offrir des solutions d’assistance sur mesure. Par exemple, TaskUs a réalisé des gains d’efficacité et de productivité grâce à l’assistance alimentée par l’IA pour les agents de première ligne, améliorant le TMT de 105 % par rapport à l’objectif.
- Résolution de problèmes : l’automatisation agentique associée aux Agents IA peut catégoriser et hiérarchiser les demandes d’assistance, garantissant un traitement immédiat des problèmes urgents.
Marketing
- Optimisation des campagnes : un système d’IA agentique peut analyser le comportement des acheteurs et les métriques d’engagement pour affiner les campagnes marketing en temps réel. Il peut générer des campagnes d’e-mail personnalisées ou optimiser les placements publicitaires en temps réel, garantissant que les efforts marketing s’alignent sur les objectifs et améliorent l’engagement.
- Création de contenu : les outils alimentés par des Agents IA peuvent générer et déployer du contenu marketing en se basant sur l’analyse des données du marché afin d’identifier les tendances émergentes et le sentiment des consommateurs.
Optimisation des flux de travail complexes
Les avantages associés à la mise en œuvre de systèmes agentiques découlent principalement de leur capacité à optimiser des flux de travail complexes grâce à une automatisation avancée, un traitement des données en temps réel et une prise de décision intelligente.
En s’appuyant sur des algorithmes d’apprentissage machine et des informations propulsées par l’IA, les systèmes agentiques peuvent analyser des données, identifier des schémas et prendre des décisions éclairées, ce qui leur permet d’automatiser les tâches répétitives, de traiter les exceptions sans intervention humaine et de coordonner plusieurs systèmes ou fonctions de manière transparente.
Par conséquent, les organisations constatent une augmentation de leur efficacité opérationnelle, une réduction de l’erreur humaine et une amélioration de la réactivité, même dans des conditions changeantes, ce qui se traduit en fin de compte par des économies significatives et une amélioration de la productivité.
Automatisation des processus de prise de décision
Dans des scénarios contenant plusieurs variables, les systèmes agentiques peuvent analyser les données et prendre des décisions éclairées de manière autonome. Par exemple, dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, l’IA peut ajuster dynamiquement les commandes en fonction des niveaux de stock en temps réel et des prévisions de ventes, améliorant ainsi la réactivité.
Gestion des exceptions et des cas particuliers
Les systèmes agentiques peuvent gérer des situations inattendues sans intervention humaine. Par exemple, dans le secteur financier, les algorithmes d’IA peuvent identifier et résoudre les écarts dans les données de transaction, garantissant ainsi précision et conformité.
Coordination de plusieurs systèmes
Les systèmes agentiques facilitent l’intégration transparente de diverses fonctions et divers outils pour mener à bien des processus de bout en bout. Par exemple, dans le secteur de la fabrication, l’IA peut synchroniser les plannings de production avec la logistique de la chaîne d’approvisionnement, optimisant ainsi l’efficacité globale et réduisant les coûts.
Automatisation du travail de connaissance sophistiqué
Le rôle des systèmes agentiques dans l’automatisation du travail de connaissance est sur le point de considérablement s’étendre, en s’appuyant sur les applications existantes dans les domaines des affaires, de la recherche et des sciences.
L’application d’algorithmes avancés et du traitement du langage naturel permet aux systèmes agentiques de rationaliser les tâches complexes, mais aussi d’améliorer la prise de décision, en donnant aux professionnels les moyens de réduire le temps consacré aux analyses de routine et de se concentrer sur des initiatives plus stratégiques.
La capacité de ces systèmes à traiter d’énormes quantités d’informations et à en tirer des conclusions exploitables est déjà en train de remodeler des secteurs tels que le droit, les soins de santé et la technologie.
- Par exemple, les systèmes agentiques automatisent la recherche juridique et l’analyse des contrats. Les systèmes d’IA analysent les documents juridiques et la jurisprudence, accélérant ainsi le processus de recherche.
- Dans les domaines de recherche, les systèmes agentiques soutiennent l’analyse de la littérature et la formulation d’hypothèses. Les systèmes agentiques peuvent passer au crible l’immense corpus de publications scientifiques pour identifier les études pertinentes, découvrir les liens entre elles et générer des hypothèses pour les chercheurs.
- Dans le cadre de la planification stratégique des entreprises et la prévision, tous secteurs confondus, les systèmes agentiques peuvent analyser les tendances du marché et les données internes pour générer des prévisions et des recommandations stratégiques.
- L’application des systèmes agentiques dans le développement et le débogage de logiciels aide les développeurs en trouvant automatiquement des bugs et en suggérant des améliorations de code, ce qui renforce la qualité et la rapidité du développement, tout en stimulant la productivité des développeurs.
L’architecture des systèmes agentiques.
Les systèmes agentiques reposent sur des composantes interconnectées qui leur permettent de fonctionner de manière autonome, de s’adapter à leurs environnements et d’atteindre leurs objectifs. À la base, ils s’appuient sur des invites, une mémoire et des outils, chacun jouant un rôle fonctionnel essentiel.
Chaque composante du cadre opérationnel fait partie intégrante de la fonctionnalité du système, lui permettant de traiter des informations, d’exécuter des tâches et d’apprendre de manière dynamique sur la base de ses expériences. Comprendre ces éléments permet de se faire une idée de la manière dont les systèmes agentiques exécutent des flux de travail complexes et apportent de la valeur.
Principales composantes des systèmes agentiques
Invites
Les invites sont les intrants initiaux qui guident le comportement du système, allant de simples instructions à des directives détaillées. Elles façonnent le raisonnement et les actions du système. Par exemple, dans le secteur des soins de santé, une invite peut demander au système de hiérarchiser le triage des patients sur la base de données en temps réel.
Mémoire
La mémoire permet aux systèmes de conserver et d’utiliser des informations provenant d’interactions passées. Cela leur permet d’apprendre, de s’adapter et d’affiner leurs résultats au fil du temps. Dans le cadre de l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, la mémoire aide à reconnaître les schémas de fluctuation de la demande, ce qui permet d’améliorer les prévisions et l’affectation des ressources.
Outils
Les outils étendent les capacités en intégrant des ressources externes telles que des API, des ensembles de données ou des algorithmes spécialisés. Ces outils permettent aux systèmes agentiques d’effectuer des opérations en plusieurs étapes, de l’analyse de données à l’automatisation. Dans le domaine de la cybersécurité, les outils peuvent inclure des algorithmes de détection de menaces qui travaillent avec le moteur de raisonnement du système pour identifier les risques en temps réel.
Types d’Agents IA dans les systèmes agentiques
Les systèmes agentiques comprennent des réseaux de différents types d’Agents IA, chacun étant conçu pour des tâches spécifiques. À un niveau élevé, les Agents IA se répartissent en trois catégories :
- 1. Les agents réactifs, qui se concentrent sur les réponses immédiates. Ils s’avèrent idéaux pour les applications en temps réel comme les chatbots.
- 2. Les agents délibératifs, qui mettent l’accent sur la planification à long terme. Ils conviennent à la prise de décision complexe comme la modélisation financière.
- 3. Les agents hybrides, qui associent les deux approches. Ils offrent capacité d’adaptation et précision.
Étapes opérationnelles dans les systèmes agentiques
Les systèmes agentiques fonctionnent à travers une série structurée d’étapes, itérant selon les besoins en fonction des retours d’information ou des changements de l’environnement.
- Étape 1 : perception → Collecte d’intrants à partir de sources de données pour comprendre l’environnement.
- Étape 2 : raisonnement → Traitement des intrants en utilisant des algorithmes avancés pour tirer des conclusions ou identifier des solutions.
- Étape 3 : planification → Formulation de stratégies pour atteindre des objectifs, en décomposant les flux de travail en étapes gérables.
- Étape 4 : exécution → Réalisation d’actions planifiées, en utilisant des outils et une mémoire pour fournir des résultats précis.
- Étape 5 : apprentissage → Évaluation des performances et intégration des retours d’information pour améliorer les opérations futures et renforcer la capacité d’adaptation.
Étape 1 : perception
La première étape est la perception. Elle consiste à recueillir des intrants à partir de sources de données afin de comprendre l’environnement. Il peut s’agir de données en temps réel provenant de capteurs, d’interactions avec les utilisateurs, de bases de données et d’API externes.
Par exemple, dans un système de trading financier, la perception peut impliquer la collecte de données de marché, d’articles de presse et de sentiments sur les réseaux sociaux pour évaluer les conditions du marché. L’efficacité de cette étape a un impact direct sur la capacité du système à répondre avec précision aux changements dans son environnement, car elle jette les bases d’une prise de décision éclairée.
Étape 2 : raisonnement
Une fois que le système agentique a recueilli les intrants pertinents, il passe au raisonnement. Dans cette phase, des algorithmes avancés, tels que des modèles d’apprentissage machine et des analyses statistiques, traitent les données collectées pour tirer des conclusions ou identifier des solutions potentielles.
Dans le domaine des soins de santé, un système d’IA peut analyser les symptômes des patients et les données historiques pour diagnostiquer une pathologie. L’étape de raisonnement synthétise des renseignements pertinents et en tire des informations précises pour guider les actions ultérieures.
Étape 3 : planification
Après avoir tiré les informations issues du raisonnement, le système agentique entre dans la phase de planification. Cette phase est celle de la formulation des stratégies pour atteindre des objectifs spécifiques en décomposant les flux de travail en étapes gérables. Il peut s’agir de créer une séquence d’actions ou de déterminer l’affectation des ressources.
Par exemple, dans le cadre de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, un système agentique peut élaborer un plan pour optimiser les niveaux de stock en fonction de la demande prévue et des délais de livraison des fournisseurs. Une planification efficace permet au système d’exécuter des tâches de manière efficiente et d’aligner ses actions sur des objectifs globaux.
Étape 4 : exécution
L’étape d’exécution consiste à réaliser les actions planifiées en utilisant les outils et la mémoire dont dispose le système agentique. Il peut s’agir d’interagir avec d’autres applications logicielles, d’envoyer des commandes à des machines ou de fournir des résultats aux utilisateurs.
Dans le domaine du service client, un chatbot peut exécuter un plan en extrayant des informations pertinentes depuis une base de données et en fournissant des réponses personnalisées aux demandes des utilisateurs. La phase d’exécution traduit les plans en résultats tangibles, et son succès dépend de la précision et de la fiabilité des étapes précédentes.
Étape 5 : apprentissage
La dernière étape du cycle opérationnel des systèmes agentiques s’articule autour de l’apprentissage. Il s’agit d’évaluer les performances et d’intégrer les retours d’information afin d’améliorer les opérations futures. L’analyse des résultats et l’identification des domaines à améliorer alimentent la capacité du système à adapter les processus afin de rester efficace et pertinent dans des environnements dynamiques.
Par exemple, un outil de marketing alimenté par l’IA pourrait évaluer l’efficacité d’une campagne en analysant les métriques d’engagement et en ajustant les stratégies en conséquence.
Mise en œuvre des systèmes agentiques.
L’adoption de systèmes agentiques nécessite une approche réfléchie qui tient compte de l’état de préparation de l’organisation, de l’infrastructure de données, de la collaboration interfonctionnelle et de l’alignement stratégique sur des initiatives numériques plus larges.
Évaluer l’état de préparation de l’organisation et identifier des cas d’utilisation appropriés
Pour commencer à utiliser les systèmes agentiques, il est nécessaire d’évaluer le paysage technologique actuel, la culture de l’organisation et les ressources disponibles.
Tout d’abord, il convient d’évaluer l’état de préparation de l’organisation par rapport aux exigences techniques, notamment les capacités d’automatisation et d’IA ainsi que l’infrastructure de données.
L’importance de l’infrastructure et de la qualité des données pour les systèmes agentiques n’est jamais surestimée. Une solide infrastructure de données est essentielle ; la garantie de données de haute qualité et l’intégration à des sources en temps réel sont nécessaires pour que les systèmes agentiques fonctionnent rapidement et avec précision.
- Collecte et stockage des données : il est essentiel de mettre en place des mécanismes fiables de collecte et de stockage des données. Il peut s’agir d’intégrer des bases de données existantes, de mettre en place des lacs de données ou d’utiliser des solutions de stockage dans le cloud pour faciliter l’accès aux informations pertinentes. Il convient d’optimiser les pipelines de données pour les intrants structurés et non structurés.
- Gestion de la qualité des données : il est primordial d’assurer l’exactitude, la cohérence et l’exhaustivité des données. Les organisations devraient mettre en œuvre des pratiques de gouvernance des données pour maintenir une haute qualité des données, y compris des audits réguliers, des processus de validation et des techniques de nettoyage des données. Des données de haute qualité permettent aux systèmes agentiques de prendre des décisions éclairées et de produire des résultats fiables.
- Sécurité et confidentialité des données : les organisations doivent également se préoccuper de la sécurité et de la confidentialité des données, en particulier lorsqu’elles traitent des informations sensibles. La mise en œuvre de solides mesures de sécurité et protocoles de conformité contribue à protéger l’intégrité des données et à instaurer la confiance.
Dans un deuxième temps, d’un point de vue stratégique, il convient de déterminer si les objectifs et buts des systèmes agentiques sont clairement définis.
Qu’il s’agisse d’optimiser les opérations ou d’automatiser les flux de travail, des objectifs clairs guident à la fois la conception et le déploiement et fixent le cap pour aligner les systèmes agentiques ainsi que pour évaluer les résultats.
Voici les étapes essentielles pour commencer la mise en œuvre des systèmes agentiques :
- Effectuer une évaluation de l’état de préparation : les organisations devraient évaluer les capacités existantes, y compris l’infrastructure technologique, les compétences de la main-d’œuvre et le soutien des dirigeants. Cette évaluation permet d’identifier les lacunes et les domaines d’amélioration susceptibles d’affecter la réussite de la mise en œuvre des systèmes agentiques.
- Identifier les cas d’utilisation : les organisations devraient explorer les cas d’utilisation potentiels pour lesquels les systèmes agentiques peuvent ajouter une valeur significative. Cela implique d’analyser les processus métier pour identifier les tâches répétitives, les flux de travail complexes ou les domaines qui nécessitent une amélioration de la prise de décision. L’implication de parties prenantes issues de différents services peut aider à mieux comprendre les défis opérationnels spécifiques et les possibilités d’intégration de l’IA.
- Hiérarchiser les cas d’utilisation : après avoir identifié des cas d’utilisation potentiels, les organisations devraient les hiérarchiser en fonction de facteurs tels que la faisabilité, l’impact et l’alignement sur les objectifs stratégiques. Se concentrer sur des domaines à fort impact offrant des résultats réalisables peut contribuer à créer une dynamique d’adoption de l’IA.
Leadership et collaboration interfonctionnelle
Les systèmes agentiques fonctionnent à l’intersection de la technologie, de la stratégie commerciale et de la supervision humaine. Cela signifie que la réussite de la mise en œuvre nécessite une collaboration entre les services tels que l’informatique, les opérations, les responsables de l’automatisation et, si nécessaire aux fins du développement spécialisé et de l’affinement des modèles, les scientifiques de données.
- Les équipes informatiques jouent un rôle central dans la mise en place et la gestion de l’infrastructure nécessaire, l’intégration des technologies d’IA, et l’assurance de la sécurité des systèmes.
- D’un point de vue stratégique, l’implication des unités opérationnelles garantit que les solutions agentiques s’alignent sur les besoins et les objectifs opérationnels.
- Les équipes opérationnelles doivent adapter les flux de travail afin d’intégrer les résultats du système et de réorganiser le travail de sorte à assurer une collaboration fluide entre l’homme et la machine.
Et sur le plan stratégique, l’implication des dirigeants peut faire ou défaire le succès des initiatives d’IA. En soutenant des initiatives qui privilégient la capacité d’adaptation et l’innovation, les dirigeants peuvent créer une culture favorable à l’IA agentique. Cela implique souvent le renouvellement des compétences des employés afin de leur permettre de travailler avec ces systèmes.
Importance d’une stratégie globale en matière d’IA
Les systèmes agentiques doivent être considérés comme faisant partie intégrante d’une stratégie numérique plus vaste visant à améliorer l’efficacité globale de l’organisation. En alignant les initiatives d’IA sur les objectifs de transformation numérique, les organisations peuvent s’assurer que les systèmes agentiques contribuent à l’amélioration des processus et des résultats.
Outre l’alignement sur les objectifs de transformation, la mise en place de structures de gouvernance lors de la mise en œuvre de l’IA est essentielle à une stratégie d’IA durable. La gouvernance et des lignes directrices éthiques garantissent la responsabilité et la transparence.
Les organisations devraient élaborer des lignes directrices éthiques qui dictent la façon dont les technologies d’IA sont utilisées, en tenant compte des préoccupations liées à la partialité, à la confidentialité des données et à la conformité.
La mise en œuvre de ces lignes directrices nécessite un solide cadre de gouvernance de l’IA. Les systèmes agentiques nécessitent une supervision humaine pour garantir une prise de décision éthique et le respect des réglementations. En ce sens, il convient de :
- Établir des protocoles clairs pour l’utilisation des données, la transparence algorithmique et l’atténuation de la partialité.
- Auditer régulièrement les ensembles de données pour traiter les éventuelles partialités.
- Mettre en œuvre des mécanismes d’intervention humaine dans les scénarios à forts enjeux pour s’assurer que les décisions sont conformes aux normes éthiques.
La confidentialité des données est également essentielle. Les systèmes agentiques traitent souvent des informations sensibles ; il est donc impératif de respecter les réglementations en matière de protection des données pour préserver l’intégrité de l’organisation et la confiance des utilisateurs.
L’intégration de l’IA agentique dans les opérations existantes peut également nécessiter des stratégies de gestion du changement pour favoriser l’adoption et l’utilisation efficace par les employés. Il peut s’agir de programmes de formation, de plans de communication et d’un soutien continu pour aider les employés à s’adapter aux nouveaux outils et processus.
Défis et considérations.
Pour assurer un déploiement responsable des systèmes d’IA agentique, les organisations doivent répondre à des préoccupations éthiques, techniques et réglementaires, à commencer par l’équilibre entre l’autonomie et la supervision/le contrôle humain.
Bien que les systèmes agentiques excellent dans la prise de décision et l’automatisation, une autonomie non contrôlée peut avoir des conséquences inattendues. Il convient donc d’atténuer les risques en mettant en œuvre des cadres de gouvernance définissant des limites claires pour le comportement de l’IA et de prévoir une intervention humaine pour les décisions qui reposent sur un jugement éthique.
Aborder la question de la partialité et de l’équité de l’IA
La partialité de l’IA est une préoccupation importante, car les systèmes agentiques s’appuient sur de grands ensembles de données qui peuvent présenter des partialités sous-jacentes susceptibles de conduire à des résultats injustes ou discriminatoires.
L’un des moyens les plus efficaces de lutter contre la partialité dans les systèmes d’IA consiste à s’assurer que les ensembles de données utilisés pour l’entraînement sont diversifiés et représentatifs des populations. Une fois en service, il convient d’utiliser des algorithmes conçus pour détecter et atténuer la partialité et affiner les modèles d’IA sur la base des résultats de la détection de la partialité.
En plus d’auditer régulièrement le comportement de l’IA pour s’assurer qu’il est équitable et responsable, il convient de recourir à la supervision humaine de sorte que des experts en la matière évaluent les résultats de l’IA, en particulier lorsqu’il s’agit de décisions à forts enjeux.
Et pour l’ensemble des employés, il convient d’encourager une culture dans laquelle les membres de l’équipe se sentent responsables des implications éthiques des systèmes d’IA. Fournir une formation sur la partialité et l’équité est un moyen d’aider les employés à surveiller activement ces questions et à les traiter.
Confidentialité et sécurité des données
Le traitement des données sensibles soulève des préoccupations en matière de confidentialité et de cybersécurité. Un accès non autorisé pourrait exposer des informations confidentielles, tandis que des API non sécurisées pourraient devenir des points d’entrée pour des attaques.
Pour remédier aux vulnérabilités, il convient d’adopter un chiffrement avancé, en mettant en œuvre des contrôles d’accès stricts et en mettant à jour les protocoles de cybersécurité. En outre, le respect des réglementations en matière de protection des données est essentiel pour maintenir la confiance des utilisateurs et éviter les problèmes juridiques.
Naviguer dans la conformité réglementaire
Le paysage réglementaire de l’IA évolue, et de nouvelles directives régissant son déploiement sont en cours d’élaboration dans de nombreuses juridictions. Les systèmes agentiques peuvent fonctionner dans des domaines dans lesquels les réglementations ne sont pas entièrement établies.
Pour garder une longueur d’avance sur les changements réglementaires, il est intéressant de participer à des initiatives sectorielles et de collaborer avec les décideurs politiques. Une conformité proactive minimise les risques juridiques et positionne les entreprises en tant que leaders de l’innovation responsable en matière d’IA.
Gouvernance éthique et transparence
La transparence est au cœur du déploiement éthique de l’IA. Les utilisateurs doivent comprendre la façon dont les systèmes agentiques prennent leurs décisions, en particulier dans les applications qui interagissent directement avec les utilisateurs finaux.
L’investissement dans des techniques d’IA explicable permet de rendre la prise de décision plus transparente. Une documentation claire et une communication avec les parties prenantes garantissent que les initiatives en matière d’IA sont conformes aux valeurs de l’organisation et aux attentes de la société.
Le rôle des plateformes d’automatisation dans les systèmes agentiques.
Les plateformes d’automatisation fournissent l’infrastructure et les outils pour transformer les capacités de l’IA en applications pratiques. Elles fournissent le cadre nécessaire à la conception, au déploiement et à la gestion efficace des Agents IA à grande échelle, en offrant un environnement centralisé dans lequel les organisations peuvent construire, surveiller et optimiser les systèmes agentiques.
Les plateformes d’automatisation modernes sont pré-équipées de fonctionnalités qui simplifient le développement et le déploiement de l’IA agentique, et notamment :
- Environnements de développement à faible code. Les environnements de développement à faible code ou sans code permettent aux utilisateurs de créer et de personnaliser des Agents IA sans avoir besoin d’une expertise technique approfondie. Cette démocratisation du développement permet aux utilisateurs métier de contribuer aux initiatives d’IA et accélère considérablement le processus de création de solutions agentiques pour des applications spécifiques à l’entreprise.
- Connecteurs et API intégrés. Les capacités d’intégration sont le tissu conjonctif des systèmes agentiques, reliant les composantes en écosystèmes cohérents. Les plateformes d’automatisation incluent généralement un large éventail de connecteurs et d’API intégrés pour une intégration transparente avec les outils et applications existants dans l’entreprise.
- Fonctionnalités de gouvernance et de sécurité solides. Avec l’accent croissant sur l’utilisation responsable de l’IA et la conformité réglementaire, les plateformes d’automatisation modernes accordent la priorité à la gouvernance et à la sécurité. Elles fournissent des mécanismes de surveillance du comportement de l’IA, d’audit, d’affinage des résultats de l’IA et de maintien de la conformité avec les réglementations en matière de protection des données.
Les capacités d’intégration étant essentielles (pensez à un flux de travail agentique dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement qui relie l’analyse prédictive aux bases de données des stocks et logiciels de logistique), le fait que les plateformes d’automatisation permettent aux Agents IA d’interagir de manière transparente et sécurisée entre les systèmes et les sources de données les rend indispensables pour toute application de systèmes agentiques dans l’entreprise.
Construire le pont entre la RPA et l’automatisation agentique
Les plateformes d’automatisation sont essentielles pour passer de l’automatisation des processus par la robotique (RPA) traditionnelle et autonome à l’automatisation agentique. Les plateformes qui associent la fiabilité des capacités de RPA pour l’exécution des tâches à la flexibilité et l’autonomie des technologies d’IA agentiques alimentent des flux de travail considérablement plus intelligents et adaptables.
L’intégration d’outils de RPA et d’automatisation cognitive à l’IA agentique permet aux organisations d’automatiser de bout en bout des processus métier complexes qui étaient auparavant trop imprévisibles pour être des candidats à l’automatisation traditionnelle.
Fournir un environnement unifié pour les technologies d’IA
Une plateforme centralisée pour gérer et coordonner plusieurs Agents IA qui opèrent dans différentes fonctions métier est essentielle pour maximiser le potentiel des systèmes agentiques. C’est elle qui permet de connecter différentes technologies d’IA tout en maintenant la cohérence et le contrôle.
Les plateformes d’automatisation servent d’environnement unifié pour intégrer différents modèles et outils d’IA afin de créer de puissants systèmes agentiques, comblant ainsi le fossé entre les capacités de l’IA et les applications du monde réel.
Se tourner vers l’avenir avec Automation Anywhere.
Le potentiel transformateur des systèmes d’IA agentique redéfinit la manière dont le travail est effectué. Les organisations peuvent désormais automatiser de manière flexible des flux de travail complexes grâce à des Agents IA et accélérer les décisions fondées sur les données.
Automation Anywhere est à la tête de cette évolution, permettant aux organisations de tirer parti de l’automatisation des processus agentiques pour atteindre une efficacité, une capacité d’adaptation, une réactivité et une innovation inégalées.
Grâce au système d’automatisation des processus agentiques, les organisations peuvent déployer des Agents IA dotés de solides capacités d’automatisation et intégrer plusieurs modèles d’IA provenant des principaux fournisseurs de services cloud pour assurer des flux de travail agentiques optimaux.
En rendant l’automatisation agentique accessible aux développeurs de tous niveaux, AI Agent Studio à faible code démocratise la création d’Agents IA tout en fournissant un cadre complet pour construire des agents capables de gérer des processus complexes et multi-étapes, impliquant diverses sources de données.
La plateforme d’Automation Anywhere met l’accent sur la sécurité, la gouvernance et l’utilisation responsable de l’IA, fournissant aux organisations les moyens de mettre en œuvre des solutions d’IA qui respectent les normes éthiques et réglementaires. Les outils intégrés de surveillance, d’audit et d’affinage des modèles d’IA assurent une gouvernance rigoureuse, atténuent les risques et établissent la confiance dans la prise de décision par l’IA.
Prêt à libérer tout le potentiel de l’IA agentique et à susciter un changement significatif ? Demandez une démo dès aujourd’hui.
