Qu'est-ce que l'IA agentique ? Un guide pour les systèmes d'IA autonomes et adaptatifs

L'intelligence artificielle a été l'un des mots les plus à la mode des années 2020, avec un débat apparemment sans fin sur ce qu'elle pourrait apporter aux entreprises. Dans de nombreux cas, la discussion s'est concentrée sur ce que l'on appelle l'IA générative, qui utilise des invites pour créer du contenu, comme du texte ou des images, sur la base de données existantes. C'est cette technologie qui est à l'origine des assistants numériques populaires tels que Gemini de Google, ainsi que des images virales de personnes ayant des mains à six doigts ou des pieds manquants.  

On s'est beaucoup demandé si ces plateformes d'IA générative seraient un jour capables de reproduire véritablement ce que les êtres humains peuvent faire, mais il existe une autre forme d'IA à laquelle on accorde beaucoup moins d'attention. Plutôt que d'essayer de remplacer les artistes et les écrivains, cette IA se concentre sur la prise en charge de certaines tâches de résolution de problèmes pour les entreprises dans les coulisses. C'est ce que l'on appelle l'IA agentique, qui pourrait transformer à jamais les solutions d'entreprise.  

En quoi l'IA agentique diffère-t-elle de l'IA générative ?

La principale différence entre l'IA agentique et l'IA générative est le niveau d'autonomie. Les modèles d'IA générative comme ChatGPT ont généralement besoin d'être sollicités pour générer du texte ou des images. Sur la base des entrées, l'IA crée un contenu basé sur un mélange de données formées - et, le cas échéant, de capacités de recherche en direct sur le web - pour les informations liées à la demande et crée un contenu basé sur ce qui est statistiquement le plus susceptible de répondre à la demande. À cet égard, elle n'est pas sans rappeler un moteur de recherche, si ce n'est qu'elle élabore sa propre réponse au lieu de se contenter d'orienter les utilisateurs vers une ressource existante sur le web.  

En revanche, l'IA agentique est conçue pour prendre des décisions de manière autonome, avec une intervention minimale de la part d'un utilisateur humain. Ces plateformes sont donc plus proches d'une application automatisée, bien que beaucoup plus sophistiquée. L'IA agentique reçoit les paramètres de réussite et exécute des tâches de manière autonome pour satisfaire ces exigences. Chaque fois qu'elle résout un problème, elle ajoute le résultat à sa compréhension afin de pouvoir s'adapter à des situations similaires à l'avenir et d'appliquer les processus qui ont conduit au succès dans le passé.  

C'est ce qui différencie l'IA agentique de l'automatisation, qui exécute la même tâche de la même manière à chaque fois. Grâce à l'IA agentique qui travaille en coulisses, les entreprises peuvent disposer de capacités de résolution de problèmes qui tirent des enseignements des succès et des échecs passés. Ces plateformes peuvent prendre des décisions plus ou moins seules, en résolvant les problèmes sur la base d'expériences antérieures.  

Applications de l'IA agentique dans diverses industries

En examinant la manière dont l'IA agentique est déployée dans de multiples secteurs, il est facile de voir comment cette technologie peut apporter des améliorations significatives. Par exemple, le secteur des soins de santé a utilisé l'IA agentique dans les diagnostics et les modèles de soins prédictifs. L'IA peut examiner les antécédents médicaux d'un patient et faire des prédictions sur les affections susceptibles de le concerner, ce qui permet aux médecins de prendre des décisions plus rapides et plus rationnelles.  

Les professionnels de la chaîne d'approvisionnement bénéficient également de l'utilisation de l'IA agentique pour prédire les niveaux de l'offre et de la demande. Sur la base des informations que le système tire des données historiques, il peut automatiquement réapprovisionner les stocks de certains articles pour répondre à une demande anticipée. La fusion de l'IA agentique et de la robotique a été une aubaine pour le secteur manufacturier, les systèmes robotiques étant de plus en plus capables de travailler aux côtés des humains et d'ajuster leurs actions pour s'adapter au flux de travail du moment.  

Les travailleurs n'ont plus besoin d'adapter leur façon de travailler aux limites rigides d'un processus automatisé. Désormais, les robots peuvent s'inspirer de leurs collègues vivants et travailler dans une plus grande harmonie.  

Considérations éthiques, gouvernance et prise de décision

Bien que l'IA agentique apporte beaucoup de potentiel au processus de prise de décision des entreprises, cela n'est pas sans risque. Étant donné que ces plateformes peuvent fonctionner de manière autonome dans de nombreux cas, les utilisateurs peuvent se poser de nombreuses questions. Par exemple, qui est à blâmer si une plateforme d'IA prend une décision qui aboutit à un résultat erroné ? L'IA a-t-elle un biais inhérent qui la rend mal adaptée à certains types de décisions ? Les plateformes d'IA devraient-elles être empêchées de prendre seules des décisions à fort enjeu ? C'est pourquoi il est essentiel de mettre en place des cadres de gouvernance solides parallèlement à l'IA agentique.  

Les cadres de gouvernance servent effectivement de manuels de règles pour les systèmes d'IA agentiques, leur donnant des limites strictes sur ce qu'ils doivent faire et ne pas faire. Ils offrent également une plus grande visibilité et un meilleur contrôle aux utilisateurs humains, en surveillant et en enregistrant les activités de l'IA tout en surveillant tout signe d'anomalie ou de violation de la sécurité. C'est essentiel pour s'assurer que ces agents d'IA accomplissent leur travail de manière responsable et pour donner aux utilisateurs humains la possibilité d'intervenir et d'apporter des changements si nécessaire.  

En établissant ces garde-fous cruciaux au cours du processus de mise en œuvre, les entreprises peuvent se protéger des risques associés à l'utilisation de l'IA agentique et avoir l'esprit tranquille quant à la protection de leurs opérations et de leurs données sensibles.  

Défis et tendances futures de l'IA agentique

Outre les préoccupations éthiques et sécuritaires que les entreprises peuvent avoir concernant l'utilisation de l'IA agentique, l'un des défis les plus importants auxquels elles sont confrontées consiste à fournir à ces systèmes des données de haute qualité. L'une des règles fondamentales de l'informatique reste "garbage in, garbage out", et les agents d'IA qui reçoivent des données incomplètes, inexactes ou redondantes sont beaucoup plus susceptibles de produire des résultats sous-optimaux.  

C'est pourquoi il incombe aux entreprises de se concentrer sur l'hygiène des données lorsqu'elles s'efforcent de mettre en œuvre des systèmes d'IA dans leurs opérations. Il s'agit notamment de s'assurer que les informations sont formatées de manière cohérente dans les bases de données, de vérifier que les ensembles de données sont complets et qu'il n'y a pas d'erreurs.  

Une fois cette étape franchie, les entreprises seront dans la meilleure position possible pour tirer le meilleur parti de ce que l'IA agentique a à offrir aujourd'hui et à l'avenir. Au fur et à mesure que la technologie qui sous-tend l'IA agentique continue d'être explorée et affinée, les entreprises peuvent s'attendre à ce qu'elle leur apporte de plus en plus de choses. Par exemple, cette forme d'IA pourrait bientôt être capable de gérer des tâches multiples. Ces agents multi-domaines pourraient un jour être capables de gérer des flux de travail d'IA agentique du début à la fin, plutôt que de se concentrer uniquement sur des tâches particulières.  

Il est également tout à fait possible que, dans un avenir proche, des agents d'IA autonomes soient capables de communiquer et de collaborer entre eux. Cela signifierait que des flux de travail interconnectés pourraient être automatisés, les agents d'IA travaillant ensemble pour résoudre des problèmes plus complexes.  

L'IA agentique a déjà changé la façon dont de nombreuses entreprises abordent leurs processus et problèmes les plus importants, et rien n'indique que cette tendance se ralentira de sitôt. Dans le monde de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, par exemple, ces plateformes aident les professionnels à faire des prévisions plus éclairées sur l'offre et la demande, tout en rationalisant leurs procédures et en améliorant leur efficacité.  

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