Que sont les workflows d’IA agentique ?

L’IA agentique exploite des données en temps réel et prend des décisions indépendantes avec peu d’intervention humaine. Voici tout ce qu’il faut savoir sur les workflows d’IA agentique.

Que sont les workflows d’IA agentique ?

Les workflows d’IA agentique sont des processus animés par des agents IA autonomes capables d’exécuter des tâches, de prendre des décisions et de s’adapter à des conditions changeantes, le tout dans un cadre de règles ou d’objectifs définis.

Par exemple, un workflow de chaîne d’approvisionnement piloté par l’IA peut anticiper la demande, optimiser les itinéraires et automatiser le réapprovisionnement, tandis qu’un système de planification médicale peut attribuer efficacement les rendez-vous en fonction de la disponibilité des médecins, des préférences des patients et des ressources de la clinique.

Comment fonctionnent les workflows d’IA agentique

Les workflows d’IA agentique sont conçus pour gérer les tâches de façon proactive : ils analysent les données, prennent des décisions et agissent avec une intervention humaine minimale.

Voyons comment ces workflows fonctionnent, en prenant l’exemple d’un système de planification de rendez-vous médicaux.

1. Comprendre les objectifs et le contexte

Un workflow d’IA agentique est conçu avec des objectifs clairs et des paramètres précis pour guider son fonctionnement.

Ici, l’objectif est de planifier efficacement les rendez-vous des patients en tenant compte de la disponibilité des médecins, des préférences des patients et des ressources de la clinique.

L’agent IA est programmé pour comprendre les règles spécifiques et le contexte dans lequel il opère, comme les horaires de la clinique, les spécialités des médecins ou l’historique des patients.

2. Analyser les données en temps réel

L’agent IA analyse en continu les données en direct, y compris les absences de médecins ou les rendez-vous reprogrammés.

Par exemple, si un médecin se libère suite à une annulation, l’agent IA traite cette information pour identifier les patients susceptibles de bénéficier du créneau nouvellement disponible.

3. Prendre des décisions autonomes

À partir des données analysées, l’agent IA évalue les options et choisit de façon autonome la meilleure action à entreprendre.

Par exemple, si un patient annule le jour même de son rendez-vous, l’agent IA va déterminer de façon autonome quels patients sont les plus susceptibles d’accepter un rendez-vous de dernière minute. Il peut commencer par contacter les patients ayant des besoins médicaux urgents jusqu’à trouver une personne disponible et intéressée.

4. Exécuter les tâches de façon proactive

L’agent IA informe alors les patients les plus adaptés, met à jour l’agenda du médecin et confirme le rendez-vous : tout cela sans intervention humaine.

Cas d’usage des workflows d’IA agentique

Les workflows d’IA agentique s’appliquent à de nombreux secteurs et permettent des transformations majeures. Voici quelques exemples :

Ventes

Du simple déploiement d’un chatbot commercial pour engager les clients à la mise en place de processus de vente entièrement automatisés, les workflows d’IA agentique transforment la relation client.

Les chatbots IA peuvent répondre instantanément aux questions, recommander des produits selon l’historique de navigation et accompagner les utilisateurs jusqu’à l’achat. Les rappels sur les paniers abandonnés ou les offres limitées dans le temps permettent de ne rater aucune opportunité de vente.

Marketing

Les workflows d’IA agentique, comme le marketing par chatbot, révolutionnent le marketing en proposant des promotions personnalisées, en analysant les données en temps réel et en optimisant la prospection.

Les chatbots interagissent avec les clients de façon personnalisée, recommandent des produits et relancent les paniers abandonnés.

Lors des périodes de forte activité, comme les soldes de fin d’année, ils ajustent dynamiquement les promotions pour maximiser le chiffre d’affaires grâce à :

• Recommandations de produits
• Des remises personnalisées
• Des ajustements promotionnels en temps réel

Santé

Les workflows d’IA agentique facilitent la prise de rendez-vous médicaux en optimisant la disponibilité des médecins et en améliorant la satisfaction des patients.

Ces workflows envoient des rappels proactifs, reprogramment les rendez-vous si besoin et priorisent les patients selon l’urgence et leurs besoins spécifiques.

Gestion de la chaîne d’approvisionnement

La prévision de la demande en temps réel et la gestion dynamique des stocks sont deux leviers majeurs par lesquels les workflows d’IA agentique transforment la chaîne d’approvisionnement. Ces workflows exploitent les données en direct pour réduire les retards, diminuer les coûts et optimiser l’efficacité à chaque étape.

Par exemple, un agent IA peut anticiper une hausse de la demande et ajuster automatiquement les niveaux de stock. Lors d’événements comme le Black Friday, où la demande est plus forte, les agents IA peuvent prévoir ce pic et augmenter les stocks de façon proactive.

Types de workflows d’IA agentique

Les workflows d’IA agentique existent sous différentes formes, chacun répondant à des besoins métiers et des processus opérationnels spécifiques.

Workflows d’IA conversationnelle

Les workflows d’IA conversationnelle, comme ceux utilisés dans les assistants IA, guident les utilisateurs à travers des interactions en plusieurs étapes selon le contexte, l’intention et l’historique.

Ces workflows sont conçus pour offrir une expérience personnalisée et efficace, en anticipant les besoins des utilisateurs et en adaptant les réponses de façon autonome.

Par exemple, un workflow de support client piloté par l’IA peut gérer les demandes courantes, comme le suivi de commande ou la résolution de problèmes de compte, en guidant l’utilisateur à travers une série de questions contextuelles.

Il peut transférer les demandes plus complexes à des agents humains tout en fournissant l’historique détaillé de la conversation. Un taux de rétention chatbot élevé, qui mesure la part des interactions résolues sans intervention humaine, illustre le succès de ces workflows pour réduire les coûts et améliorer la réactivité.

Systèmes multi-agents (MAS)

Dans les systèmes multi-agents (MAS), plusieurs agents IA collaborent dans un même environnement pour résoudre des problèmes complexes et distribués.

Les MAS s’appuient sur les workflows d’IA agentique pour permettre aux agents d’échanger des données, de coordonner leurs actions et de prendre des décisions conjointes en temps réel, facilitant ainsi la répartition des tâches et l’atteinte d’objectifs communs.

Par exemple, un commerce de détail peut utiliser un MAS pour gérer une flotte de livraison autonome, où plusieurs drones ou véhicules autonomes collaborent pour optimiser les délais et les itinéraires.

Ces systèmes permettent aux véhicules de communiquer et de s’adapter aux conditions en temps réel, comme des routes fermées ou des changements météo, pour garantir des livraisons efficaces et ponctuelles.

Agents d’apprentissage par renforcement (RL)

Les agents d’apprentissage par renforcement (RL) apprennent par essais et erreurs, en ajustant leurs décisions selon les récompenses ou pénalités reçues suite à leurs actions.

Par exemple, dans la robotique d’entrepôt, un agent RL peut optimiser les mouvements d’un bras robotisé pour saisir et emballer des articles plus efficacement. Au début, l’agent peut commettre des erreurs, comme mal positionner un objet, mais au fil du temps, il apprend les chemins et les actions les plus efficaces en maximisant le signal de récompense pour les tâches réussies.

Workflows d’IA agentique éthiques

L’autonomie croissante des workflows d’IA agentique exige une réflexion éthique approfondie, surtout lors de l’introduction de la technologie dans des secteurs à risque comme les chatbots santé ou les agents IA dans la finance.

Des systèmes non régulés, comme ceux qui automatisent le rejet de demandes de remboursement en santé, peuvent nuire aux individus et miner la confiance du public en privilégiant l’efficacité au détriment du bien-être humain.

Les workflows éthiques doivent mettre l’accent sur la transparence, la responsabilité et l’équité, avec des décisions explicables et une supervision rigoureuse pour respecter les valeurs de la société.

Par exemple, dans un MAS gérant une flotte de livraison autonome, des règles éthiques doivent garantir que l’efficacité ne se fasse pas au détriment de la sécurité ou de l’accessibilité.

Bien que les workflows d’IA agentique offrent un potentiel immense, ils doivent être conçus en plaçant l’humain au centre.

Commencer avec les workflows d’IA agentique

Les workflows d’IA agentique transforment les opérations des entreprises en exploitant les données pour prendre et exécuter des décisions de manière proactive.

Les workflows propulsés par Botpress ont permis à des entreprises comme Waiver Group d’obtenir une augmentation de 25 % des prospects en trois semaines et ont permis à hostifAI de gérer 75 % des conversations clients sans intervention humaine.

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FAQ

1. Tous les agents IA sont-ils forcément agentiques ?

Non, tous les agents IA ne sont pas agentiques. Un agent IA devient « agentique » seulement s’il peut prendre des décisions de façon autonome, s’adapter à des environnements changeants et poursuivre des objectifs de manière indépendante. Beaucoup d’agents de base suivent simplement des règles ou des scénarios fixes sans autonomie.

2. Les workflows d’IA agentique peuvent-ils fonctionner dans des environnements non structurés ou imprévisibles ?

Oui, les workflows d’IA agentique sont conçus pour fonctionner dans des environnements imprévisibles grâce à l’utilisation de données en temps réel et à une prise de décision adaptative. Cependant, leur efficacité dépend des données d’entraînement et des boucles de rétroaction utilisées.

3. Quelles sont les exigences techniques pour créer un workflow d’IA agentique ?

Pour créer un workflow d’IA agentique, il vous faut un modèle d’IA performant (comme un LLM ou un agent d’apprentissage par renforcement), un accès à des données en temps réel, un cadre pour définir les objectifs et les contraintes, ainsi qu’une couche d’intégration (généralement des API ou des plateformes low-code) pour le connecter aux systèmes concernés.

4. Comment savoir si mon processus métier est adapté à l’automatisation agentique ?

Votre processus métier est adapté à l’automatisation agentique s’il doit s’adapter à des entrées variées ou s’il comporte des tâches répétitives qui ne nécessitent pas de jugement humain constant. Les processus comme le tri des demandes ou l’acheminement des prospects sont de bons exemples.

5. Comment mesure-t-on la performance d’un workflow d’IA agentique ?

La performance d’un workflow d’IA agentique se mesure grâce au taux de réussite des tâches, au temps de réponse, à la réduction des coûts, à la fréquence d’intervention humaine et aux scores de satisfaction des utilisateurs.