Agentique : Définition, signification et exemples concrets

Vous avez probablement entendu le mot "agentique" apparaître assez souvent ces derniers temps, surtout lorsque les gens parlent des dernières innovations intéressantes dans l'IA. C'était autrefois un terme principalement utilisé en psychologie ou en éducation, mais maintenant c'est un mot à la mode dans la technologie, avec des recherches à son sujet qui ont considérablement augmenté. Alors, que signifie réellement "agentique" et pourquoi cela devient-il si important dans l'intelligence artificielle ?

Au fond, être agentique signifie avoir la capacité d'agir et de faire avancer les choses par soi-même. Lorsque nous parlons de cette idée avec l'IA, nous pensons à des systèmes qui font plus que simplement suivre les instructions que vous leur donnez ou créer des choses en fonction d'une invite. Au lieu de cela, l'IA agentique peut réfléchir, planifier, prendre des décisions et agir par elle-même pour atteindre des objectifs plus grands.

Comprendre l'IA agentique est assez important car c'est un grand pas en avant dans ce que l'IA peut faire pour les entreprises. Nous ne parlons pas ici de chatbots légèrement plus intelligents. Ce sont des systèmes capables de gérer des tâches avec plusieurs étapes et de s'adapter aux situations au fur et à mesure qu'elles changent, sans avoir besoin d'un humain pour les surveiller en permanence. Ce guide vous expliquera la definition agentique, expliquera comment ces systèmes fonctionnent généralement, vous montrera quelques exemples concrets, discutera des aspects positifs et des parties délicates, et vous aidera à déterminer ce qu'il faut rechercher si vous envisagez une solution d'IA agentique.

Qu'est-ce que l'IA agentique ?

L'IA agentique fait référence à des systèmes qui peuvent agir de manière indépendante et ne se contentent pas de suivre un ensemble de règles ou d'attendre des instructions. Au lieu de cela, ils observent ce qui se passe, identifient des problèmes, planifient des étapes et font réellement de choses pour atteindre leurs objectifs, souvent sans qu'un humain les guide à chaque étape.

Contrairement à l'IA traditionnelle, qui s'en tient généralement à des modèles fixes ou a besoin d'une invite pour générer du contenu, l'IA agentique peut s'ajuster en temps réel. Elle peut comprendre une situation, définir des objectifs plus petits et modifier ses plans pour obtenir le meilleur résultat.

Cela est possible grâce à des technologies plus avancées, notamment :

• Modèles de langage de grande taille (LLMs) : Pour comprendre et créer un texte semblable à celui des humains

• Traitement du langage naturel (NLP) : Pour interpréter ce que les utilisateurs veulent dire

• Apprentissage automatique (ML) : Pour apprendre à partir des données et s'améliorer avec le temps

Comment fonctionne l'IA agentique (l'idée de base)

Alors, comment ces systèmes font-ils réellement de des choses sans aide humaine constante ? L'IA agentique fonctionne généralement dans un cycle, souvent appelé boucle, impliquant quelques étapes principales. Les étapes exactes peuvent varier, mais une façon courante de les envisager inclut des étapes comme la détection, la réflexion et la planification, l'action et l'apprentissage.

Voici une façon simple de visualiser la boucle agentique :

La boucle agentique implique généralement ces étapes :

1. Percevoir l'environnement : Le système d'IA collecte et comprend des données provenant de différents endroits comme des bases de données, des capteurs, ou tout ce que vous tapez. Cela l'aide à comprendre ce qui se passe en ce moment par rapport à l'endroit où il veut être.

2. Raisonner et planifier : En utilisant ses modèles (comme les LLM) et ce qu'il sait, il examine les informations qu'il a collectées, détermine le meilleur moyen de se rapprocher de son objectif, et décompose les grandes tâches en étapes plus petites qu'il peut gérer. C'est là que l'"intelligence" entre en jeu – il ne s'agit pas seulement de suivre un script, mais de comprendre comment faire avancer les choses.

3. Agir : Il interagit avec son environnement ou d'autres systèmes en utilisant des API ou des moyens spécifiques qu'il a mis en place pour se connecter. Ces actions peuvent aller de l'envoi d'un e-mail ou de la mise à jour d'une base de données à la commande d'un robot.

4. Observer les résultats : Après avoir agi, il voit ce qui s'est passé. L'action a-t-elle fait ce qu'elle était censée faire ? Les choses ont-elles changé d'une manière qu'il n'attendait pas ?

5. Apprendre et s'adapter : Ce retour d'information aide l'IA à mieux comprendre, à planifier plus intelligemment la prochaine fois, et à ajuster son comportement à l'avenir, la rendant plus efficace au fil du temps.

Souvent, les systèmes d'IA agentique sont construits en utilisant plusieurs petits "agents" qui sont bons dans différentes choses ou ont accès à différentes informations. Ces agents peuvent travailler ensemble et coordonner leurs actions pour résoudre des problèmes qui seraient trop complexes pour un seul agent.

L'IA agentique en action : exemples concrets

L'IA agentique n'est pas qu'une idée intéressante ; elle est déjà utilisée dans de nombreuses situations réelles, changeant la façon dont les entreprises fonctionnent et automatisent les choses.

Pensez à l'automatisation de tâches complexes dans différents secteurs :

• Dans la finance, l'IA agentique peut surveiller les tendances du marché, évaluer les risques, et modifier automatiquement les plans d'investissement ou signaler des transactions suspectes.

• Les systèmes de santé peuvent utiliser l'IA agentique pour surveiller les patients, anticiper des problèmes potentiels, et ajuster proactivement les plans de traitement ou informer l'équipe médicale.

• Dans la fabrication, un système agentique pourrait détecter une machine qui ne fonctionne pas correctement, identifier le problème, planifier la maintenance, et même modifier les horaires de production pour minimiser les temps d'arrêt.

• Les détaillants peuvent utiliser l'IA agentique pour suivre la quantité de produits qu'ils ont, prédire quand la demande va augmenter, réapprovisionner automatiquement les stocks, et même envoyer des messages marketing personnalisés en fonction des actions des clients individuels.

Le support client est un autre domaine où l'IA agentique fait une réelle différence. Au lieu de simplement donner des réponses standardisées ou de rechercher un article d'aide, les agents d'IA agentique peuvent gérer des conversations clients entières du début à la fin. Cela pourrait signifier :

• Tri intelligent : Examiner automatiquement les demandes entrantes, comprendre ce dont le client a besoin et comment il se sent, et les diriger vers la bonne équipe ou la bonne personne, en ajoutant des étiquettes utiles en cours de route.

• Gestion des problèmes simples : Résoudre des questions courantes et répétées comme les FAQ, vérifier le statut des commandes, ou réinitialiser des mots de passe sans avoir besoin d'un agent humain.

• Obtenir des informations et agir : Extraire des détails spécifiques sur le client ou la commande à partir de systèmes connectés comme Shopify ou des bases de données internes en utilisant des appels API et utiliser ces informations pour réellement résoudre le problème.

• Gestion des transferts : Savoir quand une question est trop complexe ou nécessite une touche humaine et passer en douceur la conversation à un agent humain avec tous les détails importants prêts.

Ces exemples montrent comment l'IA agentique va au-delà de la simple automatisation. Elle crée des systèmes capables de comprendre la situation, de faire des choix et de prendre des actions significatives, libérant ainsi vos équipes humaines pour qu'elles puissent se concentrer sur des tâches plus importantes.

Les avantages de l'IA agentique pour les entreprises

L'introduction de l'IA agentique peut apporter de nombreux avantages, changeant réellement la façon dont les entreprises fonctionnent et interagissent avec les clients.

Voici quelques-uns des principaux avantages :

• Accomplir plus de tâches et le faire plus rapidement : En automatisant des tâches complexes qui nécessitaient auparavant une personne, l'IA agentique peut traiter des informations et agir beaucoup plus rapidement qu'un humain ne le pourrait jamais. Cela signifie moins de travail manuel et permet à vos équipes de se concentrer sur des choses qui ajoutent vraiment de la valeur.

• Prendre de meilleures décisions : Les systèmes agentiques peuvent examiner d'énormes quantités de données instantanément, repérer des modèles et utiliser une réflexion intelligente pour prendre des décisions basées sur des faits, tout cela de manière autonome. Cela aide les entreprises à réagir plus rapidement et plus efficacement lorsque les choses changent.

• Améliorer l'expérience client : En fournissant des réponses instantanées et personnalisées et en résolvant des problèmes à tout moment de la journée ou de la nuit, les entreprises peuvent rendre les clients plus heureux et plus fidèles. Être capable d'agir directement, comme traiter un remboursement ou mettre à jour un compte, signifie que les clients voient réellement leurs problèmes résolus, et pas seulement répondus.

• Scalabilité : L'IA agentique offre une scalabilité difficile à égaler avec des équipes humaines. Elle peut gérer des périodes de forte affluence, comme les soldes de fin d'année, sans avoir besoin d'embaucher ou de former de nombreuses nouvelles personnes. C'est un moyen rentable de gérer de grandes charges de travail.

• Réduction des coûts : La capacité à croître facilement aide également à réduire les coûts en diminuant le besoin de travail manuel et en libérant le personnel humain.

Dans l'ensemble, parce que l'IA agentique peut agir de manière autonome et s'ajuster, les entreprises peuvent faire fonctionner les choses plus efficacement, prendre des décisions plus intelligentes et offrir de meilleures expériences, tout en gardant les coûts sous contrôle.

Les aspects délicats et les choses à considérer lors de l'utilisation de l'IA agentique

Bien que les possibilités offertes par l'IA agentique soient passionnantes, sa mise en pratique n'est pas toujours facile. Les entreprises doivent réfléchir attentivement à la manière dont elles l'adoptent pour s'assurer que cela se passe bien.

Voici quelques défis généraux à considérer :

• Flux de travail complexes et besoins en données : L'IA agentique a besoin d'accéder à des données de qualité, organisées et de la capacité à se connecter à différents systèmes internes et externes. Mettre tout cela en place et s'assurer que les données sont précises peut être un travail assez important.

• Utilisation responsable de l'IA : Étant donné que les systèmes d'IA agentique prennent des décisions et agissent de manière autonome, il est très important d'intégrer des vérifications de sécurité, de rendre les choses transparentes et de traiter les biais potentiels pour éviter des problèmes inattendus.

• Bonnes méthodes de test : Mettre un système d'IA qui agit de manière indépendante sans vraiment tester son comportement dans différentes situations peut entraîner des erreurs, envoyer des choses au mauvais endroit ou effectuer des actions incorrectes. Il est essentiel d'avoir des moyens de simuler des flux de travail et d'affiner les réponses avant que l'IA ne commence à interagir avec de vrais clients ou à traiter des systèmes importants.

Au-delà de ces défis généraux, les entreprises rencontrent souvent des obstacles spécifiques avec certaines solutions d'IA disponibles. Par exemple :

• Coût : Le coût peut être un obstacle majeur. Certaines plateformes, comme l'extension AI avancée de Zendesk, facturent en fonction du nombre d'agents que vous avez ou du nombre de problèmes que l'IA résout automatiquement. Cela peut rendre les coûts imprévisibles et augmenter rapidement, surtout pour les équipes qui gèrent de nombreuses demandes.

• Intelligence et efficacité des bots : De nombreux bots existants ne sont tout simplement pas très intelligents ou ne fonctionnent pas très bien. Ils peuvent avoir du mal avec des questions qui ne sont pas simples, ne pas comprendre la situation, ou simplement répéter des informations d'un article d'aide sans réellement pouvoir faire quelque chose pour résoudre le problème principal. Cela signifie généralement que les clients se frustrent et que de nombreux problèmes nécessitent quand même un agent humain.

• Limitations de personnalisation : Les entreprises constatent souvent qu'elles ne peuvent pas personnaliser beaucoup les outils d'IA prêts à l'emploi. Il peut être difficile d'obtenir le ton de l'IA juste pour correspondre à votre marque ou de mettre en place des flux de travail et des règles complexes pour gérer les choses exactement comme vous en avez besoin.

• Limitations des flux de travail et d'intégration : Si une solution d'IA ne peut pas facilement se connecter à votre service d'assistance actuel (comme Zendesk ou Freshdesk) ou effectuer des actions nécessaires comme obtenir des données via des appels API personnalisés, cela ne sera tout simplement pas très utile.

• Support des fournisseurs : Mettre en place et faire fonctionner l'IA correctement nécessite une expertise, et si le fournisseur n'est pas réactif, votre équipe peut se retrouver bloquée.

Ces défis montrent pourquoi il est important d'examiner de près les solutions potentielles et de choisir celle qui offre non seulement des fonctionnalités agentiques intéressantes, mais qui traite également ces préoccupations pratiques.

Choisir la bonne solution d'IA agentique

Choisir la bonne plateforme d'IA agentique est une grande décision qui peut vraiment affecter le bon fonctionnement de votre entreprise, la satisfaction de vos clients et votre résultat net. En fonction des défis dont nous venons de parler, voici ce que vous devriez surveiller :

• Tarification claire et prévisible : Recherchez une tarification claire et prévisible. Essayez d'éviter les modèles qui facturent par agent ou par problème résolu automatiquement, car cela peut entraîner des coûts incontrôlables, surtout à mesure que vous l'utilisez davantage. Trouvez des solutions avec une tarification simple, basée sur les interactions, qui vous permet de mieux planifier votre budget.

• Capacités de formation flexibles : Réfléchissez à la manière dont la plateforme gère la formation. Peut-elle apprendre à partir de plus que vos articles d'aide ? Avoir accès à des conversations passées, des documents internes (Google Docs, Confluence, PDF) et des wikis externes est essentiel pour des réponses précises et pour comprendre le contexte. C'est un énorme avantage si elle peut automatiquement synchroniser ces sources.

• Bonne personnalisation et contrôle : Vérifiez la bonne personnalisation et le contrôle. Vous devriez pouvoir affiner le ton de l'IA pour qu'il ressemble exactement à votre marque et mettre en place des actions et des règles spécifiques pour gérer les choses en fonction du contexte de la demande. Des tons prédéfinis génériques ne sont généralement pas suffisants.

• Capacité à agir : L'IA doit être capable d'agir. Peut-elle réellement faire des choses comme obtenir des informations sur les commandes, mettre à jour des comptes ou initier des remboursements via des appels API ? Une IA agentique devrait être capable d' agir, pas seulement de donner des informations.

• Intégration fluide : Assurez-vous qu'elle s'intègre facilement avec les outils que vous utilisez déjà. La solution devrait se connecter facilement à votre plateforme de service d'assistance (Zendesk ou Freshdesk), aux outils de chat d'équipe (Slack, Microsoft Teams) et à d'autres systèmes d'affaires pertinents.

• Tests faciles : Enfin, assurez-vous qu'il est facile de tester. Pouvez-vous simuler des flux de travail, tester comment il répond à des demandes passées et déployer lentement l'IA à certains agents avant de la lancer complètement ? De bons tests avant de passer en production réduisent vraiment le risque et facilitent le lancement.

Choisir une solution d'IA agentique spécialisée vous offre souvent la profondeur, la flexibilité et le contrôle dont vous avez besoin pour vraiment changer votre façon de fonctionner et éviter les inconvénients des outils intégrés plus simples.

Voici une comparaison rapide basée sur ces points :

Caractéristique / Considération	IA Native de Base (par exemple, Helpdesk intégré)	IA Agentique Spécialisée (par exemple, eesel AI)
Modèle de Tarification	Souvent des frais par agent, par résolution	Flexible, souvent basé sur l'interaction
Sources de Données d'Entraînement	Limitées (par exemple, uniquement le Centre d'Aide)	Large (Tickets, Docs, Intégrations)
Personnalisation	Pré-réglages de base	Contrôle granulaire (ton, actions)
Capacité à Agir	Limitée (par exemple, suggérer des articles)	Avancée (appels API, mises à jour, triage)
Profondeur d'Intégration	Plateforme native uniquement	Intégrations larges et profondes
Tests Avant Lancement	Limités ou inexistants	Environnements de test robustes

Découvrez ce que l'IA agentique d'eesel peut faire

Comprendre la definition agentique - L'IA qui peut agir et prendre des décisions de manière indépendante est essentielle pour l'avenir de l'automatisation. L'IA agentique va au-delà des tâches simples pour des systèmes qui peuvent penser, planifier, agir et apprendre par eux-mêmes. Bien qu'elle présente des défis, les avantages potentiels en termes d'efficacité, d'expérience client et d'économies de coûts sont énormes.

Si vous êtes prêt à explorer cela pour votre entreprise, en particulier dans le support client, eesel AI offre une option puissante et flexible.

eesel AI est construit autour de principes agentiques : il apprend de toutes vos sources de connaissances (comme les conversations passées, Google Docs, Confluence, PDFs, et plus), agit sur de vraies tâches (comme trier des tickets, extraire des données de commande ou traiter des remboursements), et vous donne un contrôle total sur le ton et les flux de travail.

De plus, il utilise un modèle de tarification clair basé sur l'interaction, sans frais surprises par agent ou par résolution.

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