Comment fonctionne l'agentic AI ?
L'agentic AI fonctionne grâce à un réseau complexe de composants logiciels autonomes, connus sous le nom d'« agents », qui s'appuient sur des quantités massives de données et apprennent du comportement des utilisateurs pour s'améliorer au fil du temps. Les agents sont conçus avec des objectifs et des capacités spécifiques, et travaillent en harmonie pour effectuer des tâches complexes. Cette approche innovante de l'agentic AI repose sur un mélange de technologies avancées, telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la représentation des connaissances, qui aident les agents à apprendre, à communiquer et à raisonner efficacement.
L'architecture sous-jacente de l'agentic AI repose sur une plate-forme de systèmes distribués qui garantit l'évolutivité et des performances élevées. Cette plate-forme permet à plusieurs agents (ou multi-agents) de fonctionner simultanément sur différents serveurs afin d'améliorer l'efficacité et la fiabilité de l'ensemble du système. Les agents peuvent collaborer en temps réel en partageant des informations et en coordonnant leurs actions afin d'interagir de manière plus intuitive et plus fluide avec les utilisateurs.
L'agentic AI utilise des agents autonomes, c'est-à-dire des modèles d'IA qui accomplissent de manière autonome des tâches et gèrent des flux de travail en utilisant l'apprentissage automatique, les algorithmes et l'analyse prédictive pour prendre des décisions en temps réel.
Elle suit un processus en cinq étapes pour résoudre des problèmes complexes :
- Percevoir : les agents IA recueillent et décodent des informations provenant de sources telles que des capteurs, des bases de données et des interfaces, afin de transformer les données en connaissances. Ils mettent en évidence des patterns significatifs et extraient les éléments les plus pertinents de leur environnement.
- Raisonner : un modèle de langage de grande taille (LLM) guide le processus de raisonnement. Il permet la compréhension des tâches, l'élaboration de solutions et la coordination de modèles spécialisés pour des tâches telles que la génération de contenu ou l'analyse d'images.
- Agir : les agents exécutent des tâches en se connectant à des systèmes externes par le biais d'API. Des garde-fous intégrés garantissent la sécurité et la conformité, par exemple, dans le contexte d'une assurance, en limitant le traitement des demandes d'indemnisation à des montants spécifiques avant l'examen par un agent humain.
- Apprendre : les agents évoluent grâce au retour d'information et s'améliorent à chaque interaction, ce qui leur permet d'affiner leurs décisions et processus. Cette amélioration continue permet d'obtenir des performances plus intelligentes et une plus grande efficacité au fil du temps.
- Collaborer : les outils de génération d'agents sont conçus pour faciliter le déploiement des agents en réduisant la barrière à l'entrée, pour les programmeurs expérimentés comme pour les néophytes. La nature open source des outils de génération d'agents encourage la formation d'une communauté dynamique de contributeurs qui améliorent continuellement la plate-forme. Cet effort de collaboration permet non seulement d'accélérer le développement de nouvelles fonctionnalités, mais aussi de s'assurer que la technologie reste à la pointe de l'innovation en matière d'IA.
Globalement, les mécanismes opérationnels de l'IA agentique sont conçus pour favoriser l'autonomie, l'adaptabilité et l'efficacité. Grâce à l'utilisation de technologies avancées et à une approche collaborative et ouverte, l'agentic AI est en passe de changer divers secteurs et métiers, tout en améliorant la façon dont nous interagissons avec la technologie.
Par exemple, dans le service client, les agents autonomes peuvent personnaliser les interactions, offrir un service proactif et gérer une assistance multicanale. Dans le domaine de la vente, les agents IA peuvent acquérir des prospects et les faire progresser dans le pipeline, organiser des réunions et répondre aux questions, de jour comme de nuit. Et même en marketing, les agents autonomes peuvent gérer des campagnes de la création à l'optimisation. Ils peuvent élaborer des cartes de parcours clients, analyser les métriques de performance et faire des recommandations afin d'améliorer une stratégie marketing.