L’IA agentique bouscule les codes de l’automatisation en entreprise : place aux agents capables d’agir, décider et collaborer sans supervision constante. Mais pour libérer ce potentiel, encore faut-il une infrastructure de données fiable et un pilotage rigoureux de l’innovation.
Comme Internet à ses débuts, l’arrivée de l’intelligence artificielle (IA) est perçue comme le commencement d’ ère prometteuse, avec de nombreuses possibilités de transformation. Bien qu’elle en soit encore à ses débuts, son utilisation présente déjà des résultats concrets. D’après le cabinet Forrester, 74 % des organisations utilisant des technologies d’IA/ML rapportent des retombées positives.
Toutefois, de nombreux défis persistent en lien avec le niveau de confiance, les ressources et compétences, la gouvernance des données. Sans oublier les doutes sur la meilleure façon de réaliser des bénéfices concrets pour les technologies d’IA qui représente également un obstacle à son adoption avancée.
C’est ici que l’IA agentique fait toute la différence. Bien plus que les « requêtes-réponses » classiques de l’IA générative, ce nouveau modèle en plein essor utilise des « agents » qui se différencient des chatbots classiques de deux façons.
Dans un premier temps, comme un humain le ferait, les agents peuvent accomplir des tâches complexes en analysant les données fournies par l’utilisateur, souvent en suivant une chaîne de pensées. Dans un second temps, les agents peuvent développer et accomplir des stratégies en autonomie et accéder aux outils permettant d’obtenir des résultats : c’est le « pouvoir d’action ».
Etablir des bases solides pour mieux construire
Mettre en place une base de données solide et déterminer les utilisations adaptées à l’IA en entreprise est primordial pour se préparer à un avenir reposant sur cette nouvelle technologie. Qu’elle soit générative ou agentique, l’IA possède de nombreuses possibilités d’application comme la business intelligence, la prévention des fraudes, la gestion de la relation client ou encore la création de contenu. Cependant, afin d’assurer leur efficacité, il est essentiel d’utiliser des données fiables.
Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA, les organisations doivent privilégier l’intégrité des données, la gouvernance et l’innovation. Peu importe son évolution, ce sont la qualité et l’intégrité de ses données qui garantiront son efficacité.
Diversité, rapidité, précision, sécurité, découvrabilité et accessibilité sont les six principaux aspects sur lesquels se concentrer afin de mettre en place cette base.
Cette liste permet la préparation de données fiables, prêtes à être utilisées par des systèmes d’IA. . Chacune de ces caractéristiques est essentielle pour permettre aux entreprises de se positionner sur la voie d’une croissance durable dans un avenir guidé par l’IA.
IA agentique : le chemin est plus important que la ligne d’arrivée
Selon la maturité des données, chaque entreprise suit des étapes différentes pour atteindre ces qualités. Autrement dit, établir un socle de données n’est pas une fin en soi. Privilégier une gouvernance solide et une culture de l’innovation est essentiel pour garantir la réussite de l’intégration des initiatives d’IA au sein d’une entreprise. Bien que difficiles, ces efforts sont capitaux pour faire avancer les projets d’IA, développer de nouvelles capacités, et assurer la sécurité et la confiance tout au long de l’installation.
A l’origine de cette réflexion sur l’IA agentique : une volonté de transformer un simple outil en une force dynamique et autonome, redéfinissant ainsi l’usage des grands modèles de langage (LLM).
D’après le Top 10 de Forrester des technologies émergentes de 2024, l’IA agentique est perçue comme l’avancée la plus transformatrice pour les années à venir. Elle promet de fournir des capacités d’automatisation plus élaborées et plus résistantes, tout en participant aux progrès d’autres technologies émergentes. Une adoption réussie de l’IA agentique au sein des organisations leur permettra ainsi de passer des frameworks « requête-réponse » actuels à des fonctions plus opérationnelles et décisionnelles.
L’IA agentique est surtout prête à offrir aux entreprises les avantages concrets qu’elles recherchent. Pour accomplir des tâches complexes, prendre des décisions en toute autonomie, et interagir au nom de structures ou d’individus, les agents IA utilisent des modèles de langage avancés. En faisant collaborer plusieurs agents, il est possible de créer un écosystème numérique capable de produire des résultats à forte valeur.
En bref, les frameworks d’agents sont conçus pour répondre à des cas d’usage d’IA plus complexes. Ainsi, ils sont davantage en mesure de répondre aux problématiques rencontrées quotidiennement par les organisations .
Avec les agents IA, un avenir prometteur s’annonce
En matière d’’IA agentique, l’avenir de l’IA va plus loin que la fascination actuelle autour des modèles génératifs.
Cependant, pour utiliser tout le potentiel de l’IA agentique, il est essentiel pour les entreprises d’établir un socle en mesure de gérer toutes les formes d’intelligence artificielle, existantes et à venir. Les organisations qui se démarqueront dans ce domaine en constante mutation sont celles qui sauront établir une base solide, garantir une gouvernance pour une utilisation responsable et privilégier une culture de l’innovation.
Investir dans ces piliers permettra aux entreprises d’exploiter pleinement le potentiel de transformation de l’IA, de stimuler l’innovation, de créer de la valeur et de maintenir leur position dans un avenir axé sur l’IA.
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Par Nick Magnuson, Head of AI chez Qlik
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