Agentic IA : Définition, signification et exemples concrets

La boucle agentique implique généralement ces étapes :

1. Percevoir l’environnement : Le système d’IA recueille et comprend des données provenant de différents endroits comme des bases de données, des capteurs, ou tout ce que vous saisissez. Cela l’aide à comprendre ce qui se passe actuellement par rapport à l’endroit où il veut être.
2. Raisonner & Planifier : En utilisant ses modèles (comme les LLMs) et ce qu’il sait, il examine les informations qu’il a recueillies, détermine la meilleure façon 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 suit pas simplement un script, il détermine comment faire avancer les choses.
3. Agir : Il interagit avec son environnement ou d’autres systèmes en utilisant des API ou des moyens spécifiques avec lesquels il est configuré 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 au contrôle d’un robot.
4. Observer les résultats : Après avoir agi, il observe ce qui s’est passé. L’action a-t-elle produit l’effet escompté ? Les choses ont-elles changé d’une manière inattendue ?
5. Apprendre & 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 agentiques sont construits en utilisant plusieurs petits « agents » qui sont bons dans différents domaines 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 réels

L’IA agentique n’est pas seulement une idée cool ; 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 différentes industries :

• 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 les problèmes potentiels, et ajuster de manière proactive 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 ajuster les plannings de production pour minimiser les temps d’arrêt.
• Les détaillants peuvent utiliser l’IA agentique pour suivre les stocks, prévoir les pics de demande, 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 fournir des réponses préenregistrées ou de rechercher un article d’aide, les agents d’IA agentiques peuvent gérer des conversations complètes avec les clients du début à la fin. Cela pourrait signifier :

• Tri intelligent : Analyser automatiquement les demandes entrantes, déterminer ce dont le client a besoin et comment il se sent, et les diriger vers la bonne équipe ou 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 les mots de passe sans nécessiter l’intervention 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 intervention humaine et transférer 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 se concentrent sur des tâches plus importantes.

Les avantages de l’IA agentique pour les entreprises

L’intégration de l’IA agentique peut apporter de nombreux avantages, transformant réellement la manière dont les entreprises fonctionnent et interagissent avec les clients.

Voici quelques-uns des principaux avantages :

• Augmenter la productivité et la rapidité : En automatisant des tâches complexes qui nécessitaient auparavant une intervention humaine, l’IA agentique peut traiter l’information et agir bien plus rapidement qu’un humain. Cela signifie moins de travail manuel et permet à vos équipes de se concentrer sur des tâches qui apportent une réelle valeur ajoutée.
• Prendre de meilleures décisions : Les systèmes agentiques peuvent analyser d’énormes quantités de données instantanément, repérer des motifs et utiliser une réflexion intelligente pour prendre des décisions basées sur des faits, de manière autonome. Cela aide les entreprises à réagir plus rapidement et plus efficacement aux changements.
• Améliorer l’expérience client : En fournissant des réponses instantanées et personnalisées et en résolvant les problèmes à tout moment, les entreprises peuvent rendre les clients plus satisfaits et plus fidèles. La capacité à prendre des actions directes, comme traiter un remboursement ou mettre à jour un compte, signifie que les clients voient réellement leurs problèmes résolus, et pas seulement répondus.
• Évolutivité : L’IA agentique offre une évolutivité difficile à égaler avec des équipes humaines. Elle peut gérer des périodes de forte activité, comme les périodes de fêtes, sans avoir besoin d’embaucher ou de former de nombreuses nouvelles personnes. C’est une manière 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.

En somme, parce que l’IA agentique peut agir de manière autonome et s’adapter, les entreprises peuvent améliorer leur fonctionnement, prendre des décisions plus intelligentes et offrir de meilleures expériences, tout en maîtrisant les coûts.

Les aspects délicats et les éléments 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 tout se passe bien.

Voici quelques défis généraux à prendre en compte :

• Flux de travail complexes et besoins en données : L’IA agentique nécessite un accès à des données de qualité, bien organisées, et la capacité de se connecter à différents systèmes internes et externes. Mettre tout cela en place et s’assurer de l’exactitude des données peut être une tâche assez importante.
• Utilisation responsable de l’IA : Étant donné que les systèmes d’IA agentique prennent des décisions et agissent de manière autonome, il est crucial d’intégrer des contrôles de sécurité, de rendre les processus transparents et de gérer les biais potentiels pour éviter des problèmes inattendus.
• Bonnes méthodes de test : Déployer un système d’IA qui agit de manière indépendante sans vraiment tester son comportement dans différentes situations peut entraîner des erreurs, envoyer des informations au mauvais endroit ou effectuer des actions incorrectes. Il est essentiel de disposer de moyens pour simuler des flux de travail et affiner les réponses avant que l’IA ne commence à interagir avec de vrais clients ou à gérer 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’add-on Advanced AI 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 traitent 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, échouer à comprendre la situation ou simplement répéter des informations d’un article d’aide sans réellement pouvoir agir pour résoudre le problème principal. Cela signifie généralement que les clients se frustrent et que de nombreux problèmes finissent par nécessiter l’intervention d’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 configurer des flux de travail complexes et des règles pour gérer les choses exactement comme vous le souhaitez.
• Limitations des flux de travail et de l’intégration : Si une solution d’IA ne peut pas facilement se connecter à votre service d’assistance actuel (comme Zendesk, Intercom, ou Freshdesk) ou effectuer des tâches nécessaires comme obtenir des données via des appels API personnalisés, elle ne sera tout simplement pas très utile.
• Support du fournisseur : 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 d’en choisir une qui offre non seulement des fonctionnalités agentiques intéressantes, mais qui gère également ces préoccupations pratiques.

Choisir la bonne solution d’IA agentique

Choisir la bonne plateforme d’IA agentique est une décision importante qui peut vraiment affecter le fonctionnement de votre entreprise, la satisfaction de vos clients et votre résultat net. En fonction des défis que nous venons de discuter, 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 ? Pouvoir accéder à des conversations passées, des documents internes (Google Docs, Confluence, PDFs), et des wikis externes est essentiel pour des réponses précises et compréhensives du contexte. C’est un énorme avantage si elle peut automatiquement garder ces sources synchronisées.
• Bonne personnalisation et contrôle : Vérifiez la personnalisation et le contrôle. Vous devriez pouvoir affiner le ton de l’IA pour qu’il corresponde exactement à votre marque et configurer des actions et des règles spécifiques pour gérer les choses en fonction du contexte de la demande. Les tons prédéfinis génériques ne suffisent généralement pas.
• Capacité à agir : L’IA doit être capable d’agir. Peut-elle réellement agir, comme obtenir des informations de commande, mettre à jour des comptes ou lancer des remboursements via des appels API ? Une IA agentique devrait pouvoir agir, pas seulement fournir 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, Intercom, Freshdesk), aux outils de chat d’équipe (Slack, Microsoft Teams), et à d’autres systèmes d’entreprise pertinents.
• Facilité de test : Enfin, assurez-vous qu’il est facile de tester. Pouvez-vous simuler des flux de travail, tester comment il répond aux demandes passées et déployer progressivement l’IA à certains agents avant de la lancer complètement ? Un bon test avant de passer en direct réduit vraiment le risque et permet un lancement plus fluide.

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

Voici une comparaison rapide basée sur ces points :

Découvrez ce que l’IA Agentique d’eesel peut faire

Comprendre la définition agentique, une IA qui peut agir et prendre des décisions de manière indépendante est la clé de l’avenir de l’automatisation. L’IA agentique va au-delà des tâches simples pour devenir des systèmes capables de 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.

L’IA d’eesel est construite autour de principes agentiques : elle apprend de toutes vos sources de connaissances (comme les conversations passées, Google Docs, Confluence, PDFs, et plus), agit sur de vraies tâches (comme trier les 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, elle utilise un modèle de tarification clair par interaction, sans frais surprises par agent ou par résolution.

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