Les robots arrivent ! Et ils ont planifié leur voyage sans aucune surveillance humaine.

Agentic AI est la dernière évolution de l'IA, et va bien au-delà des capacités de ses cousins, l’IA traditionnelle et générative.

Alors, qu'est-ce que l'IA agentique et pourquoi tout ce battage médiatique ? Poursuivez votre lecture pour une explication simple, des exemples et quelques-uns des défis que présente l'IA agentique.

L'IA agentique expliquée

L'IA agentique est une forme d'intelligence artificielle proactive et autonome. Sans intervention humaine, elle apprend, raisonne, planifie et agit en permanence jusqu'à atteindre un objectif.

L'IA agentique est plus flexible et adaptable que l'IA antérieure, car la technologie peut :

• Fonctionner indépendamment des humains
• Comprendre son environnement (commercial et physique)
• Comprendre le contexte et les nuances
• Décomposer les grands objectifs en petites tâches
• Se concentrer sur un comportement axé sur les objectifs

Bien que l’IA agentique soit un nouveau concept, elle a déjà un impact :

• D'ici 2029, l'IA agentique résoudra 80 % des problèmes courants de service client sans intervention humaine, selon GartnerCela devrait entraîner une réduction de 30 % des coûts opérationnels.
• Une autre Gartner Les prévisions indiquent que 33 % des logiciels d'entreprise intégreront l'IA agentique d'ici 2028. Il s'agit d'une augmentation substantielle par rapport à moins de 1 % en 2024.

En quoi l’IA agentique est-elle différente de l’IA traditionnelle ?

Il y a un temps et un lieu pour IA traditionnelleMais sa flexibilité est limitée, ce qui rend difficile d'aller au-delà des tâches simples. De plus, il est réactif. Il nécessite des humains pour créer des invites et indiquer au système ce qu'il doit faire.

IA agentique est plus avancé, doté de capacités de raisonnement et de planification sophistiquées. Il peut démarrer des tâches sans instruction humaine et œuvrer pour des objectifs plus ambitieux et plus complexes que l'IA traditionnelle.

Voici un exemple :

Imaginez un assistant IA traditionnel dédié à une tâche, comme un chatbot de service client. Ce chatbot est réactif et basé sur des règles, ce qui signifie qu'il dépend des humains pour créer un ensemble fixe d'instructions et de messages. Vous pouvez l'utiliser pour vérifier l'état d'une commande ou le montant d'une facture.

Pour aller plus loin, un chatbot intégré à un système d'IA agentique peut gérer les demandes, les réclamations, les paiements et les retours des clients sur tous les canaux numériques. L'IA agentique permet au chatbot de résoudre rapidement des problèmes spécifiques et de transmettre les autres à des représentants humains.

En quoi l’IA agentique est-elle différente de l’IA générative ?

La plus grande différence entre IA générative et IA agentique c'est que l'un crée un nouveau contenu (génératif) et l'autre agit pour atteindre un objectif spécifique (agentique).

IA générative

IA générative est réactive et plus dépendante des humains que l'IA agentique. Avant qu'un système d'IA générative puisse effectuer quoi que ce soit, un humain doit lui donner une instruction, comme générer des images ou créer des descriptions de produits.

Vous pouvez produire du texte, du code, des images, des vidéos et de l'audio. Cependant, l'IA générative est limitée par les invites qu'elle reçoit, les instructions définies par les humains et les données d'entraînement sur lesquelles elle repose. Ainsi, elle ne peut générer des réponses qu'en fonction de ce qu'on lui dit ou de ce qu'on lui montre comprendre.

IA agentique

L'IA agentique est proactive. Elle peut commencer à travailler vers un objectif sans intervention humaine.

Par exemple, une voiture autonome n'a pas besoin d'être assistée par un humain pour éviter les obstacles sur la route. Elle est équipée de capteurs et d'algorithmes avancés qui fournissent du contexte pour que le système puisse réagir et s'adapter.

3 avantages de l'IA agentique

1. Économies de coûts et de ressources

Bien qu’il s’agisse d’un investissement initial élevé, l’IA agentique permet de réaliser des économies à long terme de plusieurs manières.

• Réduit les coûts de main-d'œuvre: L'IA agentique automatise les tâches qui nécessitent généralement un travail humain important.
• Fonctionne 24h/7 et XNUMXj/XNUMX:Pas besoin d'une baby-sitter humaine ; l'IA agentique fonctionne de manière autonome en arrière-plan.
• Produit des résultats plus précis: L'IA agentique gère les tâches répétitives qui sont souvent sujettes à des erreurs humaines et apprend en permanence des expériences pour améliorer sa précision.

Il existe également des avantages spécifiques à certains secteurs. Par exemple, l'IA agentique aide les fabricants à réduire leurs coûts et à minimiser le gaspillage en optimisant les niveaux de stock et en prévoyant les fluctuations de la demande.

2. Prise de décision plus rapide et plus efficace

Un système d'IA agentique utilise des algorithmes sophistiqués pour analyser les données, faire des prédictions et s'adapter au changement. Il comprend le contexte et les nuances de son environnement et apprend constamment de nouvelles données et tâches.

La prise de décision devient plus facile grâce aux données en temps réel qui éclairent les résultats. Plus l'IA agentique est performante, plus elle est rapide et précise, et plus elle vous aide à prendre de meilleures décisions.

3. Évolutivité sans difficultés de croissance

Développer une entreprise signifie plus de clients et des bénéfices plus élevés. Mais tout le reste augmente également, comme la quantité de données à stocker, à gérer et à analyser.

L'évolution est bien plus facile avec l'IA agentique, car vous n'avez pas à vous soucier des difficultés de croissance habituelles. Vous pouvez créer un nombre illimité d'agents IA pour gérer la charge de travail accrue ou vous concentrer sur de nouvelles tâches, sans augmenter vos effectifs. De plus, comme l'IA agentique automatise de nombreuses tâches fastidieuses et répétitives, la prise de décision est plus rapide et les opérations plus efficaces.

IA agentique vs. agents IA

Quelle est la différence entre l'IA agentique et les agents IA ? Ces termes sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais ils sont différents concepts.

• An Agent IA est une application individuelle conçue pour fonctionner sur des tâches spécifiques, telles que le filtrage du spam dans une boîte de réception de courrier électronique.
• IA agentique Il s'agit d'un concept plus large. Il s'agit d'une catégorie d'IA axée sur le développement de modèles d'IA autonomes permettant aux agents d'opérer indépendamment des humains.

Pensez à un Agent IA En tant que système de navigation GPS, il suffit à l'utilisateur d'indiquer sa destination au GPS, qui lui fournit des indications routières.

D'autre part, IA agentique On peut comparer cela à un véhicule autonome. Un système d'IA agentique peut percevoir son environnement, comme d'autres voitures et bâtiments, et prendre des décisions pour s'adapter aux situations inattendues, comme la circulation ou les accidents.

Au sein d'un système d'IA agentique, plusieurs agents collaborent pour résoudre des problèmes complexes. L'agent IA en charge du GPS n'est qu'un des nombreux agents d'un réseau d'IA agentique pour voiture autonome.

Que sont les systèmes multi-agents (SMA) ?

Les systèmes multi-agents sont une composante de l'IA agentique. Chaque agent d'un système travaille de manière autonome et collabore, communique et coordonne ses actions pour atteindre ses objectifs.

An Structure de l'équipe Agile Scrum est un exemple concret de système multi-agents. La méthodologie de gestion de projet implique plusieurs rôles, dont un responsable produit, des développeurs, des représentants commerciaux et d'autres spécialistes.

Chaque membre de l'équipe possède un domaine d'expertise. Ensemble, ils travaillent vers un objectif commun, comme le développement et le lancement d'une application.

Comment fonctionne l’IA agentique ?

Pour que l'IA agentique fonctionne de manière autonome, elle doit :

• Comprendre et interagir avec son environnement
• Traiter les informations provenant de diverses sources
• Prendre des décisions
• Planifier les tâches appropriées pour atteindre son objectif

Cinq composants de l’IA agentique permettent d’y parvenir :

1.Perception

Le premier composant de l’IA agentique perçoit l’environnement commercial ou physique et traite les informations provenant de bases de données, d’outils et de capteurs (microphones, caméras, etc.).

Par exemple : supposons que vous planifiez un voyage d'affaires avec plusieurs escales de New York à Londres et Paris et que vous voulez savoir s'il va pleuvoir.

Étant donné que l’IA agentique est plus avancée et comprend les nuances, vous pouvez poser à l’agent IA une question vague, comme « Dois-je emporter un parapluie pour mon voyage ? »

L'agent s'efforcera de comprendre le contexte et d'identifier ensuite les outils auxquels il doit accéder pour apporter une réponse.

2. Raisonnement

Le raisonnement agentique (ou cognition) fonctionne de manière similaire au processus humain de résolution de problèmes. Il implique le traitement de l'information, l'analyse des options et la prise de décisions autonomes.

Le raisonnement s'appuie sur la perception et la mémoire pour :

• Traiter les informations recueillies dans le composant de perception
• Traduire de manière autonome les connaissances en actions
• Analyser les données et évaluer les options

Pour votre voyage d'affaires, la composante raisonnement décompose le problème en petites tâches, comme accéder aux détails de votre voyage, à votre agenda professionnel et aux prévisions météo.

Il élabore ensuite un plan que le composant d’action exécute.

3. action

Une fois les plans en place, le volet action peut commencer :

• Traduire les plans et les objectifs en actions
• Intégration avec des systèmes et des données externes via des API
• Création et exécution de workflows
• Déterminer lequel des outils disponibles il faut utiliser pour atteindre l'objectif

Le composant action doit comparer les détails de votre voyage et votre horaire de travail aux prévisions météorologiques de chaque ville.

Il peut accéder à votre calendrier professionnel pour connaître vos absences, puis se connecter à votre compte British Airways pour vérifier vos réservations de vols. Il compare ensuite ces informations aux rapports de weather.com.

L'IA vous dira alors d'emporter un parapluie de voyage car il y a 90 % de chances qu'il pleuve à Londres pendant votre séjour.

4. Mémoire

Les systèmes d’IA agentiques apprennent et stockent des connaissances et des expériences dans leur mémoire pour améliorer les performances et la prise de décision.

La mémoire dans Agentic AI couvre tout, depuis la mémorisation de vos identifiants de connexion à un site Web jusqu'au rappel d'expériences passées.

Si vous craigniez la pluie lors de votre dernier séjour à Londres, la mémoire d'Agentic AI appliquera cette information lors de votre prochain séjour dans la ville. Elle pourra alors vous indiquer proactivement si vous devez emporter un parapluie.

5. Apprentissage

La composante d’apprentissage est ce qui distingue l’IA précoce de l’IA agentique.

Grâce à une boucle de rétroaction connue sous le nom de volant d'inertie de donnéesL'IA agentique apprend en permanence à partir de nouvelles données et expériences. La mémoire est mise à jour avec les dernières connaissances afin que l'agent IA puisse mieux évoluer et s'adapter aux changements de circonstances et aux retours d'expérience. Les performances s'améliorent au fil du temps, car le système produit des résultats plus précis.

Exemples d'IA agentique

De l'aérospatiale à la santé en passant par le commerce de détail, l'IA agentique est utilisée dans presque tous les secteurs d'activité à travers le monde. Voici quelques cas d'utilisation de l'IA agentique pour vous donner un aperçu des possibilités offertes par cette technologie.

Logistique et chaînes d'approvisionnement

Objectif : Optimisation des itinéraires
Pour les chaînes d'approvisionnement et les fournisseurs très sollicités, l'acheminement manuel des livraisons est chronophage, coûteux et inefficace. Que se passe-t-il en cas d'embouteillage important ? Ou d'averses soudaines rendant la conduite dangereuse ?

Agentic AI prend en charge tous les « Et si » en :

• Planification et mise à jour des itinéraires de livraison en temps réel
• Surveillez le trafic, la météo et les fenêtres de livraison
• S'adapter aux perturbations ou aux changements de la demande

Les chaînes d'approvisionnement utilisent l'IA agentique pour réduire les coûts de carburant et de main-d'œuvre et améliorer la livraison à temps, rendant ainsi l'entreprise et le client heureux.

Fabrication

Objectif : Robotique autonome et automatisation des usines
L'automatisation traditionnelle est loin d'être flexible. Une intervention manuelle est toujours nécessaire lors de l'introduction de nouveaux produits ou de modifications de processus.

Guidés par l’IA agentique, les robots intelligents présents dans l’atelier peuvent s’adapter aux demandes changeantes de production, ajuster les chaînes de montage et gérer les goulots d’étranglement.

Les agents d'IA sont proactifs et reprogramment dynamiquement les robots pour optimiser les opérations en réaffectant les tâches et en mettant à jour les flux de travail, le tout sans surveillance humaine.

L'IA agentique dans le secteur manufacturier intervient tout au long du cycle de vie d'un produit, de la planification à la production. Elle augmente le rendement, favorise une mise à l'échelle rapide et renforce l'agilité du fabricant.

Fintech

Objectif : Automatisation de la gestion des dépenses
Le suivi manuel des dépenses est un travail fastidieux et sujet aux erreurs humaines.

Si l'IA traditionnelle peut automatiser une partie de ce travail, l'IA agentique va plus loin en suivant, catégorisant et analysant vos dépenses. Le système peut fournir des informations exploitables sur vos habitudes de dépenses et vous proposer des conseils d'épargne personnalisés pour améliorer votre santé financière.

Les défis de l'IA agentique

Comme pour toute nouvelle technologie, il y a quelques points à prendre en compte avant d’intégrer l’IA agentique dans votre entreprise.

Investissement financier

Le coût initial de l'IA est souvent dissuasif pour la plupart des entreprises. Si la technologie promet des économies à long terme, l'investissement initial représente un investissement considérable.

Si vous ne disposez pas d'experts en IA en interne, vous devrez investir du temps et de l'argent dans la formation, les ressources et la mise en place de l'infrastructure. Les systèmes d'IA d'entreprise peuvent être particulièrement complexes, et il n'est pas rare de saturer les budgets dès la phase de développement.

Vous devrez également prévoir les dépenses opérationnelles de l'IA agentique. Combien d'agents IA sont en cours d'exécution ? Quels sont les coûts d'énergie et de stockage ? Quel est le prix par invite ? Effectuez ce calcul en amont pour éviter les dépenses imprévues.

Écart de compétences

À bien des égards, l’IA évolue plus vite que nous ne pouvons suivre.

Il y a d'abord eu l'IA prédictive, puis l'IA générative, et maintenant l'IA agentique. Tous les deux ou trois mois, une nouvelle technologie d'IA promet d'être meilleure que la précédente, et les entreprises peinent à combler le déficit de compétences.

Si 75% des entreprises Parmi les entreprises qui adoptent une forme d'IA, seuls 35 % des employés ont reçu une formation en IA. Et cela ne concerne que l'IA traditionnelle. De nombreuses organisations sont encore loin de mettre en œuvre des stratégies d'IA agentique en raison du manque de compétences.

Éthique et responsabilité

L'IA agentique crée des problèmes éthiques car vous donnez à une machine le pouvoir d'analyser des données et d'agir sans consulter au préalable un humain.

Au-delà des hallucinations et des erreurs typiques de l’IA, la manière dont l’IA est formée et utilisée fait toute la différence.

Voici une histoire édifiante. Amazon a utilisé un Outil IA pour faciliter le recrutement, mais il s'est vite rendu compte qu'il favorisait les hommes par rapport aux femmes. L'outil déclassait automatiquement les CV mentionnant « femme » ou incluant des diplômées d'universités féminines.

Pourquoi cela s'est-il produit ? Parce que l'outil d'IA a été entraîné à partir de données de recrutement favorables aux hommes.

Cela soulève également une autre préoccupation : la responsabilité. Qui est responsable de ces questions éthiques ? Le propriétaire de l’entreprise, la technologie ou le programmeur ? Ce sont des questions auxquelles toute entreprise devrait répondre avant de mettre en œuvre une technologie autonome.

Risques de sécurité

Il est de la responsabilité des entreprises de protéger les données sensibles des utilisateurs, c'est pourquoi un autre obstacle à l'IA est la sécurité.

L’IA travaille avec des quantités massives d’informations privées sur de nombreux systèmes différents qui, si elles sont exposées, peuvent causer un monde de problèmes.

Une préoccupation est injection rapide, une attaque de sécurité contre les grands modèles de langage (LLM). Des pirates informatiques tentent de piéger un modèle d'IA pour qu'il divulgue des données sensibles ou diffuse de fausses informations en écrivant des invites malveillantes capables de contourner les instructions du développeur. Il s'agit d'un exemple parmi tant d'autres des risques potentiels de l'IA agentique pour la sécurité.

Démarrez avec l'IA agentique

Prêt à vous lancer dans l'IA agentique ? Les plateformes low-code sont idéales. Non seulement elles sont conviviales, mais certaines offrent également applications de démarrage pour vous aider à créer vos premiers agents IA.

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