L'IA agentique

L'IA agentique a permis un nouveau type d'automatisation : l'automatisation agentique, qui permet d'optimiser des processus complexes et non structurés qu'une automatisation classique basée sur des règles est incapable de traiter. L'automatisation agentique marque une transition de l'automatisation classique basée sur des règles vers une approche plus dynamique, sensible au contexte. Alors que la RPA a joué un rôle déterminant dans l'automatisation de tâches structurées et répétitives, l'automatisation agentique offre la possibilité de gérer des processus de prise de décision complexes qui peuvent être adaptés en temps réel. Il ne s'agit pas simplement d'une expansion de l'empreinte technologique de la RPA, mais bel et bien d'une approche transformative qui complète les offres RPA existantes, optimisant la capacité d'une entreprise à mettre en œuvre des automatisations plus larges et plus complexes.

L'automatisation agentique implique une combinaison symbiotique entre les agents d'IA, les robots RPA et l'humain. L'humain fixe des objectifs pour les agents, assure une gouvernance et intervient lorsqu'un jugement et un examen humains sont nécessaires (l'humain dans la boucle). Les robots optimisent la précision, la productivité et la réussite des agents d'IA en collectant les données requises pour que les agents prennent des décisions (par exemple, journaliser, connecter et comprendre les informations à l'échelle de plusieurs systèmes). Ils peuvent également effectuer une large gamme d'autres actions définies pour les agents.

Il apparaît de plus en plus clairement qu'un écosystème orchestré d'agents, de robots et de personnes, géré sur une même plateforme, offre une meilleure productivité, ainsi qu'une sécurité et un contrôle accrus.

Intégrant une IA avancée à des plateformes d'automatisation telles qu'UiPath Platform™, un tel écosystème offre aux entreprises les avantages suivants :

• Bénéficier d'une orchestration fluide des activités humaines et de celles des robots et des agents d'IA

• Opérer un écosystème multi-agents incluant les limites, la gouvernance et la sécurité essentielles que requièrent les entreprises modernes

• Automatiser des workflows dynamiques à l'échelle des CRM, ERP et autres systèmes

• Optimiser la prise de décision à l'aide de données en temps réel

Cette approche fournit les capacités et l'évolutivité nécessaires aux entreprises pour développer la portée de l'automatisation, alliant intelligence et action pour plus d'efficacité.

Bien que l'IA agentique et l'IA générative (GenAI) représentent un tournant sur le plan technologique, leurs objectifs diffèrent. Chacune possède ses propres forces et applications.

L'IA générative excelle dans la création de nouveau contenu dans différents formats, tels que le texte, les images, la musique et même du code. Elle est idéale pour la recherche de nouvelles idées, la création de récits convaincants et la génération de solutions innovantes. Toutefois, l'IA générative se concentre principalement sur la création, dépendant d'une entrée et des directives d'un humain pour déterminer le contexte et les objectifs de son résultat.

L'IA agentique, d'un autre côté, est pragmatique, au sens où elle va au-delà de la création de contenu pour optimiser des systèmes autonomes, capables de prendre des décisions et d'entreprendre des actions en toute indépendance.

Ces systèmes peuvent analyser des situations, formuler des stratégies et exécuter des actions pour atteindre des objectifs spécifiques, tout cela avec une intervention humaine minimale. Ils sont conçus pour fonctionner indépendamment, en s'adaptant à des environnements changeants et en apprenant de leurs expériences.

En résumé, la GenAI se concentre sur la création, tandis que l'IA agentique se concentre sur l'action. Le résultat que produit une IA générative est un nouveau contenu, tandis que celui d'une IA agentique est une série d'actions ou de décisions. Les deux peuvent être utilisées conjointement pour créer de puissantes solutions alliant créativité et action. Par exemple, un modèle d'IA générative peut être utilisé pour créer du texte marketing, alors qu'un système d'IA agentique pourra, en toute autonomie, déployer ce contenu sur les canaux optimaux en fonction des données en temps réel et des objectifs de campagne. 

L'aventure de l'IA agentique a commencé avec les premiers chatbots, des assistants numériques rudimentaires qui utilisaient une correspondance de schéma basique et des arbres de décision pour simuler une conversation. Ces chatbots constituaient une étape révolutionnaire dans l'interaction humain-machine, mais étaient limités dans leur capacité à comprendre un langage nuancé, des indices contextuels et des requêtes complexes.

Malgré ces limites, ces premiers chatbots ont posé les bases du développement d'une technologie d'IA conversationnelle plus sophistiquée. Ils ont mis en évidence le potentiel qu'offrait l'IA dans l'optique d'interactions autonomes entre la machine et le client, notamment la capacité à répondre à des requêtes client, fournir des informations à la demande, et même tenir des conversations basiques. Cependant, la dépendance des chatbots à des règles prédéfinies et des réponses scriptées limitait leur capacité à gérer des scénarios complexes et à s'adapter à des entrées utilisateurs inattendues. Ils ne disposaient tout simplement pas des capacités cognitives requises pour gérer des interactions plus complexes et nuancées.

C'est alors que des avancées majeures dans les capacités de l'IA et des technologies d'entreprise sont venues élargir le champ des possibles, annonçant l'arrivée de l'IA agentique.

Comment les modèles LLM (Large Language Model) ont-ils contribué à l'émergence de l'IA agentique ?

Le paysage de l'IA a basculé radicalement avec l'introduction de modèles LLM puissants, tels que GPT-3 et GPT-4. Ces modèles, entraînés au moyen d'ensembles de données massifs, ont démontré la nouvelle capacité de l'IA à comprendre et générer du texte semblable à celui généré par l'humain. Les conversations sont devenues plus naturelles et pertinentes, ouvrant de nouvelles possibilités pour les applications d'IA.

Les modèles LLM sont un peu les cerveaux derrière l'IA agentique. Ils fournissent la base de la compréhension du langage naturel, permettant aux agents d'IA d'interpréter des instructions complexes, de mener des conversations pertinentes, voire de générer du contenu créatif. Cette capacité de langage améliorée permet à l'IA agentique d'interagir avec les utilisateurs de manière plus naturelle et intuitive, offrant ainsi de nouvelles opportunités de collaboration et de résolution de problèmes.

De plus, les modèles LLM ont permis à l'IA agentique de raisonner et de prendre des décisions sur la base des informations qu'ils traitent. L'analyse de vastes volumes de données et l'identification de modèles permet à ces agents d'IA de générer des insights, de faire des prévisions et de prendre des mesures alignées avec leurs objectifs prédéfinis. Cette capacité à réfléchir et à agir de manière autonome est une caractéristique clé de l'IA agentique, qui la différencie des technologies d'automatisation traditionnelles.

Quelles avancées en matière d'apprentissage automatique ont permis l'émergence de l'IA agentique, et dans quelle mesure ?

Les avancées dans les algorithmes d'apprentissage automatique, associées à l'augmentation constante de la puissance de calcul, ont accéléré cette évolution. Ces systèmes étaient désormais capables d'apprendre de vastes quantités de données, affinant leurs capacités et s'adaptant de plus en plus aux nouvelles situations. Ce changement a ouvert la voie à une automatisation et à des solutions d'IA plus dynamiques.

Par exemple, l'apprentissage par renforcement, un type d'apprentissage automatique où les agents autonomes apprennent en interagissant avec leur environnement et en recevant du feedback, a joué un rôle fondamental dans le développement des capacités de prise de décision de haut niveau de l'IA agentique. La capacité qu'ont les systèmes d'IA agentique d'apprendre de leurs erreurs leur permet d'optimiser leurs actions en vue d'atteindre des objectifs spécifiques, même dans des environnements complexes et dynamiques.

Quelles innovations et avancées technologiques renforcent l'application de l'IA agentique, via des agents d'IA, au sein de l'entreprise ?

L'intégration d'outils IA à des systèmes d'entreprise existants a changé la donne. Cela a permis aux agents autonomes de puiser dans toute une richesse de sources de données à l'échelle de l'ensemble de l'organisation, des systèmes de gestion de la relation client (CRM) et de planification des ressources de l'entreprise (ERP) aux outils de gestion de la chaîne d'approvisionnement et de ressources humaines. L'élimination des silos de données et la connexion de systèmes disparates a offert à l'IA agentique une vue à 360° de l'activité, lui permettant de prendre des décisions plus intelligentes sur la base des données et d'automatiser des workflows complexes.

Les avancées en matière de Cloud computing ont également joué un rôle essentiel dans la croissance de l'IA agentique. Les plateformes Cloud telles que Microsoft Azure et Amazon Web Services (AWS) fournissent la puissance de calcul et la capacité de stockage évolutives nécessaires pour entraîner et déployer des modèles d'IA complexes. De plus, des outils de traitement des données sophistiqués permettent aux entreprises d'extraire en temps réel des insights précieux depuis des ensembles de données volumineux, renforçant ainsi les capacités de prise de décision de l'IA agentique.

En outre, le développement de solutions d'automatisation alimentées par l'IA, telles qu'UiPath Platform™, accélère un peu plus encore l'adoption de l'IA agentique. Ces plateformes offrent une suite complète d'outils et de services qui simplifient la conception, le développement et le déploiement d'automatisations alimentées par l'IA, permettant aux entreprises de créer et gérer plus facilement des agents intelligents capables de gérer une large gamme de tâches et processus complexes.

Comment ces avancées s'associent pour permettre l'émergence des agents d'IA ?

Comme vu ci-dessus, la convergence de modèles LLM puissants, de l'apprentissage automatique sophistiqué et d'une intégration en toute fluidité aux outils d'entreprise a permis l'émergence de l'IA agentique, qui constitue la « matière grise » derrière les agents d'IA. Forte de compétences d'analyse, de raisonnement, d'apprentissage et de déduction grandement améliorées, cette nouvelle génération d'agents logiciels peut désormais opérer avec une intervention humaine minimale pour mener à bien des processus complexes et dynamiques qui étaient autrefois considérés comme relevant exclusivement de l'intelligence humaine. Ils sont capables de définir des objectifs et de concevoir et d'optimiser des processus en vue d'accomplir un travail. Ils peuvent décider en toute autonomie de prendre des mesures ou indiquer à d'autres agents de démarrer un processus. Ils peuvent apprendre de leurs expériences et améliorer leurs performances dans le temps.

Les progrès considérables réalisés dans le domaine de l'IA, et qui permettent aujourd'hui aux machines de fonctionner avec une cognition quasi-humaine, constituent un véritable bouleversement sur le plan technologique. Aujourd'hui, les machines nous comprennent mieux que jamais. Elles peuvent apprendre, prédire, déduire et raisonner. Elles peuvent traiter des tâches indéfinies, gérer des processus complexes et prendre des décisions nuancées qui, il y a encore un ou deux ans, n'étaient encore accessibles qu'à l'humain.

En bref, l'IA agentique nous permet de créer une nouvelle main-d'œuvre virtuelle qui, pour la première fois de l'histoire, est capable d'accomplir le travail de ceux qui possèdent la connaissance humaine. Cela ouvre un tout nouveau champ de possibilités dans la conception de processus de travail, dans la répartition du travail entre les agents et les personnes, et dans la définition des rôles des personnes et des machines dans la multitude de processus au sein de l'organisation.

Bien que les avancées de l'IA agentique aient déjà modifié certains modes d'interaction et de collaboration entre les personnes et les machines, elles ne représentent que des gouttes d'eau dans cet océan de changements. Une vague majeure et inévitable de transformation du monde du travail se profile à l'horizon. Et elle commence à peine à se former.

La manière dont la plupart des entreprises modernes et prospères fonctionneront dans cinq ans, l'omniprésence de l'automatisation et de l'IA dans leurs flux de travail, ce que feront les effectifs humains et les machines, et la manière dont humains et machines travailleront ensemble, seront très différents de ce que nous connaissons aujourd'hui. Elles fonctionneront mieux, plus vite et plus efficacement. Elles se démarqueront par leur engagement client exceptionnel, la flexibilité avec laquelle elles répondront aux changements actuels et à venir, et leur capacité à atteindre de nouveaux niveaux de productivité et d'engagement chez leurs employés.

Les possibilités sont quasiment illimitées, et l'avenir de l'IA agentique est prometteur. À mesure que cette technologie évoluera, elle pourra refaçonner le monde du travail et les rôles des humains et des machines dans le monde.