Agentic AI : une introduction

On parle de plus en plus, depuis environ un an, de l'IA agentique. Chez AIDA, nous aimons penser que nous en connaissons un rayon sur le sujet. Nous avons donc pensé faire la lumière sur ce que c'est, d'où cela vient et où cela va, avec quelques exemples pratiques.

Qu'est-ce que l'IA agentique ?

Les définitions varient quelque peu. Anthropic définit les agents comme des « systèmes d'IA capables de planifier et d'exécuter des tâches complexes de manière autonome ». Deep Analysis propose une définition légèrement plus technique : « Les agents sont des entités logicielles qui interagissent avec des demandeurs humains ou des machines pour collecter, réitérer et finalement renvoyer des informations », bien que sa note d'analyse sur les agents IA souligne également l'importance de la planification et de l'exécution.

Cela la différencie de son prédécesseur : les assistants IA, que la plupart d'entre nous connaissent probablement sous la forme de ces chatbots de première génération qui étaient plus limités, utilisant de simples déclencheurs par mots-clés pour donner des réponses. 

Contrairement à l'IA traditionnelle qui fonctionne dans des limites de tâches étroites, les systèmes d'IA agentique sont conçus pour fonctionner comme des agents autonomes capables de définir des objectifs, de prendre des décisions, d'apprendre des retours d'information et de s'adapter à de nouveaux environnements avec une supervision humaine minimale, voire inexistante. En d'autres termes, l'IA agentique fait référence à des systèmes qui fonctionnent comme des agents intelligents, ce qui signifie qu'ils peuvent :

• Définir des objectifs et planifier des actions de manière indépendante
• Réagir dynamiquement aux changements de leur environnement
• Collaborer avec d'autres agents ou des humains
• Apprendre des expériences passées pour améliorer les performances futures

Ces agents sont souvent propulsés par de grands modèles de langage (LLM), l'apprentissage par renforcement et des entrées multimodales qui leur permettent d'interpréter et d'agir sur du texte, des images et des données structurées. Ce qui distingue particulièrement les agents des générations précédentes de « chatbots », c'est l'utilisation d'un « moteur de raisonnement » pour déterminer un plan de manière dynamique.  

Applications pratiques aujourd'hui…

L'IA agentique est déjà utilisée dans divers secteurs pour relever des défis qui nécessitaient auparavant le jugement et l'adaptabilité de l'humain, tels que :

• La dernière génération de chatbots de service client qui escaladent les problèmes de manière autonome, réécrivent les réponses en fonction du ton ou passent le relais au bon service.
• Les assistants financiers qui analysent proactivement les tendances du marché et suggèrent des stratégies d'investissement.
• Les agents logistiques qui redirigent les chaînes d'approvisionnement en temps réel en fonction de la météo, des prix ou des changements d'inventaire.
• Les agents de traitement des commandes lorsqu'une commande doit être modifiée, annulée ou même traitée avec la mise à jour associée des systèmes et l'envoi des communications correspondantes, par ex. e-mails avec confirmations de commande, factures, avoirs ou même une prise de rendez-vous.

…et à l'avenir

Dans un avenir proche, l'IA agentique commencera à étendre davantage son influence dans les opérations commerciales, reliant les systèmes, les départements et même les organisations, automatisant les processus entre eux tous, à mesure qu'un agent IA commencera à communiquer avec un autre. Cela conduira sans aucun doute à une nouvelle évolution dans l'application des agents IA, notamment :

• Opérations commerciales autonomes : agents IA coordonnant les tâches entre les départements, les systèmes et les parties prenantes.
• Conseillers juridiques et de conformité : agents s'auto-actualisant qui interprètent les réglementations et les appliquent aux documents ou aux contrats.
• Expansion du graphe de connaissances : agents mettant continuellement à jour les bases de connaissances de l'entreprise en lisant, résumant et reliant les documents de manière dynamique.

L'IA agentique et AIDA

Chez AIDA, où nous nous concentrons sur la révolution des flux de travail documentaires grâce à l'automatisation de bout en bout et à la Business Intelligence, l'émergence de l'IA agentique promet de remodeler la façon dont les tâches sont effectuées, non seulement en les automatisant, mais en permettant aux systèmes de penser et d'agir dans des scénarios complexes et dynamiques.

AIDA s'appuie depuis longtemps sur sa solide plateforme originale de reconnaissance optique de caractères (OCR) et de traitement intelligent des documents (IDP) pour ajouter des capacités autour du paiement, de la Business Intelligence, des relations documentaires et plus particulièrement AIDA-GPT, qui vous permet d'interagir avec vos documents comme vous le feriez avec un collègue, en demandant des résumés, des indicateurs de conformité ou des documents connexes en langage clair.

Il y aura certainement d'autres nouveautés à venir concernant AIDA-GPT. Imaginez pouvoir demander à AIDA si toutes vos factures ont été envoyées. Imaginez AIDA créant toutes les factures manquantes ET les envoyant par e-mail à vos clients. Imaginez que tout ce processus soit automatisé. Affaire à suivre !