On les surnomme “Agent d’Intelligence Artificielle” (IA), et ils se font de plus en plus indispensables en entreprise. Ces derniers sont capables de traiter tout un tas d’informations et d’exécuter des tâches pour remplir un objectif précis. 

Leur grande force, c’est qu’ils peuvent automatiser des processus complexes. Bien utilisés, ce sont des outils formidables pour améliorer l’efficacité et la productivité de votre business.

À travers cet article, nous allons explorer toutes les facettes de l’agent IA. Vous apprendrez à appréhender cet outil sous toutes ses formes pour l’utiliser, à votre tour, dans votre stratégie de développement. 

Qu’est-ce qu’un agent IA ? 

Un agent IA peut se comparer à une sorte de logiciel autonome qui est conçu pour accomplir des tâches spécifiques de manière totalement pragmatique. 

Il est parfaitement capable de comprendre son environnement par une analyse fine des données que vous lui fournissez. À partir de cela, il peut prendre des décisions et lancer des tâches, parfois complexes, en un rien de temps. 

L’agent IA est dit “évolutif”, c’est-à-dire qu’il s’adapte en temps réel en fonction des données qu’il reçoit. Et pour y arriver, aucune intervention humaine n’est requise. 

Mais alors, comment cela se traduit-il en situation réelle ? 

La grande flexibilité des agents IA leur permet de se retrouver dans une multitude d’applications : 

• Ils accompagnent la formation des employés : les entreprises les utilisent pour regrouper des données et les délivrer en fonction de “prompts” (indications écrites). Ils agissent comme des assistants pour former où aider dans la recherche d’informations à propos de l’entreprise.

• Ils prennent en charge les demandes client : de la même manière qu’ils le font en entreprise, les agents IA peuvent aussi conseiller les clients. Ayant accès à toutes les données nécessaires, ils peuvent répondre à des demandes en un temps record.

• Ils effectuent des audits : il est tout à fait possible de demander à votre agent IA de réaliser un audit sur un point de votre activité. Il pourra même vous proposer des axes d’amélioration.

• Ils anticipent les besoins futurs : un agent IA peut, par exemple, anticiper une potentielle rupture de stock sur un produit qui connaît une demande croissante. 

En bref, un agent IA est une véritable boîte à outils intelligente. Vous pouvez l’utiliser dans tous les domaines afin d’automatiser vos tâches et booster votre productivité. 

Les différents types d’agents IA

Déclinables en plusieurs variantes, les agents IA ont dû être classés en différentes catégories pour bien les différencier. 

Agents IA à réflexes simples

Ce sont des logiciels qui se contentent d’effectuer des tâches en fonction de condition précises. Ils obéissent à des règles simples telles que : “si cela se produit, alors exécute ceci”.

Les agents IA à réflexes simples sont très utiles pour automatiser des tâches simples, mais chronophages pour vos équipes. 

Agents IA hiérarchiques

Ces agents sont structurés de telle manière à pouvoir décomposer des tâches complexes en plusieurs petites tâches simples. 

Celles-ci sont hiérarchisées pour permettre leur planification en plusieurs étapes. Chaque niveau hiérarchique a pour fonction de résoudre un aspect spécifique du problème.

Agents IA à réflexes basés sur des modèles

Ils sont, eux aussi, programmés pour se déclencher en fonction de certaines conditions. Mais ils peuvent aussi avoir une vue d’ensemble sur votre activité pour prendre des décisions plus complexes. 

Ils ont aussi une certaine capacité d’anticipation étant donné qu’ils sont capables d’agir sans avoir toutes les données à leur disposition.

Ils sont très forts pour calculer les conséquences de leurs actions et peuvent adapter leurs stratégies en fonction des résultats qu’ils obtiennent. 

Agents IA d’apprentissage

Ces agents ont la particularité de devenir de plus en plus performants au cours du temps. Plus ils accumulent des données, plus ils parviennent à remplir leurs objectifs avec précision. 

Les agents IA d’apprentissage sont basés sur des algorithmes qui analysent les données et les utilisent pour rectifier leur trajectoire. Ils peuvent atteindre des résultats étonnants auxquels vous n’auriez même pas pensé. Ils sont très utilisés notamment en tant qu’agent IA SEO pour accompagner les référenceurs dans leurs stratégies.

Bien entendu, ce type d’agent à une capacité de planification et de prise de décision très avancée. 

Agents IA basés sur des objectifs

Contrairement à l’agent IA d’apprentissage, celui-ci se contente d’atteindre son objectif le plus rapidement possible. Il évalue les actions possibles et sélectionne celle qui permet d’arriver au résultat voulu en minimum de temps.

Il peut être très efficace dans des situations qui ne nécessitent pas une compréhension poussée des problématiques. 

Cependant, il ne sera pas en mesure de collecter des données et de rectifier son comportement comme peut le faire l’agent IA d’apprentissage. 

Comment fonctionne un agent IA ?

L’agent IA est le fruit d’une mécanique complexe qui est difficile à appréhender pour les non-experts. 

Afin de vous donner une idée de leur fonctionnement, nous avons découpé son schéma d’action en plusieurs étapes claires : 

1. Définition des objectifs de l’agent IA

Il convient de donner une direction claire à votre agent IA. Pour cela, on lui assignera un but précis à atteindre qui sera la valeur la plus importante pour lui. 

Toutes les actions qu’il fera seront influencées par cet objectif. Il faut donc le sélectionner avec une grande prudence. 

2. Acquisition d’informations

L’agent va être connecté à une ou plusieurs sources de données afin de commencer son travail de collecte des informations. 

C’est lors de cette étape que l’agent IA va pouvoir se nourrir de l’écosystème de votre entreprise pour effectuer ses actions futures. Plus celui-ci possède de données, plus il pourra agir avec précision. 

Il est recommandé de lui fournir un volume suffisant de données pour maximiser son efficacité. 

3. Raisonnement et analyse

L’algorithme de l’agent IA va alors faire son travail de tri et d’analyse des données qu’il a reçues. 

C’est lors de cette étape qu’il va élaborer des stratégies d’actions afin de remplir son objectif.

4. Mise en œuvre des tâches par l’agent IA

L’agent exécute les actions qu’il a jugées comme étant les plus pertinentes pour la réalisation de son objectif. 

Pour cela, il utilisera ses effecteurs (ses outils d’actions) ainsi que d’autres applications auxquelles il a été connecté pour effectuer le résultat attendu. 

5. Apprentissage et itération

Une fois l’exécution terminée, le travail de l’agent IA ne s’arrête pas là. Dans le cas de l’agent IA d’apprentissage, il faut encore analyser les résultats obtenus et les utiliser pour affiner son modèle d’action. 

Ces 5 étapes se répètent indéfiniment pour permettre à l’agent IA de s’adapter en temps réel aux défis qu’il rencontre. 

Ce travail inlassable permet au logiciel de traiter le plus d’informations possible et de se perfectionner très rapidement. 

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Comment créer son propre agent IA ? 

La création d’un agent IA est un travail à ne pas prendre à la légère. Un rien dans sa programmation peut totalement changer son modèle d’action lors de sa mise en route. 

Définissez l’objectif de l’IA

Il s’agit de la première étape, et pourtant, elle est cruciale. Vous devrez définir précisément les besoins que votre IA devra combler. 

Avez-vous besoin d’automatiser des tâches répétitives ? D’améliorer l’efficacité de votre service client ? D’analyser des données complexes et de les organiser de manière claire ? 

Quel que soit l’objectif, vous devez pouvoir le traduire de telle sorte à ce qu’il englobe tous les aspects que vous souhaitez résoudre. Il serait dommage de fixer un objectif trop ambigu auquel l’IA ne pourra pas répondre de la manière voulue.

Comment faire cela ? Eh bien, vous devez rendre votre objectif “SMART” : 

• Spécifique
• Mesurable
• Atteignable
• Réaliste
• Temporellement défini

En fonction du contexte d’utilisation, les objectifs ne seront pas les mêmes. 

Pour le service client, on demandera à l’agent de fournir des réponses rapides aux clients. 

Dans le cas d’une optimisation de l’expérience utilisateur, on privilégiera cette fois-ci la collecte et l’analyse des données pour fournir un résultat pertinent. 

Enfin, il vous restera à définir les métriques de performance. Parmi les indicateurs, on pourra retrouver : 

• Le taux d’exactitude des réponses
• taux de satisfaction des clients (par le biais d’une notation intégrée au chat, par exemple)
• La vitesse d’exécution des tâches
• L’impact sur la productivité de l’entreprise

Plus vous définirez avec exactitude votre objectif, plus votre agent IA sera efficace. 

Collecter les données d’entraînement

Vous l’aurez compris, les données sont la nourriture des agents IA. Si elles sont de qualité, elles maximiseront la pertinence des résultats générés par votre agent IA. 

Ainsi, vous devez pouvoir fournir des informations qui sont représentatives des situations que rencontrera l’agent IA. 

Sans elles, il sera incapable de reconnaître des schémas et de prendre des décisions cohérentes en fonction des situations.

Si vous vous demandez quel genre de source l’IA a besoin, les voici : 

• Une base de données interne : cela peut être l’historique de vos clients, des enregistrements d’interactions, un historique des transactions, etc.
• Des sources ouvertes : ce seront des articles web, des bases de connaissances publiques comme des études scientifiques, des forums.
• Des objets connectés : vous pouvez même récupérer les données recueillies par des objets physiques.

Et ce n’est pas tout, le travail de collecte de données doit aussi passer par une structuration précise et un tri minutieux. Voici les étapes à réaliser : 

• Supprimer les doublons et les erreurs
• Normaliser les formats pour une lecture efficace par l’IA
• Anonymiser les informations sensibles afin de garantir le respect des normes RGPD

En plus de cela, il est recommandé d’annoter et d’étiqueter les données. Le fait de les associer à des labels peut considérablement faciliter le travail d’apprentissage du modèle.

Choisir le modèle pour l’apprentissage

Le modèle d’apprentissage définit la manière dont les agents IA apprennent. Il agit comme un véritable mode d’emploi à leur apprentissage. 

Ce mode d’emploi change en fonction des objectifs que vous souhaitez atteindre. 

Par exemple, un agent IA déployé pour résoudre des tâches simples n’aura pas besoin d’un modèle d’apprentissage très compliqué. Les choses se corsent dans le cas où l’IA doit interagir avec de vrais humains.

Indications pour choisir votre modèle

Pour vous aider à mieux comprendre, voici les différents modèles à sélectionner : 

• Les modèles basés sur des règles : les agents IA utilisent des modèles avec des règles prédéfinies pour répondre à l’utilisateur. Ce sera souvent le cas des chatbots programmés pour répondre à des questions courantes selon des scripts déjà écrits. 

• Les modèles supervisés : leur apprentissage repose sur des données étiquetées. L’agent IA se réfère à des exemples concrets pour adapter ses actions à la demande. 

• Les modèles non supervisés : il peuvent être utilisés pour analyser des données qui ne sont pas étiquetées. Ils fonctionnent alors en détectant des patterns récurrents et des tendances pour délivrer un résultat. Ils sont utilisés pour proposer des recommandations de produits ou pour étudier le sentiment des clients. 

• Les modèles d’apprentissage par renforcement : ces modèles IA apprennent avec un système d’essais erreurs. Ils effectuent un grand nombre d’actions tout en analysant leur résultat pour s’adapter lors de la prochaine exécution. Ils sont parfaitement autonomes.

Entraînement de l’agent IA

C’est lors de cette phase que les agents IA vont entraîner leur capacité à exécuter correctement les tâches données par l’utilisateur. 

Au cours de celle-ci, le modèle est alimenté en données, ses paramètres sont ajustés et ses performances optimisées. 

Mais avant de lancer le processus, il vous faudra prendre quelques précautions : 

• Mettre en place une infrastructure adaptée. De manière simple, cela consiste à mettre à disposition des serveurs ou un cloud computing. 

• Choisir les frameworks et les bibliothèques telles que PyTorch ou Scikit-learn pour définir un langage de modèle

• Gérer les données afin d’éviter le sur-apprentissage de l’IA. Si celle-ci apprend à travers des exemples qui se répètent inlassablement, elle risque de “s’empoisonner”. 

Une fois cela fait, il faut encore procéder à la division des données. Les données d’entraînement doivent occuper un ratio de 70 à 80% de l’ensemble des informations fournies.

Viennent ensuite les données de validation (10-15%) qui permettent aux agents IA d’ajuster les paramètres. 

Enfin, les données de test (10-15%) sont utiles pour mesurer la performance finale du modèle. 

Itération et validation de l’IA

Votre agent IA est fin prêt pour commencer à délivrer ses premiers résultats parlants. Vous pouvez maintenant passer au test de l’intelligence artificielle. 

Pour cela, il faut utiliser plusieurs indicateurs clés pour comprendre l’efficacité de votre outil : 

• Le taux de précision : ici, on regarde combien de réponses correctes a pu donner l’intelligence artificielle

• Le temps de réponse : c’est un critère essentiel pour l’expérience des utilisateurs et des clients. Votre intelligence artificielle doit être capable de traiter les requêtes en quelques secondes seulement. 

• La satisfaction des utilisateurs : que ce soit les clients, les employés, les collaborateurs ou tout autre utilisateur, leur feedback est essentiel. Ces derniers doivent avoir pu constater une amélioration des performances en utilisant l’agent IA. 

D’autres critères peuvent entrer en compte en fonction de ce pour quoi l’intelligence artificielle est destinée. On pourra analyser sa robustesse face à des requêtes complexes ou bien sa capacité à gérer des erreurs. 

La performance de votre intelligence artificielle doit être mesurée en permanence. Celle-ci doit pouvoir s’adapter au jour le jour aux exigences évolutives des utilisateurs et des clients :

• L’ajustement de l’algorithme : on observe si l’algorithme a su modifier ses réponses au fil des essais erreurs.

• L’adaptation aux nouvelles données : l’agent IA doit être en mesure d’adapter ses réponses en fonction de l’arrivée de nouvelles données, parfois contradictoires avec les précédentes. C’est grâce à cette étape que vous pourrez constater si l’intelligence artificielle continuera de vous fournir un service de qualité sur un temps long.

Avec cette approche, vous vous assurez que l’IA propose une valeur ajoutée constante. 

Elle doit non seulement permettre un boost en productivité, mais elle doit aussi fournir un service de qualité à tous les clients et utilisateurs. 

Déploiement et contrôle continu

Vous voilà enfin au moment tant attendu. Votre agent IA peut désormais passer à son déploiement dans votre écosystème. 

Attention, cette phase doit être réalisée progressivement avec une surveillance attentive. Vous devrez effectuer vos tests crescendo afin de mesurer si tous les paramètres sont au vert. 

Voici comment la mise en production se déroule : 

• Intégration aux systèmes existants : l’intelligence artificielle va se connecter à vos diverses applications et logiciels (CRM, ERP, plateformes de service client, etc). L’objectif est de permettre une communication fluide entre votre nouvelle intelligence artificielle et vos autres systèmes.

• Déploiement progressif : commencez par introduire votre agent IA à une partie de vos équipes. Un déploiement contrôlé vous permettra d’effectuer des ajustements en cas de dysfonctionnement.

Au cours du déploiement en situation réelle, vous devez répéter les étapes mentionnées dans la partie précédente.

Pensez également à récupérer les retours de vos équipes et de vos utilisateurs. Cela prendra la forme d’enquêtes réalisées en interne, ou de demandes de notation des réponses de votre IA auprès de vos clients. 

Il se peut alors que vous ayez des retours inattendus sur l’ergonomie de l’outil ou sur la qualité de ses réponses. 

Dans quel cas de figure utiliser un agent IA ? 

L’intelligence artificielle peut s’immiscer dans tous les secteurs. En tant qu’entreprise, un agent IA aura des applications utiles dans tous vos flux de travail. 

Pour vous aider à imaginer les champs d’application de l’IA, voici les secteurs dans lesquels elle est majoritairement déployée :

Marketing & Communication

Les agents IA sont rapidement devenus des outils incontournables pour toute entreprise souhaitant développer leur marketing. 

Leur capacité à traiter de grandes quantités de données est idéale pour personnaliser l’expérience de vos utilisateurs. 

Voici comment se matérialise l’IA en marketing : 

• Les chatbots et divers assistants virtuels : ils automatisent la relation client et répondent aux questions fréquentes des utilisateurs. 

• La personnalisation du contenu : les agents IA ont la capacité d’analyser le comportement de vos clients et d’anticiper leurs besoins. Ils sont idéaux pour recommander des produits et créer des campagnes marketing ultra-personnalisées.

• Analyse des tendances : les modèles d’apprentissage sont très performants pour déceler les tendances actuelles et futures. Ils peuvent vous donner un coup d’avance considérable sur la concurrence. 

Support client

C’est probablement l’un des usages les plus répandus avec l’IA. Ces systèmes permettent de décharger les équipes sur leurs tâches relationnelles avec les clients. 

Ces derniers peuvent alors s’adonner à des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Voici quelques exemples d’utilisation de l’intelligence artificielle pour le support client : 

• Les chatbots intelligents : ils peuvent gérer les demandes des clients et leur donner une réponse en quelques secondes. Ils servent aussi de relais pour les demandes plus spécifiques. 

• L’analyse des requêtes : votre agent IA peut récolter les tickets clients pour les hiérarchiser. Ainsi, l’équipe de support peut traiter les demandes les plus urgentes de manière efficace. 

• L’assistance multicanale : l’intelligence artificielle est interconnectée. Vous pouvez la déployer sur tous vos canaux de communication, que ce soit sur votre boîte mail professionnelle, vos comptes de réseaux sociaux, vos numéros de téléphone, etc.

Onboarding

L’intégration des employés est souvent un sujet épineux. Elle demande beaucoup de temps aux employés qualifiés qui doivent assurer leur travail tout en veillant à la formation des nouveaux arrivants. 

L’intelligence artificielle peut servir de support en offrant un accès illimité et instantané à toutes les informations concernant l’entreprise. 

Cela se matérialise de la façon suivante : 

• FAQ interactive : les nouveaux employés peuvent poser des questions à tout moment et recevoir des réponses instantanées.

• Formation assistée : l’IA peut proposer du contenu adapté à chaque profil. Vos nouveaux employés auront accès à un accompagnant en permanence pour leur permettre de se dépêtrer de situations délicates. 

• Gestion des documents : avec un agent IA, le nouvel employé peut recevoir tous les documents administratifs, que ce soit les contrats, les accès à certains outils, etc. 

Recrutement

Faites passer votre processus de recrutement à la vitesse supérieure à l’aide de l’IA. Elle peut considérablement accélérer et simplifier votre processus de recrutement. 

Voici quelques exemples d’automatisation concrets : 

• Tri des CV : l’IA peut identifier des compétences recherchées dans votre entreprise en analysant des centaines de CV en quelques instants. 

• Prise de rendez-vous automatique : l’agent IA gère seul la planification des entretiens avec les candidats et les équipes RH. 

• Évaluation prédictive : selon le modèle IA sélectionné, il pourra analyser les données des candidats et déterminer si leur profil correspond à la culture de l’entreprise. 

Comptabilité

L’automatisation est un facteur clé dans la comptabilité au sein d’une entreprise. 

Le caractère répétitif et méticuleux de cette activité correspond tout à fait au domaine de compétence de l’intelligence artificielle. 

Un agent IA fera très peu d’erreurs et pourra effectuer de nombreuses tâches répétitives sans fatiguer ; 

• Il automatise les factures : il peut reconnaître et traiter des documents comptables sans aucune intervention humaine. 

• Il analyse les flux financiers : l’agent IA peut détecter des anomalies dans les transactions. Il peut ensuite les faire remonter au comptable qui sera alors en mesure de rectifier ces erreurs. 

• Gestion des notes de frais : il peut catégoriser automatiquement vos dépenses professionnelles.

Les questions fréquentes

Comment créer un agent IA avec ChatGPT ? 

Commencez par définir votre objectif avec précision. Votre agent IA peut remplir la fonction d’un assistant virtuel pour le support client, d’un générateur de contenu automatisé ou bien d’un outil d’analyse et de prise de décision marketing. Vous pouvez ensuite automatiser ChatGPT pour connecter votre agent IA, votre agent pourra s’en servir pour effectuer certaines tâches plus ou moins complexes. ChatGPT est un modèle de langage très puissant qui peut répondre aux demandes des clients et générer des articles de blog sur votre site web. Toutes les folies sont permises ! Pour en savoir plus sur les agents IA, lisez cet article. 

Quels sont les 4 types d’IA

L’intelligence artificielle peut se décliner en de multiples variantes qui remplissent toutes un rôle bien précis. La première est l’IA réactive, elle fonctionne à partir de schémas préétablis et les utilise pour atteindre son but. L’IA hiérarchique peut décomposer en plusieurs étapes une requête pour la réaliser dans son entièreté. L’IA basée sur des modèles commence à pouvoir anticiper ses actions futures à partir des données qu’elle a en mémoire. Enfin, l’IA d’apprentissage module ses actions au fur et à mesure afin d’obtenir des résultats toujours plus pertinents. Pour en savoir, lisez notre article dédié à ce sujet. 

Que seront capables de faire les agents IA dans les années à venir ?

Les agents IA d’apprentissage seront probablement les plus répandus à l’avenir. Leur formidable capacité d’adaptation en fait des outils exceptionnels pour booster la productivité des entreprises. Ils seront en mesure de s’adapter de plus en plus finement aux demandes des utilisateurs et des clients. Les interactions avec les agents IA seront probablement plus naturelles ce qui augmentera leur accessibilité à tous les profils. Enfin, il est probable que l’intelligence artificielle prenne une place de plus en plus importante dans les décisions stratégiques des entreprises. Pour apprendre à intégrer un agent IA dans vos processus, lisez dès maintenant notre article sur le sujet. 

Comment les agents IA gèrent-ils le stockage des données ? 

Les agents IA s’appuient sur des bases de données étendues qu’ils utilisent pour répondre à des requêtes. Pour y accéder, elles viennent piocher dans des systèmes de stockages spécialisés qui ont la particularité de pouvoir récupérer d’énormes volumes de données en très peu de temps. Ces systèmes de stockages sont dits “évolutifs”, puisqu’ils ont la particularité de pouvoir être mis à jour avec une grande vitesse. On pensera notamment à des systèmes comme le stockage cloud qui sont parfaits pour ce genre d’utilisation. Ils doivent également se conformer à des normes de sécurité strictes pour éviter toute fuite d’information depuis l’entreprise. Pour en apprendre plus sur les agents IA, n’hésitez pas à lire cet article. 

Les agents IA sont-ils complètement autonomes ? 

Les agents IA sont certes capables d’automatiser de nombreuses tâches, mais ils ont encore besoin d’une supervision humaine. Leur fonctionnement dépend principalement d’une programmation humaine qui se doit d’être minutieuse et claire. L’intelligence artificielle a également besoin que l’on lui fournisse des données pour commencer à faire son travail d’analyse. Ces mêmes données doivent être stockées et labellisées de telle sorte à ce que l’IA puisse les utiliser de manière optimale. En bref, il ne suffit pas de lancer une IA pour que celle-ci automatise l’ensemble de vos processus sans indication préalable. Apprenez-en plus à ce sujet dans cet article.