Systèmes agentiques
Prenez vos décision à partir de données en temps réel, sans intervention humaine
Qu'est-ce qu'un système agentique ?
Les systèmes agentiques sont des systèmes d'intelligence artificielle avancés, conçus pour viser des objectifs spécifiques de manière autonome, en combinant plusieurs composants intelligents capables de percevoir, de raisonner, de décider et d'agir. Contrairement aux systèmes d'IA traditionnels qui répondent à des entrées spécifiques par des résultats prédéterminés, les systèmes agentiques possèdent des capacités cognitives supérieures qui leur permettent de travailler avec davantage d'autonomie et de complexité pour divers environnements et tâches. Dans le domaine de l'IA agentique, ces capacités sont particulièrement importantes pour orchestrer des processus complexes sur des systèmes dynamiques.
Pourquoi les systèmes agentiques sont-ils importants ?
Les systèmes agentiques gagnent en importance car ils sont capables de surmonter les limites de l'IA et de l'automatisation traditionnelles. Ils représentent un pas de plus vers des systèmes intelligents, autonomes et adaptables, capables de résoudre des problèmes complexes concrets, avec un minimum de supervision humaine. Devant l’arrivée progressive des plateformes BOAT (business orchestration automation technology), l'automatisation des entreprises entre dans un nouveau paradigme, où les systèmes agentiques jouent un rôle clé.
Avantages des systèmes agentiques
- Gains d'efficacité opérationnelle : l'automatisation des workflows complexes et des processus décisionnels limite les erreurs manuelles et accélère les opérations.
- Meilleure satisfaction client : les agents d'IA peuvent fournir une assistance sur mesure et des réponses rapides aux demandes des clients.
- Amélioration du traitement des données : les systèmes agentiques peuvent analyser de vastes ensembles de données et prendre des décisions en temps voulu, sur la base de ces informations.
- Orchestration sans couture : les systèmes agentiques assurent la coordination entre de multiples processus et agents autonomes, pour des opérations cohésives et adaptatives dans des environnements complexes.
Comment fonctionne un système agentique ?
La force d'un système véritablement agentique réside dans l'architecture métier Center-out®. Contrairement aux systèmes d'IA traditionnels qui travaillent de manière isolée, les systèmes agentiques emploient souvent plusieurs agents spécialisés qui collaborent à la réalisation d'objectifs communs, à partir d'un socle de règles métier fondamentales. Ces agents peuvent travailler en parallèle, chacun s'occupant d'aspects spécifiques d'une tâche tout en communiquant ses résultats, afin de pouvoir atteindre des objectifs encore plus complexes. Ce type d'orchestration de bout en bout est essentiel à la technologie BOAT, qui applique les principes agentiques pour coordonner les processus métiers et automatiser les flux de décisions entre les systèmes.
Composants d'un système agentique
Comprendre les composants fondamentaux des systèmes agentiques est essentiel pour réussir la mise en œuvre et l'intégration dans les frameworks d'IA d'entreprise.
Module Perception
Ce composant recueille et traite les données provenant de capteurs ou d'entrées de données, agissant comme les « yeux et les oreilles » du système pour guider la prise de décision.
Module Prise de décision
Ce composant applique des capacités cognitives et de raisonnement pour déterminer le meilleur plan d'action en fonction des objectifs du système et des informations disponibles.
Module Exécution d'actions
Ce composant traduit les décisions en actions. Il exécute des tâches dans les différents systèmes et environnements pour passer de la planification à la mise en œuvre.
Module Apprentissage
Ce composant permet au système d'adapter ses stratégies en fonction des performances passées et des nouvelles informations, pour le rendre plus efficace au fil du temps.
Quels cas d'usage pour les systèmes agentiques ?
Défis potentiels des systèmes agentiques
Malgré ses promesses, atteindre les pleines capacités des systèmes agentiques nécessite un examen attentif des divers défis inhérents :
- Intégration des données : les systèmes agentiques ont besoin d'accéder à diverses sources de données et sont souvent confrontés à des obstacles liés aux systèmes existants. La virtualisation des données peut offrir un accès unifié sans nécessiter de refonte complète.
- Fiabilité : maintenir un comportement cohérent et prévisible dans les systèmes multi-agents complexes est un défi, mais des frameworks de test performants peuvent aider à le relever.
- Scalabilité : à mesure que les systèmes agentiques se complexifient, il devient de plus en plus difficile de maintenir la performance. Un benchmark sur mesure peut aider à relever ce défi.
- Adhésion des utilisateurs : selon une récente enquête de Pega, si une majorité de travailleurs (57 %) sont enclins à utiliser des agents IA dans le cadre de leur travail, ils restent préoccupés par leur fiabilité et leur qualité, et soulignent la nécessité de disposer de solutions d'IA transparentes et fiables.
L'avenir des systèmes agentiques dans l'IA
Les systèmes agentiques représentent la prochaine étape de l'IA, combinant la prise de décision digne des humains et l'automatisation. Les professionnels de la technologie doivent comprendre leur dynamique pour améliorer l'efficacité et la fiabilité de l'IA. En adoptant l'IA agentique, les industries peuvent stimuler l'innovation, réduire les risques et offrir plus de flexibilité et de valeur métier grâce à des solutions alignées et modernes. Pour en savoir plus sur la façon dont les systèmes agentiques façonnent les opérations intelligentes aujourd'hui, explorez les workflows agentiques en action.
