• Après la popularisation des LLMs depuis fin 2022, le marché de l’Intelligence Artificielle connaît une seconde vague d’enthousiasme autour de ces outils. Les acteurs de la tech les pensent susceptibles, dans l’entreprise, d’optimiser voire automatiser des fonctions entières, comme les services clients, le support IT ou les ressources humaines.
• Cependant, leur intégration soulève des défis techniques et éthiques, notamment en matière de sécurité et de conformité.
Le grand public connaît l’IA générative grâce aux grands modèles de langue qui font la Une des médias. De son côté, le marché de la tech porte maintenant son enthousiasme aussi sur les agents IA, grâce auxquels les entreprises pourraient baisser les coûts des services clients, ressources humaines ou encore de l’assistance informatique. La définition complète d’un agent IA ne fait pas l’objet d’un consensus, mais il s’agit de programmes qui exécutent des tâches sur demande ou de manière autonome, souvent en interagissant avec plusieurs systèmes.
Définition et fonctionnement des agents IA
Pour Google, un agent IA est un assistant basé sur des tâches spécifiques, tandis qu’Asana les présente comme des « coéquipiers IA » prenant en charge des tâches assignées.
« Un agent IA est un programme capable de d’échanger des informations par lui-même et ce identifier des besoins et les transformer en information ou en action, ce que l’automatisation traditionnelle en intelligence artificielle ne permet pas », explique Joachim Fléchaire, VP AI, Tools & Technology. En somme, un agent IA ouvre la voie à des chaînes d’agents collaboratifs. « Ils vont donc pouvoir observer et déclencher des actions de manière autonome, plus fine et moins prédictive, c’est-à-dire en temps réel. »
L’objectif des agents IA est de réduire les interactions humaines dans les processus choisis. Par exemple, l’évaluation des risques contractuels avec les fournisseurs étant fortement chronophage, les agents IA pourraient piloter de manière autonome la création de rapports analysant les informations fournies par des fournisseurs. Dans le domaine des ressources humaines, ils peuvent répondre aux questions des employés ou exécuter des tâches simples en leur nom. Pour cela, les agents doivent être fonctionnellement capables, en autonomie, de percevoir leur environnement, d’appliquer un raisonnement menant à des décisions et de mettre celles-ci en œuvre. « Les agents IA peuvent s’appeler les uns et les autres en chaîne, c’est-à-dire communiquer entre eux. Cependant, cela implique qu’une hallucination dans le premier agent peut se propager aux suivants. C’est pourquoi l’évaluation et le contrôle sont essentiels, notamment dans le choix et le fine-tuning, c’est-à-dire le peaufinage des modèles. »
L’impact sur les métiers des agents IA doit être évalué, qu’il s’agisse des retours utilisateurs dans la durée, de l’observabilité des usages et de la mesure des gains de productivité.
Défis techniques et éthiques d’une combinaison massive de données par les agents
Entrepreneur reconnu dans la Silicon Valley, le CEO de Box, Aaron Levie a identifié sur LinkedIn les nouvelles interrogations auxquelles font face les entreprises qui abordent le sujet des agents IA. Comme les entreprises ne stockent pas leurs données dans un environnement unique, les agents devront pouvoir communiquer entre eux, quel que soit l’environnement qu’ils couvrent. Deux défis apparaissent ensuite : l’absence de consensus sur la conformité des IA au sein d’industries comme la santé ou la finance et l’enjeu de sécurité et de confidentialité : « De nombreuses entreprises sont confrontées à des logiciels qui ont partagé trop d’informations au fil des ans. Cela ne pose pas de problème tant qu’un humain ne peut pas tout trouver, mais cela devient une énorme responsabilité lorsque les agents peuvent accéder instantanément à presque toutes les informations. »
Infrastructures et cas d’usage
Jon Turow, de Madrona Ventures, prône la mise en place d’une infrastructure technologique dédiée pour créer ces agents et soutenir leur adoption et leur intégration dans différents environnements. Cette infrastructure devra permettre aux agents de fonctionner de manière autonome, en gérant les contingences et en s’intégrant dans les systèmes existants.
« L’impact sur les métiers des agents IA doit évidemment être évalué, et ce sur plusieurs aspects, qu’il s’agisse des retours utilisateurs dans la durée, de l’observabilité des usages, et de la mesure des gains de productivité », explique Joachim Fléchaire. Il note que les gains annoncés initialement par les cabinets de conseil se révèlent souvent surestimés dans la pratique. Les applications des agents IA, conclut-il, sont multiples. « Par exemple, pour Orange, on peut s’en servir dans l’analyse des réseaux pour la maintenance prédictive et l’optimisation des investissements. Les agents sont également déployés dans la relation client et l’accompagnement des fonctions support, avec une attention particulière portée à la qualité plutôt qu’à la quantité. »
Sources :
What exactly is an AI agent? (TechCrunch) (en anglais)
