{"id":3635,"date":"2025-02-11T08:00:00","date_gmt":"2025-02-11T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=3635"},"modified":"2025-02-10T10:32:16","modified_gmt":"2025-02-10T10:32:16","slug":"ai-agent-myths","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/fr\/blog\/ai-agent-myths\/","title":{"rendered":"Agents IA\u00a0: 5 id\u00e9es re\u00e7ues \u00e0 d\u00e9passer"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019essor de nouvelles technologies s\u2019accompagne immanquablement de confusion et de doutes. Les agents IA ne font pas exception. Quelle est leur valeur ajout\u00e9e ? Quelles sont leurs capacit\u00e9s et leurs limites ? Ne sont-ils que de simples bots ? Si ces questions sont l\u00e9gitimes, certaines id\u00e9es re\u00e7ues peuvent vous emp\u00eacher de saisir le potentiel r\u00e9volutionnaire de l\u2019IA agentique. Voici de quoi dissiper les malentendus.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

<\/a>\u00ab Les agents IA ne sont gu\u00e8re plus que des chatbots \u00bb<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Du fait de leur complexit\u00e9, de leurs fonctionnalit\u00e9s et de leur capacit\u00e9 d\u2019action, les agents IA diff\u00e8rent radicalement des chatbots.<\/p>\n\n\n\n

Le fonctionnement des bots repose uniquement sur des r\u00e8gles pr\u00e9d\u00e9finies et l\u2019usage de r\u00e9ponses script\u00e9es. Largement utilis\u00e9s pour le service client, ils traitent des FAQ telles que \u00ab O\u00f9 en est ma commande ? \u00bb ou \u00ab Quelle est votre politique de retour ? \u00bb. Ils sont incapables de saisir la complexit\u00e9 d\u2019un contexte ou de faire preuve de cr\u00e9ativit\u00e9 pour r\u00e9soudre un probl\u00e8me. Autre d\u00e9savantage : contrairement aux outils d’IA plus avanc\u00e9s, ils ne s\u2019auto-forment pas. Cela implique que chaque modification, par exemple en mati\u00e8re de politique de l’entreprise, doit \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e manuellement. Enfin, les bots ne gagnent pas en intelligence avec le temps. Ils sont programm\u00e9s pour extraire des donn\u00e9es et r\u00e9pondre \u00e0 des questions courantes, pr\u00e9visibles. Ils excellent en la mati\u00e8re, mais n’offrent rien de plus.<\/p>\n\n\n\n

Les agents IA quant \u00e0 eux ne se limitent pas \u00e0 un simple exercice de questions-r\u00e9ponses. \u00c0 l\u2019inverse des chatbots, ils peuvent traiter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, prendre des d\u00e9cisions et apprendre de leur environnement. Ils sont ainsi capables de g\u00e9rer des flux de t\u00e2ches complexes de mani\u00e8re autonome ou semi-autonome (\u00ab human in the loop \u00bb, lorsque la validation d\u2019une personne est requise), d\u2019optimiser des processus et de formuler des recommandations strat\u00e9giques. Ces agents IA int\u00e8grent souvent des techniques d’IA plus pouss\u00e9es, telles que l’apprentissage par renforcement et les algorithmes de prise de d\u00e9cision, qui les aident \u00e0 agir proactivement et \u00e0 s’adapter \u00e0 l’\u00e9volution de la situation.<\/p>\n\n\n\n

C’est toute la diff\u00e9rence entre un bot qui se contente d’analyser vos donn\u00e9es de vente, par exemple, et un agent qui exploite ces m\u00eames informations pour adapter les niveaux de stock, mettre \u00e0 jour les strat\u00e9gies marketing et communiquer avec les fournisseurs.<\/p>\n\n\n\n

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Lancez votre Agentforce<\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t

Visionnez les principes et concepts d’Agentforce pour comprendre ce que les agents IA peuvent vous apporter.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\tVoir les d\u00e9mos<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t
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\u00ab\u00a0Les agents IA sont impr\u00e9visibles et incontr\u00f4lables\u00a0\u00bb<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Vous vous rappelez certains films comme \u00ab 2001, l’Odyss\u00e9e de l’espace \u00bb et \u00ab Terminator \u00bb, dans lesquels les syst\u00e8mes d’IA \u00e9chappent \u00e0 tout contr\u00f4le et provoquent des d\u00e9sastres ? En r\u00e9alit\u00e9, aujourd’hui, les agents les plus sophistiqu\u00e9s sont fondamentalement fiables et dignes de confiance. Leur fonctionnement repose sur un <\/a>moteur de raisonnement<\/a>, qui g\u00e9n\u00e8re un plan d’action en phase avec ce que l’utilisateur essaie de faire. Ce plan est \u00e9valu\u00e9 et affin\u00e9 en fonction de donn\u00e9es extraites du CRM ou d\u2019autres syst\u00e8mes. \u00c0 partir de la requ\u00eate, l\u2019agent IA d\u00e9cide quel processus m\u00e9tier utiliser et le r\u00e9p\u00e8te jusqu’\u00e0 ce que \u00e7a marche, en gagnant chaque fois en intelligence.<\/p>\n\n\n\n

Si une t\u00e2che demand\u00e9e semble sortir du cadre fix\u00e9 par l’organisation (dont les droits des utilisateurs), le moteur de raisonnement sollicite automatiquement la supervision d\u2019un humain.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab Faire en sorte qu’un agent s\u2019ex\u00e9cute avec pr\u00e9cision et comprenne ce qu’il n’est pas autoris\u00e9 \u00e0 faire est une t\u00e2che complexe \u00bb, explique Krishna Gandikota, responsable de l’ing\u00e9nierie de solutions chez Salesforce. \u00ab Mais avec l\u2019aide d\u2019un moteur de raisonnement, l’IA va planifier et \u00e9valuer son approche avant d\u2019entrer en action, en plus de d\u00e9terminer si elle d\u00e9tient les bonnes comp\u00e9tences et les bonnes informations pour agir. \u00bb<\/p>\n\n\n\n

Selon Krishna Gandikota, ce processus de prise de d\u00e9cision est renforc\u00e9 par la capacit\u00e9 de l’agent \u00e0 apprendre en permanence de ses interactions et de ses exp\u00e9riences, ce qui lui permet d’affiner et d’am\u00e9liorer ses performances au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n

Le meilleur agent IA est celui qui a conscience du contexte et s’appuie sur les donn\u00e9es les plus pertinentes. Il y a plusieurs moyens d’y parvenir. L\u2019un d\u2019eux est une technique, la <\/a>g\u00e9n\u00e9ration augment\u00e9e de r\u00e9cup\u00e9ration<\/a> (RAG), qui trouve les meilleures informations \u00e0 exploiter pour cr\u00e9er de nouvelles r\u00e9ponses. Autre solution, la recherche contextuelle, ou recherche s\u00e9mantique, remonte les donn\u00e9es les plus r\u00e9centes et les plus pertinentes pour r\u00e9aliser une certaine t\u00e2che.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 travers Data Cloud<\/a>, Agentforce int\u00e8gre ces diff\u00e9rentes techniques. Et pour des r\u00e9sultats encore plus pr\u00e9cis, la <\/a>technologie zero copy<\/a> permet aux agents IA d’acc\u00e9der en temps r\u00e9el aux donn\u00e9es issues de multiples sources, sans avoir \u00e0 les d\u00e9placer, les copier ou les modifier.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>\u00ab Les agents IA sont complexes, chronophages et co\u00fbteux \u00bb<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Certains pensent que de telles technologies requi\u00e8rent des mois de d\u00e9veloppement et d’int\u00e9gration complexes, co\u00fbtent des millions de dollars\u2026 Or, quelques minutes suffisent pour d\u00e9ployer des agents propuls\u00e9s par l’IA g\u00e9n\u00e9rative et les grands mod\u00e8les de langage (LLM), avec des th\u00e8mes et des t\u00e2ches pr\u00e9d\u00e9finis.<\/p>\n\n\n\n

Quelques agents pr\u00eats \u00e0 l’emploi sont d\u00e9j\u00e0 disponibles pour le service client, le commerce, la gestion des ventes, etc. Mais il existe aussi des options \u00ab low-code \u00bb pour <\/a>cr\u00e9er rapidement des agents personnalisables<\/a>. Gr\u00e2ce au traitement du langage naturel (natural language processing \u2013 NLP), vous pouvez facilement construire votre propre agent ; il vous suffit de le d\u00e9crire.<\/p>\n\n\n\n

Certains outils comme Agent Builder auto-sugg\u00e8rent m\u00eame des garde-fous pour aider un agent \u00e0 faire son travail en toute s\u00e9curit\u00e9. En s’appuyant sur la description NLP de la t\u00e2che que vous souhaitez que l’agent r\u00e9alise, Agent Builder trouve des ressources s\u00e9mantiquement proches dans les m\u00e9tadonn\u00e9es de votre application. Cela renseigne l\u2019agent sur le fonctionnement de votre entreprise, en plus de lui indiquer des informations et des actions pour mieux accomplir sa mission.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab Toute la sophistication possible est d\u00e9j\u00e0 sur la plateforme \u00bb, explique Krishna Gandikota. \u00ab La <\/a>couche de confiance Einstein<\/a>, le moteur de raisonnement, la <\/a>base de donn\u00e9es vectorielle<\/a> (pour la RAG et la recherche s\u00e9mantique) sont tous activ\u00e9s automatiquement. Vous pouvez former votre propre arm\u00e9e d’agents \u00e0 partir d\u2019une plateforme qui int\u00e8gre tout de la mani\u00e8re la plus fiable et ouverte possible. \u00bb<\/p>\n\n\n\n

<\/a>\u00ab Les agents IA sont toujours enti\u00e8rement autonomes \u00bb<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Le degr\u00e9 d’autonomie des agents IA varie en fonction de leur objectif et de la complexit\u00e9 de leurs t\u00e2ches. Ils se montrent toutefois plus efficaces lorsqu’ils collaborent avec des humains.<\/p>\n\n\n\n

En semi-autonomie, les agents aident les collaborateurs \u00e0 prendre des d\u00e9cisions et \u00e0 ex\u00e9cuter les t\u00e2ches, tout en requ\u00e9rant leur approbation. Dans le secteur des services financiers par exemple, un tel agent analyserait le portefeuille d’un client et sugg\u00e8rerait des optimisations au gestionnaire, sans prendre de mesures lui-m\u00eame.<\/p>\n\n\n\n

Gr\u00e2ce \u00e0 l’autonomie supervis\u00e9e, les agents IA r\u00e9alisent eux-m\u00eames des t\u00e2ches, tout en \u00e9tant constamment contr\u00f4l\u00e9s par des humains. Cette approche est cl\u00e9 dans les secteurs r\u00e9glement\u00e9s o\u00f9 la s\u00e9curit\u00e9 est primordiale, tels que la sant\u00e9, les assurances, les transports ou la pharmacie.<\/p>\n\n\n\n

Les agents totalement autonomes accomplissent quant \u00e0 eux des t\u00e2ches sans aucune intervention humaine. Ils r\u00e9cup\u00e8rent des donn\u00e9es, les analysent, prennent des d\u00e9cisions, s’adaptent et agissent seuls. Eux aussi fonctionnent n\u00e9anmoins dans un cadre et des limites pr\u00e9d\u00e9finis par les humains.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab Il n\u2019est pas toujours n\u00e9cessaire que les agents IA soient enti\u00e8rement automatis\u00e9s pour entrer en action ; mais ils doivent comprendre ce qui leur est demand\u00e9, d\u00e9terminer s’ils peuvent agir par eux-m\u00eames et solliciter si besoin l\u2019intervention d\u2019une personne \u00bb, ajoute Krishna Gandikota.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab Les agents IA n\u2019ont aucune valeur ajout\u00e9e pour l’entreprise \u00bb<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

De nombreuses entreprises utilisant l’IA des transformeurs g\u00e9n\u00e9ratifs pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s (GPT) pour des t\u00e2ches g\u00e9n\u00e9riques <\/a>n’obtiennent pas<\/a> les b\u00e9n\u00e9fices escompt\u00e9s en mati\u00e8re de productivit\u00e9 ou de valeur m\u00e9tier. L’IA agentique fonctionne toutefois tr\u00e8s diff\u00e9remment. Qu’il s’agisse d\u2019alimenter des leads, de concevoir des campagnes ou de faire de la d\u00e9viation d\u2019appels, les agents sur-mesure se concentrent sur une t\u00e2che donn\u00e9e et l’ex\u00e9cutent \u00e0 la perfection.

Le plus int\u00e9ressant, c’est qu’ils agissent en votre nom. Con\u00e7us pour r\u00e9soudre un probl\u00e8me sp\u00e9cifique, ces agents-l\u00e0 sont infiniment plus prometteurs qu’une IA g\u00e9n\u00e9rique qui n’est pas adapt\u00e9e aux besoins de votre organisation. C’est pourquoi 82 % des grandes entreprises <\/a>pr\u00e9voient de d\u00e9ployer des agents<\/a> d’ici 2027.<\/p>\n\n\n\n

Certaines <\/a>ont d\u00e9j\u00e0 pris les devants<\/a>. Wiley, une maison d’\u00e9dition sp\u00e9cialis\u00e9e dans l’\u00e9ducation, a trait\u00e9 plus de 40 % de demandes d’assistance suppl\u00e9mentaires depuis la mise en place d’un agent IA, en remplacement de son ancien chatbot. En prenant en charge des t\u00e2ches courantes, les agents permettent aux \u00e9quipes de se consacrer au traitement de sujets plus complexes. D\u2019autres acteurs pionniers, comme OpenTable et ADP, constatent un taux de r\u00e9solution des cas encore plus \u00e9lev\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Selon le <\/a>cabinet d’\u00e9tudes<\/a> MarketsandMarkets, \u00ab ce qui d\u00e9termine l’adoption d\u2019un agent IA, c\u2019est principalement la demande croissante d’automatisation, pour am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9, le volume de business et la prise de d\u00e9cision. Les agents offrent une r\u00e9elle alternative en automatisant les fonctions r\u00e9p\u00e9titives, en analysant les grands ensembles de donn\u00e9es et en fournissant des conseils exploitables en temps r\u00e9el \u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Le cabinet estime que le march\u00e9 des agents va grimper en fl\u00e8che entre 2024 et 2030, passant de 5,1 \u00e0 47 milliards de dollars. Pour les chefs d’entreprise, il est vital de discerner les faits de la fiction. M\u00e9comprendre les agents IA autonomes peut faire manquer des opportunit\u00e9s ou, pire, commettre de co\u00fbteuses erreurs. Gr\u00e2ce \u00e0 une bonne compr\u00e9hension du potentiel et des limites des agents, vous serez en position id\u00e9ale pour travailler plus efficacement et prendre de meilleures d\u00e9cisions, plus intelligentes, mieux inform\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

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Focus sur le client connect\u00e9 \u00e0 l’\u00e8re de l’IA<\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t

D\u00e9couvrez comment l’IA et les agents IA, modifient de plus en plus le sentiment, les attentes et les comportements des clients.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\tObtenir le rapport<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t
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L\u2019essor de nouvelles technologies s\u2019accompagne immanquablement de confusion et de doutes. Les agents IA ne font pas exception. Quelle est leur valeur ajout\u00e9e ? Quelles sont leurs capacit\u00e9s et leurs limites ? 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