IA agentique et IA générative

En outre, l’IA agentique porte les capacités autonomes à un niveau supérieur en utilisant un écosystème numérique de grands modèles linguistiques (LLM), machine learning (ML) et le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour exécuter des tâches autonomes au nom de l’utilisateur ou d’un autre système. Un modèle IA qui a suscité beaucoup d’intérêt est ChatGPT. Bien que ce produit offre des capacités créatives similaires à celles de l’IA agentique, il n’est pas identique.

L’IA agentique se concentre sur les décisions plutôt que sur la création du nouveau contenu proprement dit, et ne dépend pas uniquement de l’intervention humaine ni nécessite une supervision humaine. Les exemples d’IA agentique à un stade précoce incluent des véhicules autonomes, des assistants virtuels et des copilotes dont les objectifs sont axés sur les tâches.

Les outils d’IA de génération et d’IA agentique offrent d’énormes avantages en termes de productivité aux individus et aux entreprises. Il est important de différencier les deux termes et la façon dont chacun fonctionne pour stimuler l’innovation et la prise de décision.

Pour saisir les différences entre l’IA agentique et l’IA générative, il convient tout d’abord de les définir.

L’IA générative est une intelligence artificielle capable de créer des contenus originaux (texte, images, vidéos, audio et/ou code logiciel) en réponse au prompt ou à la demande d’un utilisateur. L’IA générative repose sur l’utilisation de modèles de machine learning appelés modèles d’apprentissage profond, c’est-à-dire d’algorithmes qui simulent les processus d’apprentissage et de prise de décision du cerveau humain, et d’autres technologies telles que l’automatisation robotisée des processus (RPA).

Ces modèles identifient et codent les schémas et les relations dans d’énormes quantités de données, puis utilisent ces informations pour comprendre les requêtes ou les questions en langage naturel des utilisateurs. Ces modèles peuvent ensuite générer du texte, des images et d’autres contenus de haute qualité basés sur les données sur lesquelles ils ont été entraînés en temps réel.

L’IA agentique décrit des systèmes d’IA conçus pour prendre des décisions et agir de manière autonome, avec la capacité de poursuivre des objectifs complexes avec une supervision limitée. Elle associe les caractéristiques flexibles des grands modèles de langage (LLM) à la précision de la programmation traditionnelle.

Ce type d’IA agit de manière autonome pour atteindre un objectif en utilisant des technologies telles que le traitement automatique du langage naturel (NLP), le machine learning, l’apprentissage par renforcement et la représentation des connaissances. Il s’agit d’une approche proactive alimentée par l’IA, alors que l’IA générative est réactive à l’entrée des utilisateurs.

L’IA agentique peut s’adapter à des situations différentes ou changeantes et dispose d’une « agence » pour prendre des décisions en fonction du contexte. Il est utilisé dans diverses applications qui peuvent bénéficier d’opérations indépendantes, telles que la robotique, l’analyse complexe et les assistants virtuels.

L’IA agentique et l’IA générative ont des objectifs et des attributs distincts qui les rendent uniques l’un de l’autre.

• Création de contenu : l’IA générative excelle dans la création de contenu. Les modèles IA peuvent créer un contexte cohérent, comme des essais et des réponses à des problèmes complexes. Les applications d’IA, comme ChatGPT d’OpenAI, peuvent générer des réponses, rédiger des listes et donner des conseils lorsque l’entrée est donnée par prompt. L’utilisation de solutions d’IA générative peut simplifier le développement de logiciels et rendre l’écriture de code plus accessible aux développeurs de tous niveaux.

• Analyse des données : l’IA générative analyse d’immenses quantités de données afin d’identifier les schémas et les tendances. Les modèles d’IA générative rationalisent les workflows complexes, notamment lorsqu’il s’agit de gérer la chaîne d’approvisionnement ou d’améliorer l’expérience client.

• Adaptabilité : l’IA générative adapte ses sorties en fonction de l’entrée que lui fournit l’utilisateur. S’il s’agit d’un feedback, le modèle affine sa sortie pour l’adapter aux besoins de l’utilisateur.

• Personnalisation : la technologie d’IA générative s’appuie sur les entrées fournies par l’utilisateur pour personnaliser les recommandations et les expériences. Par exemple, le secteur de la vente au détail peut désormais offrir une expérience client hautement personnalisée grâce à l’IA générative, qui l’aide à mieux comprendre les préférences des consommateurs.

• Prise de décision : grâce aux plans et objectifs prédéfinis, ces systèmes d’IA peuvent évaluer les situations et déterminer la voie à suivre sans ou avec une entrée humaine minimale.

• Résolution de problèmes : l’IA agentique utilise une approche en quatre étapes pour résoudre les problèmes : discerner, raisonner, agir et apprendre. Ces quatre étapes commencent par la collecte et le traitement des données par les agents IA. Le LLM agit alors comme un orchestrateur qui analyse les données perçues pour comprendre la situation. Il est ensuite intégré à des outils externes qui s’améliorent en permanence et apprennent grâce aux commentaires.

• Autonomie : l’autonomie définit l’IA agentique. Sa capacité unique à apprendre et à fonctionner par elle-même en fait une technologie prometteuse pour les entreprises cherchant à rationaliser les workflows et à faire en sorte que les machines effectuent des tâches complexes avec une intervention humaine minimale.

• Interactivité : en raison de sa nature proactive, l’IA agentique peut interagir avec l’environnement extérieur et recueillir des données pour s’adapter en temps réel. Citons comme exemple les véhicules autonomes, qui doivent analyser en permanence leur environnement et prendre des décisions de conduite sûres et précises.

• Planification : les modèles d’IA agentique peuvent gérer des scénarios complexes et exécuter des stratégies à plusieurs étapes pour atteindre des objectifs spécifiques.

Il est important de faire la différence entre l’IA agentique et les agents IA. Pour résumer, l’IA agentique est le cadre des exigences et les agents IA sont les éléments constitutifs du cadre.

L’IA agentique est le concept plus large de la résolution des problèmes avec une supervision limitée, tandis qu’un agent IA est un composant spécifique dans ce système qui est conçu pour gérer des tâches et des processus avec un certain degré d’autonomie. Ce modèle change la façon dont les humains interagissent avec l’IA. Le système d’IA agentique est capable de comprendre l’objectif ou la vision de l’utilisateur et utilise les informations fournies pour résoudre un problème.

Pour illustrer ce propos, imaginez une maison intelligente où l’IA agentique gère et fait fonctionner le système général de consommation d’énergie. Pour ce faire, les données en temps réel et les préférences de l’utilisateur sont utilisées pour coordonner des agents IA individuels tels que le thermostat intelligent, l’éclairage ou même les appareils électroménagers. Les agents ont des objectifs et des missions individuels, et travaillent ensemble dans le cadre de l'IA agentique pour atteindre les objectifs énergétiques du propriétaire.

Il existe de nombreux cas d’utilisation de l’IA générative, mais de nombreuses applications de l’IA agentique en sont encore à la phase expérimentale. Des cas d’utilisation potentiels de l’IA agentique émergent dans des fonctions telles que le service client, la sécurité des soins de santé, la gestion du workflow et la gestion des risques financiers.

Les entreprises utilisent l’IA générative pour produire de grands volumes de contenu optimisé pour le SEO, tels que des blogs et des pages d’arrivée qui contribuent à générer du trafic organique. Par exemple, une agence de marketing numérique pourrait utiliser des outils d’IA générative pour créer des articles de blog ou des pages web de haute qualité, optimisés par les mots clés, afin que ses clients soient mieux classés sur les moteurs de recherche.

Les équipes de vente humaines sont souvent accaparées par des tâches administratives alors que leur objectif principal est de trouver et de développer des pistes de vente. Elles sont des cas d’utilisation de l’IA générative depuis un certain temps déjà par le biais des chatbots et des assistants virtuels. La technologie d’IA peut effectuer des tâches spécifiques et favoriser l’optimisation d’une équipe commerciale, ainsi que la génération de leads.

Les fonctionnalités d’IA générative disponibles peuvent aider les entreprises à créer de nouveaux concepts ou designs de produits sur la base d’études de marché, de tendances et de préférences des utilisateurs. Ce qui pourrait à son tour accélérer le cycle de développement de produits. Par exemple, une entreprise de mode utilise l’IA générative pour concevoir une nouvelle ligne de vêtements et générer des modèles basés sur l’entrée des consommateurs et l’analyse des données du marché.

La génération de l’IA peut aider les entreprises à générer automatiquement des réponses aux demandes du service client. Les outils peuvent élaborer des réponses aux questions courantes et résoudre les problèmes en temps réel. Prenons l’exemple d’une entreprise de commerce électronique. Il peut utiliser l’IA générative dans les chatbots pour gérer de nombreuses tâches, telles que les demandes d’état des commandes, les demandes de remboursement et les questions d’expédition.

Les modèles traditionnels de chatbots clients présentaient des limites en raison de la nature préprogrammée de la technologie et nécessitaient parfois une intervention humaine. En revanche, avec des agents autonomes, le modèle peut rapidement comprendre l’intention et l’émotion d’un client et prendre des mesures pour résoudre le problème.

Ces systèmes autonomes peuvent donc évaluer une situation de manière prédictive et contribuer à une interaction plus harmonieuse entre le client et l’entreprise. L’expérience client est extrêmement importante dans le monde d’aujourd’hui, car les entreprises cherchent à accroître la rétention et la fidélité de leurs clients. En particulier, l’IA agentique peut automatiser des tâches fastidieuses en rassemblant, nettoyant et formatant les données d’une entreprise. Ces systèmes peuvent alléger le poids des employés humains et les libérer pour qu’ils puissent se consacrer à des projets et à des tâches plus importants.

La technologie de l’IA a déjà été utilisée dans le domaine des soins de santé, notamment pour les diagnostics, les soins aux patients et la rationalisation des tâches administratives. La cybersécurité est l’une des caractéristiques les plus importantes de tout outil d’IA utilisé dans le secteur de la santé en raison des préoccupations en matière de données des patients et de confidentialité. Cette préoccupation se retrouve également dans les outils d’IA agentique émergents.

Un exemple de cas d’utilisation potentiel vient de Propeller Health, qui intègre IA agentique dans sa technologie d’inhalateur intelligent. L’appareil intelligent recueille en temps réel les données du patient sur l’utilisation des médicaments et les facteurs extérieurs tels que la qualité de l’air. L’appareil alerte les professionnels de santé en cas de besoin et suit les habitudes des patients.

L’IA agentique gère les processus métier de manière autonome et traite des tâches complexes telles que la réorganisation des fournitures et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. Elle permet également d’automatiser les workflows internes pour faciliter la tâche aux salariés sans qu’ils aient besoin d’intervenir physiquement.

Par exemple, la filière logistique peut s’appuyer sur un système d’IA agentique pour modifier automatiquement et en temps réel les itinéraires et les horaires de livraison en fonction des conditions de circulation et des priorités en matière d’expédition. Alliant évolutivité et capacité accrue, l’IA agentique est particulièrement utile dans le secteur logistique.

IA agentique peut aider les secteurs à atteindre les objectifs des clients et à optimiser les résultats en temps réel en analysant les tendances du marché et les données financières pour prendre des décisions autonomes sur les investissements et les risques de crédit. Les institutions financières cherchent à protéger les investissements de leurs clients tout en prenant des décisions intelligentes et stratégiques qui se traduisent par des rendements plus élevés.

L’IA agentique peut améliorer ces pratiques en agissant de manière autonome et en ajustant les stratégies en fonction d’événements économiques, sociaux et politiques en temps réel. Prenons l’exemple d’une société fintech qui utilise l’IA agentique pour surveiller les fluctuations du marché et ajuster automatiquement les allocations de portefeuille.

• Applications augmentées d’IA générative : on assiste à une évolution vers l’intégration d’applications augmentées par l’IA dans divers logiciels et plateformes. Cette intégration contribue à rendre l’expérience utilisateur encore plus personnelle et à fournir des fonctions intelligentes.

• Données synthétiques pour l’entraînement des modèles : les données synthétiques générées par l’IA permettent d’entraîner les modèles lorsque les données réelles s’avèrent indisponibles ou coûteuses. L’utilisation de données synthétiques permet d’améliorer l’entraînement de l’IA dans des secteurs tels que la robotique, la conduite autonome et la finance.

• Technologie deepfake : bien que légèrement divertissante, l’IA générative a inventé une image ou une vidéo hyperréaliste en utilisant l’IA qui semble réelle. Elle a soulevé et soulève encore des préoccupations éthiques concernant la désinformation.

• Personnalisation du contenu : la personnalisation est une tendance confirmée dans le secteur de la vente au détail. Les équipes marketing s’appuient sur l’analyse de données optimisée par l’IA pour adapter leurs contenus et campagnes aux préférences de chacun.

• Secteur financier : l’IA agentique promet de révolutionner les stratégies de trading en analysant les données de marché et en accélérant les transactions. La portée étendue de l’IA agentique constitue un avantage significatif, puisqu’elle est capable d’effectuer des recherches approfondies sur le Web. Les agents récupèrent les mises à jour et obtiennent des informations en temps réel.

• La robotique : des sites tels que les entrepôts d’Amazon ont commencé à employer des robots dans les centres de traitement des commandes afin de rationaliser l’automatisation des entrepôts et les processus de fabrication. L’IA agentique peut gérer des tâches complexes et fonctionner de manière autonome pour effectuer des tâches spécifiques.

• Urbanisme : les systèmes d’IA agentique dans l’urbanisme peuvent analyser tous les types de jeux de données pour aider les urbanistes à prendre des décisions éclairées, comme les données de trafic en temps réel et les capteurs de caméra. La nature intuitive de l’IA agentique a le potentiel de soulager les équipes des heures de travail consacrées à la création de diapositives ou de tableaux de présentation.

• Ressources humaines : l’IA agentique utilisée pour les ressources humaines peut aider les entreprises à aller au-delà des capacités de l’IA générative et à fournir plutôt une prise de décision autonome et un soutien dynamique aux employés. Les agents IA peuvent automatiser le travail de routine et fournir des réponses personnalisées aux employés, ce qui laisse aux professionnels des RH le temps de s’occuper de priorités plus stratégiques.