L'essor des systèmes d'agents : des bots aux agents

Lorsque l'IA générative a fait son apparition, les gens l'utilisaient principalement pour des tâches simples telles que la création de recettes ou la planification de voyages. Mais à mesure qu'ils se sont familiarisés avec ses fonctionnalités, ils ont également montré plus de curiosité pour sa capacité à gérer des tâches professionnelles courantes telles que la rédaction d'e-mails, la synthèse de notes de réunion et la composition de documents.

Aujourd'hui, chaque entreprise veut devenir une entreprise d'IA. En effet, l'urgence pour les dirigeants de mettre en œuvre la technologie a été multipliée par sept au cours des six derniers mois et se trouve désormais au cœur de leurs préoccupations, avant l'inflation ou le contexte économique global. De plus, 77 % des chefs d'entreprise craignent de manquer la révolution de l'IA s'ils ne la déploient pas rapidement.

« Aujourd'hui, chaque entreprise veut devenir une entreprise d'IA. » - Jayesh Govindarajan, ​​vice-président de la plateforme Salesforce AI

Et elles 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 le croient, car nous passons des chatbots aux copilotes, puis aux agents d'IA autonomes ou « systèmes d'agents ».

Bien avant que l'émergence des grands modèles de langage (« Large Language Models », ou LLM) et de l'IA générative ne vienne susciter l'intérêt des entreprises et des consommateurs pour l'intelligence artificielle, nombre d'entre nous interagissaient déjà, sans même le savoir, avec des chatbots d'IA rudimentaires. Omniprésents, ces bots effectuaient des tâches simples et prédéfinies, comme répondre à des questions fréquemment posées ou recommander des produits en fonction de l'historique d'achat d'un utilisateur. Cela fait un certain temps que les entreprises les utilisent activement pour améliorer la qualité, l'efficacité et la rentabilité des expériences client. Les Robots Einstein de Salesforce, par exemple, sont utilisés par plus de 3 000 clients et traitent environ 65 millions de sessions par mois.

L'aéroport d'Heathrow utilise des chatbots Einstein pour offrir une assistance 24 heures sur 24, répondant à 4 000 questions par mois et contribuant à réduire de 27 % les volumes d'appels de l'assistance client. L'aéroport a observé une augmentation de 450 % de l'utilisation du chat en direct depuis son lancement en mai 2023, ce qui a permis aux agents de dégager du temps et de gagner en efficacité. Aujourd'hui, les chatbots Einstein permettent d'accélérer les interactions par contact de 40 à 60 secondes au sein des centres d'appels.

Les bots, toutefois, ont généralement tendance à se limiter à des scripts spécifiques et peuvent parfois sembler robotiques, pour la simple raison qu'ils ne possèdent aucune capacité de langage naturel ou de raisonnement. De plus, n'étant pas ancrés dans les données et métadonnées que l'entreprise possède sur ses clients, ils manquent parfois de nuance, de contexte et de personnalisation.

Les copilotes ont introduit une première évolution à travers l'ajout de l'IA générative, du traitement du langage naturel (« Natural Language Processing », ou NLP) et, pour les cas d'usage commerciaux, de la gestion de la relation client (« Customer Relationship Management », ou CRM), dans le but de simplifier les tâches de routine et de fournir, directement dans le workflow, des suggestions plus dynamiques et moins manuelles. Agentforce Assistant de Salesforce, par exemple, permet aux entreprises d'utiliser leurs propres données et métadonnées via Data Cloud, basé sur Agentforce, en vue de produire de puissants insights clients et recommandations, tout en utilisant la Couche de confiance Einstein pour garantir le respect de la vie privée et une bonne gouvernance des données. Contrairement à d'autres assistants d'IA ou copilotes qui n'ont accès à aucune donnée d'entreprise adéquate pour la génération de réponses utiles, Agentforce Assistant est un copilote de niveau professionnel qui permet aux clients de générer des réponses à l'aide de leurs propres données privées de confiance.

L'un des principaux constructeurs d'avions à réaction, Bombardier conçoit, construit et entretient des avions de pointe pour des particuliers, entreprises et gouvernements du monde entier. L'entreprise utilise Agentforce Assistant pour consolider à l'intention de ses représentants commerciaux, toutes les informations dont ils ont besoin sur les prospects en amont des réunions, ainsi que pour leur fournir des recommandations sur la meilleure façon d'interagir avec eux. L'utilisation d'Agentforce Assistant constitue un gain de temps pour l'équipe de vente, qui peut alors se consacrer au démarchage de nouveaux prospects et à l'assistance aux clients existants en automatisant la transcription des notes vocales des réunions et interactions avec les clients.

« L'utilisation d'Agentforce Assistant constitue un gain de temps pour l'équipe de vente, qui peut alors se consacrer au démarchage de nouveaux prospects et à l'assistance aux clients existants en automatisant la transcription des notes vocales des réunions et 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'usage commerciaux, ils sont extrêmement utiles pour aider à planifier des réunions, mettre à jour les enregistrements CRM, rédiger des e-mails et effectuer des recherches préliminaires. S'ils peuvent d'une manière générale orchestrer des actions complexes pour le compte de l'utilisateur, ils exigent que ces compétences soient configurées et ont besoin d'un certain degré d'intervention manuelle pour fonctionner de manière optimale. Ils sont un peu comme des stagiaires ou de nouvelles recrues qui sont très intelligents et savent accomplir des tâches simples, mais ont besoin d'être guidés et supervisés dès que les tâches se compliquent.

Vous avez besoin pour cela de systèmes d'agents, que l'on pourrait considérer comme des collègues digitaux de confiance, par opposition aux assistants digitaux.

Constituant une forme avancée d'IA, ils sont capables d'accomplir des tâches de planification, de raisonnement et d'orchestration de haut niveau, le tout sans nécessiter aucune intervention humaine. Contrairement aux logiciels traditionnels qui suivent des règles prédéfinies, les agents d'IA autonomes vont non seulement améliorer la productivité, mais aussi renforcer les compétences et capacités des collaborateurs, contribuer à établir des relations clients plus profondes à travers l'ensemble des interactions et dégager des marges plus élevées par l'automatisation totale des tâches de routine. Ils sont également capables d'interagir avec des collègues et clients humains de manière quasi humaine.

Par exemple, Salesforce a récemment annoncé la sortie de deux nouveaux agents commerciaux entièrement autonomes qui aideront à faire évoluer et former les équipes de vente. Basé sur Agentforce , l'agent SDR Agentforce interagit de manière autonome et en langage naturel avec les leads entrants afin de répondre aux questions, de traiter les objections et d'organiser des réunions pour les vendeurs humains. L'agent Sales Coach Agentforce, quant à lui, participe de manière autonome à des jeux de rôle avec les vendeurs, en simulant un acheteur lors d'appels de découverte, de présentation ou de négociation.

Cette annonce fait suite au lancement en juillet du premier agent d'IA entièrement autonome de Salesforce, Agentforce pour Service, qui fournit une assistance client fiable 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour un large éventail de problèmes de service client, sans scénarios préprogrammés. Le même mois, Salesforce a également annoncé un partenariat avec Workday en vue de proposer un nouvel assistant basé sur l'IA pour les services aux collaborateurs, tels que l'intégration, les prestations de santé et le développement de carrière. Dans les mois à venir, Salesforce devrait lancer d'autres agents d'IA visant à automatiser les fonctions au sein de certaines professions. Certains de ces agents sont prêts à l'emploi. D'autres seront éventuellement personnalisables pour répondre aux besoins spécifiques d'une entreprise.

Au début, ces agents travailleront pour la plupart de manière indépendante, à savoir qu'ils n'interagiront pas avec d'autres agents se consacrant à des tâches différentes. Mais la situation est amenée à changer, car de la même façon qu'un représentant commercial doit interagir avec des agents de service client et des spécialistes du marketing, ou qu'un responsable RH doit consulter régulièrement des avocats internes ou des responsables du recrutement, les agents d'IA autonomes finiront par devoir un jour faire équipe avec d'autres agents.

Les choses risquent évidemment de se compliquer, raison pour laquelle une plateforme d'agents unifiée comme Agentforce sera nécessaire en vue de créer, d'entraîner et de superviser des agents d'IA autonomes personnalisés travaillant de manière indépendante ou concertée. Comme toute entreprise du monde réel, le monde des agents aura besoin de ce genre de systèmes afin de superviser et de surveiller les agents, de les déployer rapidement au moment et là où ils seront nécessaires, et de contrôler leurs performances tout en garantissant leur responsabilité vis-à-vis de la réalisation de leurs objectifs.

Nous avons encore beaucoup de choses à explorer et à comprendre sur l'IA agentique. Cette évolution s'apparente à celle de la conduite autonome. La technologie a commencé sérieusement en dotant les voitures d'équipements spécifiques que les conducteurs pouvaient choisir d'activer, comme les avertissements de franchissement de ligne, le stationnement automatique et le freinage d'urgence. Mais à mesure ‌des avancées technologiques, nous avons commencé à voir des taxis sans chauffeur transporter des passagers à travers les rues les plus fréquentées des villes.

Tout cela pour dire qu'en rendant tout autonome, on dispose de tout un spectre d'options pouvant fonctionner aussi bien indépendamment qu'ensemble. Les chatbots, les copilotes ou les agents ne seront pas les seuls à répondre aux besoins des entreprises‌ : ils agiront tous de concert 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 agiront tous de concert pour façonner l'avenir de l'informatique d'entreprise. » - Jayesh Govindarajan, ​​vice-président de la plateforme Salesforce AI

Nombre de chefs d'entreprise se montrent prudents à l'égard des agents d'IA entièrement autonomes, ne faisant pas encore totalement confiance à la technologie. Ils sont conscients du risque d'erreurs en cas de données obsolètes, ce qui peut affecter leur efficacité.

Mais en utilisant continuellement ses données propres plutôt que d'entraîner des modèles à partir d'informations rendues publiques à intervalles réguliers, comme peuvent le faire certains LLM, une entreprise peut surmonter ces problèmes de précision et de pertinence. Par ailleurs, en soumettant les demandes d'IA à des systèmes tels que la Couche de confiance Einstein, qui remplissent des fonctions telles que le masquage des informations personnelles identifiables et la définition de paramètres et de garde-fous clairs que les agents d'IA doivent suivre, les problèmes de confiance peuvent être résolus de la même manière.

S'il est essentiel que les agents d'IA comprennent et exploitent leurs capacités étendues, il est tout aussi important, sinon plus, qu'ils reconnaissent leurs limites et comprennent quand une intervention humaine est nécessaire. Nos agents sont entraînés de manière à savoir quand se retirer, à identifier les moments où ils sont incapables de répondre puis, moyennant des garde-fous appropriés, à transférer la requête vers un humain.

Nous collaborons avec nos clients tout au long de leur processus de mise en œuvre de l'IA afin de leur proposer des solutions sur mesure. Cela nous permet d'instaurer un sentiment d'aisance et de confiance à mesure qu'ils découvrent le spectre des fonctionnalités d'IA autonomes actuellement disponibles sur le marché. Le moment est venu de laisser de côté ce qui est réalisable pour mieux préparer ce qui est inévitable.

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