L'essor des systèmes agentiques : Des robots aux agents

Lorsque le IA générative a fait son apparition, les gens l'ont surtout utilisée pour des tâches simples telles que la création de recettes ou la planification de voyages. Mais au fur et à mesure qu'ils se sont familiarisés avec ses possibilités, ils se sont également montrés plus curieux de son potentiel pour traiter des tâches professionnelles courantes telles que la rédaction de courriels, le résumé de notes de réunion et la composition de documents.

Aujourd'hui, toutes les entreprises veulent devenir des entreprises d'IA. En effet, l'urgence pour les dirigeants de mettre en œuvre cette technologie a été multipliée par sept au cours des six derniers mois et constitue désormais l'une de leurs principales préoccupations, avant l'inflation ou l'économie en général. En outre, 77 % des chefs d'entreprise craignent de passer à côté de la révolution de l'IA s'ils ne la déploient pas rapidement.

"Aujourd'hui, toutes les entreprises veulent devenir des entreprises d'IA." - Jayesh Govindarajan, vice-président de la plateforme Salesforce AI

Ils ont tout à fait raison. Les entreprises qui n'ont pas encore mis en œuvre l'IA risquent de perdre beaucoup de terrain par rapport à leurs concurrents, et cela pourrait se produire plus rapidement qu'elles ne la pensent, à mesure que nous passons des chatbots aux copilotes, puis aux agents autonomes d'IA ou aux « systèmes agentiques ».

Bien avant que l'émergence des grands modèles de langage (LLM) et de l'IA générative ne stimule l'intérêt des entreprises et même des consommateurs pour l'intelligence artificielle, beaucoup d'entre nous interagissaient déjà avec des chatbots d'IA rudimentaires sans même s'en rendre compte. Ces robots nous entouraient, gérant des tâches simples et prédéfinies telles que répondre à des questions fréquentes ou recommander des produits en fonction de l'historique de l'acheteur. Les entreprises les ont activement utilisés pour offrir de meilleures expériences aux clients, de manière plus efficace et plus rentable. Salesforce Einstein Botspar exemple, sont utilisés par plus de 3 000 clients et gèrent environ 65 millions de sessions par mois.

L'aéroport d'Heathrow a utilisé les chatbots d'Einstein pour offrir un soutien 24 heures sur 24, répondant à 4 000 questions par mois et contribuant à réduire les volumes d'appels de 27 %. Heathrow a constaté une augmentation de 450 % de l'utilisation du chat en direct depuis son lancement en mai 2023, ce qui a permis de libérer le temps des agents et d'améliorer l'efficacité. Aujourd'hui, Heathrow constate que les interactions par contact sont plus rapides de 40 à 60 secondes dans les centres d'appels grâce aux chatbots d'Einstein.

Cependant, les robots sont généralement limités à des scripts particuliers et peuvent parfois sembler robotiques parce qu'ils manquent de langage naturel et de capacités de raisonnement. De plus, ils manquent parfois de nuances, de contexte et de personnalisation lorsqu'ils ne s'appuient pas sur les données et métadonnées de l'entreprise concernant ses clients.

Copilots a commencé à changer cela en ajoutant l'IA générative, le traitement du langage naturel (NLP) et, pour les cas d'utilisation professionnelle, le GRC, afin de faciliter les tâches routinières et de fournir des suggestions plus dynamiques et moins artisanales dans le flux de travail. Salesforce's Agentforce Assistantde Salesforce, par exemple, permet aux entreprises d'utiliser leurs propres données et métadonnées grâce à la solution Data CloudLa solution de Salesforce, qui s'appuie sur AgentforceSalesforce, par exemple, permet aux entreprises d'utiliser leurs propres données et métadonnées par l'intermédiaire de , construit sur Einstein Trust Layer pour aider à maintenir la confidentialité et la gouvernance des données. Contrairement à d'autres assistants ou copilotes d'IA qui ne disposent pas de données d'entreprise adéquates pour générer des réponses utiles, Agentforce Assistant est un copilote de classe entreprise qui permet aux clients de générer des réponses à l'aide de leurs propres données privées et fiables.

Bombardier, l'un des principaux constructeurs d'avions à réaction qui conçoit, construit et entretient des avions de haute performance pour les particuliers, les entreprises et les gouvernements du monde entier, utilise Agentforce Assistant pour consolider l'information nécessaire sur les client potentiel à l'intention des représentants commerciaux avant les réunions, et pour fournir des recommandations sur la meilleure façon de s'engager. Agentforce Assistant permet à l'équipe de vente de gagner du temps qu'elle peut consacrer à rencontrer de nouveaux client potentiel et à soutenir les clients existants en transcrivant les notes vocales des réunions et des interactions avec les clients.

"Agentforce Assistant permet à l'équipe commerciale de gagner du temps qu'elle peut consacrer à rencontrer de nouveaux client potentiel et à soutenir les clients existants en transcrivant les notes vocales des réunions et des interactions avec les clients." - Jayesh Govindarajan, vice-président de la plateforme Salesforce AI

Cependant, les copilotes ne sont pas totalement autonomes. Dans les cas d'utilisation professionnelle, ils sont extrêmement utiles pour aider à planifier des réunions, mettre à jour des dossiers GRC, rédiger des courriels et effectuer des recherches préliminaires. D'une manière générale, ils peuvent orchestrer des actions complexes pour le compte de l'utilisateur, mais ils ont besoin de ces compétences pour être configurés et d'un certain degré d'accompagnement pour donner le meilleur d'eux-mêmes. Ils sont un peu comme des stagiaires ou des nouveaux embauchés qui sont très intelligents et bons dans les tâches simples, mais qui ont besoin d'être guidés et supervisés pour aller beaucoup plus loin.

Pour cela, vous avez besoin de systèmes agentiques, que l'on peut considérer comme des collègues numériques de confiance plutôt que comme des assistants numériques.

Forme avancée d'IA, ils peuvent effectuer une planification, un raisonnement et une orchestration d'ordre supérieur sans avoir besoin d'un coup de main humain. Contrairement aux logiciels traditionnels qui suivent des règles prédéfinies, les agents autonomes de l'IA ne se contentent pas d'améliorer la productivité, ils dotent les employés de nouvelles compétences et capacités, ce qui permet d'approfondir les relations avec les clients à chaque interaction et de dégager des marges plus élevées grâce à l'automatisation complète des tâches routinières. Ils interagissent également avec les collègues humains et les clients de manière similaire à celle des humains.

Par exemple, Salesforce a récemment annoncé deux nouveaux agents commerciaux entièrement autonomes pour aider les équipes de vente à évoluer et à se former. Construit sur Agentforce Salesforce SDR Agent, Agentforce, interagit de manière autonome avec les client potentiel entrants en langage naturel pour répondre aux questions, traiter les objections et organiser des réunions pour les vendeurs humains. Agentforce L'agent Sales Coach, quant à lui, s'engage de manière autonome dans des jeux de rôle avec des vendeurs, simulant un acheteur lors d'appels de découverte, de présentation ou de négociation.

Cette annonce fait suite au lancement en juillet du premier agent IA entièrement autonome de Salesforce, Agentforce for Service qui fournit un soutien client fiable 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour un large éventail de problèmes de service, sans scénarios préprogrammés. Le même mois, Salesforce a également annoncé un partenariat avec Workday pour proposer un nouvel assistant piloté par l'IA pour les services aux employés, tels que l'accueil, les prestations de santé et le développement de carrière. Dans les mois à venir, Salesforce lancera d'autres agents d'IA pour automatiser les fonctions de travail pour des professions particulières. Certains de ces agents seront prêts à l'emploi dès leur sortie de l'emballage. D'autres seront éventuellement personnalisables pour répondre aux besoins particuliers d'une entreprise.

Au début, beaucoup de ces agents travailleront de manière indépendante, ce qui signifie qu'ils n'interagiront pas avec d'autres agents chargés de tâches différentes. Mais cela va changer car, tout comme un représentant commercial doit interagir avec des agents de service et des spécialistes du marketing, ou qu'un responsable des ressources humaines doit régulièrement consulter des avocats internes ou des responsables du recrutement, les agents d'IA autonomes devront un jour faire équipe avec d'autres agents.

Bien sûr, tout cela peut devenir assez compliqué, c'est pourquoi une plateforme unifiée d'agents comme Agentforce sera nécessaire pour construire, former et superviser des agents d'IA autonomes personnalisés qui travaillent indépendamment ou ensemble. Comme toute entreprise du monde physique, le monde agentique aura besoin de systèmes tels que celui-ci pour superviser et contrôler les agents, les déployer rapidement au moment et à l'endroit où ils sont nécessaires, et auditer leurs performances tout en les tenant responsables de la réalisation de leurs objectifs.

Il reste encore beaucoup à explorer et à comprendre avec les systèmes agentiques. Ce parcours s'apparente à l'évolution de la conduite autonome. La technologie a commencé sérieusement avec des voitures dotées de fonctions particulières que les conducteurs ont la possibilité d'activer, comme l'alerte de franchissement de ligne, le stationnement automatique et le freinage d'urgence. Mais au fur et à mesure que la technologie progressait, nous avons commencé à voir des taxis sans chauffeur transporter des passagers dans les rues les plus fréquentées des villes.

L'essentiel : Avec tout ce qui est autonome, vous disposerez d'un éventail d'options fonctionnant indépendamment ou ensemble. Il ne s'agira pas seulement de chatbots, de copilotes ou d'agents au service des besoins de l'entreprise, mais de tous ces éléments qui fonctionneront ensemble pour façonner l'avenir de l'informatique d'entreprise.

"Les chatbots, les copilotes ou les agents ne seront pas les seuls à répondre aux besoins des entreprises : ils fonctionneront tous ensemble pour façonner l'avenir de l'informatique d'entreprise." - Jayesh Govindarajan, vice-président de la plateforme Salesforce AI

De nombreux chefs d'entreprise se montrent prudents à l'égard des agents d'IA entièrement autonomes, car la confiance dans cette technologie est encore en construction. Ils sont conscients de la possibilité d'erreurs avec des données obsolètes, ce qui peut nuire à leur efficacité.

Mais en utilisant continuellement les données d'une entreprise plutôt qu'en formant des modèles à partir d'information publiquement disponible toutes les quelques années, comme le font certains LLM, les problèmes de précision et de pertinence peuvent être surmontés. En outre, en faisant passer les demandes d'IA par des systèmes tels que le Einstein Trust Layerqui remplissent des fonctions telles que le masquage de l'information personnelle identifiables (PII) et la définition de paramètres et de garde-fous clairs que les agents de l'IA doivent suivre, les problèmes de confiance peuvent être résolus de la même manière.

Il est essentiel que les agents d'IA comprennent et exploitent leurs capacités étendues, mais il est tout aussi important, sinon plus, qu'ils reconnaissent leurs limites et comprennent quand l'intervention humaine est nécessaire. Nos agents sont formés à se replier, à savoir quand ils ne savent pas quelque chose et ensuite, avec des garde-fous appropriés, à s'engager dans un transfert d'agent à humain.

Tout au long du processus de mise en œuvre de l'IA, nous travaillons avec nos clients et leur proposons des solutions sur mesure, en favorisant un sentiment de facilité et de confiance alors qu'ils adoptent le spectre des capacités autonomes de l'IA sur le marché aujourd'hui. Il est temps de passer de ce qui est réalisable à la préparation de ce qui est inévitable.

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