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.
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
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
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
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
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
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
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.
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
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
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
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
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
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.
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.
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.
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.
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
Tendances futures : l’évolution des flux de travail agentiques.
Le développement et l’adoption de flux de travail agentiques en sont encore à leurs débuts. L’avenir de ces flux de travail est façonné à la fois par l’innovation et les progrès continus dans de nombreux domaines de l’IA, en particulier les grands modèles de langage et l’apprentissage machine, ainsi que par les avancées technologiques dans l’intégration de capacités agentiques dans les flux de travail automatisés.
Systèmes multi-agents
Alors que les organisations s’attaquent à des processus de plus en plus complexes en employant des Agents IA, l’avenir des flux de travail agentiques mettra probablement davantage l’accent sur la collaboration multi-agents. Mettre en relation plusieurs agents IA pour qu’ils travaillent ensemble de manière transparente semble être la voie à suivre pour optimiser les performances des processus et des fonctions. Les agents IA partageront des informations, coordonneront des actions et utiliseront l’intelligence collective pour résoudre les problèmes plus efficacement.
IA éthique et gouvernance
L’application croissante des flux de travail agentiques souligne la nécessité de pratiques éthiques et d’une gouvernance en matière d’IA. Les organisations devront établir des cadres garantissant que les agents IA fonctionnent de manière éthique, transparente et conforme aux réglementations en vigueur. À cette fin, les développements futurs des flux de travail agentiques incluront probablement des mécanismes intégrés de responsabilité et de surveillance, permettant aux organisations de contrôler les processus décisionnels de l’IA et d’atténuer les biais.
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.
