Que sont les agents IA ?
Les agents IA sont des logiciels conçus pour effectuer une tâche spécifique. Ils interagissent avec leur environnement afin de recueillir des informations et les utiliser pour atteindre un objectif précis.
Les agents IA sont considérés comme autonomes car ils n’ont pas besoin d’être dirigés ou surveillés en permanence. Contrairement aux logiciels traditionnels, assez statiques tant qu’un utilisateur ne les actionne pas (par exemple pour générer un texte ou modifier une image), les agents IA peuvent analyser des informations et prendre des décisions logiques.
Que peuvent faire les agents IA ?
Les agents IA peuvent accomplir presque tout ce qui correspond à leurs fonctions programmées axées sur les tâches et les compétences, notamment :
- Prendre des décisions dans le cadre d’un modèle ou d’une architecture IA
- Utiliser le traitement du langage naturel (NLP) pour répondre aux demandes d’un utilisateur humain
- Exécuter des actions déclenchées automatiquement (p. ex., commander du stock lorsque les niveaux descendent en dessous d’un seuil défini)
- Résoudre les problèmes dans leur propre environnement technologique (p. ex., répondre automatiquement à un incident informatique ou corriger un défaut de conception logicielle)
- Personnaliser l’expérience en fonction de données client (p. ex., déterminer quelles notifications push envoyer à un joueur en fonction de son utilisation d’une application)
Notez que les agents ne peuvent rien faire sans un cadre de fonctionnement précis. Les chatbots en sont un bon exemple. Dans le scénario ci-dessous, une cliente ou un client se rend sur votre site web pour savoir où en est sa commande.
Si vous avez correctement programmé votre agent, le processus ressemblera à ceci :
- La client ou le client clique sur le chatbot du service client et saisit sa question, ou choisit l’option « Où est ma commande ? »
- L’agent IA demande un identifiant, comme un numéro de commande ou un numéro de téléphone.
- Le ou la client(e) fournit les informations demandées, et l’agent recherche dans les fichiers internes pour trouver les informations de suivi.
- L’agent IA propose ensuite plusieurs options : « Suivre une autre commande » ou « Parler avec un conseiller ».
Chacune de ces interactions doit être programmée à l’avance pour que l’agent sache quoi faire, quelles données collecter, comment les traiter et quelles options proposer ensuite.
Exemples d’agents IA
Les chatbots et les rappels automatisés de rendez-vous médicaux sont des exemples très courants de la façon dont les agents IA influencent déjà votre vie quotidienne.
Mais leurs usages en entreprise peuvent être beaucoup plus variés. Les possibilités sont limitées uniquement par notre imagination et notre capacité à concevoir un cadre adapté. Si vous avez une idée, il y a de fortes chances pour qu’un agent IA puisse la concrétiser.
Les agents IA peuvent :
- Servir d’assistant virtuel
- Trier les CV pour accélérer le recrutement et l’onboarding des nouvelles recrues
- Personnaliser des recommandations, comme informer un(e) futur(e) client(e) d’hôtel d’un événement sur place ou d’une nouvelle carte au spa
- Collecter des données client pour créer des profils basés sur des préférences et habitudes réelles
- Améliorer la gestion de projet en répartissant les tâches selon les compétences et disponibilités des équipes, et en suivant l’avancement
- Optimiser la gestion de la chaîne d’approvisionnement, y compris l’automatisation des commandes et la génération de documents
- Améliorer la production de contenu, notamment en optimisant le référencement et la visibilité de la marque, et en générant des idées pour une stratégie éditoriale
- Analyser les entonnoirs de vente pour identifier les points de blocage
- Gérer la trésorerie en temps réel et modéliser la finance en tenant compte des dépenses internes, des tendances du marché et des retours client
L’avenir du travail : l’IA ou l’humain ?
L’avenir du travail sur la planète ne sera probablement ni entièrement confié à l’IA, ni exclusivement humain. La réalité se situera sans doute entre les deux, avec des effectifs hybrides combinant le meilleur de l’intelligence humaine et des capacités technologiques.
Même aujourd’hui, il existe déjà plusieurs façons dont l’IA, le machine learning et l’expertise humaine travaillent main dans la main.
- Human in the loop (HITL). Cette approche dirigée par l’humain implique l’intervention directe de personnes réelles dans la création et la formation des agents IA. Des points de contrôle réguliers permettent d’évaluer l’efficacité des agents et de détecter d’éventuels problèmes, comme des données manquantes qui influencent les performances ou des biais discriminatoires dans l’algorithme.
- Human on the loop (HOTL). Avec l’HOTL, les humains restent impliqués, mais de manière plus distante, adoptant une approche « paramétrer et laisser tourner ». Les humains conçoivent le système d’IA, puis le laissent fonctionner de façon autonome, sauf s’ils ont besoin d’intervenir pour arrêter une action présentant un risque, un imprévu ou une situation urgente.
Le modèle HITL est plus pratique, ce qui peut sembler avantageux si votre entreprise débute avec l’IA. Les humains jouent un rôle essentiel dans la boucle de rétroaction, ce qui rend votre IA moins automatisée et autonome qu’elle ne pourrait l’être. C’est un compromis nécessaire dans certains modèles HITL, comme les systèmes de diagnostic médical (où l’IA analyse une IRM, mais un médecin interprète ensuite les résultats) ou les voitures autonomes.
Le modèle HOTL est souvent plus efficace si vous cherchez à accroître la capacité et la productivité de votre entreprise. Vous créez le modèle d’IA, puis le testez et, s’il fonctionne, il s’exécute seul. Vous avez la possibilité d’interrompre l’action d’un agent si nécessaire, mais vous n’avez pas besoin d’intervenir à chaque étape cruciale. Il est recommandé de réserver les agents HOTL aux situations les moins sensibles, comme un chatbot de service client ou un programme de modération de forum en ligne.
Qui devrait investir dans des effectifs IA ?
La plupart des entreprises, grandes ou petites, peuvent tirer profit d’un certain niveau d’assistance par l’IA. L’automatisation des tâches répétitives et courantes libère vos équipes, qui n’ont plus à consacrer une partie de leur journée à des missions à faible valeur ajoutée. Elles peuvent ainsi réinvestir leur temps et leur énergie dans des activités qui exigent de la créativité et une grande attention aux détails.
Pour cette raison, l’IA doit être considérée comme un moyen de renforcer les effectifs, et non de les remplacer. Vous pouvez accomplir plus de tâches avec le même nombre de collaborateurs, au lieu d’en faire autant avec une plus petite équipe.
Des start-ups individuelles aux entreprises du Fortune 500, toutes peuvent utiliser les effectifs IA pour améliorer l’expérience client, accroître la productivité et prendre de meilleures décisions basées sur les données.
