Qu’est-ce qu’un agent d’IA ?

L’accès aux outils d’intelligence artificielle (IA) évolue rapidement. Outre l’IA prédictive et l’IA générative, il existe de plus en plus de fonctionnalités et d’outils destinés aux entreprises qui intègrent des agents d’IA. 

Un agent d’IA exécute et termine des tâches tout seul en fonction d’une série de commandes et de tout ce pour quoi il est programmé. Les agents d’IA existaient déjà sous certaines formes, par exemple les aspirateurs-robots autonettoyants. Vous pouvez intégrer des agents d’IA dans n’importe quelle entreprise afin d’optimiser votre flux de travail, tout en sachant qu’ils peuvent également avoir un impact sur la façon dont les internautes découvriront ou achèteront sur votre site à l’avenir.

Poursuivez la lecture pour découvrir ce qu’est un agent d’IA et en quoi il diffère des autres technologies d’IA, les cas d’utilisation et les éléments à prendre en compte lorsque vous utilisez des agents d’IA pour votre entreprise.  

Qu’est-ce qu’un agent d’IA ?

Un agent d’IA est un système d’intelligence artificielle qui fonctionne de manière autonome et prend des décisions en fonction de son contexte et de son environnement. Les agents d’IA peuvent comprendre les tâches et y répondre en prenant des décisions ou en résolvant des problèmes. Par exemple, une voiture autonome utilise un agent d’IA pour se diriger. 

En général, les agents d’IA n’ont besoin que d’une seule invite pour accomplir leur tâche, contrairement à un chatbot assisté par l’IA. Ils n’ont pas besoin de nouvelles instructions pour effectuer des ajustements ou atteindre leur objectif final. Dans l’exemple de l’aspirateur-robot, l’appareil est préréglé pour nettoyer une surface spécifique après l’avoir scannée. Chaque fois qu’il est utilisé, il empruntera le même chemin et nettoiera la même zone. 

Les agents d’IA utilisent un certain nombre de technologies pour prendre des décisions et résoudre des problèmes. À l’instar d’autres technologies d’IA, telles que l’IA générative, les agents d’IA utilisent le traitement automatique du langage naturel (TALN) et de grands modèles de langage (LLM) pour traiter les informations et prendre des décisions. Certains agents d’IA avancés peuvent résoudre un problème en apprenant et en s’adaptant, c’est à dire qu’ils essaient de nouvelles solutions jusqu’à ce qu’ils atteignent l’objectif déclaré. 

Agents d’IA et chatbots 

Les agents d’IA et les chatbots partagent certaines technologies, mais ont des modalités de fonctionnement différentes. Un chatbot est une solution d’intelligence artificielle dont le champ d’application est restreint, et qui permet de traiter les demandes exprimées en langage conversationnel. Les chatbots utilisent des règles ou des apprentissages prédéfinis pour formuler des réponses. Les agents d’IA sont plus flexibles, car ils évaluent la situation et prennent des décisions en fonction de leur environnement.  

Par exemple, les chatbots de service client posent souvent des questions ou soumettent des invites aux utilisateurs, du type « Avez-vous besoin d’informations sur la livraison ? » Si le client répond oui à la question, le chatbot propose un article, un lien ou des informations supplémentaires concernant la livraison pour une marque particulière. Ceci est dû au fait qu’un chatbot intelligent suit des règles, met en correspondance des modèles et utilise la reconnaissance de mots-clés. 

Agents d’IA et IA agentique

Un agent d’IA est un logiciel spécialement conçu pour fonctionner de manière autonome. C’est un assistant numérique individuel qui se concentre sur un objectif unique. Cependant, il existe des situations où plusieurs agents d’IA travaillent au sein d’un même système d’IA. C’est ce que l’on appelle l’IA agentique.

L’IA agentique est potentiellement plus puissante, car plusieurs agents travaillent sur des tâches complexes en même temps. Ensemble, ils peuvent prendre davantage de décisions et examiner leur environnement de façon plus approfondie. 

Un agent d’IA et une IA agentique ont beaucoup de caractéristiques et d’avantages en commun. Les deux collectent des informations, travaillent de manière autonome et prennent des décisions. Ce qui les différencie vraiment, c’est la complexité. Un seul agent d’IA prend des décisions en fonction de ses paramètres définis. L’IA agentique peut gérer des flux de travail complexes, de multiples points de décision et différentes interactions pour atteindre ses objectifs. 

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Quel rôle peuvent jouer les agents d’IA pour les entreprises ?

La grande variété d’agents d’IA disponibles peut modifier la façon dont vous gérez votre activité et la manière dont les clients peuvent interagir avec votre entreprise. 

Pour les dirigeants de petites entreprises et les entrepreneurs, l’IA agentique peut jouer le rôle d’assistant personnel virtuel. Que vous soyez à la recherche d’un outil autonome ou qu’elle soit intégrée à un logiciel que vous utilisez déjà, l’IA agentique peut vous aider à :

• Simplifier le marketing : analysez le comportement d’achat sur votre site web pour automatiser et personnaliser les e-mails adressés à vos clients, et rédigez et mettez à jour le contenu textuel du site web de manière indépendante. 

• Aider les clients : améliorer l’assistance offerte aux clients, par exemple en proposant des recommandations de produits personnalisées ou en gérant les conversations avec le service client, sans sacrifier la qualité ou la fiabilité.

• Stratégie commerciale : Analysez vos ventes et les données de votre site web pour automatiser le suivi financier et appliquer des recommandations stratégiques, telles que les variations de prix. 

• Gestion des stocks : faites le suivi des niveaux de stock, prévoyez la demande et recommandez automatiquement les fournitures et les produits pour ne jamais en manquer. 

Il est également important de savoir comment l’IA agentique peut influencer la façon dont les clients découvrent vos produits et vos services. Les navigateurs agentiques peuvent utiliser l’historique de navigation et d’achat d’une personne pour prendre des décisions, quelle que soit la marque. Cela signifie qu’un navigateur web peut recommander des produits à quelqu’un, les comparer et les acheter, même si ce client n’accède jamais à votre site. 

Réfléchissez à la manière dont vous pouvez vous adapter à cette réalité en optimisant votre site pour l’IA et en partageant des avis sur votre offre.

5 types d’agents d’IA 

Les agents d’IA ne sont pas tous identiques. Voici quelques types d’agents d’IA que vous pouvez intégrer à votre entreprise, classés selon le niveau de complexité. 

1. Agent d’IA élémentaire

Un agent d’IA élémentaire ne « connaît » pas vraiment le monde qui l’entoure et ne peut réagir qu’à un seul stimulus ou à une seule action. Pensez à l’exemple de chat intelligent dédié au service client, qui fonctionne avec des invites. Le chat doit comprendre les intentions de l’utilisateur, et s’il y a des questions qui sortent des cas prédéfinis, il peut renvoyer l’utilisateur vers d’autres services, mais sa tâche et ses objectifs sont élémentaires. 

2. Agent d’IA réactif basé sur un modèle

Un agent d’IA réactif basé sur un modèle est plus sophistiqué et plus autonome, car il peut percevoir l’environnement dans lequel il se trouve (qu’il soit physique ou numérique) et combler les informations manquantes ou prendre des décisions pour finaliser la tâche. 

Par exemple, un robot dans un entrepôt d’expédition utilise des plans, des règles fonctionnelles et des capteurs pour suivre un itinéraire en toute sécurité et atteindre ses différentes destinations.

3. Agent d’IA basé sur des objectifs

Les agents d’IA basés sur des objectifs sont puissants, car ils peuvent évaluer la situation et prendre des décisions en fonction des conséquences prévues ou des réactions à leur comportement. 

Un système de gestion des stocks assisté par une IA agentique, par exemple, peut avoir pour objectif d’optimiser vos stocks dans une démarche de minimisation des coûts et de satisfaction de la demande des clients. Il analyse les données de vente et les tendances de vos différents produits et ajuste en conséquence les commandes de réapprovisionnement pour atteindre ces objectifs.

4. Agent d’IA autoapprenant

Un agent d’IA autoapprenant est une option de choix pour les entreprises. Ce type d’agent apprend et s’améliore par renforcement de manière continue pour atteindre un objectif prédéfini.

Par exemple, si vous vendez des vêtements avec un composant d’essai virtuel, votre agent d’IA autoapprenant tentera de mieux comprendre votre client par un processus de renforcement basé sur la prise en compte de ses désirs et de ses besoins. Au fil du temps, les recommandations adressées au client gagneront en personnalisation, ce qui aboutit normalement à une augmentation de la satisfaction et des ventes.  

5. Agent d’IA à maximisation de l’utilité

Un agent d’IA à maximisation de l’utilité prend les décisions nécessaires pour atteindre ses objectifs en évaluant différents scénarios. Pensez aux systèmes de navigation GPS de votre voiture ou de votre téléphone. Il existe un certain nombre de voies et de solutions différentes, et ce type d’agent est idéal pour décider laquelle est la meilleure pour une efficacité et une sécurité maximales.

Pour les propriétaires d’entreprise, ce type d’agent peut jouer un rôle dans les processus de tarification dynamique. Un agent d’IA peut évaluer en permanence le coût de revient des marchandises, la demande, les prix des concurrents et les stocks, et ajuster automatiquement le prix de vos produits pour garantir des marges bénéficiaires maximales.

Meilleures pratiques pour l’utilisation des agents d’IA

Toute technologie a ses points faibles. Si vous souhaitez intégrer des agents d’IA dans vos workflows, prenez connaissance des meilleures pratiques (en particulier celles qui concernent la supervision et la sécurité) afin d’exploiter au mieux ces outils. 

• Définissez des objectifs clairs. D’une manière générale, l’IA doit avoir des instructions et des objectifs précis pour accomplir une tâche. Avant de vous lancer, vous devez avoir une idée claire de la raison pour laquelle vous utilisez votre agent d’IA et des prérequis pour une prise de décision efficace.

• N’abandonnez pas la supervision humaine. Chaque tâche ou objectif réalisé par votre agent d’IA doit faire l’objet d’une supervision humaine. Surveillez les réponses, les choix et les solutions proposés par votre agent pour vous assurer que leur qualité est conforme aux attentes.

• Respectez les pratiques de confidentialité et de sécurité des données. L’IA a besoin d’une énorme quantité de données pour prédire, générer ou automatiser quoi que ce soit. Ne mettez pas les informations sensibles ou personnelles de vos clients à la disposition de votre agent d’IA. 

Risques et limites potentiels des agents d’IA

L’IA progresse constamment, mais il y a toujours des risques et des limites à prendre en compte lors de l’utilisation de cet outil. 

Gardez les points suivants à l’esprit : 

• Absence de contexte et hallucinations : les LLM peuvent avoir des « hallucinations », c’est-à-dire produire des informations inventées ou combinées de manière abusive. Si vous comptez sur un agent d’IA pour traiter des données ou partager des informations avec un client, le problème est bien réel. Vérifiez les faits et faites contrôler les réponses par un agent humain si cela se produit.

• Erreurs techniques : si l’objectif de votre agent d’IA est d’améliorer l’efficacité de vos opérations, le risque est qu’il prenne sa tâche trop au sérieux. Un agent d’IA peut faire tout ce qui est en son pouvoir pour atteindre son objectif, sans évaluer l’impact potentiel sur l’expérience client.

• Biais : l’IA est entraînée à partir de données. La qualité de ces données et leurs éventuels biais sont d’une importance fondamentale. Un certain niveau de supervision humaine est crucial pour vous assurer que votre agent d’IA ne produit rien d’offensant ou de trop biaisé.  

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