L’IA agentique (parfois appelée systèmes d’IA multi-agents) est sur le point de révolutionner les opérations commerciales. Joe Dunleavy, vice-président directeur mondial et responsable d’AI Pod chez Endava, explique comment cette technologie passionnante ouvrira la voie à une utilisation plus transparente, vérifiable et durable de l’IA et comment son impact transformera les entreprises à grande échelle.
Jusqu’à présent, les humains devaient s’asseoir aux commandes lorsqu’il s’agissait de fournir des instructions détaillées à la technologie de l’IA. Cela garantissait que l’IA était non seulement sur la bonne voie en termes de résultats, mais contribuait également à atténuer les risques potentiels tels que les hallucinations, la désinformation ou les préjugés. De plus, les organisations qui déploient l’IA se contentent souvent d’augmenter l’efficacité de tâches uniques tout en gagnant de la valeur à court terme, plutôt que de cibler une automatisation autonome à grande échelle.
Cependant, les systèmes d’IA sont désormais capables de gérer des processus métier, des prises de décision et des transformations de données plus ambitieux. Agent AI est sur le point de révolutionner la manière dont les organisations de divers secteurs peuvent tirer parti de cette technologie à leur avantage. Avec l’aide de l’IA agentique, ils seront bientôt en mesure d’automatiser les processus de manière entièrement nouvelle, plus efficace et autonome, leur permettant ainsi de résoudre des problèmes commerciaux complexes à grande échelle et plus rapidement. Mais comment y parvenir de la manière la plus efficace, la plus sûre et la plus conforme possible ?
Vice-président mondial et responsable du module AI chez Endava.
Trois étapes de transformation de l’IA
Pour atteindre ce niveau de performance, d’automatisation et d’autonomie, l’IA a besoin de bases solides. Le changement se déroule en trois étapes. La première phase se concentre sur l’amélioration du travail quotidien en aidant à des tâches telles que la synthèse de documents ou la préparation d’actifs tels que des présentations, conduisant à des résultats plus rapides, plus rentables et plus précis. Dans l’étape suivante, les processus d’automatisation seront davantage intégrés aux objectifs commerciaux. À ce stade, l’IA assume davantage de responsabilités dans la séquence de tâches, travaillant aux côtés des personnes plutôt que de simplement suivre les ordres individuels. L’IA évolue ainsi d’un outil à un partenaire de confiance.
Dans la troisième étape, la technologie atteint un niveau d’autonomie encore plus élevé. À ce stade, l’IA n’est plus « simplement » un coéquipier qui collecte, résume et analyse des informations. Il joue plutôt un rôle consultatif, plus « actif ». Ceci est rendu possible par des agents agissant de manière autonome (Agent AI) basés sur l’IA qui peuvent fonctionner sans intervention humaine directe dans n’importe quel environnement, y compris divers grands modèles de langage (LLM) et plates-formes cloud. Contrairement aux modèles d’IA traditionnels, qui sont spécifiquement programmés pour des processus uniques, les approches d’IA agentique peuvent gérer des tâches beaucoup plus complexes.
Dans une équipe d’agents autonomes (système multi-agents), chaque agent se voit attribuer un rôle individuel et reçoit les connaissances nécessaires. Ces agents peuvent communiquer et interagir entre eux ainsi qu’avec leur environnement, réagir aux changements et contextualiser leurs actions pour prendre des décisions holistiques et obtenir le meilleur résultat possible. Tout cela fonctionne avec un minimum de surveillance humaine, sans qu’il soit nécessaire de fournir manuellement une contribution à chaque étape du processus.
Bien que la technologie de l’IA agentique en soit encore à ses débuts, ces systèmes peuvent exécuter des flux de travail en toute sécurité avec un minimum de supervision. Alors que les agents autonomes effectuent automatiquement des tâches chronophages, banales et répétitives, ils peuvent accélérer la quantité de travail effectué dans un laps de temps spécifique, ce qui peut être appliqué dans l’ensemble d’une entreprise pour accroître l’efficacité à grande échelle. Cela libère les employés qui peuvent à leur tour se concentrer sur des défis stratégiques et créatifs plus complexes. Cette approche nourrit le potentiel de chaque employé, augmente la satisfaction professionnelle des employés et améliore la croissance et la valeur de l’entreprise.
Bénéficier d’agents autonomes – mais pas sans transparence
Des agents autonomes peuvent être mis en œuvre pour gérer des flux de travail complexes et nuancés dans n’importe quel secteur imaginable. Cependant, les systèmes d’IA sont généralement construits sous la forme de boîtes noires, dont les fonctions et les processus ne sont ni visibles ni compréhensibles pour leurs utilisateurs. En conséquence, les secteurs étroitement réglementés tels que les soins de santé, les services financiers, les assurances et l’énergie – où des règles strictes régissent la collecte, le traitement et le stockage de données sensibles – sont souvent réticents à mettre en œuvre la technologie dans leurs opérations commerciales quotidiennes. En effet, ils doivent respecter des exigences spécifiques lors de la collecte, du traitement, de l’utilisation et du stockage des données (sensibles). Tout comme il est important non seulement de trouver la bonne réponse, mais aussi de démontrer les mesures prises dans des domaines tels que le droit ou la comptabilité, ces secteurs doivent être en mesure de montrer clairement comment l’IA fonctionne pour obtenir des résultats.
La solution à ce défi est une approche axée sur les données. Pour que ces industries utilisent l’IA en leur faveur et optimisent leurs processus, elles doivent être capables d’ouvrir la boîte noire et d’en révéler le contenu de manière transparente et vérifiable. Un système multi-agents autonome qui décrit comment les agents d’IA ingèrent et transforment les données est idéal pour relever ce défi, car chaque fois qu’un agent agit sur les données, les informations sur le fonctionnement du système changent. Capture les informations pertinentes, créant ainsi une ligne de vision et de compréhension claire. . L’agent qui prend la décision comme test d’audit. Cette répartition permet aux données et aux processus d’être visibles et compréhensibles, et les problèmes courants liés à l’IA, comme les hallucinations de l’IA, peuvent être efficacement surmontés.
Avec l’aide de l’IA agentique, les entreprises peuvent automatiser des processus sophistiqués et résoudre des problèmes commerciaux complexes à grande échelle tout en restant conformes. Par conséquent, la technologie est essentielle au maintien de la productivité, de la satisfaction, de la croissance de l’entreprise et de l’avantage concurrentiel. Cela ne veut pas dire que les employés seront remplacés par la technologie. Bien que cela nécessite moins d’intervention humaine et de surveillance, les utilisateurs restent totalement maîtres du système d’IA et au centre des opérations. L’IA est peut-être aux commandes, mais les utilisateurs décident de la direction et peuvent freiner à tout moment.
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