Qu'est-ce que l'IA agentique ?

L'intelligence artificielle (IA) évolue si rapidement que nous avons l'impression de vivre dans un film de science-fiction. Tout d'abord, il y a eu l'IA prédictive qui analyse les données et utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour réaliser des prédictions. Ensuite, nous sommes passés à l'IA générative qui crée de nouveaux contenus tels que du texte, des images et de la musique. Aujourd'hui, nous sommes arrivés au stade de l'IA agentique, aussi appelée « IA agentique » en français, qui non seulement génère du contenu, mais est également capable de tenir une conversation et d'agir ou réagir de manière autonome.

Ce qui distingue les agents autonomes de leurs prédécesseurs, c'est le fait qu'ils peuvent raisonner non seulement sur la base de prédictions issues de vastes jeux de données, mais aussi sur la base de leur capacité à percevoir leur environnement. C'est ce qui leur permet de prendre ensuite des mesures autonomes, puis d'apprendre à partir du retour d'information et de s'adapter.

Tout indique que l'IA agentique et les agents IA qui l'aident à exécuter ses tâches constitueront prochainement les principales tendances technologiques stratégiques. Cette évolution met l'accent sur l'autonomie et l'adaptabilité. L'IA agentique est sur le point de transformer des secteurs tels que la santé, la finance et l'industrie manufacturière en s'intégrant de manière transparente aux plates-formes de données et en facilitant les tâches fastidieuses. Imaginez une IA capable d'agir comme une main-d'œuvre numérique, qui prendrait des décisions et s'adapterait à de nouvelles situations avec une efficacité remarquable.

Ce que nous allons aborder :

• Définition de l'IA agentique
• Comment fonctionne l'IA agentique ?
• Avantages de l'IA agentique
• IA agentique et plates-formes de données : un partenariat fondamental
• Quelle est la prochaine étape pour l'IA agentique ?

L'IA agentique est la technologie qui alimente les agents IA de manière à ce qu'ils puissent agir de manière autonome, sans intervention humaine. En tant que plate-forme complète, l'IA agentique permet une interaction fluide entre l'agent IA et l'être humain, et crée ainsi un environnement où les deux peuvent travailler ensemble. Cette plate-forme dispose d'une série d'outils et de services qui aident les agents IA à apprendre, à s'adapter et à collaborer, afin de gérer rapidement des tâches complexes et dynamiques. Il s'agit de la prochaine avancée majeure de l'IA, reconnue pour sa capacité à prendre des décisions de manière autonome, à s'adapter à des situations dynamiques, à fixer des objectifs et à raisonner.

L'une des principales caractéristiques de l'IA agentique réside en sa capacité à simplifier le développement et le déploiement d'agents IA, de sorte que l'intégration de l'IA dans les opérations quotidiennes nécessite moins de ressources. Grâce à ce framework, les entreprises peuvent personnaliser les agents IA pour répondre à leurs besoins spécifiques, qu'il s'agisse d'automatiser des tâches répétitives, d'améliorer le service client ou de stimuler la prise de décisions stratégiques.

Tandis que les systèmes traditionnels d'IA sont rigides et peinent à accomplir les tâches complexes en plusieurs étapes, l'IA agentique peut être flexible et adaptable. En effet, la flexibilité et l'adaptabilité de cette plate-forme permettent de personnaliser les agents IA pour une large gamme de secteurs d'activité et d'applications. Grâce au traitement du langage naturel (NLP), les systèmes d'IA agentique comme Agentforce peuvent imiter le comportement humain, ce qui les rend parfaitement adaptés à la gestion d'un large éventail de situations complexes et en constante évolution.

Trois caractéristiques principales contribuent à l'IA agentique :

1. Autonomie : les agents peuvent effectuer des tâches de leur propre chef, sans supervision ni direction humaine.
2. Adaptabilité : ils peuvent tirer des enseignements de leurs interactions, recevoir un retour d'information et modifier leurs décisions en fonction de ce qu'ils ont appris.
3. Orientation objectif : ils sont capables de prendre en charge des tâches spécifiques et de réfléchir à la manière de les réaliser.

L'IA agentique a le potentiel de changer la façon dont nous interagissons avec la technologie. Bien qu'il soit encore tôt, les prémices laissent déjà entrevoir un avenir où les agents IA fonctionneront avec l'autonomie et la capacité d'adaptation de leurs homologues humains. Ce potentiel de transformation promet d'améliorer l'efficacité et d'offrir de nouvelles possibilités d'innovation dans presque tous les aspects de notre vie.

L'IA agentique 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'IA agentique 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'IA agentique 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'IA agentique 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 :

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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'IA agentique 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.

Les logiciels d'IA agentique sont un type d'intelligence artificielle (IA) capable de fonctionner de manière autonome, de prendre des décisions et d'effectuer des tâches sans intervention humaine. Ces systèmes sont capables d'apprendre de leurs interactions et de s'adapter à de nouvelles situations, et donc d'améliorer leurs performances au fil du temps.

Les logiciels agentiques sont particulièrement utiles dans les environnements où les tâches sont complexes, les données abondantes et la prise de décision en temps réel cruciale. Parmi les exemples concrets de logiciels d'agents IA, on peut citer les chatbots d'IA qui peuvent traiter les demandes de service client et les systèmes de recommandation qui personnalisent les contenus ou les produits.

L'IA agentique représente un bond en avant dans l'intelligence artificielle et se distingue des systèmes d'IA qui l'ont précédée.

L'un de ses principaux avantages est qu'il améliore l'adaptabilité et l'efficacité des applications d'IA. L'IA agentique peut accélérer considérablement les processus de développement en automatisant les tâches et en prenant des décisions de manière autonome. Cette autonomie permet de gagner du temps et de réduire les coûts opérationnels. En outre, les algorithmes complexes au cœur de l'IA agentique garantissent une meilleure performance globale, ce qui en fait un atout dans tous les secteurs d'activité.

L'un des avantages les plus convaincants de l'IA agentique est son potentiel à créer des interactions plus personnalisées et plus interactives pour les utilisateurs. En imitant la prise de décision humaine, l'IA agentique peut offrir des interactions intuitives et fluides. Que ce soit dans le service client, les soins de santé ou l'éducation, la capacité à fournir une assistance personnalisée à la clientèle peut conduire à une plus grande satisfaction et à une plus grande fidélité de l'utilisateur.

Les agents d'IA autonomes traitent de vastes flux de données en temps réel et fournissent des informations exploitables afin d'éclairer la prise de décisions. En détectant des patterns et en réalisant des prévisions, ils permettent de faire des choix fondés sur des données de manière plus rapide et fiable.

L'IA agentique automatise les tâches répétitives et rationalise les flux de travail, déchargeant ainsi les équipes humaines et leur permettant de se concentrer sur des missions stratégiques à forte valeur ajoutée. Grâce à la prise de décision en temps réel et à l'apprentissage continu, ces agents accomplissent les tâches plus rapidement et avec une plus grande précision, ce qui accroît l'efficacité globale.

En substance, l'IA agentique est en train de révolutionner le travail dans tous les secteurs d'activité et dans tous les corps de métier en utilisant, en apprenant et en s'appuyant sur les connaissances des entreprises pour automatiser les flux de travail. Aujourd'hui, grâce à des fonctionnalités plus avancées permettant de rassembler des sources de données disparates et diverses et de les rendre accessibles via un framework de métadonnées commun parlant le même langage, les entreprises peuvent tirer parti de l'ensemble de leurs données pour automatiser des tâches complexes et prendre des décisions fondées sur ces données en temps réel. Cette intégration fluide améliore l'efficacité et ouvre la voie à de nouvelles voies d'innovation et de croissance.

La combinaison de l'IA agentique avec Data Cloud, couplée à la génération augmentée de récupération (RAG) permet aux entreprises d'utiliser des données structurées et non structurées pour mieux servir leurs clients.

Les outils de données avancées de Data Cloud, combinés à une prise de décision autonome, fonctionnent en parfaite harmonie pour obtenir des résultats plus intelligents. Cette collaboration facilite la création d'applications intelligentes qui procurent un avantage concurrentiel en s'adaptant à des environnements commerciaux dynamiques.

Outre la possibilité d'accéder à un large éventail de données, ce partenariat simplifie le processus de déploiement, ce qui améliore l'expérience globale de l'utilisateur. En conséquence, l es entreprises peuvent se concentrer sur leurs compétences principales tandis que ces fonctionnalités d'IA avancées conduisent à des initiatives stratégiques. En outre, la couche agentique apprend et évolue en permanence au fur et à mesure que le système traite davantage de données. Cette boucle d'apprentissage continu signifie que le système d'IA peut s'adapter à de nouvelles données pour fournir des informations précises et offrir une prise de décision plus intelligente en réponse à l'évolution des conditions et des demandes.

Lorsqu'elles ont l'avantage de pouvoir accéder pleinement à leurs données et les combiner avec l'IA, les entreprises des secteurs de la finance, de la santé, de la vente au détail et de l'industrie manufacturière peuvent simplifier leurs opérations et améliorer l'engagement client dans les domaines de la vente, du service client, du marketing et du commerce.

L'IA agentique est en passe de révolutionner le monde. Sa compatibilité avec les systèmes existants, sa capacité à créer des expériences personnalisées pour l'utilisateur et ses solides caractéristiques de sécurité en font un outil indispensable pour l'avenir.

Ces innovations transformeront des secteurs tels que la vente, le service client, le marketing et le commerce. Gartner prédit que « d'ici 2028, 15 % des décisions professionnelles quotidiennes seront prises de manière autonome grâce à l'IA agentique, contre 0 % en 2024 ».

Imaginez un monde où les agents IA peuvent traiter en toute transparence les demandes complexes des clients, adapter les stratégies de marketing en temps réel et optimiser les chaînes d'approvisionnement avec une efficacité inégalée. En ce qu'il s'agit de rationaliser les opérations et d'améliorer l'expérience client, le potentiel de l'IA agentique est immense.

L'un des aspects les plus intéressants de l'IA agentique est sa capacité à apprendre et à s'améliorer au fil du temps. Au fur et à mesure que ces agents IA accumuleront des données et de l'expérience, leurs capacités de prise de décision deviendront de plus en plus sophistiquées. Ce processus d'apprentissage continu aidera les entreprises à garder une longueur d'avance et à répondre rapidement à l'évolution du marché et aux besoins des clients. L'intégration de l'IA agentique aux plates-formes de données sera un véritable tournant : cette avancée fournira un accès simplifié à de vastes quantités d'informations et permettra de prendre des décisions plus éclairées et plus rapidement.

Par ailleurs, l'impact de l'IA agentique s'étend au-delà des divers secteurs d'activité. Elle a le potentiel de remodeler des écosystèmes entiers, en favorisant la collaboration et l'innovation à l'échelle mondiale. À mesure que de plus en plus d'organisations adoptent cette technologie, nous nous attendons à voir émerger de nouveaux modèles d'entreprise et de nouveaux partenariats qui tireront le meilleur parti des capacités uniques de l'IA agentique. Cette approche collaborative favorisera une croissance exponentielle et créera de nouvelles opportunités pour les entreprises et les consommateurs.

Agentforce est un exemple d'IA agentique. Cette solution, qui constitue la couche agentique de la plate-forme Salesforce, aide les entreprises à gagner en productivité, permet aux représentants d'établir de meilleures relations avec les clients et sert de main-d'œuvre numérique toujours disponible. Elle garantit ainsi la réussite de votre stratégie en matière d'IA.

L'avenir de l'IA agentique ne se résume pas à ce qu'elle peut faire aujourd’hui, mais s'ouvre sur un champ infini de possibilités à explorer.