Qu'est-ce que l'IA agentique ?

L'intelligence artificielle (IA) évolue rapidement, introduisant les concepts de science-fiction dans le monde des affaires. Les entreprises ont commencé par utiliser l'IA prédictive pour analyser les données et s'appuyer sur des algorithmes d'apprentissage machine pour prévoir les résultats futurs. Puis est apparue l'IA générative, qui excelle dans la création de nouveaux contenus tels que du texte, des images et du code. Aujourd'hui, le secteur est passé au stade de l'IA agentique, un nouveau monde où les capacités de l'IA dépassent la génération de contenu et la conversation pour inclure l'action et la réaction autonomes.

Ce qui distingue les agents autonomes de leurs prédécesseurs, c'est leur capacité à 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, à prendre des mesures autonomes, à apprendre à partir du retour d'information et à 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 prête à transformer des secteurs tels que la santé, la finance et l'industrie manufacturière en s'intégrant de manière transparente aux plateformes de données et en fournissant une automatisation puissante des workflows. Les entreprises peuvent désormais imaginer une IA capable d'agir comme une véritable main-d'œuvre digitale, qui prendrait des décisions et s'adapterait à de nouvelles situations avec une efficacité remarquable.

L'IA agentique est la technologie qui alimente les agents IA de manière à ce qu'ils puissent agir de manière autonome, sans supervision humaine en continu. Elle fonctionne comme une plateforme complète, qui permet une interaction fluide entre l'agent IA et l'être humain, et crée ainsi un environnement collaboratif. Cette plateforme intègre une série d'outils et de services qui aident les agents IA à apprendre, à s'adapter et à collaborer, afin de gérer efficacement des tâches complexes et dynamiques. Il s'agit de la prochaine avancée majeure de l'IA, reconnue pour sa capacité à fonctionner de manière indépendante, en fixant des objectifs, en raisonnant, en prenant des décisions et en s'adaptant à des situations dynamiques.

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 avancée 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 est flexible et adaptable. Cette flexibilité permet 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 la prise de décision humaine, ce qui les rend parfaitement adaptés à la gestion de situations professionnelles complexes et en constante évolution.

À la base, l'IA agentique est une forme de système d'IA autonome conçu pour atteindre un résultat spécifique en créant, en exécutant et en affinant de manière indépendante son propre plan d'action. Il s'agit d'un framework intelligent conçu non seulement pour traiter l'information, mais aussi pour agir dans un but précis.

Les trois principales caractéristiques qui définissent l'IA agentique sont les suivantes :

• Autonomie : les agents peuvent effectuer des tâches de manière indépendante, sans supervision humaine ou directive étape par étape. Ils choisissent la meilleure ligne de conduite.
• Adaptabilité : ils peuvent tirer des enseignements de leurs interactions, recevoir un retour d'information et modifier leurs décisions ou leurs plans en fonction de ce qu'ils ont appris. C'est ce qu'on appelle l'apprentissage continu.
• Orientation des objectifs : ils peuvent prendre un objectif de haut niveau et réfléchir à sa décomposition en une séquence d'étapes plus petites et exploitables pour atteindre l'objectif final.

L'IA agentique a le potentiel de changer fondamentalement la façon dont les entreprises interagissent avec la technologie. Les bases pour les agents autonomes sont en train d'être posées. Leur indépendance et leur adaptabilité amélioreront l'efficacité et ouvriront de nouvelles perspectives d'innovation.

Pour comprendre l'IA agentique, il est utile de la distinguer des autres formes d'IA. L'IA agentique est souvent considérée à tort comme un simple chatbot plus puissant ou un script d'automatisation standard.

• Il ne s'agit pas seulement d'un chatbot : un chatbot est généralement réactif. Il attend un prompt et y répond. Un agent IA est proactif : il peut surveiller un environnement (comme une file d'attente d'assistance ou un système CRM), identifier un objectif (comme la résolution d'un ticket de service urgent) et lancer un workflow en plusieurs étapes sans prompt.
• Il ne s'agit pas d'une simple automatisation des processus (RPA) : l'automatisation des processus est idéale pour automatiser des tâches répétitives basées sur des règles avec une séquence fixe. Si un processus change, le script RPA est interrompu. L'IA agentique utilise le raisonnement et l'apprentissage pour gérer la variabilité et les exceptions. Si une étape de son plan échoue, l'agent peut s'arrêter, réfléchir, créer un nouveau plan et adapter son approche.
• Il ne s'agit pas d'une IA purement générative : bien que les modèles d'IA générative (modèles de langage de grande taille, ou LLM) soient le « cerveau » d'un agent IA, ils n'en sont qu'un composant. L'IA générative produit du contenu ; l'IA agentique utilise ce contenu (comme un brouillon d'e-mail ou un extrait de code) comme outil pour effectuer une action axée sur des objectifs.

Pour mettre en œuvre la bonne technologie, les entreprises doivent comprendre les différences entre les types d'IA. L'IA agentique représente un passage de l'IA purement prédictive ou créative à une intelligence véritablement autonome et orientée vers les objectifs.

L'IA agentique fonctionne à travers une boucle centrale de composants qui permettent aux agents autonomes de poursuivre un objectif du début à la fin. Ce processus est alimenté par un modèle de langage de grande taille (LLM) central qui agit comme le « cerveau » de l'agent, ce qui lui permet de raisonner, de planifier et de prendre des décisions.

Le noyau opérationnel de l'IA agentique repose sur quelques concepts fondamentaux :

• Planification : diviser un objectif complexe et de haut niveau (par exemple, « résoudre le litige de facturation du client ») en une séquence d'étapes plus petites, gérables et exécutables (par exemple, « rechercher dans la base de connaissances », « vérifier l'historique des paiements dans le CRM », « générer un e-mail de résolution »).
• Raisonnement : la capacité d'évaluer la situation actuelle, de comprendre la tâche, de sélectionner les bons outils pour la tâche et de déterminer la meilleure action à entreprendre. C'est là que l'intelligence du LLM est cruciale.
• Utilisation de l'outil : la capacité de l'agent à se connecter à des systèmes externes via des API ou d'autres interfaces pour effectuer des actions. Ces « outils » peuvent être n'importe quoi, d'un système CRM à un environnement de codage en passant par un moteur de requête de données.
• Mémoire : le système doit conserver le contexte de ses actions et observations passées afin de garantir un workflow cohérent en plusieurs étapes. Cela comprend la mémoire à court terme (contexte de l'étape en cours) et la mémoire à long terme (informations apprises et résultats passés).
• Réflexion : le processus consistant à observer le résultat d'une action, à le comparer à l'objectif et à ajuster le plan si le résultat n'était pas satisfaisant. C'est le mécanisme d'autocorrection et d'amélioration continue.

Ce processus permet à l'agent IA de résoudre des problèmes complexes grâce à une boucle continue en cinq étapes :

1. Percevoir : l'agent IA recueille et décode les informations de son environnement, telles que les prompts de l'utilisateur, les données des capteurs ou les entrées dans une base de données. Il identifie l'objectif et l'état actuel de son environnement.
2. Raisonner : le LLM guide le processus de raisonnement, en comprenant la tâche, en élaborant un plan de solution initial et en coordonnant des modèles ou des outils spécialisés pour les actions requises.
3. Agir : l'agent exécute une tâche en se connectant à des systèmes externes (comme un CRM, un registre financier ou un système de contrôle de la fabrication) via des API (utilisation d'outils). Les garde-fous intégrés garantissent la sécurité et la conformité.
4. Apprendre (observer et réfléchir) : l'agent observe le résultat de son action. Il détermine si l'action l'a rapproché de son objectif. Dans le cas contraire, il apprend de l'échec et adapte sa stratégie pour la prochaine tentative.
5. Itérer et collaborer : cette boucle continue favorise l'affinement. Dans les systèmes multi-agents, plusieurs agents spécialisés peuvent collaborer, partager des informations et coordonner leurs actions pour résoudre des problèmes plus vastes, plus intuitifs et plus complexes.

L'IA agentique représente un bond en avant en matière de capacités d'IA, offrant aux entreprises des avantages que les anciens systèmes d'IA ne peuvent tout simplement pas égaler.

L'un de ses principaux avantages est la capacité de l'IA agentique à apprendre et à s'adapter à des environnements commerciaux dynamiques. En automatisant des tâches complexes en plusieurs étapes et en prenant des décisions de manière indépendante, les agents IA accélèrent considérablement les processus opérationnels. Cette autonomie permet de gagner du temps, de réduire les coûts opérationnels et de minimiser le risque d'erreur humaine dans les tâches routinières. La capacité fondamentale à raisonner et à s'autocorriger garantit une amélioration des performances globales et en fait un atout indispensable pour une automatisation complète des workflows.

L'IA agentique automatise les tâches répétitives et chronophages et rationalise les workflows complexes, fournissant efficacement une main-d'œuvre digitale évolutive. Cela libère les équipes humaines de la charge administrative, ce qui leur permet de se concentrer sur un travail stratégique à forte valeur ajoutée qui nécessite créativité, empathie et connaissances humaines spécialisées. Grâce à la prise de décision en temps réel et à l'apprentissage continu, les agents IA accomplissent les tâches plus rapidement et avec une plus grande précision, ce qui stimule l'efficacité globale des collaborateurs et des équipes.

Les agents autonomes traitent de vastes flux de données provenant de diverses sources en temps réel, bien plus rapidement que n'importe quelle équipe humaine. En détectant des modèles subtils, en synthétisant les informations dans les systèmes et en prévoyant les résultats, ils fournissent des informations exploitables pour des décisions plus intelligentes et plus sûres. Cette capacité garantit que les décisions commerciales sont toujours basées sur des données et opportunes, ce qui offre un avantage concurrentiel significatif sur des marchés en pleine évolution.

L'IA agentique a le potentiel de créer des interactions fortement personnalisées et stimulantes pour les clients. En imitant la prise de décision humaine et en s'appuyant sur l'ensemble du contexte du client, y compris les interactions passées, les préférences et les intentions, les agents IA peuvent offrir des expériences intuitives et transparentes. Que ce soit dans le cadre d'un service client personnalisé, d'un marketing ciblé ou de conseils financiers sur mesure, la possibilité de fournir des expériences hyper-personnalisées se traduit par une plus grande satisfaction des utilisateurs et une fidélité à long terme.

La puissance de l'IA agentique réside dans sa capacité à exécuter des workflows de bout en bout en plusieurs étapes sur différents systèmes, ce qui la rend applicable à presque toutes les fonctions de l'entreprise.

Service client intelligent : un agent du service client IA peut gérer un ticket de support client du début à la fin. Par exemple, un client signale un défaut sur un produit. Le workflow de l'agent comprend les étapes suivantes :

1. Percevoir : lit le ticket de support et le classe comme un problème matériel complexe.
2. Raisonner et planifier : détermine les étapes : vérifier l'état de la garantie dans le CRM, rechercher un guide de dépannage dans la base de connaissances et programmer le passage d'un technicien si nécessaire.
3. Agir (utilisation d'outils) : utilise un outil pour extraire l'historique de la garantie et des achats du client.
4. Résoudre : si le produit est sous garantie, l'agent génère et envoie de manière autonome un e-mail personnalisé avec une étiquette de retour automatisée, met à jour le statut du dossier dans le CRM sur « Résolu » et prévient l'entrepôt, le tout sans intervention humaine.

Gestion autonome des services IT (ITSM) : au lieu d'être un simple bot de réinitialisation de mot de passe, un agent IA peut résoudre de manière autonome des tickets informatiques complexes. Par exemple, si un collaborateur signale un problème d'accès à une nouvelle plateforme logicielle, l'agent peut vérifier son identité via un annuaire interne, vérifier son rôle et son équipe par rapport à la matrice de sécurité, approuver les autorisations nécessaires dans le système de gestion des identités et envoyer un e-mail de confirmation final.

Codage et débogage autonomes : un agent peut fonctionner comme un ingénieur logiciel junior autonome. À partir du témoignage d'un utilisateur, il peut créer un plan de développement détaillé, écrire le code nécessaire, exécuter une suite de tests unitaires et d'intégration pour vérifier les erreurs, déboguer automatiquement les échecs et ouvrir une demande d'extraction pour qu'un développeur humain l'examine.

Campagnes marketing personnalisées : un agent marketing peut suivre un objectif de haut niveau, tel que « lancer une campagne pour augmenter les ventes d'un nouveau produit auprès des clients de la région Ouest ». Le workflow autonome de l'agent comprend les étapes suivantes :

1. Identification du public : utilise Data 360 afin de segmenter le public cible.
2. Génération de leads : utilise l'IA générative pour rédiger des textes d'e-mails personnalisés et des créations publicitaires pour le segment.
3. Exécution : déploie la campagne via le système d'automatisation du marketing.
4. Optimisation : surveille en continu les métriques de performance en temps réel et ajuste de manière autonome le budget publicitaire ou affine le message pour optimiser les taux de conversion.

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : un agent peut fonctionner comme un gestionnaire de chaîne d'approvisionnement de bout en bout. Il surveille les niveaux de stock en temps réel, prédit les fluctuations de la demande à l'aide des données du marché et de l'historique des ventes (via Data 360) et passe de manière autonome les commandes de réapprovisionnement auprès des fournisseurs tout en négociant le meilleur tarif en fonction des conditions actuelles du marché.

Pour aller au-delà du « quoi » conceptuel et passer au « comment » pratique, les entreprises doivent comprendre qu'un agent IA ne peut pas être meilleur que les données auxquelles il peut accéder et la plateforme sur laquelle il fonctionne. L'IA agentique révolutionne le travail en utilisant, en apprenant et en s'appuyant sur les connaissances de l'entreprise pour automatiser efficacement les workflows.

La base de la création d'une IA agentique efficace et sécurisée est une plateforme de données robuste et intégrée. Cette plateforme rassemble des sources de données disparates et diverses et les rend disponibles via un framework de métadonnées commun avec un langage unique. Cela permet aux entreprises d'exploiter toute la valeur de l'ensemble de leurs données pour automatiser des tâches complexes et prendre des décisions en temps réel et basées sur les données.

Les entreprises qui cherchent à tirer parti de la puissance de l'IA agentique doivent se concentrer sur une plateforme qui offre sécurité, gouvernance et intégration transparente :

• Unifier les données : une plateforme comme Data 360 est le point de départ essentiel. Elle fournit une source unique d'information pour toutes les données clients, opérationnelles et financières, qu'elles soient structurées ou non. Les agents IA ont besoin de ce contexte unifié pour prendre des décisions éclairées.
• Mettre en œuvre la génération augmentée de récupération (RAG) pour le contexte : La combinaison de l'IA agentique avec les principes de la génération augmentée de récupération (RAG) permet aux agents d'utiliser à la fois les connaissances généralisées massives du LLM et les données spécifiques et propriétaires de l'entreprise. Cela garantit que les actions et les réponses de l'IA sont précises, actuelles et pertinentes pour l'entreprise.
• Choisir un générateur d'agents de confiance : Les plateformes d'agents IA telles que Agentforce fournissent la couche architecturale nécessaire pour créer et orchestrer des agents autonomes en toute sécurité. Cette couche d'IA garantit que les agents peuvent accéder aux données, utiliser des outils externes et fonctionner dans le cadre de garde-fous établis en matière de sécurité et de conformité.

Ce partenariat simplifie le déploiement et améliore l'expérience utilisateur globale. La couche d'IA agentique apprend et évolue en permanence au fur et à mesure que le système traite davantage de données. Cette boucle d'apprentissage continu garantit 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.

L'IA agentique est bien positionnée pour révolutionner fondamentalement les activités opérationnelles. 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. 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 ».

En ce qu'il s'agit de rationaliser les opérations et d'améliorer l'expérience client, le potentiel de l'IA agentique est immense. 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. L'aspect le plus passionnant est l'apprentissage continu et l'amélioration 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 à Data 360 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. Cette technologie 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 exploiteront pleinement les capacités uniques de l'IA agentique.

Agentforce est un exemple d'IA agentique. Cette solution, qui constitue la couche agentique de la plateforme 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 digitale 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.