Qu’est-ce que l’automatisation agentique ?

Bien que nous soyons maintenant aux tout premiers stades de l’automatisation agentique et que les méthodologies évoluent rapidement, ce domaine peut être considéré comme l’aboutissement de l’automatisation en général, et un grand pas vers la réalisation du rêve de l’humanité, à savoir une automatisation augmentée par l’humain, et même une automatisation complète .

L'art d'amener des machines à faire des choses que les humains devraient faire autrement a une longue histoire qui remonte à l'Antiquité. Les étapes plus récentes sont la révolution industrielle, l’électrification et les ordinateurs, qui ont marqué les progrès du secteur au cours du siècle dernier.

L'avènement de l'intelligence artificielle pose le prochain quantum pour les technologies d'automatisation pour plusieurs raisons. Avant l'IA, les solutions d'automatisation avaient généralement un coût initial très élevé, car les systèmes basés sur des règles n'ont pas la capacité de raisonnement dynamique que les humains possèdent, et ces systèmes nécessitent une conception méticuleuse. Les systèmes sans agent, comme l’automatisation robotisée des processus (RPA) traditionnelle, sont très performants dans le cas de tâches structurées et répétitives car, malgré leur manque de sensibilisation, ils fonctionnent de manière linéaire et statique. Sans la capacité du raisonnement, ces systèmes ont tendance à s'effondrer lorsque le changement est appliqué à un scénario donné. Ils ne sont pas équipés pour apprendre de nouveaux scénarios ou s’y adapter.

De plus, ils ne peuvent pas gérer d’entrées complexes et non structurées, car la compréhension du langage humain et les capacités de production dépassent largement les capacités des systèmes informatiques traditionnels. Les systèmes automatisés doivent être contrôlés avec des contrôles statiques. Si un utilisateur souhaite modifier quelque chose, il doit déplacer manuellement un curseur ou cocher une case via une interface.

Il fallait également tenir compte du « paradoxe de l’automatisation », selon lequel plus le système automatisé est efficace, plus la contribution humaine des opérateurs est importante. Si quelque chose ne va pas dans un système automatisé, il peut accentuer le problème jusqu’à ce qu’un être humain vienne le résoudre.

L'automatisation des modèles IA, alimentée par des algorithmes d'apprentissage automatique avancés appelés grands modèles de langage, a connu une amélioration majeure, mais les systèmes d'IA non agentiques sont toujours réactifs. Ils exécutent les instructions et suivent des prompts étroitement définis. Par exemple, un modèle de prévision peut prédire un pic de demande, mais il ne peut pas réorganiser les stocks, informer les équipes commerciales ou ajuster les délais de livraison sans autres invites. L’introduction de nouveaux contextes peut nécessiter un ré-entraînement ou une reconfiguration coûteux et chronophage.

L’émergence de l’automatisation agentique des processus marque une étape majeure pour l’automatisation, car les agents peuvent prendre des décisions fondées sur les données en temps réel et faire preuve d’adaptabilité, réduisant considérablement le besoin d’intervention humaine. Les agents peuvent décomposer les objectifs métier en étapes exploitable, les classer par ordre de priorité et les exécuter dans une séquence qui évolue en fonction du contexte en temps réel, ce qui permet une automatisation intelligente sur des workflows complexes.

Les technologies d'IA agentique s'adaptent en permanence en utilisant les commentaires de l’environnement, en incorporant des données et des résultats en temps réel dans un processus de prise de décision, en améliorant la performance au fil du temps et en réagissant dynamiquement aux perturbations inattendues.

Alors que de nombreux modèles d'IA non agentiques ont du mal à gérer les données non structurées, comme les e-mails, les documents ou le langage ouvert, les systèmes agentiques excellent grâce au traitement automatique du langage naturel (NLP) et à l'IA générative (genAI). Ils peuvent ainsi comprendre des entrées complexes, ce qui leur permet d’adopter une fonctionnalité beaucoup plus proche de celle de l’homme. Et lorsque les agents ne savent pas comment gérer une situation donnée, ils peuvent utiliser des méthodologies intégrant l’intervention humaine pour obtenir la validation humaine.

Les agents peuvent travailler ensemble dans une orchestration d’IA multi-agents, où chaque agent est spécialisé dans un type spécifique de tâche. Ils peuvent travailler dans plusieurs silos, en s’intégrant aux applications, aux API et aux systèmes externes pour accomplir des workflows automatisés complexes.

Au cœur de l’automatisation agentique se trouve sa capacité à combiner plusieurs technologies pour exécuter des tâches qui auraient autrement nécessité une intervention humaine. Tous les agents ne possèdent pas toutes ces capacités, et les automatisations avancées nécessiteront plusieurs types d’agents IA. Vous trouverez ci-dessous les composants des agents IA :

La première étape est la Perception. L’IA agentique commence par collecter des données de son environnement par le biais de capteurs, d’API, de bases de données ou d’interactions avec l’utilisateur. Cette étape garantit que le système dispose d’informations à jour pour l’analyse des données et l’exploitation.

Vient ensuite le raisonnement . Une fois les données collectées, l’IA les traite pour en extraire des informations significatives. Grâce au NLP, à la vision par ordinateur ou à d’autres capacités d’IA, il interprète les requêtes des utilisateurs, détecte des modèles et comprend le contexte général. L’IA est ainsi en mesure de déterminer les mesures à prendre en fonction de la situation.

Avec la définition des objectifs, l’agent définit des objectifs en fonction d’objectifs prédéfinis ou des entrées de l’utilisateur. Il élabore ensuite une stratégie pour atteindre ces objectifs, souvent en utilisant des arbres de décision, l'apprentissage par renforcement ou d'autres algorithmes de planification.

Dans la prise de décision, l’agent évalue plusieurs actions possibles et choisit la plus optimale en fonction de facteurs tels que l’efficacité, la précision et les résultats prévus.

Après avoir sélectionné une action, l’agent effectue une exécution, soit en interagissant avec des systèmes externes (API, données, robots), soit en fournissant des réponses aux utilisateurs.

À partir de là, l’IA apprend en évaluant le résultat et en recueillant des commentaires pour améliorer les décisions futures. Grâce à l’ apprentissage par renforcement ou à l’ apprentissage autosupervisé, l’agent affine ses stratégies au fil du temps, ce qui le rend plus efficace dans la gestion de tâches similaires à l’avenir.

Les agents peuvent être utilisés dans pratiquement tous les secteurs, mais voici quelques domaines courants où ils constituent un outil d’automatisation émergent.

Dans les opérations financières, les systèmes pilotés par l’IA peuvent gérer des tâches telles que le traitement des factures, la détection des fraudes, les rapports financiers et la surveillance de la conformité. Par exemple, l’IA agentique peut extraire les données des factures, les valider contre les bons de commande et Initiate des workflows d’approbation dans les comptes fournisseurs.

Les systèmes d’IA contribuent également à la prévention des risques. En analysant de grandes quantités de données de transaction en temps réel, l’IA agentique peut détecter des modèles inhabituels ou des anomalies susceptibles d’indiquer une fraude. Ces systèmes peuvent signaler les transactions suspectes pour une enquête plus approfondie, offrant ainsi une sécurité supplémentaire.

Dans la gestion des investissements, l'IA agentique peut traiter les données de marché, évaluer les tendances et exécuter des transactions à des temps optimaux, le tout avec une intervention humaine minimale. Les outils alimentés par l’IA peuvent même aider à la gestion des portefeuilles en analysant les profils de risque des clients ou en recommandant des stratégies d’investissement personnalisées.

Dans le domaine de la santé, les plateformes d'automatisation peuvent coordonner un large éventail de workflows administratifs tels que la collecte des données sur les patients, les vérifications d'éligibilité à l'assurance, la prise de rendez-vous et les processus de facturation. Ces systèmes réduisent les efforts manuels et accélèrent les tâches routinières et fastidieuses.

Ils peuvent également interpréter des notes cliniques non structurées à l'aide du NLP, en extrayant des informations médicales clés ou signaler des anomalies pour que le personnel médical les examine, améliorant ainsi la précision du diagnostic et la sécurité des patients.

La conformité est un autre domaine où les systèmes agentiques excellent, où ils peuvent contribuer à répondre à des exigences réglementaires complexes en garantissant une documentation et des pistes d'audit appropriées.

Ces plateformes facilitent également la coordination des soins, la communication entre les services, l’envoi de rappels et d’autres initiatives de soins centrés sur le patient.

Dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, les systèmes agentiques peuvent surveiller en permanence les données en temps réel dans plusieurs domaines, des niveaux de stock à la logistique d’expédition en passant par les indicateurs de performance des fournisseurs, dans le but d’identifier de manière proactive les perturbations potentielles avant qu’elles ne s’aggravent. Lorsque les agents détectent des anomalies ou des retards, ils peuvent réacheminer de manière autonome les navires ou ajuster les stratégies d’approvisionnement sur la base d’informations actualisées sur la chaîne d’approvisionnement afin de maintenir le flux de production.

De l’analyse des CV à la planification des entretiens et du provisionnement des comptes, l’IA agentique peut coordonner l’ensemble du processus d’intégration en orchestrant plusieurs systèmes. Avant qu’une nouvelle liste d’offres ne soit rédigée ou qu’un poste à pourvoir ne soit identifié, un agent peut analyser des sources de données telles que les tendances historiques en matière de recrutement, les taux de rotation des employés, les projections de croissance de l’entreprise et les données démographiques du personnel. Une fois qu’une stratégie d’embauche complète est développée, un agent peut commencer à contribuer à la création de descriptions d’offres, à la sélection des CV et même à la réalisation d’entretiens et à la négociation de contrats. Une fois qu’un employé est embauché, l’intégration peut être en grande partie automatisée via un chatbot.

L’automatisation agentique peut améliorer l’expérience client grâce à des interactions plus rapides, plus précises et plus personnalisées. Un cas d’utilisation courant est le chatbot de support client. Ceux-ci existent depuis un certain temps, mais avec l'IA agentique, ils peuvent faire beaucoup plus. Imaginez un scénario où un client contacte le centre d’assistance d’une entreprise pour résoudre un problème, par exemple la difficulté de traiter un retour. Traditionnellement, cela aurait pu impliquer de longs temps d’attente, des échanges de communication et de multiples transferts entre agents. L’automatisation agentique rationalise considérablement le processus.

Les bots agentiques peuvent trier les tickets informatiques, exécuter des diagnostics, réinitialiser les mots de passe et faire remonter les problèmes. Les bots agentiques peuvent analyser les tickets de support informatique entrants, déterminer le niveau de priorité et classer les problèmes en fonction du contexte. En examinant les journaux système, les statuts du réseau et les symptômes signalés par les utilisateurs, ces bots peuvent exécuter des diagnostics pour repérer les problèmes potentiels tels que les conflits logiciels ou les problèmes de réseau.

En cas de mot de passe oublié ou de problème d’accès au système, les bots peuvent réinitialiser de manière autonome les mots de passe ou aider à résoudre les problèmes. Pour les problèmes plus complexes qui nécessitent des connaissances spécialisées ou une supervision humaine, les bots peuvent faire remonter les tickets au personnel d’assistance, en fournissant un contexte et des diagnostics. En apprenant continuellement des interactions passées, les bots agentiques peuvent affiner leurs capacités à résoudre les problèmes, réduisant ainsi les réponses, les temps de réponse et permettant aux équipes informatiques de se concentrer sur des tâches plus complexes et de plus haut niveau.

Les agents sont la prochaine frontière de la transformation numérique dans les opérations métier, et l’écosystème se développe et évolue rapidement. Il existe de nombreux cadre d’agents IA populaires, selon les besoins des entreprises, chacun ayant ses propres spécialités et limites capables de gérer une variété de processus métier et d’autres initiatives nécessitant des capacités d’IA avancées. Ces éléments fournissent les éléments constitutifs pour développer, déployer et gérer des agents IA, avec des fonctionnalités intégrées qui permettent de rationaliser et d'accélérer le processus. Langchain et crewAI sont trois cadres populaires.