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  • Que sont les flux de travail agentiques ?
  • Que sont les flux de travail agentiques ?
  • Avantages
  • Cas d’utilisation
  • Composantes clés
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  • Exemples
  • Tendances futures
  • Automation Anywhere
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Flux de travail agentiques : un guide complet pour les entreprises.

Les flux de travail agentiques, ou processus agentiques, mettent les Agents IA au service de la gestion des tâches et de l’automatisation, apportant flexibilité, réactivité et un certain degré d’indépendance aux processus métier.

Les Agents IA utilisent des technologies telles que les grands modèles de langage (LLM), l’apprentissage machine et le traitement du langage naturel pour comprendre le contexte, interpréter l’information et interagir avec d’autres systèmes et utilisateurs. Alors qu’ils opèrent au sein des flux de travail, ils peuvent s’adapter à de nouvelles entrées et à des circonstances changeantes en temps réel, apprenant continuellement de leurs expériences pour améliorer leurs performances. Cela permet aux organisations de gérer des tâches en tant qu’entités dynamiques, d’atteindre de nouveaux niveaux d’efficacité et de répondre avec souplesse à l’évolution des besoins de l’entreprise.

Qu’est-ce que l’automatisation intelligente ?

Les flux de travail agentiques par rapport aux flux de travail traditionnels.

Les flux de travail traditionnels ont un coût : si vous pensiez que l’attente était fatigante, ce n’est rien comparé au cirque de systèmes, de séquences de copier-coller et de cerceaux d’authentification avec lesquels les équipes de service client doivent composer un nombre innombrable de fois, à l’autre bout de la ligne. Prévisibles, mais trop complexes pour être facilement transféré à une automatisation simple, les flux de travail traditionnels consomment des ressources précieuses, du temps et de l’énergie, car les travailleurs humains prennent des décisions qui reflètent les nuances des besoins de l’entreprise ou du client à un moment donné afin d’insérer les éléments du processus dans le bon angle pour compléter le puzzle du processus global.

Si les outils d’automatisation tels que l’automatisation des processus par la robotique (RPA) peuvent exécuter des tâches répétitives en s’appuyant sur des règles fixes et des processus linéaires, ce qui permet d’améliorer l’efficacité, ils perdent pied lorsque le travail exige une capacité d’adaptation et une prise de décision rapide. C’est là que les flux de travail agentiques entrent en jeu, permettant aux entreprises d’apporter une agilité sans précédent à la gestion des tâches et à l’automatisation.

Cet article a pour but de faciliter la compréhension fondamentale des flux de travail agentiques, de leurs avantages et de leurs applications, afin de vous aider à définir les prochaines étapes de l’adoption de cette technologie innovante.

Que sont les flux de travail agentiques ?

Les flux de travail agentiques représentent des séquences de tâches bien définies qui sont exécutées dynamiquement par des Agents IA et orchestrées dans le cadre d’une automatisation des processus métier de bout en bout plus vaste, connue sous le nom d’automatisation agentique des processus. De cette manière, les flux de travail agentiques sont l’application des Agents IA à l’automatisation des processus. Ils organisent des tâches, attribuent le travail à des agents spécialisés et facilitent la collaboration entre agents et humains pour améliorer la production.

Parfois appelés processus agentiques ou processus activés par Agent IA, les flux de travail agentiques exploitent la capacité des agents IA à raisonner, résoudre des problèmes, choisir un plan d’action et exécuter ces actions. Contrairement aux applications existantes de l’IA dans les flux de travail automatisés qui sont utilisées pour analyser des données et informer la prise de décision, les Agents IA sont conçus pour agir en fonction de leurs analyses, en prenant des décisions et en adaptant les processus à l’évolution des circonstances en temps réel.

En bref, l’évolution des flux de travail agentiques par rapport aux approches existantes de l’automatisation réside dans le fait que les Agents IA ont la capacité de traiter les tâches comme les entités dynamiques qu’elles sont. Cette agence fait référence à la capacité des systèmes d’IA à prendre des décisions indépendantes, à s’adapter aux circonstances changeantes et à exécuter des tâches sans intervention humaine constante. Ces systèmes (les Agents IA) sont les moteurs intelligents des flux de travail agentiques ; ils peuvent analyser des données, prendre des décisions et exécuter des tâches sans surveillance humaine constante.

Le rôle des agents IA

Le rôle des agents IA

Les Agents IA se trouvent au cœur des flux de travail agentiques, et agissent en tant que pilotes intelligents des systèmes automatisés. Les Agents IA permettent une grande flexibilité des flux de travail. Ils sont capables de formuler des plans, d’évaluer les progrès et d’ajuster le cap lorsqu’ils exécutent des tâches en vue d’atteindre un objectif complexe.

Les agents IA associent les capacités cognitives de l’IA générative à l’action et l’automatisation des systèmes et des données. Concrètement, cela signifie que les Agents IA peuvent utiliser les capacités cognitives des grands modèles de langage (LLM) pour prendre des décisions, tirer un enseignement des données et du contexte, interagir avec les humains par le biais du langage naturel et, en fin de compte, prendre des mesures pour atteindre des objectifs définis. La robustesse des modèles sous-jacents détermine la capacité de l’agent à effectuer des tâches complexes avec précision et efficacité.

Par exemple, pour revenir à notre scénario d’assistance à la clientèle, un Agent IA peut traiter les demandes en comprenant le contexte de la demande du client, en accédant aux données pertinentes et en fournissant des réponses appropriées. Les Agents IA peuvent réduire les délais de traitement des appels en apportant un appui aux agents humains par l’exécution automatisée des flux de travail connexes, tels que la commande d’une pièce de rechange ou même le traitement indépendant de demandes courantes, du début à la fin.

Évolution vers des flux de travail agentiques complexes

Évolution vers des flux de travail agentiques complexes

Jusqu’à l’émergence des LLM, les systèmes d’IA réactifs étaient connus pour leur mise en œuvre difficile. S’appuyant sur une programmation complexe basée sur des règles ou sur une formation intensive et approfondie des modèles d’apprentissage automatique, les flux de travail agentiques de première génération étaient peu nombreux. Avec les LLM, les Agents IA disposent de moteurs préconstruits qui renforcent leur capacité à répondre aux entrées et aux invites sur lesquelles ils n’ont pas explicitement été formés, ce qui élimine la nécessité d’une programmation basée sur des règles, qui demande un travail de longue haleine.

Au lieu de cela, tout le monde peut demander à un modèle d’IA générative, par exemple via ChatGPT, de fournir une réponse zéro, avec laquelle le modèle exécute la tâche du début à la fin dès que vous appuyez sur la touche « Entrée », sans faire de pause pour planifier, réviser ou consulter d’autres informations. Bien que les modèles fonctionnent remarquablement bien dans ce scénario, atteignant environ 50 % de précision de sortie, l’intégration de l’incitation à plusieurs réponses et de l’Extraction augmentée par génération (RAG), parmi d’autres techniques, peut améliorer considérablement les performances.

Cependant, le saut vers les flux de travail agentiques vient de l’enchaînement d’invites et de l’ajout d’appels de fonction (accès aux outils) pour permettre la planification, la réflexion, l’itération et l’action ; créant des Agents IA. Une itération efficace est souvent soutenue par des boucles de collaboration/retour d’information, où les modèles travaillent ensemble pour améliorer les performances en étant les freins et les contrepoids des résultats de la production de chacun, en utilisant des techniques telles que l’ingénierie des flux.

Avantages des flux de travail agentiques.

Cependant, les flux de travail agentiques ne constituent pas seulement une avancée technique ; ils représentent le fondement d’un changement de paradigme dans les opérations de l’entreprise. Les flux de travail agentiques élargissent les gains offerts par les outils d’automatisation existants en fournissant un support de tâches et de processus plus adaptable et évolutif. Comment cela se traduit-il en termes d’avantages pour l’entreprise ?

Efficacité accrue

Efficacité accrue

En faisant passer les gains d’efficacité de l’automatisation à un niveau supérieur, les flux de travail agentiques peuvent prendre en charge des tâches complexes, mais répétitives, telles que la génération de rapports, dont l’exécution nécessiterait normalement un délai et des ressources non négligeables. Par exemple, dans les opérations financières, les flux de travail agentiques peuvent traiter les factures et gérer les approbations en une fraction du délai en s’exécutant en continu et à une vitesse plus élevée tout en réduisant les goulets d’étranglement, ce qui se traduit par des délais d’exécution plus rapides.

Prise de décision améliorée

Prise de décision améliorée

Les flux de travail agentiques permettent aux organisations de prendre des décisions basées sur les données avec plus d’assurance. Les Agents IA sont capables d’analyser de grandes quantités de données en temps réel afin d’identifier des modèles, de générer des informations et de fournir des recommandations aux parties prenantes.

Pour les décisions de routine, les agents peuvent agir de manière autonome, par exemple en choisissant la mesure d’atténuation des risques adaptée à une menace de cybersécurité et en exécutant la mesure associée, telle que l’isolement des serveurs. Cette capacité permet aux entreprises de réagir plus rapidement aux changements du marché ou des opérations et de prendre des décisions plus éclairées sur la base des informations les plus récentes et les plus pertinentes.

Précision améliorée

Précision améliorée

Les flux de travail agentiques réduisent la probabilité d’erreurs en utilisant les capacités combinées de l’IA et de l’automatisation pour exécuter les tâches avec cohérence et précision. Ils garantissent l’identification et le traitement immédiats des divergences, soit par un agent IA dans le flux de travail en tant que tel, soit en déclenchant des processus humains dans la boucle pour faire apparaître des exceptions à examiner et à saisir par un intervenant humain. Il en résulte une plus grande précision, ce qui renforce l’intégrité des données et la confiance dans les informations utilisées pour la prise de décision.

Une plus grande agilité

Une plus grande agilité

Les flux de travail agentiques sont sensibles aux changements en temps réel de leur environnement, capables d’ajuster les actions et de pivoter pour s’aligner sur de nouveaux paramètres ou de nouvelles priorités. Cela apporte un nouveau niveau de flexibilité aux processus automatisés, favorisant l’agilité et la résilience opérationnelles.

Finance et comptabilité

Évolutivité

Les flux de travail agentiques sont intrinsèquement évolutifs, capables de traiter de gros volumes de travail sans compromettre la qualité ou l’efficacité. Les agents IA peuvent gérer des charges de travail accrues en répartissant les tâches de manière intelligente et en optimisant l’allocation des ressources. Par exemple, dans le contexte du commerce électronique, l’utilisation d’agents d’IA pour gérer les demandes des clients, traiter les commandes et suivre les niveaux de stock garantit des niveaux de service continus, même en cas de pics de demande, par exemple avant des fêtes importantes comme Noël.

Économies de coûts

Économies de coûts

Dans le sillage de l’automatisation intelligente, les flux de travail agentiques peuvent permettre aux organisations de réaliser des économies importantes en élargissant l’horizon de l’automatisation des processus et en améliorant l’affectation des ressources tout en réduisant les erreurs et en améliorant l’efficacité opérationnelle. Pour les opérations clients, McKinsey a estimé à plus de 400 milliards de dollars l’augmentation de la productivité.

Cas pratiques d’utilisation des flux de travail agentiques.

Bien que la valeur projetée de l’IA générative dans tous les secteurs et toutes les fonctions soit immense, la traduction de ce potentiel en un impact sur le terrain nécessite de comprendre les applications pertinentes des flux de travail agentiques dans le monde réel. Alors que de plus en plus d’organisations adoptent des flux de travail agentiques, le potentiel d’innovation et de croissance continue de s’étendre.

Gestion des ressources humaines

Gestion des ressources humaines

Les flux de travail agentiques concernant les services RH peuvent accélérer et améliorer les processus de gestion des talents, y compris le recrutement, l’intégration et la gestion des performances. Les agents IA intervenant au sein des flux de travail agentiques peuvent automatiser la sélection des CV afin d’identifier les candidats qualifiés et de planifier les entretiens, ce qui permet non seulement d’accélérer le remplissage du vivier de talents, mais aussi de réduire les éventuels biais qui peuvent être associés à la sélection traditionnelle des candidats.

Lors de l’intégration, les agents IA peuvent servir de guides interactifs pour les nouveaux employés, en les aidant à s’orienter parmi les modules de formation, à remplir les formulaires et les inscriptions nécessaires, et à répondre aux questions les plus courantes.

Gestion de projet

Gestion de projet

La gestion de projet traditionnelle repose généralement sur des mises à jour et des communications manuelles, ce qui peut exacerber les désalignements et contribuer aux retards. Le recours à des flux de travail agentiques peut automatiser les tâches de gestion de projet telles que le suivi de l’avancement du projet en temps réel, la fourniture de mises à jour lorsque des étapes importantes sont atteintes ou d’alertes et de rappels en présence de goulets d’étranglement potentiels, et la réaffectation des tâches afin d’équilibrer les charges de travail et d’utiliser les ressources de manière efficace.

Ce niveau d’automatisation permet non seulement d’améliorer la productivité, mais également aux gestionnaires de projets de se concentrer sur la prise de décisions stratégiques plutôt que sur les tâches administratives. Par exemple, dans un environnement de développement de logiciels, un agent IA peut suivre l’avancement des tâches de développement et affecter les ressources nécessaires pour respecter les délais.

Assistance clientèle

Assistance clientèle

Le déploiement des Agents IA dans l’assistance à la clientèle est l’une des applications les plus visibles des flux de travail agentiques. L’automatisation agentique est déjà à l’œuvre pour le traitement des demandes courantes, l’assistance et l’accélération des agents de service, et la fourniture de recommandations personnalisées. Le traitement du langage naturel (TLN) permet aux Agents IA de comprendre et de répondre aux clients et au personnel de service en temps réel.

Les agents IA peuvent gérer de nombreux cas d’utilisation courants dans le service à la clientèle, qu’il s’agisse de répondre aux questions fréquemment posées, d’aider au suivi des commandes ou d’apporter des connaissances de niveau expert aux nouveaux membres du personnel de service. Lorsque des problèmes complexes surviennent et nécessitent une intervention humaine, les agents IA peuvent transmettre ces cas à des agents humains, garantissant ainsi que les clients reçoivent le bon niveau d’assistance. Cette approche hybride améliore non seulement les temps de réponse, mais permet également aux agents humains de se concentrer sur la résolution de problèmes délicats et peu courants, ce qui améliore la qualité globale du service.

Finance

Finance

Dans la mesure où les opérations financières impliquent de grands ensembles de données et une prise de décision rapide et précise, les flux de travail agentiques constituent une opportunité évidente de création de valeur ; les agents IA peuvent traiter de grands ensembles de données pour identifier les tendances et les incohérences et évaluer les risques potentiels en analysant les données historiques et les conditions commerciales actuelles afin d’éclairer les décisions financières. Cette approche proactive renforce la capacité de l’organisation à prendre des décisions en connaissance de cause, à répondre aux fluctuations du marché et à minimiser les pertes potentielles.

Un autre exemple de flux de travail agentique dans le domaine financier est la négociation des remises des fournisseurs. Les agents IA peuvent examiner les accords non structurés et les données de tendance dans les opérations financières, comparer les conditions et recommander des actions, ainsi que négocier les prochaines étapes. Une autre application des flux de travail agentiques dans la finance concerne les contrôles SOX ; les agents IA peuvent automatiquement vérifier les transactions de l’entreprise par rapport aux contrôles SOX afin d’identifier les violations, de générer des rapports détaillés pour l’équipe d’audit et d’avertir les parties prenantes.

L’optimisation fiscale est une autre opportunité immédiate de recours aux flux de travail agentiques. Les Agents IA peuvent comprendre les lois fiscales, prévoir les obligations fiscales et planifier des stratégies pour minimiser les obligations fiscales. Les avantages sont souvent visibles immédiatement, comme dans le cas de Petrobras, qui a récupéré 120 millions de dollars d’économies d’impôts en seulement trois semaines.

Composantes clés des flux de travail agentiques.

Les flux de travail agentiques reposent sur l’automatisation intelligente, qui permet aux entreprises de créer des processus automatisés sécurisés et propulsés par l’IA. Les composantes clés des flux de travail agentiques (RPA, TLN, Agents IA, orchestration des flux de travail et intégrations) fonctionnent en synergie pour créer des processus dynamiques et automatisés.

1.

Automatisation des processus par la robotique (RPA)

Les outils RPA permettent aux organisations de créer des robots logiciels qui imitent les actions humaines, telles que la saisie de données, le traitement des transactions et la génération de rapports. La RPA est une composante clé des flux de travail agentiques, permettant aux Agents IA d’exécuter avec précision et fiabilité des tâches basées sur des règles dans toutes les applications. Dans le cadre d’un flux de travail agentique, la RPA peut être utilisée, par exemple, pour introduire automatiquement dans un système comptable des données de facturation glanées par un agent IA à partir de données non structurées relatives aux documents de facturation.

2.

Traitement du langage naturel (TLN)

Le TLN permet aux Agents IA de comprendre, d’interpréter et de répondre au langage humain d’une manière à la fois significative et pertinente sur le plan contextuel. Cette capacité fait de l’interaction avec les agents IA une expérience utilisateur fluide, éliminant le besoin de formation spécialisée ou de connaissances en programmation. Le TLN est essentiel pour les tâches de flux de travail agentique dans l’assistance à la clientèle, la génération de contenu et l’analyse des sentiments. Le TLN fait partie de la boîte à outils sous-jacente du flux de travail agentique qui permet de créer des agents conversationnels, ou chatbots, qui dialoguent avec les utilisateurs en temps réel.

3.

Agents IA

Les Agents IA sont les entités intelligentes situées au cœur des flux de travail agentiques qui exécutent des tâches complexes, prennent des décisions et apprennent de leurs interactions. Les Agents IA sont construits et exécutés sur un moteur sémantique, généralement un grand modèle de langage (LLM). La base du modèle sémantique/LLM permet de raisonner, de planifier et de réfléchir, et fournit une couche d’interaction conversationnelle permettant à l’agent de demander des éclaircissements ou d’approuver son travail.

Pour accomplir leur travail, les agents IA intègrent l’appel de fonctions, ou l’utilisation d’outils, qui leur permettent de se connecter à des systèmes, d’exécuter des automatisations, de rechercher des informations, et bien plus encore. Il s’agit de la raison pour laquelle la couche d’automatisation sur laquelle les agents sont construits est si importante ; elle fournit un ensemble sûr et solide d’actions permettant aux agents IA d’atteindre leurs objectifs.

4.

Orchestration du flux de travail

L’orchestration du flux de travail est le processus de coordination et de gestion des différentes composantes et tâches au sein d’un flux de travail agentique. Il s’agit de définir la séquence des actions, de gérer les dépendances et de veiller à ce que les tâches soient exécutées efficacement et au bon moment.

Les outils d’orchestration de flux de travail fournissent une interface visuelle pour la conception et le contrôle des flux de travail, ce qui permet aux organisations de gérer plus facilement des processus complexes qui intègrent plusieurs technologies et systèmes. Dans le cas d’un flux de travail marketing, il peut s’agir de connecter les prospects issus des campagnes de médias sociaux aux systèmes de gestion de la relation client (CRM) et de déclencher des flux de travail automatisés d’affectation des prospects afin de s’assurer que les opportunités de vente sont prises en compte immédiatement.

5.

Intégrations

Les intégrations et les API sont essentielles à la création de flux de travail agentiques pour connecter différents systèmes, applications et technologies afin de permettre une communication transparente, l’échange de données et l’exécution de tâches. Les flux de travail agentiques nécessitent une connexion avec des applications et des plateformes pour effectuer le travail et assurer un processus cohérent, comme la connexion des agents IA avec des outils RPA intégrés dans les systèmes CRM pour automatiser les mises à jour des informations, et ce, afin de fournir aux équipes de vente et d’assistance les informations les plus récentes sur les clients.

Meilleures pratiques pour l’élaboration de flux de travail agentiques.

L’élaboration de flux de travail agentiques efficaces est similaire à l’élaboration de toute automatisation de processus métier en ce sens que le respect des meilleures pratiques contribue considérablement à garantir leur efficacité et leur efficience. Les plateformes d’automatisation avancées qui proposent la création d’agents IA avec les meilleures pratiques déjà intégrées offrent un chemin simplifié et accéléré vers la création de flux de travail agentiques.

Définir des objectifs clairs et spécifiques

Définir des objectifs clairs et spécifiques

L’objectif que vous souhaitez atteindre est le but commun sur lequel s’aligneront les agents IA impliqués dans le flux de travail. La définition claire et explicite de cet objectif permet non seulement de mesurer l’efficacité du flux de travail, mais aussi d’orienter la conception et la mise en œuvre des agents en tant que tels.

Par exemple, si l’objectif est d’améliorer la satisfaction des clients grâce à des temps de réponse plus courts, le flux de travail doit être conçu de manière à donner la priorité aux tâches qui améliorent les interactions avec les clients. Cet alignement garantit que chaque choix et chaque action ultérieure des agents IA contribuent à l’objectif global.

Exploiter les forces des Agents IA

Exploiter les forces des Agents IA

Les flux de travail agentiques robustes exploitent plusieurs agents IA spécialisés, chacun ayant des forces et des compétences différentes.

À l’instar des employés humains, chaque agent disposera de capacités essentielles de collaboration, de communication et de coordination entre eux et avec les utilisateurs humains, tout en incarnant des compétences spécifiques à une tâche et des forces sous-jacentes (basées sur un modèle) qui sont à la fois différentes les unes des autres et diversifiées dans leur gamme. Reconnaître la possibilité d’exploiter des agents IA spécialisés est essentiel pour créer des flux de travail agentiques efficaces qui impliquent des tâches multiples et complexes.

Dans le domaine des soins de santé, l’automatisation agentique des processus permet aux Agents IA d’analyser les données des patients tandis qu’un agent d’agenda gère la prise de rendez-vous. Ensemble, ils contribuent à un flux de travail global pour les soins aux patients.

Tenir les humains au courant

Tenir les humains au courant

Les flux de travail agentiques nécessitent de trouver un équilibre entre les capacités agentiques et la supervision. Créer des flux de travail agentiques pour maintenir l’implication des humains et valider les décisions de l’IA afin que les actions et les résultats s’alignent sur les objectifs de l’entreprise.

Lean dans la collaboration multi-agents

Lean dans la collaboration multi-agents

Il est essentiel de concevoir des flux de travail qui favorisent la collaboration entre plusieurs agents IAl pour s’attaquer à des processus complexes et à plusieurs étapes. En permettant aux agents de partager des informations et de coordonner leurs actions, les organisations peuvent créer des automatisations agentiques plus résistantes et plus efficaces.

Dans un scénario de gestion de la chaîne d’approvisionnement, un agent de suivi des stocks peut surveiller les niveaux d’inventaire tandis qu’un autre gère les communications avec les fournisseurs. En les reliant non seulement par le biais de l’orchestration, mais aussi en leur permettant de collaborer directement, on peut créer un flux de travail plus souple, capable de répondre de lui-même aux changements de la demande ou aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement.

Mettre en place une gouvernance rigoureuse des données

Mettre en place une gouvernance rigoureuse des données

La transparence des données est à la base de la confiance et de la sécurité des flux de travail agentiques. Suivre les interactions de données et appliquer des métadonnées pour créer une responsabilité. Les métadonnées permettent de créer des pistes d’audit depuis l’origine des données jusqu’à chaque activité, accès et transformation dans le contexte de l’endroit et du moment où elles ont été utilisées. Soutenir la confidentialité des données et la conformité avec des politiques et des normes claires en matière de gestion des données.

Exemples de flux de travail agentiques.

Chaîne d’approvisionnement : traitement des commandes en attente

Chaîne d’approvisionnement : traitement des commandes en attente

Un traitement efficace des commandes en attente contribue à l’efficacité opérationnelle et à la satisfaction des clients. Les flux de travail existants pour le traitement des commandes en attente automatisent des tâches disparates telles que la mise à jour des commandes et la vérification des stocks, dans le but de réagir rapidement pour proposer d’autres options, ce qui permet de fidéliser les clients et de protéger le chiffre d’affaires.

Processus typique
Pour un nouveau cas de commande en attente, un système automatisé ouvre le dossier et envoie une notification par courrier électronique à l’équipe du service clientèle. Un employé examine l’e-mail et accède au dossier dans le CRM. Il vérifie les détails et consulte le système ERP pour identifier les produits de remplacement potentiels. L’employé initie alors une automatisation qui vérifie le stock de l’entrepôt pour des alternatives disponibles. Lorsqu’un remplacement adéquat est trouvé, l’employé finalise la commande de remplacement, ce qui déclenche le processus d’exécution, qui implique d’autres employés dans les domaines de l’expédition et de la logistique.

Flux de travail agentique
Lorsqu’un dossier de commande en attente est ouvert, il est immédiatement pris en charge par un agent de révision qui met à jour les systèmes associés, tels que le CRM, et valide les informations et les détails de la commande en attente, en communiquant directement avec le client si nécessaire pour discuter de ses préférences en matière de produits de remplacement.

L’agent de révision transmet le dossier à un agent de remplacement, qui identifie les alternatives potentielles, vérifie les niveaux de stock et finalise la commande de remplacement.

La commande est ensuite récupérée par un agent de traitement, qui se concerte avec les équipes de logistique et d’expédition pour exécuter le processus de traitement.

Finances : Traitement des factures

Finances : Traitement des factures

Les équipes des finances visent à rationaliser les flux de traitement des factures pour accélérer les cycles de paiement, renforcer les relations avec les fournisseurs et améliorer la gestion des flux de trésorerie. À ce jour, l’automatisation des tâches de traitement des factures, telles que la saisie des données, la vérification et l’approbation, a aidé les organisations à minimiser les erreurs et les divergences, ce qui a permis d’améliorer la conformité et la précision financière.

Processus typique
Lorsqu’une facture est reçue dans la boîte de réception des comptes fournisseurs, un outil d’automatisation la capture et saisit les données dans les systèmes de gestion des factures, tels que SAP, ce qui déclenche l’envoi d’une notification à l’équipe chargée des comptes fournisseurs pour vérification. Le service des comptes fournisseurs examine la facture par rapport aux conditions convenues en basculant entre les systèmes de facturation et de gestion des contrats. En cas de divergences, le service des comptes fournisseurs communique à la fois avec le fournisseur et le responsable interne associé au bon de commande pour résoudre les problèmes.

Une fois tous les ajustements effectués, l’analyste initie une demande de paiement qui envoie un message automatisé aux approbateurs. Après approbation, la demande de paiement est souvent saisie manuellement dans le système comptable pour démarrer le flux de traitement des paiements. Lorsque le paiement est émis, une automatisation distincte met à jour les systèmes connexes pour indiquer que la facture a été payée.

Flux de travail agentique
Au départ, un agent d’accueil examine les factures entrantes, vérifie les informations et s’assure de leur exactitude avant de créer une demande de paiement. Dans le cadre de ce processus, un agent de gestion des contrats recoupe les termes du contrat afin de s’assurer que les détails de la facture sont conformes aux accords négociés et signale les écarts avant qu’ils ne deviennent des goulets d’étranglement. Si des divergences sont détectées, l’agent communique de manière proactive avec le fournisseur et le propriétaire de l’entreprise pour résoudre les problèmes et confirmer les détails.

Une fois vérifiée, la demande de paiement est transmise à un agent d’approbation, qui l’évalue par rapport aux données historiques et au contexte commercial de la facture. L’agent d’approbation recommande l’approbation, en demandant une confirmation au propriétaire de l’entreprise.

Après avoir reçu l’approbation, l’agent d’approbation crée une demande dans le système comptable, qui est affectée à un agent de paiement qui exécute le processus de traitement des paiements, en émettant des fonds et en mettant à jour les systèmes de gestion pour confirmer que la facture a été payée, ainsi qu’en informant les parties prenantes et le fournisseur.

Informatique : détection des menaces réseau

Informatique : détection des menaces réseau

Les équipes informatiques s’efforcent d’améliorer la détection des menaces sur le réseau afin de protéger les données sensibles, de renforcer la sécurité globale et de maintenir la continuité des activités. En mettant en œuvre des systèmes de surveillance, les organisations automatisent généralement la collecte et l’analyse du trafic réseau et des renseignements sur les menaces. Cela favorise une approche proactive visant à atténuer les risques avant qu’ils ne s’aggravent, et à réduire le temps et les ressources nécessaires pour répondre aux incidents.

Processus typique
Les systèmes de surveillance des réseaux recueillent et normalisent en permanence des données provenant de diverses sources, notamment les journaux du trafic réseau et les flux de renseignements sur les menaces. Ces données sont analysées par des systèmes de surveillance des menaces et des analystes en sécurité informatique utilisant des analyses statistiques et des algorithmes d’apprentissage machine pour identifier toute anomalie pouvant indiquer des menaces pour la sécurité.

Lorsqu’une anomalie est détectée, une alerte est générée pour notifier l’équipe de réponse aux incidents. Les spécialistes de la réponse aux incidents enquêtent sur les alertes pour évaluer la validité et la gravité des menaces potentielles en examinant les journaux, en corrélant les données et en consultant les renseignements sur les menaces.

Lorsqu’une menace est confirmée, ils initient des processus de réponse aux incidents pour contenir la menace, atténuer son impact et éliminer tout élément malveillant de l’environnement. Tout au long du processus, les analystes en sécurité informatique documentent les constatations et toutes les actions entreprises pour la conformité et l’amélioration des processus.

Flux de travail agentique
En cours, un agent de surveillance supervise les données collectées à partir des systèmes de surveillance du réseau et des flux de renseignements sur les menaces.

Lorsqu’une menace potentielle est identifiée, l’agent notifie l’équipe de sécurité, et un agent de réponse à la menace est affecté à la menace confirmée. L’agent exécute les procédures de confinement et documente chaque action à des fins de responsabilité et de conformité.

Un agent d’optimisation collabore avec l’agent de réponse aux menaces pour évaluer l’efficacité des mesures de confinement et ajuster le dispositif de sécurité en conséquence afin d’assurer une protection optimale.

Services financiers : traitement des demandes de prêt

Services financiers : traitement des demandes de prêt

Dans le secteur bancaire concurrentiel, l’automatisation du processus de traitement des prêts minimise les erreurs et les risques de non-conformité, en garantissant que les demandes sont évaluées de manière cohérente et précise. Dans l’ensemble, un traitement efficace des demandes de prêt renforce la capacité de la banque à gérer les risques, à optimiser les ressources et à soutenir la croissance stratégique, ce qui, en fin de compte, favorise la rentabilité et la satisfaction des clients.

En automatisant des tâches clés telles que la saisie des données, les évaluations de crédit et les évaluations de souscription, les organisations peuvent réduire considérablement le temps nécessaire à l’approbation des prêts, facilitant ainsi un accès plus rapide aux fonds pour les emprunteurs. Cette efficacité permet non seulement de renforcer les relations avec les clients, mais aussi d’accroître la compétitivité de la banque sur le marché.

Processus typique
Un emprunteur potentiel dépose une demande de prêt en ligne, par mobile ou en personne dans une agence. Dès sa réception, les données de la demande sont saisies dans un système central de gestion des prêts avec l’aide de Document Automation pour un examen initial par un analyste de traitement des prêts. L’analyste s’assure que tous les documents nécessaires sont fournis, y compris les pièces d’identité et les déclarations de revenus.

Après avoir confirmé que le dossier est complet, la banque procède à une évaluation de la solvabilité du demandeur, ce qui implique de vérifier les revenus à l’aide de documents financiers et éventuellement de contacter l’employeur du demandeur. Une évaluation des risques est effectuée pour éclairer le processus de prise de décision, à l’aide d’outils d’intelligence artificielle pour analyser des facteurs tels que le ratio dette/revenus et les antécédents professionnels.

Lorsque la demande passe au stade de la souscription, un agent de crédit l’évalue en détail afin de déterminer si elle est approuvée ou non. En cas d’approbation, la banque prépare une offre de prêt détaillant les termes et conditions à examiner par le demandeur.

Flux de travail agentique
L’agent d’accueil est chargé d’examiner et de vérifier les demandes de prêt, d’effectuer des contrôles de solvabilité et de collaborer étroitement avec l’agent de crédit pour évaluer les risques.

Une fois qu’il est confirmé que la demande est complète, un agent souscripteur de prêts procède à une évaluation approfondie, en examinant toutes les données justificatives afin de recommander des conditions de prêt appropriées.

Le souscripteur prend la décision finale concernant la demande et charge un agent de création de préparer l’offre de prêt.

Tout au long de ce processus, les agents restent en contact avec le demandeur, en veillant à ce qu’il soit informé tout au long du processus, afin de favoriser la satisfaction et la confiance du client.

Soins de santé : Autorisations préalables

Soins de santé : Autorisations préalables

La procédure d’autorisation préalable vise à réduire les délais de traitement et à permettre l’accès aux services médicaux nécessaires, tout en garantissant la cohérence avec les politiques d’assurance et la conformité avec les directives médicales. Pour accélérer les approbations, les efforts d’automatisation ont ciblé des tâches clés telles que la soumission des demandes, l’examen de la documentation et la communication avec les fournisseurs.

Des processus d’autorisation préalable efficaces contribuent à de meilleurs résultats pour les patients, à une efficacité opérationnelle accrue et à une expérience de soins de santé plus rationalisée, tous éléments essentiels aux objectifs globaux du système de santé.

Processus typique
Un prestataire de soins de santé soumet une demande d’autorisation préalable concernant des services, des procédures ou des médicaments spécifiques, et accompagnée de documents justificatifs, tels que des notes cliniques et des plans de traitement.

À réception, la compagnie d’assurance effectue un examen initial pour confirmer que toutes les informations requises ont été soumises. Si des informations sont manquantes, l’assureur contacte le fournisseur pour des documents supplémentaires.

L’équipe clinique évalue ensuite la demande d’autorisation préalable en fonction des directives médicales établies et de l’historique médical du patient pour déterminer la nécessité médicale de la demande. Sur la base de leurs constatations et des critères de couverture de la police d’assurance, la compagnie d’assurance décide d’approuver, de refuser ou de demander des informations supplémentaires, en informant à la fois le fournisseur de soins de santé et le patient du résultat.

Flux de travail agentique
À la réception d’une demande d’autorisation préalable, un agent de traitement effectue un examen initial et vérifie que toutes les informations requises ont été incluses. S’il manque des informations, un agent de communication prend contact avec le prestataire pour rassembler la documentation nécessaire.

Un agent de validation évalue ensuite la demande en fonction des directives médicales établies et des antécédents médicaux du patient, et recommande à l’équipe clinique une décision qui tient également compte des critères de couverture de la police d’assurance. L’équipe clinique confirme la décision recommandée, et l’agent de communication informe à la fois le prestataire de soins et le patient du résultat.

Le rôle d’Automation Anywhere dans les flux de travail agentiques d’IA.

Alors que l’essor des grands modèles de langage (LLM) a entraîné une ruée vers l’or de l’IA, le coût, la complexité et les incertitudes de l’application de l’IA générative dans les environnements d’entreprise se sont en fait traduits par une adoption plus lente de l’IA. Toutefois, l’intégration des technologies d’IA dans un cadre préexistant de sécurité et de gouvernance d’entreprise, tel que celui fourni par les plateformes d’automatisation intelligente, ouvre la voie à une adoption accélérée des flux de travail agentiques et de l’IA agentique.

La plateforme Automation Anywhere offre une suite complète d’outils et de technologies d’automatisation et d’IA natifs du cloud pour créer et mettre en œuvre des flux de travail agentiques, y compris la RPA et l’IA d’assistance pour le développement faible code/sans code. Nos solutions permettent aux entreprises d’exploiter tout le potentiel de l’IA et de l’automatisation.

Les flux de travail agentiques représentent une évolution significative dans la manière dont le travail est effectué, offrant la possibilité de créer des organisations plus agiles, plus intelligentes et plus efficaces. Demandez une démo pour découvrir par vous-même comment vous pouvez créer des solutions d’automatisation agentiques pour dynamiser vos processus métier, améliorer l’efficacité et faire progresser votre organisation.

Questions fréquentes.

Quels secteurs d’activité et fonctions métier constatent le RSI le plus élevé grâce aux flux de travail agentiques ?

Les flux de travail agentiques ont un impact considérable dans divers secteurs, certains enregistrant des retours sur investissement (RSI) particulièrement élevés.

Par exemple :

Services financiers : le secteur de la finance et de la banque est l’un des principaux domaines d’activité à avoir adopté les flux de travail agentiques. En automatisant des tâches complexes telles que le traitement des factures, les approbations de prêts et les évaluations des risques, les institutions financières peuvent réduire leurs coûts d’exploitation, améliorer la précision et accélérer la prise de décision. Par exemple, les Agents IA peuvent analyser de grands ensembles de données pour identifier des tendances et faire des recommandations, ce qui conduit à des décisions financières plus éclairées.

Soins de santé : dans le domaine des soins de santé, les flux de travail agentiques transforment des processus tels que la prise en charge des patients et l’autorisation préalable. En automatisant les tâches administratives, les prestataires de soins de santé peuvent rationaliser les opérations, réduire les délais de traitement et améliorer les résultats pour les patients. Cette efficacité non seulement améliore la satisfaction des patients, mais elle aide également les organismes de soins de santé à gérer les coûts et les ressources de manière plus efficace.

Assistance client : les entreprises spécialisées dans le service client utilisent des flux de travail agentiques pour gérer les demandes et offrir une assistance personnalisée. Les Agents IA peuvent gérer les processus d’assistance client de routine, faire remonter les problèmes complexes vers des agents humains et améliorer les temps de réponse en travaillant aux côtés des agents humains. La satisfaction et la fidélisation des clients sont améliorées, ce qui en fait un investissement précieux pour les entreprises cherchant à améliorer la qualité de leur service.

Ressources humaines : les services RH constatent également un retour sur investissement significatif grâce aux flux de travail agentiques. L’automatisation des tâches telles que le recrutement, l’intégration et la gestion de la performance permet aux équipes RH de se concentrer sur des initiatives stratégiques tout en améliorant l’efficacité des opérations et des services. Les Agents IA peuvent aider à trier les CV et facilitent les processus d’intégration : ils réduisent les partialités et accélèrent l’acquisition de talents.

Dans l’ensemble, les secteurs d’activité qui dépendent fortement des données, nécessitent des prises de décision rapides et cherchent à améliorer l’expérience client réalisent les meilleurs retours sur investissement dans l’implémentation de flux de travail agentiques.

Quelles sont les principales différences en termes de résultats commerciaux entre la RPA traditionnelle et les flux de travail agentiques propulsés par l’IA ?

L’automatisation des processus par la robotique (RPA) traditionnelle et les flux de travail agentiques propulsés par l’IA améliorent l’efficacité et réduisent les coûts d’exploitation. Néanmoins, les flux de travail agentiques prennent l’avantage, car ils améliorent les résultats commerciaux dans plusieurs domaines essentiels. Il est important de noter que les flux de travail agentiques peuvent inclure la RPA pour exécuter de manière fiable les étapes du processus conformément aux critères définis par les Agents IA qui exécutent dynamiquement les processus au sein de l’automatisation agentique.

Plus spécifiquement, l’utilisation de l’automatisation agentique des processus pour créer des flux de travail agentiques présente les avantages suivants :

Amélioration de la réactivité
La RPA traditionnelle fonctionne sur la base de règles prédéfinies et de processus linéaires, ce qui la rend particulièrement efficace pour les tâches répétitives basées sur des règles. Toutefois, elle s’adapte difficilement aux situations inattendues ou aux changements dans les flux de travail, ce qui entraîne des retards et des inefficacités.

Les flux de travail agentiques propulsés par l’IA, quant à eux, utilisent des Agents IA qui apprennent à partir de données en temps réel et s’adaptent de manière dynamique. Cette adaptation au contexte et cette flexibilité améliorent la réactivité : les entreprises peuvent prendre une nouvelle orientation rapidement et efficacement, ce qui est particulièrement précieux dans des environnements à évolution rapide.

Prise de décision plus rapide
L’automatisation des processus par la robotique (RPA) traditionnelle est limitée à l’exécution de tâches telles qu’elles sont programmées, ce qui nécessite souvent l’intervention d’un humain dès que les décisions sortent de ses paramètres. Cela peut ralentir les processus de prise de décision et provoquer des pertes d’opportunités.

Les flux de travail agentiques propulsés par l’IA utilisent des Agents IA pour analyser les données, interpréter le contexte et prendre des décisions éclairées de manière autonome. Cette capacité améliore la rapidité et la précision de la prise de décision. Les réponses sont plus opportunes et plus pertinentes, que ce soit aux demandes des clients ou à des défis commerciaux plus larges, ce qui peut conduire à un meilleur positionnement concurrentiel.

Meilleure efficacité opérationnelle
La RPA traditionnelle améliore l’efficacité en automatisant des tâches simples, mais elle est moins efficace pour les processus complexes et à nombreuses étapes. Les silos opérationnels et les goulets d’étranglement existants risquent d’être exacerbés, ce qui laisse peu de place à l’amélioration de la productivité globale.

Les flux de travail agentiques, quant à eux, automatisent les processus complexes à travers les systèmes. Les Agents IA travaillent sur les parties complexes des flux de travail, là où d’autres approches d’automatisation nécessiteraient une intervention humaine. Par exemple, dans le domaine de la finance, les Agents IA peuvent se charger de l’intégralité du traitement des factures, y compris la gestion des approbations et la résolution des écarts en temps réel. Les délais d’exécution sont plus courts, et les flux opérationnels sont reliés et rationalisés, ce qui élimine les silos et améliore la productivité globale.

Amélioration de la précision et réduction du nombre d’erreurs
La RPA traditionnelle peut réduire l’erreur humaine dans les tâches répétitives, mais elle repose sur une programmation qui peut ne pas prendre en compte tous les scénarios. Des erreurs peuvent encore se produire, entraînant des inefficacités et des problèmes potentiels de conformité.

Les flux de travail agentiques propulsés par l’IA utilisent des algorithmes avancés qui apprennent continuellement des interactions, ce qui se traduit par une plus grande précision et une identification plus rapide des écarts. Cette plus grande précision renforce l’intégrité des données et établit la confiance dans les informations utilisées pour la prise de décision, ce qui se traduit par une amélioration des résultats commerciaux.

Évolutivité
La RPA traditionnelle évolue difficilement, ce qui nécessite souvent une reprogrammation importante ou des ajustements manuels visant à intégrer l’augmentation des charges de travail ou les changements dans les processus. Cela peut limiter les capacités de croissance des entreprises.

Les flux de travail agentiques propulsés par l’IA sont intrinsèquement évolutifs, capables de gérer de gros volumes de travail sans compromettre la qualité. Les Agents IA peuvent distribuer les tâches et optimiser l’allocation des ressources intelligemment, ce qui facilite l’adaptation des organisations à l’évolution des demandes et à l’expansion des opérations.

Retour sur investissement plus élevé
La RPA traditionnelle peut entraîner des réductions de coûts, mais son impact peut être limité en raison de sa dépendance à la supervision manuelle et à des processus rigides. Cela peut limiter les avantages financiers globaux que les organisations peuvent réaliser.

Les flux de travail agentiques propulsés par l’IA, quant à eux, permettent de réduire les coûts de manière plus substantielle, car ils automatisent les tâches complexes et réduisent le besoin de supervision humaine. Cela se traduit par une amélioration de l’efficacité opérationnelle et de la productivité, et par conséquent, par un meilleur retour sur investissement, les entreprises pouvant alors rediriger des ressources vers des initiatives stratégiques plutôt que vers des tâches routinières.

En résumé, la transition de la RPA traditionnelle vers des flux de travail agentique propulsés par l’IA non seulement améliore l’efficacité opérationnelle, mais elle établit également de nouvelles normes en matière de réactivité, de prise de décision, de précision, d’évolutivité et de RSI. Les organisations qui adoptent des flux de travail agentiques peuvent s’attendre à de meilleurs résultats commerciaux, ce qui leur donnera une longueur d’avance dans un paysage de plus en plus dynamique et compétitif.

Comment les flux de travail agentiques s’intègrent-ils dans une stratégie d’automatisation d’entreprise plus globale ?

Les flux de travail agentiques peuvent servir de moyen principal pour atteindre les objectifs commerciaux d’une stratégie d’automatisation d’entreprise. Ils aident les organisations à optimiser les efforts d’automatisation et à atteindre des objectifs stratégiques grâce aux améliorations suivantes :

  • Amélioration de l’efficacité opérationnelle : l’un des principaux objectifs de l’automatisation des entreprises consiste à rationaliser les opérations et à réduire les coûts. Les flux de travail agentiques améliorent cette efficacité en automatisant des processus complexes et multi-étapes que les outils d’automatisation traditionnels gèrent difficilement. En permettant aux Agents IA de prendre des décisions en temps réel, les organisations peuvent accélérer les flux de travail et minimiser l’intervention manuelle, ce qui entraîne des réductions de coûts significatives.
  • Amélioration de la prise de décision : l’efficacité des prises de décision est essentielle pour toutes les entreprises. Les flux de travail agentiques utilisent une analyse de données avancée pour fournir des informations en temps opportun. Les Agents IA peuvent rapidement analyser de grands volumes de données, identifier des tendances et recommander des actions : les organisations peuvent alors prendre des décisions éclairées et conformes à leurs objectifs stratégiques.
  • Amélioration de l’agilité : les flux de travail agentiques permettent aux organisations de s’adapter rapidement à l’évolution du marché et des demandes des clients. En automatisant et en ajustant les processus en temps réel, les entreprises peuvent rester compétitives et réactives face aux nouvelles opportunités ou défis.
  • Évolutivité pour la croissance : les opérations doivent s’adapter à l’évolution des entreprises. Les flux de travail agentiques sont conçus pour gérer l’augmentation des charges de travail sans sacrifier à la qualité. Grâce à cette évolutivité, les entreprises peuvent développer des processus et les adapter de manière parfaitement fluide : elles peuvent atteindre leurs objectifs de croissance à long terme sans avoir à effectuer de nombreux ajustements manuels.
  • Stimulation de l’innovation : l’automatisation des entreprises vise notamment à favoriser l’innovation en libérant des ressources pour qu’elles puissent se consacrer à des initiatives stratégiques. En automatisant à la fois les tâches routinières et les tâches complexes, les flux de travail agentiques permettent aux employés de se concentrer véritablement sur des travaux à plus forte valeur ajoutée tels que le développement de nouveaux produits ou l’amélioration des expériences client. Ce changement non seulement améliore la satisfaction des employés, mais il stimule également l’innovation globale de l’entreprise.

Combien de temps faut-il généralement pour déployer des flux de travail agentiques dans une entreprise ?

Bien entendu, le temps nécessaire au déploiement des flux de travail agentiques dans une entreprise peut varier considérablement en fonction de la complexité des flux de travail, de l’infrastructure technologique existante et des objectifs spécifiques de l’organisation.

En général, le processus de déploiement peut prendre de quelques semaines à quelques mois. Les flux de travail simples peuvent même être mis en œuvre en quelques heures ou quelques jours. Dans l’ensemble, une planification soigneuse, des objectifs clairs et une bonne compréhension des besoins de l’organisation peuvent aider à rationaliser les processus et conduire à une mise en œuvre couronnée de succès.

Voici un aperçu de certains des facteurs qui influencent la durée nécessaire :

  • Complexité du flux de travail : les flux de travail simples, qui impliquent des tâches directes, peuvent être déployés rapidement. Les flux de travail complexes, qui nécessitent une intégration avec plusieurs systèmes ou impliquent des processus de prise de décision sophistiqués, seront probablement plus longs à concevoir, à tester et à mettre en œuvre.
  • Infrastructure existante : les organisations disposant d’une infrastructure technologique bien établie et d’outils d’automatisation existants parviendront peut-être plus facilement et plus rapidement à déployer des flux de travail agentiques. Si des mises à niveau significatives ou des intégrations avec des systèmes hérités sont nécessaires, le temps nécessaire pourrait être plus important.
  • Besoins de personnalisation : la personnalisation des flux de travail agentiques pour répondre à des exigences métier spécifiques peut également avoir un impact sur le temps de déploiement. Si les flux de travail doivent être adaptés à des processus uniques ou à des normes de conformité, le délai global peut être prolongé.
  • Préparation de l’équipe : une formation adéquate et des processus de gestion du changement peuvent aider à accélérer l’adoption des flux de travail agentiques. Si l’équipe est bien préparée et familiarisée avec la technologie, le déploiement peut se faire plus rapidement et en douceur.
  • Test et itération : il est essentiel de mener des tests approfondis afin de s’assurer que les flux de travail fonctionnent comme prévu. Cette phase peut prendre un certain temps, surtout si les retours d’information et les évaluations des performances exigent de nouvelles tentatives.

Quelles exigences technologiques doivent être en place avant l’adoption des flux de travail agentiques ?

Avant de se lancer dans des flux de travail agentiques, il est important que les organisations aient certaines exigences technologiques prêtes à être mises en œuvre. Voici ce dont vous avez besoin :

Infrastructure informatique solide
Il est indispensable d’avoir une configuration informatique fiable. Cela signifie que la capacité de serveur, le débit du réseau et le stockage doivent être suffisants pour gérer les données supplémentaires et la communication entre les flux de travail agentiques.

Capacités d’intégration
Les flux de travail agentiques doivent se connecter avec les systèmes et applications existants. Assurez-vous de disposer des outils ou des intergiciels capables de faciliter la communication et la collaboration entre ces différentes technologies, ainsi que le partage des données et la gestion des flux de travail.

Systèmes de gestion des données performants
La gestion efficace des données est essentielle. Les organisations doivent mettre en place des stratégies et des outils qui garantissent que les données utilisées par les agents IA sont exactes et à jour. Cela inclut l’utilisation de plateformes d’analyse qui facilitent la compréhension des données.

Cadres d’IA et d’apprentissage machine
Pour tirer le meilleur parti des flux de travail agentiques, vous aurez besoin d’accéder à des outils d’IA et d’apprentissage machine. Ces technologies aident à créer des agents intelligents qui peuvent apprendre à partir des données et s’ajuster selon les besoins. Notez que les plateformes d’automatisation agentique des processus disposent de ces cadres, ainsi que de l’accès aux meilleurs outils, intégrés dans la solution.

Mesures de sécurité
Pour protéger vos données, vous devez disposer de protocoles de sécurité performants, tels que le chiffrement des données et les contrôles d’accès, qui sécuriseront les informations sensibles et garantiront la conformité aux réglementations.

Les flux de travail agentiques peuvent-ils être déployés sur site ou sont-ils principalement dans le cloud ?

Les flux de travail agentiques peuvent être déployés à la fois sur site et dans le cloud, en fonction des besoins de l’organisation. De nombreuses solutions modernes, comme celles offertes par Automation Anywhere, sont principalement dans le cloud ; elles sont évolutives, ont des coûts initiaux réduits et simplifient la maintenance.

Cependant, pour les organisations qui nécessitent un contrôle accru sur leurs données ou qui ont des besoins spécifiques en matière de conformité, le déploiement sur site est également possible. Cette flexibilité permet aux entreprises de choisir la méthode de déploiement qui leur convient le mieux.

Comment de nombreux Agents IA se coordonnent-ils dans des déploiements de grande envergure en entreprise ?

Dans les déploiements de grande envergure en entreprise, les nombreux Agents IA se coordonnent grâce à un processus connu sous le nom d’orchestration multi-agent. Ce processus utilise des outils d’orchestration avancés qui permettent aux agents de travailler ensemble de manière transparente sur des tâches complexes. Chaque agent est conçu pour gérer des fonctions spécifiques et peut communiquer avec d’autres pour partager des informations et des idées. Les plateformes telles qu’Automation Anywhere intègrent des fonctionnalités d’orchestration qui permettent aux agents de collaborer, de classer les tâches par priorité et d’ajuster les actions en fonction des données en temps réel.

Dans quelle mesure les entreprises peuvent-elles personnaliser les Agents IA dans les flux de travail agentiques ?

En fonction de leurs besoins et de leurs processus spécifiques, les entreprises peuvent entièrement personnaliser les Agents IA dans des flux de travail agentiques. De nombreuses plateformes telles qu’Automation Anywhere offrent des environnements à faible code, voire sans code, qui permettent aux utilisateurs de créer et de modifier des Agents IA à l’aide de modèles et d’outils intuitifs.

La personnalisation inclut la définition des rôles des agents, leur intégration dans les systèmes existants, et l’ajustement de leurs réponses en fonction des données et des flux de travail spécifiques de l’organisation. Les entreprises peuvent également intégrer des règles métier et des exigences de conformité spécifiques pour s’assurer que les agents travaillent dans le cadre opérationnel qui leur a été attribué.

Comment les flux de travail agentiques s’intègrent-ils aux plateformes d’automatisation existantes telles que les outils traditionnels de RPA ou de gestion des processus métier (BPM) ?

Les flux de travail agentiques s’intègrent facilement aux plateformes d’automatisation existantes telles que les outils traditionnels de RPA et de BPM. Les plateformes d’automatisation avancées, connues sous le nom de plateformes d’automatisation agentique des processus, sont en effet conçues pour rassembler différentes technologies d’automatisation. Elles permettent aux Agents IA non seulement de fonctionner de manière transparente avec les outils de RPA et de BPM, mais également en parallèle.

Par exemple, les flux de travail agentiques peuvent utiliser la RPA pour gérer des tâches simples et répétitives tandis que les Agents IA s’occupent de la prise de décision et de l’analyse de données complexes. Grâce à la connexion à des outils existants, les flux de travail agentiques créent un écosystème d’automatisation unifié qui maximise les forces de chaque technologie et permet aux entreprises d’automatiser leurs opérations plus efficacement.

Que se passe-t-il lorsqu’un Agent IA rencontre un cas particulier dans un flux de travail ? Comment la gestion des exceptions est-elle gérée ?

Lorsqu’un Agent IA rencontre un cas particulier dans un flux de travail, c’est-à-dire une situation qui sort des paramètres de fonctionnement normaux ou des scénarios attendus, il déclenche un processus connu sous le nom de gestion des exceptions.

Pour les Agents IA, la gestion des exceptions implique les opérations suivantes :

  • Détection des cas particuliers : les agents IA sont conçus pour reconnaître un intrant inhabituel ou inattendu qu’ils ne peuvent pas traiter comme prévu. Il peut s’agir de données manquantes, d’informations contradictoires ou d’un scénario qui n’a pas été clairement défini dans le flux de travail.
  • Remontée d’informations automatique : lorsqu’un cas particulier est détecté, l’Agent IA peut automatiquement faire remonter le problème à un utilisateur humain désigné ou à un Agent IA spécialisé. Le cas peut ainsi être traité rapidement, avec l’expertise ou l’autorité appropriée pour résoudre le problème.
  • Journalisation et notification : la plateforme enregistre les détails du cas particulier, y compris toutes les données qui l’ont déclenché et les actions entreprises par l’Agent IA. Des notifications peuvent être envoyées aux équipes concernées afin de les alerter et de leur permettre de prendre les mesures nécessaires.
  • Examen humain : une fois le cas particulier remonté, un utilisateur humain peut examiner la situation. Il peut évaluer les informations et décider de la meilleure marche à suivre, qu’il s’agisse de fournir un contexte supplémentaire à l’Agent IA, d’ajuster le flux de travail ou d’intervenir manuellement pour terminer la tâche.
  • Apprentissage, adaptation et amélioration : les causes du cas particulier et le mode de résolution sont analysés, et ces informations servent à mettre à jour le flux de travail ou la configuration de l’Agent IA. Grâce à ce processus, l’Agent IA améliore sa capacité à gérer à l’avenir des situations semblables.

Comment un Agent IA d’un flux de travail agentique décide-t-il qu’il doit transmettre des tâches à des humains ?

Un Agent IA d’un flux de travail agentique décide de transmettre des tâches à des humains en fonction de critères prédéfinis et d’une analyse en temps réel. Ces critères peuvent inclure des éléments tels que la complexité de la tâche, le niveau d’incertitude dans les données ou des seuils spécifiques qui indiquent la nécessité d’une intervention ou d’une approbation humaine.

Les plateformes d’automatisation avancées, comme les plateformes d’automatisation agentique des processus, intègrent des algorithmes d’apprentissage machine qui permettent aux Agents IA d’évaluer les situations en continu. Si l’agent rencontre une tâche qui dépasse ses capacités ou nécessite un jugement nuancé, il déclenchera un processus de remontée d’informations. Les travailleurs humains sont ainsi intégrés au bon moment, ce qui assure une meilleure prise de décision et le maintien de l’efficacité du flux de travail.

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