Les logiciels d’entreprise vont intégrer petit à petit les Agents IA

On annonce à tout-va sur Internet la fin des logiciels tels que nous les connaissons. La coupable ? L’IA, bien sûr.

Beaucoup prétendent que les logiciels sont déjà à l’agonie et qu’une petite équipe d’ingénieurs utilisant l’IA pour développer des Agents IA pourra remplacer complètement les solutions logicielles d’entreprise traditionnelles. Bien qu’elle pointe dans la bonne direction, cette affirmation ne prend en compte ni les réalités de l’utilisation de logiciels en entreprise, ni l’état actuel de l’IA pour le développement de logiciels, ni les limites des approches existantes en matière d’IA.

Étant donné l’étendue de ses fonctionnalités et de sa capacité d’adaptation à divers scénarios, l’IA finira par devenir le composant dominant de la plupart des produits logiciels. Toutefois, elle doit encore faire des progrès considérables pour y parvenir. En voici les raisons.

Domaine d’excellence des Agents IA aujourd’hui

Les Agents IA peuvent déjà effectuer efficacement de nombreuses tâches simples de manière autonome. Ils peuvent également travailler en collaboration avec les humains pour obtenir des résultats plus élaborés. En revanche, ils ne peuvent pas exécuter de processus complexes de bout en bout de manière fiable sans l’assistance d’un système logique et déterministe étendu, qui utilise des règles structurées et des flux de travail pour guider les décisions et limiter le comportement de l’IA afin d’en garantir la fiabilité et la cohérence.

Grâce aux améliorations apportées aux modèles, aux nouvelles méthodes de formation et aux architectures développées, cette situation évoluera au fil du temps. Les Agents IA joueront alors un rôle dominant dans l’exécution de processus extrêmement complexes.

Aujourd’hui, les Agents IA sont parfaitement adaptés aux tâches d’assistance liées à la recherche, par exemple. L’Agent IA agit comme le principal moteur d’orchestration : il coordonne les tâches de recherche, d’extraction de données, d’analyse et de composition pour produire un rapport (dans le cadre d’un processus semblable à celui de la recherche approfondie). Dans ces cas-là, nous tolérons les erreurs, car les résultats sont conçus pour être examinés et jugés par l’homme avant qu’une action soit entreprise.

Les Agents IA peuvent également servir d’interface d’assistance plus généralisée afin d’accomplir de nombreuses tâches interconnectées en collaboration avec un humain. Par exemple, ils peuvent récupérer des données dans des systèmes, analyser les informations et exécuter des actions spécifiques. Ici encore, l’humain reste dans la boucle  : il guide le processus et examine les informations tout en collaborant avec l’Agent IA afin d’atteindre l’objectif ultime.

Dans d’autres cas, les Agents IA peuvent agir de manière totalement autonome pour accomplir une tâche, à condition qu’elle soit définie précisément et que les actions nécessaires pour l’accomplir soient limitées. Par exemple, un Agent IA de réception de factures peut récupérer des informations structurées sur le fournisseur à partir des données de la facture, valider ces informations, puis déterminer les étapes suivantes possibles (acheminement jusqu’à l’étape de paiement ou remontée d’informations pour examen).

Besoin de logique déterministe pour l’IA en raison de la complexité

L’IA présente actuellement des limites qui empêchent de s’appuyer intégralement sur un Agent IA et de lui confier la totalité des décisions ou des étapes d’un processus, car les résultats ne seraient pas fiables. Les applications complexes ont donc besoin de ce système logique pour guider les Agents IA à l’aide d’objectifs définis précisément et du contexte nécessaire pour l’accomplissement des tâches.

Voici pourquoi : sans précision à 100 %, la complexité des nombreuses tâches réduit considérablement les chances de succès. Statistiquement, même si chaque étape que l’agent effectue est précise à 98 %, lorsque 20 étapes sont nécessaires, le taux de réussite global tombe à moins de 70 %.

De nombreuses applications d’IA en entreprise sont conçues principalement comme une logique déterministe, l’IA étant ajoutée pour améliorer des domaines spécifiques de l’application. La logique déterministe est utilisée pour les tâches connues et sans imprévus. Quant aux Agents IA, ils sont ajoutés là où vous avez besoin de capacité d’adaptation sur des tâches bien définies. Pour les entreprises, cela signifie qu’il faut associer dans un même système des Agents IA, de l’orchestration et de l’automatisation pour éviter des erreurs coûteuses et garantir la fiabilité des processus métier stratégiques.

Évolution du rôle de l’IA dans les logiciels d’entreprise

Alors, où en sommes-nous aujourd’hui ? Pour les applications métier, les Agents IA ont des fonctionnalités limitées. Dans le même temps, les modèles s’améliorent rapidement et de nouveaux systèmes sont développés pour pallier les insuffisances de l’IA dans l’accomplissement de tâches complexes.

Des technologies comme notre moteur de traitement des processus repoussent déjà les limites dans le domaine des processus métier en dotant les modèles d’une connaissance approfondie des flux de travail, en ajoutant le contexte client propre à chaque organisation et en apprenant continuellement de chaque exécution d’agent. Les Agents IA des clients peuvent ainsi réaliser des tâches plus complexes de manière autonome et avec une fiabilité accrue, même si les processus de bout en bout nécessitent encore une grande quantité d’orchestration déterministe pour que le processus global soit mené à bien.

Aperçu de l’avenir agentique

Les questions les plus intéressantes sur la technologie actuelle concernent le rythme et le niveau avec lesquels les Agents IA absorberont la logique intégrée dans les logiciels. Nous voyons déjà des attentes de systèmes d’exploitation alimentés par un LLM, où l’IA servira d’interface principale pour toutes les interactions exécutées par le biais du langage naturel. Compte tenu de la rapidité de l’innovation et de l’intérêt que lui portent les entreprises, ces attentes seront certainement satisfaites dans un avenir proche.

Dans le monde de l’entreprise, il faudra voir si les Agents IA évolueront en moteurs d’orchestration complexes d’ici quelques années. Mais une chose est sûre : les entreprises doivent commencer à poser les bases dès maintenant pour bénéficier d’un avenir où les Agents IA joueront un rôle de plus en plus central. Les dirigeants qui apprennent à associer l’automatisation déterministe et des Agents IA adaptables seront les mieux placés pour que leur entreprise prospère à mesure que l’équilibre entre les deux sera trouvé et évoluera.

Peu importe la manière dont vous modifiez vos stratégies : l’IA va remodeler le paysage logiciel et la transition sera tout sauf ennuyeuse !

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