Un agent d’Intelligence artificielle désigne un système ou un programme capable d’exécuter des tâches de manière autonome pour le compte d’un utilisateur ou d’un autre système, en concevant son workflow et en utilisant les outils disponibles.
Les agents d’IA peuvent offrir un large éventail de fonctionnalités au-delà du traitement automatique du langage naturel, comme la prise de décision, la résolution de problèmes, l’interaction avec des environnements externes et l’exécution d’actions.
Ces agents peuvent être déployés dans diverses applications pour résoudre des tâches complexes dans différents contextes d’entreprise, que ce soit pour la conception de logiciels, l’automatisation informatique, les outils de génération de code ou les assistants conversationnels. Ils utilisent les techniques avancées de traitement automatique du langage naturel des grands modèles de langage (LLM) pour comprendre et répondre aux entrées utilisateur, étape par étape, et déterminer quand utiliser des outils externes.
Fonctionnement des Agents AI
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont la base des agents d’IA, ce qui explique pourquoi on les désigne souvent sous le nom d’agents LLM. Les LLM classiques, génèrent des réponses à partir des données sur lesquelles ils ont été entraînés, mais restent limités en termes de connaissances actualisées et de capacités de raisonnement avancé.
À l’inverse, la technologie agentique s’appuie sur l’utilisation d’outils externes en arrière-plan pour récupérer des informations en temps réel, automatiser des tâches et décomposer des objectifs complexes en sous-tâches, le tout de façon autonome.
Grâce à cette approche, l’agent apprend progressivement à s’ajuster aux attentes de l’utilisateur. En mémorisant les échanges passés et en planifiant ses prochaines actions, il offre une expérience plus personnalisée et des réponses plus complètes.
À l’encontre des logiciels qui, eux aussi, accomplissent de manière autonome différentes tâches déterminées par le développeur, Les agents d’IA sont des agents rationnels. Ils prennent des décisions rationnelles en fonction de leurs perceptions et de leurs données afin d’obtenir des performances et des résultats optimaux. Un agent d’IA détecte son environnement à l’aide d’interfaces physiques ou logicielles.
Les avantages de l’utilisation d’agents d’IA
Amélioration de la productivité
Les entreprises utilisent des agents d’IA pour atteindre des objectifs spécifiques et obtenir des résultats commerciaux plus efficaces. Les équipes commerciales sont plus productives lorsqu’elles délèguent des tâches répétitives à des agents d’IA. De cette façon, elles peuvent centrer leur attention vers des activités critiques ou créatives, ajoutant ainsi plus de valeur à leur entreprise.
Réduction des coûts
Nous pouvons utiliser des agents intelligents pour réduire les coûts inutiles liés à l’inefficacité des processus, aux erreurs humaines et aux processus manuels. Vous pouvez effectuer des tâches complexes en toute confiance, car les agents autonomes suivent un modèle cohérent qui s’adapte à l’évolution des environnements.
La prise de décision informée
Les agents intelligents avancés utilisent le machine learning (ML) pour collecter et traiter d’énormes quantités de données en temps réel. Cela permet aux chefs d’entreprise de faire de meilleures prévisions au fur et à mesure lors de l’élaboration de leur stratégie pour la prochaine étape. Par exemple, vous pouvez utiliser des agents d’IA pour analyser les demandes de produits dans différents segments de marché lorsque vous lancez une campagne publicitaire, ce qui pourrait faire gagner énormément de temps passé sur les recherches faites de manières classiques.
L’amélioration de l’expérience client
Les clients recherchent des expériences attrayantes et personnalisées lorsqu’ils interagissent avec les entreprises. L’intégration d’agents d’IA permet aux entreprises de personnaliser les recommandations de produits, de fournir des réponses rapides et d’innover pour améliorer l’engagement, la conversion et la fidélité des clients.
