Qu'est‑ce qu'un agent d'IA ?

Ne serait-ce pas formidable si tous les membres de votre entreprise, du PDG au nouveau représentant, disposaient d'un assistant ? Une personne toujours prête à vous aider, qui connaît bien vos clients et qui peut vous donner des conseils détaillés sur la marche à suivre. Avec les différents types d'agents d'intelligence artificielle, cette possibilité existe et se développe.

Les agents IA sont des systèmes d'intelligence artificielle (IA) capables de comprendre les demandes des clients et d'y répondre sans intervention humaine. Ils sont créés à l'aide d'un générateur d'agent, tel que Agentforce, et s'appuient sur l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP) pour gérer un large éventail de tâches. Ces agents intelligents peuvent répondre à des questions simples, résoudre des problèmes complexes et même être multitâches. Mieux encore, ils peuvent continuellement améliorer leurs propres performances grâce à l'auto-apprentissage. Ils se distinguent ainsi de l'IA traditionnelle, qui nécessite une intervention humaine pour des tâches spécifiques.

Voici comment ils fonctionnent :

• Perception et collecte de données : les systèmes agentiques commencent par recueillir des données provenant de diverses sources, notamment les interactions avec les clients, les historiques des transactions et les réseaux sociaux. Ces données sont essentielles pour comprendre le contexte et les nuances des demandes des clients. L'IA agentique avancée peut intégrer et traiter des données en temps réel. Elle dispose ainsi des informations les plus récentes pour traiter efficacement les demandes.
• Prise de décision : à l'aide de modèles d'apprentissage automatique avancés, les agents IA analysent les données collectées afin d'identifier les tendances et de prendre des décisions. Par exemple, ils peuvent déterminer la réponse la plus appropriée à une demande d'un client en fonction des interactions passées et du contexte actuel. Ce processus de décision est renforcé par la capacité de l'agent à tirer des enseignements de ses expériences antérieures et à affiner ses réponses au fil du temps.
• Exécution de l'action : une fois la décision prise, les assistants numériques peuvent exécuter l'action requise. Il peut s'agir de répondre à une question d'un client, de traiter une demande ou de faire remonter un problème complexe à un agent humain. L'exécution est conçue pour être transparente et efficace, afin que les clients reçoivent des réponses rapides et précises.
• Apprentissage et adaptation : les agents tirent continuellement des enseignements de chaque interaction, affinant ainsi leurs algorithmes pour améliorer leur précision et leur efficacité. Ils mettent à jour leur base de connaissances et utilisent le feedback en vue d'améliorer les interactions futures. Cette capacité d'apprentissage continu est la garantie qu'ils restent efficaces et pertinents, même lorsque les attentes des clients et les environnements commerciaux évoluent.

En combinant ces capacités, les systèmes intelligents peuvent gérer un large éventail de tâches de manière autonome, telles que les recommandations de produits, la résolution de problèmes et les interactions de suivi. Les agents humains peuvent ainsi se concentrer sur des activités plus complexes et à plus forte valeur ajoutée.

L'adoption d'agents IA offre de nombreux avantages, transformant les interactions des entreprises avec leurs clients et leur gestion des opérations du service client.

1. Efficacité accrue  : cette technologie peut gérer simultanément plusieurs interactions avec les clients, ce qui permet de réduire considérablement les temps de réponse et d'accroître l'efficacité des opérations du service client. Ils sont également en mesure de déterminer s'ils doivent s'adresser à un humain, puis de sélectionner le représentant possédant les meilleures compétences pour répondre à la demande. Cela permet aux entreprises de traiter des volumes plus importants de demandes sans compromettre la qualité du service.
2. Amélioration de la satisfaction des clients : les agents autonome fournissent des réponses rapides et précises, ce qui conduit à des scores de satisfaction client plus élevés. Ils peuvent utiliser les données pour personnaliser les interactions, améliorant ainsi l'expérience client dans son ensemble. Et puisqu'ils apprennent au fil du temps, ils sont axés sur l'amélioration continue.
3. Amélioration de la prise de décision : la capacité d'analyser de vastes ensembles de données permet à ces systèmes autonomes de discerner des modèles subtils et des tendances émergentes, fournissant des informations précieuses qui permettent aux organisations de prendre des décisions plus précises et plus rapides.
4. Disponibilité 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 : ces systèmes sont disponibles en permanence, ce qui permet de répondre rapidement aux demandes des clients, quels que soient les fuseaux horaires ou les heures d'ouverture. Cette disponibilité continue permet aux entreprises de répondre aux attentes des clients en matière de libre-service et de les fidéliser davantage.
5. Évolutivité et adaptabilité : l'IA peut facilement évoluer pour gérer des volumes croissants d'interactions avec les clients. Elle constitue donc un choix idéal pour les entreprises qui cherchent à se développer sans compromettre la qualité de leur service client. Lorsque le volume de requêtes augmente, les agents d'IA peuvent être facilement ajustés pour gérer la charge supplémentaire, ce qui garantit une assistance cohérente et fiable.
6. Insights fondés sur des données : l'IA génère des données précieuses sur les interactions, les préférences et les comportements des clients. Les entreprises peuvent utiliser ces données pour mieux comprendre les besoins et les tendances des clients, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées et d'améliorer leur offre de services.
7. Précision et cohérence : l'IA agentique fournit des réponses cohérentes et précises aux demandes des clients, réduisant ainsi le risque d'erreurs et garantissant que les clients reçoivent des informations fiables. Elle peut améliorer la précision de vos réponses grâce à des boucles agentiques et à un raisonnement de type humain. Cette cohérence contribue à renforcer la confiance dans la marque, car les clients bénéficient de l'expérience qu'ils sont en droit d'attendre.
8. Réduction des coûts : automatiser les tâches de routine grâce au travail digital permet de réaliser d'importantes économies en prenant en charge la charge opérationnelle, ce qui permet aux collaborateurs de consacrer leur temps et leur expertise à la résolution de problèmes plus complexes et à des initiatives stratégiques. À terme, ce changement d'orientation permet de stimuler la productivité et la rentabilité.

Les agents d'IA présentent de nombreux avantages, notamment une augmentation de la productivité, une réduction des coûts, une amélioration de la prise de décision et une meilleure expérience client. Comme l'a constaté le cabinet de conseil en gestion McKinsey ", plus de 72% des entreprises interrogées déploient déjà des solutions d'IA, avec un intérêt croissant pour l'IA générative. Compte tenu de cette activité, il ne serait pas surprenant de voir les entreprises commencer à incorporer des technologies de pointe, telles que les agents, dans leurs processus de planification et leurs futures feuilles de route relatives à l'IA ».

En tirant parti de ces solutions d'IA avancées, les entreprises peuvent garder une longueur d'avance et innover en matière d'engagement client.

Les entreprises de différents secteurs d'activité voient les avantages de l'intégration des systèmes agentiques. Examinons quelques exemples d'agents IA par secteur d'activité, avec des cas d'usage montrant à quel point cette technologie peut être polyvalente.

Il peut être difficile de fournir le type de service personnalisé que les clients financiers attendent aujourd'hui, mais un assistant agentique diminue cette difficulté. En s'appuyant sur les données unifiées des clients, une IA agentique peut faire ressortir des informations pertinentes pour vos agents humains, en adaptant les recommandations financières aux besoins et aux objectifs de chaque client. L'IA peut également vous aider à mieux préparer les réunions avec les clients.

Résumer avec précision les interactions avec le support client nécessite un examen détaillé et peut être sujet à des erreurs humaines. Un agent IA y contribue en résumant automatiquement les dossiers en cours, les commandes en cours, les factures et les activités récentes, ce qui permet à votre personnel d'économiser du temps et de l'argent.

Les systèmes intelligents peuvent surveiller les machines afin de prévoir les besoins de maintenance et d'optimiser les processus de production. Cela stimule la productivité et permet d'éviter des temps d'arrêt coûteux. Les agents IA peuvent également aider votre équipe de vente à faire avancer les affaires dans le pipeline.

Grâce à l'IA, vous pouvez résumer les contrats de vente pour mettre en évidence les écarts entre les quantités et les recettes prévues et réelles, ce qui vous permet de prendre des décisions plus éclairées.

Avec un travailleur agentique, vous pouvez améliorer la gestion des stocks. Il peut mettre en évidence l'inventaire prévu par rapport à l'inventaire réel contrôlé à la fin de chaque visite. Vous pouvez contextualiser ces évaluations en ajoutant des détails supplémentaires, par exemple si les produits ont été comptés ou non sur le camion, ou s'ils font partie du document de chargement original.

Il permet également la gestion de vos campagnes de marketing et permet de générer du contenu promotionnel pour tenir les personnes au courant des nouveaux produits.

Les entreprises Automobile peuvent utiliser des agents IA pour obtenir une vision holistique des performances des véhicules ou des flottes. Ils peuvent faire remonter les alertes les plus critiques ou les plus urgentes en se basant sur la télématique des véhicules. Grâce à l'IA, vous pouvez résoudre les problèmes de manière proactive en bénéficiant d'une visibilité rapide sur les besoins de maintenance, et choisir parmi les actions recommandées.

Les concessionnaires et les ateliers de réparation peuvent utiliser l'IA agentique pour le commerce, en créant rapidement et facilement des promotions qui attirent leur marché cible.

Les systèmes intelligents peuvent également offrir une expérience client de haut niveau dans le domaine de la santé. Un agent de service aux patients ne se contente pas de répondre aux questions : il aide les patients à planifier un rendez-vous avec le médecin le mieux adapté à leurs besoins. Le système peut examiner les prestations de la couverture, générer des résumés des antécédents médicaux et approuver les demandes de soins.

Il peut également élaborer des plans de traitement personnalisés pour les patients et contribuer à la gestion des dossiers. Vous recherchez des candidats idéaux pour des essais ? Un agent IA peut faire correspondre les candidats éligibles aux essais cliniques pertinents en utilisant les informations sur le patient et les critères de l'étude, ce qui simplifie l'analyse.

Vous pouvez également utiliser des systèmes agentiques pour obtenir une vue d'ensemble de votre réseau de prestataires. Cela vous permet d'examiner rapidement les informations sur les prestataires et les performances passées, ce qui renforce l'efficacité et réduit les temps d'attente pour les patients.

Si les agents IA peuvent aider un grand nombre de secteurs d'activité, ils ne sont pas tous identiques. Voici un aperçu de quelques types distincts que vous pouvez utiliser pour aider votre entreprise.

Ces agents simples fonctionnent selon le principe de « condition-action » . Ils ne réagissent qu'à leurs perceptions actuelles, ce qui signifie qu'ils n'ont pas de compréhension profonde du monde qui les entoure. Cela fonctionne bien dans certains scénarios, comme un chatbot pour les clients, mais limite les cas d'utilisation dans des environnements industriels complexes.

Ces agents disposent d'un modèle interne du monde qui les entoure, ce qui signifie qu'ils peuvent percevoir leur environnement et voir des choses qui ne sont pas immédiatement évidentes. Ils peuvent « combler les lacunes » des informations manquantes et prendre des décisions autonomes basées sur leur compréhension du contexte. Ils sont donc beaucoup plus complexes et agiles que les agents réflexes simples.

Les agents basés sur l'utilité utilisent une fonctionnalité d'utilité pour prendre des décisions. Ils peuvent évaluer différentes actions sur la base d'une mesure de l'utilité attendue afin de choisir l'approche optimale. Ce modèle est idéal lorsqu'il existe plusieurs solutions à un problème et que l'agent doit choisir la meilleure, comme une voiture autonome qui choisit l'itinéraire le plus sûr et le plus rapide.

Ces outils puissants sont conçus pour atteindre des objectifs particuliers. Ils envisagent les conséquences de leurs actions et peuvent prendre des décisions en fonction de la possibilité d'utiliser l'action pour atteindre son objectif. Cela signifie qu'ils peuvent naviguer de manière autonome dans des scénarios incroyablement complexes et réagir à l'environnement grâce à des capteurs.

Les agents d'apprentissage s'améliorent au fil du temps grâce à l'apprentissage par renforcement. Ceci est particulièrement important dans les secteurs d'activité agiles, où une entreprise doit rester à l'affût des nouvelles tendances. Par exemple, un assistant virtuel pourrait continuellement améliorer son service en apprenant davantage sur les exigences et les souhaits des clients.

Dans ce cas, un agent IA de niveau supérieur programme et dirige des agents de niveau inférieur pour qu'ils travaillent à la réalisation d'un objectif commun. Cette structure permet aux entreprises de décomposer les processus complexes à plusieurs étapes en tâches plus simples, ce qui permet à chaque agent IA de se concentrer sur un ensemble de responsabilités.

Les chatbots et les agents IA ont des tâches différentes. Les chatbots sont généralement conçus pour une tâche spécifique, comme le service client ou la recherche d'informations. Ils suivent des règles et des scripts, et ils utilisent la recherche de modèles et la reconnaissance de mots-clés pour répondre. Cela leur permet de répondre à des questions simples, mais ils ne peuvent pas comprendre des contextes complexes ou s'adapter à de nouvelles situations.

Les agents IA sont plus avancés et plus indépendants. Ils peuvent accomplir un plus grand nombre de tâches, apprendre des interactions et s'améliorer au fil du temps. Les agents autonomes peuvent comprendre et conserver le contexte de plusieurs conversations, ce qui leur permet de s'adapter à des environnements plus complexes et dynamiques. Ils peuvent également s'intégrer à différents systèmes et plates-formes, ce qui leur permet d'effectuer des tâches nécessitant une compréhension plus approfondie des besoins de l'utilisateur et de l'environnement.

Par exemple, les cas d'utilisation d'un agent IA comprennent la gestion du calendrier d'un utilisateur, les réservations et les recommandations personnalisées, tandis qu'un chatbot ne peut répondre qu'à des questions fréquemment posées ou traiter des transactions simples.

La distinction entre les agents IA et les chatbots devient de plus en plus floue. Cependant, les agents IA ont souvent plus de capacités et d'autonomie que les chatbots traditionnels, ce qui en fait l'avenir de la collaboration entre l'homme et l'IA.

Si vous vous apprêtez à déployer des agents doté d'une IA générative, gardez à l'esprit ces meilleures pratiques :

1. Définissez des objectifs clairs. Commencez par définir les objectifs que vous souhaitez atteindre avec vos agents intelligents. mesurez la réussite.
2. Évaluez et préparez vos données. Les agents d'IA ont besoin de données de qualité pour fonctionner efficacement. Veillez à mettre en place des systèmes solides de collecte et de gestion des données.
3. Choisissez le bon type d'agent d'IA. Choisissez le type d'agent IA qui répond le mieux à vos besoins.
4. Assurez l'intégration avec les systèmes existants. Veillez à ce que vos systèmes d'IA soient parfaitement intégrés à votre système de gestion de la relation client (CRM), à votre outil de communication et de collaboration et à vos autres outils de service client.
5. Concentrez‑vous sur l'expérience utilisateur. Concevez votre personnel digital en pensant à l'utilisateur final. Veillez à ce que les interactions soient intuitives et que les réponses soient précises et rapides afin d'offrir une expérience positive au client. attentes des clients.
6. Contrôlez et optimisez. Contrôlez régulièrement les performances de vos solutions d'IA et recueillez le feedback des utilisateurs. Utilisez ces informations pour apporter des améliorations continues à vos agents d'IA, afin qu'ils restent efficaces et pertinents.
7. Prévoyez une surveillance humaine. Bien que les agents d'IA puissent gérer de nombreuses tâches en autonomie, il est important de prévoir une intervention humaine en cas de besoin.
8. Garantissez la confidentialité et la sécurité des données. Appliquez des mesures robustes de confidentialité et de sécurité des données pour protéger les informations sur les clients traitées par vos agents IA.

Les agents IA peuvent donner un coup de pouce indispensable à votre entreprise, dans plusieurs départements. Qu'il s'agisse de fournir une assistance personnalisée aux clients ou de générer et de déployer des promotions adaptées à votre marché cible, voici comment cette technologie peut aider vos équipes à accomplir davantage.

Avec des agents IA en place, votre équipe de service client peut résoudre les questions des clients... en dormant. L'IA répond aux questions de vos clients 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, et transmet les cas prioritaires à vos agents humains, en incluant tout le contexte nécessaire. Agentforce for Service peut le faire de manière autonome sur tous les canaux, en s'appuyant sur les données fiables de vos clients et en répondant avec le ton de votre marque.

Vous pouvez configurer votre site Web Agentforce for Service en quelques minutes grâce à des modèles prédéfinis, ou personnaliser rapidement les agents en fonction de vos besoins.

Tout comme votre équipe de service peut utiliser l'IA pour répondre aux demandes de renseignements 24 heures sur 24, votre équipe de vente peut répondre de manière autonome aux questions sur les produits, à toute heure, et organiser des réunions pour les représentants commerciaux. Agentforce Les agents des représentants du développement des ventes (SDR) répondent immédiatement et avec précision, en utilisant des réponses fondées sur vos données. Vous pouvez définir la fréquence, les canaux et le moment où votre SDR Agentforce s'engage avant de s'adresser à vos collaborateurs.

Les travailleurs digitaux peuvent également apporter une aide précieuse à votre équipe commerciale. Les agents IA proposent des recommandations de produits personnalisées et offrent même aux acheteurs un assistant personnel, en s'appuyant sur vos données clients fiables. Avec Agentforce, l'IA peut répondre aux clients directement sur votre site commercial ou sur des applications de messagerie comme WhatsApp. L'IA peut aider les gens à faire des achats plus rapidement en guidant les requêtes de recherche et en adaptant les recommandations de produits à l'acheteur.

Vous voulez de meilleures campagnes de marketing, entièrement optimisées ? Les agents IA peuvent aider votre équipe marketing à élaborer de meilleures campagnes, plus rapidement. Avec les campagnes Agentforce, les assistants autonomes génèrent un briefing de campagne et un segment de public cible, puis créent un contenu pertinent s'adressant à ces publics. L'IA peut même construire un parcours client dans Flow. Les agents IA analysent également en permanence les performances de la campagne par rapport à vos indicateurs clés de performance et recommandent proactivement des améliorations.

Considérez les agents IA comme une aide permanente pour toutes vos équipes. Ils permettent à vos collaborateurs d'accomplir davantage de tâches, tout en offrant aux clients la personnalisation qu'ils sont en droit d'attendre.

Les chefs d'entreprise vivent une époque passionnante. L'adoption d'agents IA représente un tournant important. L'automatisation des tâches dépendait auparavant des données prédéfinies fournies par les utilisateurs humains, mais aujourd'hui, les agents IA peuvent exécuter des tâches et apprendre avec une intervention minimale.

Le développement de l'apprentissage automatique, des modèles de langage de grande taille (LLM) et des outils de traitement du langage naturel (NLP) s'accompagne d'un développement de leur capacité à apprendre, à s'améliorer et à prendre des décisions plus éclairées.

Nous pouvons nous attendre à une prise de décision plus rapide, à une productivité accrue et à ce que les experts disposent de plus d'espace pour se concentrer sur les processus à forte valeur ajoutée.

Avec tous ces nouveaux développements en matière d'IA, l'introduction de modèles d'agents autonomes à grande échelle peut sembler être une tâche difficile. C'est pourquoi nous avons créé Agentforce, le moyen le plus rapide et le plus simple de créer des agents IA. Et il n'est pas nécessaire d'être un professionnel de l'informatique pour les concevoir. Décrivez simplement ce que vous voulez qu'il fasse, en utilisant le langage naturel, et Agentforce se charge du reste. Essayez-le dès aujourd'hui.