Comment démarrer avec les Agents IA : guide pour débutants

Vous cherchez à percer la vérité autour des Agents IA afin de créer les vôtres ? Commencer avec les Agents IA est plus facile qu’il n’y paraît, mais il y a encore beaucoup d’informations à assimiler avant d’envisager leur utilisation pour automatiser vos processus métier.

Dans ce guide pour débutants, nous vous fournirons un aperçu complet de ce que sont les Agents IA et comment ils peuvent être appliqués de manière optimale aux flux de travail d’entreprise afin que vous puissiez commencer en toute confiance.

Si vous débutez avec les principes de base des Agents IA, assurez-vous de consulter le premier blog de cette série, Que sont les agents IA ? (Et pourquoi tout le monde en parle). Il couvre les concepts fondamentaux que vous devez connaître avant d’approfondir comment les Agents IA peuvent transformer votre entreprise.

Les avantages des Agents IA sont désormais à la portée des entreprises

Le concept des Agents IA a mûri au fil de nombreuses années d’avancées interconnectées dans la technologie de l’IA. Mais le point de basculement qui a fait des Agents IA un outil recherché pour l’automatisation des entreprises a été l’évolution rapide de l’IA générative, en particulier, la prolifération de puissants grands modèles de langage (LLM). Les Agents IA sont un nouveau et puissant modèle de conception dans lequel l’IA peut être utilisée pour élargir les possibilités d’automatisation dans toute entreprise.

En exploitant l’IA générative, les Agents IA deviennent rapidement indispensables pour les entreprises de tous les secteurs afin de réaliser leurs objectifs de transformation et de réinventer leurs processus. Avec les Agents IA, les organisations peuvent combiner les avantages de l’automatisation avec l’intelligence de l’IA générative pour accélérer les processus critiques, réduire l’erreur humaine, améliorer l’efficacité opérationnelle et augmenter la capacité des processus à la demande.

Les Agents IA, par exemple, peuvent améliorer les expériences client avec un support personnalisé de niveau expert en quelques minutes. En fait, nous avons déjà vu les Agents IA accélérer la résolution jusqu’à 50 % dans les applications de service client.

Prêt à faire vos premiers pas ?

Tout d’abord, que voulez-vous accomplir ?

Les Agents IA doivent être conçus pour des objectifs spécifiques et sont plus performants lorsqu’ils sont orchestrés dans le cadre d’un processus de bout en bout impliquant d’autres agents, des étapes d’automatisation et une interaction humaine. Examinons quelques exemples de processus métier qui peuvent être transformés en incorporant les Agents IA :

Opérations de service

Accélérez l’efficacité du service : envisagez d’intégrer les Agents IA dans vos processus de service pour classer les tâches, fournir des connaissances sur les produits, traiter les demandes de retour, et plus encore.

Ventes

Identifier des opportunités de vente incitative auprès des clients existants : un Agent IA pourrait être intégré dans vos parcours client pour fournir des recommandations de produits personnalisées, améliorant ainsi les opportunités de vente croisée et de vente incitative.

Service d’assistance informatique

Accélérez les réponses de votre service d’assistance : tout comme pour le service client, les flux de votre service de support peuvent intégrer des agents pour résoudre rapidement les demandes d’informations des clients ou même mettre à jour les applications et les autorisations d’accès.

Finance et comptabilité

Accélérez le rapprochement des comptes : créez les agents IA pour capturer, standardiser et centraliser avec précision les transactions en temps réel entre les services.

Soins de santé

Réduisez l’épuisement professionnel des médecins : réduisez la charge administrative des médecins avec les Agents IA pour les aider à effectuer des tâches de routine complexes, comme les processus de documentation.

Les Agents IA permettent l’automatisation des tâches cognitives qui nécessitent généralement un travail humain, comme la révision de document, la recherche d’informations et le choix des actions de suivi telles que la création d’une alerte ou la mise à jour d’un système.

Comment employer les Agents IA aujourd’hui

Associant IA et action, les Agents IA offrent des opportunités passionnantes lorsqu’ils sont intégrés à l’automatisation intelligente. Les Agents IA intégrés et orchestrés dans le cadre d’automatisations de processus de bout en bout plus larges représentent le véritable potentiel de cette technologie. Les sous-étapes des automatisations complètes peuvent être déléguées aux Agents IA pour accomplir des tâches spécifiques comme rechercher des informations dans une base de connaissances ou analyser des informations avant de choisir une action à effectuer, comme initier un retour de produit.

Le fait d’attribuer aux Agents IA un champ d’application d’objectifs clair et restreint est un moyen puissant de tirer parti de leur valeur tout en mettant en place des garde-fous suffisants au comportement et aux résultats pour minimiser les risques au sein d’un processus métier. Par exemple, un Agent IA pourrait fournir des solutions aux demandes de clients à faible risque, telles que des demandes d’informations, tout en classant et en transmettant les demandes de clients plus complexes ou sensibles pour une action/appréciation par un humain.

Comprendre le flux de travail des Agents IA

Les Agents IA suivent un flux de travail structuré qui peut être décomposé en plusieurs étapes clés. Explorons chaque étape :

1. Données d’entrée

Les Agents IA commencent avec des entrées provenant des étapes en amont d’un processus, des événements de systèmes, ou d’autres entrées utilisateur comme des invites directes. Cette étape initiale prépare le terrain pour définir des objectifs clairs en synthétisant les données perçues afin d’établir ces objectifs et de comprendre ce qui doit être accompli.

2. Compréhension

Une fois les entrées capturées, les Agents IA traitent l’information. En utilisant des techniques comme l’automatisation des processus par la robotique (RAG), ils recherchent des données pertinentes pour aider à la prise de décision. Cela permet de s’assurer que l’agent est bien informé et peut répondre de manière appropriée.

3. Planification des prochaines étapes

Avec les informations pertinentes à disposition, l’agent décide de la meilleure marche à suivre. Il peut soit procéder avec une réponse, soit planifier des étapes supplémentaires dans le flux de travail.

4. Action

L’action et l’exécution viennent généralement ensuite, où l’agent peut utiliser des outils tels que des automatisations exploitant des API ou des actions de l’IU. La création d’agents capables de résoudre des flux de travail complexes nécessite l’accès à une gamme de ces outils pouvant interagir à travers le paysage d’entreprise d’une société.

5. Réflexion et validation

Avant de terminer son travail, un agent a souvent une étape de réflexion, qui peut valider si ce qui a été fait répond aux objectifs définis et, sinon, s’il doit itérer le processus à nouveau ou demander à une personne des clarifications supplémentaires.

En capturant les entrées, les sorties et les étapes intermédiaires des exécutions d’agent, les agents peuvent s’améliorer au fil du temps en ajustant les stratégies et les comportements pour une efficacité et des performances globales accrues.

Exemple : les Agents IA au service du support client

Dans cet exemple, ce flux de travail pourrait ressembler à ceci :

• Recevoir la demande du client et analyser pour comprendre le type de demande et tout détail supplémentaire pertinent, tel que le sentiment du client.
• Identifier les connaissances connexes, les données d’enquête ainsi que les informations relatives au suivi des commandes et à l’inventaire des produits dans les systèmes de l’entreprise.
• Choisir une étape suivante appropriée en fonction du type de demande et des informations connexes.
• Répondre au client avec des questions ou des informations de suivi, ou si nécessaire, transférer la demande pour qu’elle soit traitée par un humain.
• Examiner le contexte de la demande originale par rapport à la réponse et décider si un travail supplémentaire est nécessaire pour atteindre les objectifs avec succès.

Pour un aperçu complet de la façon dont les Agents IA peuvent optimiser les opérations de service, explorez notre Guide des Agents IA pour les opérations de service.

Alors, quelles sont les composantes clés qui constituent les Agents IA ?

Pour exploiter le potentiel des Agents IA dans les opérations d’entreprise, examinons de plus près les composantes clés qui constituent les Agents IA et stimulent leur fonctionnalité :

Moteur : modèle LLM/gen IA

Au cœur des Agents IA se trouve leur moteur. Ce sont généralement des modèles de langage avancés comme les grands modèles de langage (LLM) ou les modèles d’IA générative. Ces moteurs permettent aux agents IA de comprendre le contenu non structuré et de générer du texte semblable à celui des humains, leur permettant de traiter des informations complexes et d’interagir en langage naturel. Le choix d’un modèle fondamental influencera le coût, la précision des résultats et la performance globale de l’Agent IA.

Invites : compétences en IA

Les compétences en IA exploitent des invites optimisées (modèles) pour accomplir une tâche particulière selon des directives spécifiquement définies. Par exemple, une invite peut être utilisée pour déterminer si une demande d’entrée respecte certains règlements en matière de réaffectation de certaines tâches (escalade) à un groupe d’experts spécifique d’une organisation.

Données : entrées + contexte

Les Agents IA vivent et respirent grâce aux données qu’ils reçoivent et auxquelles ils ont accès, englobant les entrées des utilisateurs, les sources de données externes et les informations contextuelles qui façonnent les réponses du modèle. L’analyse et la compréhension de toutes les données disponibles permettent aux Agents IA de répondre avec pertinence et précision. La RAG est une technique couramment utilisée avec les agents, car elle offre une capacité de recherche puissante pour augmenter les entrées des modèles afin d’obtenir les résultats les plus pertinents. En parallèle, la confidentialité des données est un facteur important à considérer en matière d’informations que les Agents IA reçoivent et auxquelles ils ont accès. L’anonymisation et le masquage des données sont des étapes de traitement importantes lorsque les flux de travail impliquent des informations sensibles.

Actions : accès aux outils + API

La composante action des Agents IA englobe les outils, API et points d’accès qui leur permettent d’effectuer des tâches et d’exécuter des commandes. L’étendue de ces capacités est un moteur clé du potentiel global des Agents IA, car, sans connectivité étendue à travers une entreprise, les agents sont souvent relégués à des tâches d’information simples. Cependant, lors de l’utilisation des Agents IA dans une entreprise, ils doivent être configurés dans un cadre de sécurité robuste pour établir des contrôles d’accès ainsi que des garde-fous afin de maintenir les actions de l’agent dans les limites des réglementations de conformité et des normes de l’entreprise.

Collaboration humaine et gouvernance

Assurer la qualité des résultats, ainsi que l’intégrité et la fiabilité des Agents IA, nécessite l’incorporation de mécanismes human-in-the-loop (avec intervention humaine) pour l’assistance, les approbations et la supervision. Des pratiques de gouvernance robustes et une visibilité sur les interactions des modèles d’IA sont également nécessaires pour surveiller l’utilisation responsable et la performance.

Sans scientifique des données ou développeur pro ? Ne vous inquiétez pas.

Créer des Agents IA personnalisés devient rapidement plus rapide, plus facile et accessible sans expertise en science des données ou même en développement. Au début des LLM et des Agents IA, les seules options de construction se trouvaient directement dans le code, et de nombreuses parties composantes nécessitaient un développement entièrement nouveau, comme l’appel de fonction ou la RAG. Les modèles étaient également moins prévisibles et puissants, donc les agents étaient plus fragiles et imprévisibles dans leur comportement.

Cependant, aujourd’hui, de nouveaux outils sans code transforment rapidement le paysage. Ces outils permettent aux utilisateurs professionnels de créer des agents avec des connecteurs de modèles préconstruits, la RAG native, des garde-fous de sécurité intégrés, et la capacité d’interagir facilement avec l’agent grâce à des éléments d’interface utilisateur prêts à l’emploi.

Comme souligné ici, les Agents IA peuvent être encore plus précieux lorsqu’ils travaillent en équipe en coordination/séquence pour automatiser l’ensemble des processus métier de bout en bout. L’orchestration des Agents IA est déjà disponible dans les systèmes d’entreprise avancés d’IA et d’automatisation, ouvrant la voie à l’automatisation agentique de processus complexes qui sous-tendent les résultats les plus critiques que les entreprises cherchent à atteindre, tels qu’une expérience client améliorée.

Premiers pas

Chez Automation Anywhere, alors que le rythme de l’innovation en IA s’accélère, nous nous concentrons sur l’habilitation des organisations à exploiter de manière sûre et efficace le potentiel des Agents IA. C’est pourquoi bon nombre de nos dernières avancées impliquent de mettre les Agents IA au travail dans un contexte d’entreprise.

Que vous disposiez d’une connaissance approfondie de l’IA et de l’automatisation ou que vous débutiez, notre système d’entreprise IA + Automatisation est conçu pour rendre l’IA plus accessible avec des outils pratiques qui permettent de créer des Agents IA et les intégrer en toute confiance dans vos processus métier les plus importants.

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