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Agents IA

Analyser, panifier et exécuter des tâches en toute autonomie

introduction to ai agents

Qu’est-ce qu’un agent IA ?

Les agents IA sont des logiciels sophistiqués, autonomes ou semi-autonomes, qui analysent, planifient et exécutent des tâches de manière indépendante. Associés à un cadre de gouvernance approprié, ils utilisent l’intelligence artificielle pour traiter les informations, prendre des décisions et mener des actions tout en respectant des règles métier prédéfinies. Avec l’essor de l’IA agentique, ces agents sont désormais conçus pour agir avec intention, viser des objectifs et adapter leurs stratégies au fil du temps. Point crucial, ces agents intelligents exploitent l’apprentissage et l’adaptation continus pour optimiser les opérations et ainsi améliorer l’efficacité et la qualité des résultats au fil du temps.

Pourquoi les agents IA sont-ils importants ?

Les agents IA pourraient bien révolutionner le monde de l’entreprise. Utilisés efficacement, ils peuvent fortement booster la productivité, personnaliser l’expérience et optimiser l’efficacité opérationnelle, la compétitivité et la croissance des organisations de toutes tailles. Les agents IA ne se contentent pas d’automatiser des tâches mineures : ils offrent aux entreprises la capacité d’orchestrer les processus de bout en bout, tout en les améliorant au fil du temps grâce à l’application continue de l’IA.

Avantages des agents IA

  • Collaboration fluide : les agents IA travaillent de concert avec vos employés pour les rendre plus performants, limiter les tâches manuelles et améliorer la productivité.
  • Action intelligente : avec des conseils et une supervision appropriée, les agents IA peuvent planifier, réfléchir et agir pour contribuer à la réalisation de vos objectifs métier.
  • Transformation de l’entreprise : les agents IA constituent un maillon essentiel de la transformation des systèmes legacy. En aidant les entreprises à retirer leurs technologies obsolètes, ils contribuent à la vision de l’entreprise autonome.
learning the positive benefits of ai agents

Comment fonctionnent les agents IA ?

Les agents IA définissent des objectifs, analysent les situations et agissent au travers de workflows. Généralement basés sur de grands modèles de langage (LLM), les agents IA exploitent des algorithmes et modèles de machine learning pour traiter les données, reconnaître des schémas, créer des tâches secondaires et prendre des décisions de manière autonome. Les équipes peuvent déployer des workflows complexes pour les agents en vue d’augmenter rapidement la productivité et de permettre un apprentissage et une adaptation en continu, sans jamais faire l’impasse sur une supervision et une gouvernance humaines.

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Quelle différence entre Agents IA et Agents autonomes ?

Agents IA

Souvent utilisés de manière interchangeable, les agents IA désignent avant tout les capacités de prise de décision et d’apprentissage de l’intelligence artificielle dans le cadre d’une supervision et d’une gouvernance humaines.

Agents autonomes

Les agents autonomes mettent l’accent sur des opérations indépendantes. Ils utilisent l’IA pour prendre des décisions intelligentes et exécuter des tâches, s’adapter aux changements et optimiser les processus par eux-mêmes, avec une supervision minime, mais dans le cadre de paramètres métier définis.

Composants des agents IA

Architecture métier Center-out

Pour une automatisation efficace basée sur les agents IA, il est nécessaire d’adopter une approche centralisée, de préférence autour des tâches effectuées et des résultats attendus, plutôt que d’intégrer la logique dans des canaux, des chatbots ou le back-end des systèmes existants.

Automatisation des workflows

Sans la structure offerte par l’automatisation des workflows, les agents IA peuvent devenir ingérables. Combinez les agents IA à des workflows fiables pour définir, exécuter et gérer automatiquement des processus complexes qui coordonnent plusieurs étapes, gèrent les exceptions et assurent la conformité tout en maintenant l’efficacité et la précision de bout en bout.

Orchestration

Sans orchestration, les agents IA perdent rapidement leur efficacité en entreprise. Dans le cadre d’une feuille de route de déploiement des technologies BOAT (business orchestration and automation technology), l’orchestration est essentielle pour garantir que les agents soient rentabilités et respectent les règles et limites de l’entreprise.

Exemples d’agents IA dans le monde réel.

Assistant de service client

Un agent IA pour le service client pourrait gérer en autonomie les interactions avec les clients. Il pourrait comprendre leur intention, accéder aux informations nécessaires à partir des workflows et systèmes de back-office et guider les utilisateurs au fil des processus de résolution approuvés par l’entreprise, tout en escaladant aisément les dossiers complexes à des agents humains, au besoin.

Détection de la fraude financière

Dans le domaine des services financiers, un agent IA pourrait surveiller les transactions en temps réel, identifier les schémas suspects et démarrer automatiquement des workflows d’enquête impliquant des humains. Il protégerait ainsi les clients tout en réduisant les faux positifs et en limitant les frais opérationnels.

Optimisation des processus du secteur de la santé

Dans le secteur de la santé, les agents IA pourraient simplifier les workflows des soins en coordonnant les rendez-vous, en gérant la documentation et en assurant le respect des protocoles et réglementations, tout en faisant appel à des humains si nécessaire et en s’adaptant aux changements de priorité.

Avec l’union de l’IA agentique et de l’automatisation, l’entreprise gagne en agilité en toute autonomie. Découvrez l’entreprise autonome.

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overcoming the challenges of ai agents

Défis potentiels des agents IA

Les agents IA constituent une opportunité exceptionnelle pour les organisations modernes, mais comme toute technologie disruptive, ils sont aussi source de tension. Une récente étude conduite par Pega a par exemple montré que si 51 % des travailleurs font appel à des agents IA au moins une fois par semaine, 44 % s’inquiètent de l’incapacité de ces outils à répliquer l’intuition et l’intelligence humaines, des qualités qu’ils estiment essentielles à leur travail.

Solutions aux problématiques des agents IA

Pour réussir le déploiement, vous devez mettre en place des frameworks de gouvernance solides afin de promouvoir la confiance et l’empathie, définir des limites opérationnelles claires et préserver une supervision humaine. Les organisations doivent se concentrer sur la qualité des données, l’efficacité des tests et la surveillance continue, en étendant les capacités d’automatisation selon un approche contrôlée et progressive.

Comment déployer des agents IA au sein de l’entreprise

Évaluer la situation existante et fixer des objectifs

Étape 1

Passez en revue les processus existants, identifiez les opportunités d’automatisation et mettez en place des objectifs clairs, alignés sur la stratégie de l’entreprise. Définissez les indicateurs de réussite et déterminez quels workflows profiteront le plus du déploiement d’agents IA.

Créer une base et une infrastructure

Étape 2

Mettez en place l’infrastructure technique nécessaire, veillez à la qualité et à l’accessibilité des données, et implémentez des frameworks de gouvernance. Élaborez ou modifiez les protocoles de sécurité et mesures de conformité lors de la préparation des systèmes à intégrer.

Déployer et tester les agents IA

Étape 3

La plupart des organisations devraient commencer par des programmes pilotes menés au sein d’environnements contrôlés, puis suivre de près les performances et les résultats. Validez la précision des décisions prises, l’exécution des workflows et l’intégration des systèmes en recueillant le feedback des utilisateurs.

Monter en charge et optimiser les opérations

Étape 4

Déployez progressivement les agents IA au sein de l’organisation, tout en suivant et en optimisant les performances en continu. Des évaluations régulières assurent le respect des objectifs métier tout en identifiant de nouvelles opportunités de concevoir et d’automatiser les workflows.

Avenir des agents IA

De plus en plus sophistiqués, les agents IA vont offrir des capacités d’autonomie renforcées et une meilleure intégration aux opérations métier. L’orchestration de bout en bout leur permettra de mettre en œuvre des capacités d’apprentissage améliorées, des interactions plus naturelles avec les collaborateurs et une meilleure flexibilité dans les situations complexes, avec à terme l’avènement d’entreprises véritablement autonomes.

the future of ai agents

Questions fréquentes sur les agents IA

Les agents IA sont catégorisés en fonction de leurs capacités :

  • Les agents réflexes simples utilisent des règles condition-action, sans mémorisation.
  • Les agents réflexes basés sur un modèle assurent une observabilité partielle à l’aide d’un modèle interne.
  • Les agents basés sur des objectifs ont besoin d’une planification pour utiliser les informations des objectifs.
  • Les agents utilitaires optimisent leurs actions en fonction de l’utilité qui leur est affectée.
  • Les agents d’apprentissage s’améliorent avec le temps en apprenant de l’expérience.

Les agents IA sont entraînés en suivant plusieurs méthodes, qui dépendent de leur objectif et de leur complexité :

  • Apprentissage supervisé pour le mapping des entrées et sorties via des données étiquetées
  • Apprentissage non supervisé pour détecter des schémas dans les données étiquetées
  • Apprentissage par renforcement via des récompenses lors de l’interaction avec l’environnement
  • Apprentissage auto-supervisé créant des étiquettes à partir de données brutes
  • Algorithmes évolutionnistes appliquant des principes génétiques pour aboutir à des solutions optimales

Les agents IA reposent sur diverses technologies, notamment :

  • Frameworks de machine learning
  • Langages de programmation
  • Réseaux de neurones et Deep Learning
  • Outils d’apprentissage par renforcement
  • Cloud computing
  • Traitement du langage naturel (NLP)
  • Robotique et simulation

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