Qu'est-ce que l'IA agentique ?

Automatisation du support client

Vous connaissez probablement les chatbots de support client de la vieille école, mais l'IA agentique peut également propulser des systèmes clients complexes. 

Gartner prévoit que l'IA agentique traitera de manière autonome 80 % des problèmes de service à la clientèle (sans intervention humaine) d'ici 2029.

Et honnêtement ? J'y crois. J'ai vu certains de nos clients automatiser 98 % de leurs demandes de service à la clientèle en utilisant des agents d'intelligence artificielle. Ils peuvent être sacrément efficaces lorsqu'ils sont correctement déployés.

Contrairement aux robots traditionnels qui s'appuient sur des scripts rigides, l'IA agentique s'adapte dynamiquement aux besoins des utilisateurs. En comprenant le contexte et l'intention, elle fournit des solutions personnalisées, rationalisant les interactions avec les clients et améliorant leur satisfaction.

Ils sont souvent utilisés pour :

• Résoudre les problèmes de manière autonome
• Faire remonter les problèmes complexes à des agents humains (avec contexte)
• Analyser les interactions avec les clients pour identifier les tendances 

Marketing personnalisé

Agentic AI est conçu pour améliorer l'efficacité de l'ensemble de l'entonnoir de vente, y compris la génération de leads, la qualification des leads, le suivi et la réservation de démonstrations. 

Elle peut également jouer un rôle clé dans la sphère émergente du marketing par chatbot en faisant monter d'un cran la simple IA conversationnelle - elle analyse les interactions avec les clients pour affiner les stratégies de ciblage et optimiser les efforts d'engagement, le tout sans intervention humaine.

Gestion des pistes de vente

Il existe de nombreuses façons d'utiliser l'IA dans la vente. L'IA agentique peut combiner les meilleures d'entre elles.

Ils peuvent améliorer les pipelines de vente en qualifiant, en hiérarchisant et en nourrissant les prospects de manière autonome. Les systèmes agentiques peuvent analyser les données d'engagement afin d'identifier les prospects de grande valeur et d'assurer un suivi en temps voulu - en se rattachant à l'entonnoir de marketing personnalisé.

L'IA agentique peut être utilisée pour :

• Score des prospects en fonction de l'engagement et de la valeur potentielle
• Envoi d'un suivi personnalisé par courrier électronique ou par chat
• Informer les équipes de vente des opportunités hautement prioritaires

Aide aux soins de santé

Dans le domaine de la santé, l'IA agentique peut rationaliser les processus administratifs et cliniques. Elle peut planifier des rendez-vous, trier les patients en fonction de leurs symptômes et même aider au codage médical. 

Finances et gestion des risques

Les meilleurs chatbots financiers sont désormais agentiques. 

L'IA agentique permet d'automatiser des tâches simples et de fournir des informations plus approfondies pour aider les employés à prendre des décisions fondées sur des données. Elle peut également :

• Signaler les transactions suspectes pour examen
• Analyser les données du marché ou des clients pour formuler des recommandations
• Automatiser les contrôles de conformité et les rapports de dépenses
• Fournir des informations sur les tendances afin d'améliorer la prise de décision

Modération du contenu

L'analyse des canaux de médias sociaux, l'identification du contenu ciblé et la prise de mesures (pour supprimer, répondre ou suivre le sentiment des utilisateurs) sont tout à fait à la portée des systèmes d'IA agentique. Laissez les employés gérer les interactions complexes, tandis qu'un système agentique s'occupe du reste.

Assistants de codage

En 2023, 10 % des ingénieurs logiciels utilisaient des assistants de codage. Mais Gartner prévoit que 75 % des développeurs de logiciels utiliseront l'IA agentique pour accomplir leurs tâches quotidiennes.

Ces assistants peuvent générer du code, mais ils peuvent également jouer le rôle d'éditeurs et de réviseurs, en vérifiant que le travail ne présente pas de problèmes. Permettez-moi de vous dire que mes collègues ingénieurs en informatique travaillent beaucoup plus vite qu'il y a quelques années.

Automatisation des RH

L'utilisation d'un chatbot RH est un moyen facile de permettre aux représentants RH de se concentrer sur des tâches de haut niveau. 

L'IA agentique simplifie les opérations RH en automatisant les tâches répétitives telles que la sélection des CV, la planification des entretiens et l'accompagnement des nouveaux employés lors de l'intégration. 

Ils peuvent même s'occuper de l'approbation et de la réservation des jours de vacances ou de la création des emplois du temps des employés.

1. L'IA agentique réactive

Définition: Systèmes qui réagissent à des stimuli ou à des situations spécifiques sans mémoire à long terme ni capacité d'apprentissage.

Exemples: Chatbots traitant des requêtes prédéfinies, systèmes de recommandation.

L'IA agentique réactive excelle dans l'exécution de tâches simples avec rapidité et précision. Ces systèmes sont idéaux pour les applications qui nécessitent des réponses immédiates basées sur des conditions connues, comme répondre à des FAQ ou suggérer des produits.

2. L'IA délibérative et agentique

Définition: Systèmes qui utilisent le raisonnement et la planification pour prendre des décisions, souvent en tenant compte des résultats à long terme.

Exemples: Véhicules autonomes naviguant dans le trafic, IA gérant les chaînes d'approvisionnement.

L'IA délibérative utilise la logique et les prévisions pour gérer des tâches complexes, en veillant à ce que les décisions s'alignent sur des objectifs plus larges. Ces systèmes sont essentiels pour les applications qui exigent une planification stratégique et une capacité d'adaptation.

3. IA agentique interactive

Définition: IA conçue pour interagir avec des êtres humains ou d'autres systèmes, souvent dans des environnements dynamiques.

Exemples: Assistants virtuels, robots collaboratifs (cobots) en milieu industriel.

L'IA agentique interactive se concentre sur la création d'interactions transparentes entre les humains et les machines. Ces systèmes sont essentiels dans les environnements où la compréhension et la réponse aux besoins de l'utilisateur sont primordiales pour réussir.

4. IA agentique adaptative

Définition: Systèmes qui apprennent et s'améliorent au fil du temps grâce au retour d'information et aux données, en adaptant leur comportement en conséquence.

Exemples: Agents d'intelligence artificielle pour les plateformes d'apprentissage personnalisé, systèmes de tarification dynamique dans le commerce électronique.

L'IA adaptative exploite les données pour affiner en permanence sa prise de décision et son comportement. Ce type d'IA prospère dans des scénarios où la flexibilité et l'amélioration au fil du temps sont essentielles pour obtenir des résultats optimaux.

5. Systèmes multi-agents (MAS)

Définition: Réseaux d'IA agentiques travaillant en collaboration ou en concurrence pour atteindre des objectifs communs ou individuels.

Exemples: Robotique en essaim, systèmes d'IA distribués pour les réseaux intelligents.

Les systèmes multi-agents impliquent plusieurs entités IA qui interagissent pour résoudre des problèmes complexes à grande échelle. Ils sont très efficaces dans les environnements distribués où les tâches peuvent bénéficier de diverses perspectives ou stratégies de collaboration.

Prise de décision autonome

‍L'IA agentique prend les rênes des tâches répétitives ou complexes, de sorte que votre équipe n'a pas à intervenir à chaque fois.

Efficacité accrue

‍Enanalysant rapidement les données, en prenant des décisions et en agissant en conséquence, l'IA agentique aide les entreprises à gagner du temps et à économiser des ressources.

Évolutivité

‍Quevous gériez 10 processus ou 10 000, l'IA agentique suit sans effort, s'adaptant aux demandes croissantes sans la moindre difficulté.

Adaptabilité

‍L'IA agentique ne se contente pas de suivre un script - elle s'adapte aux nouvelles informations et aux conditions changeantes, ce qui lui permet de rester pertinente et précise.

Amélioration de la résolution des problèmes

‍Avecsa capacité de raisonnement et d'apprentissage, l'IA agentique peut relever les défis les plus difficiles et proposer des solutions intelligentes et créatives.

Rapport coût-efficacité

‍Enautomatisant les tâches chronophages, l'IA agentique permet de réduire les coûts tout en tirant le meilleur parti de vos ressources.

Une expérience utilisateur améliorée

‍Dusupport client au marketing, l'IA agentique offre des interactions personnalisées et réactives qui maintiennent l'engagement des utilisateurs.

Disponibilité 24 heures sur 24, 7 jours sur 7

‍Contrairementà une équipe humaine, l'IA agentique ne s'arrête jamais, offrant un service et une productivité 24 heures sur 24.

Comment l'IA agentique gère-t-elle la prise de décision éthique ?

L'IA agentique suit les règles et les garde-fous que vous lui programmez, mais elle ne "comprend" pas l'éthique comme le ferait un être humain, de sorte qu'elle n'est responsable que dans la mesure où les personnes qui la conçoivent le sont.

L'IA agentique peut-elle outrepasser les données ou les instructions humaines ?

Non, sauf si vous l'autorisez explicitement ; par défaut, il s'en tient aux limites programmées, mais vous pouvez intégrer une logique d'escalade ou d'annulation si nécessaire.

Quels sont les risques ou les limites de l'IA agentique ?

Les risques les plus importants sont généralement liés à la partialité, à l'interprétation erronée ou au manque de supervision. En Plus, si quelque chose ne va pas, il peut être difficile d'en trouver la cause sans un bon enregistrement ou de bons contrôles.

L'IA agentique est-elle toujours basée sur le cloud ou peut-elle fonctionner sur site ?

Il peut fonctionner sur site si c'est votre configuration. L'informatique en nuage est courante pour des raisons de flexibilité et d'évolutivité, mais l'informatique sur site est envisageable pour les secteurs ayant des exigences strictes en matière de données ou de sécurité.

Comment les performances de l'IA agentique se comparent-elles à celles des équipes humaines dans des secteurs spécifiques ?

Cela dépend de la tâche. L'IA agentique est formidable pour les tâches répétitives ou lourdes en données (comme le triage des tickets d'assistance), mais pour les jugements nuancés ou les rôles axés sur l'empathie, les humains restent gagnants.