Qu'est-ce qu'un agent d'intelligence artificielle ?

C'était la phrase de l'année 2024 : AI agent. 

En tant que principale tendance de l'IA pour 2025, les agents d'IA ne font que gagner en popularité et en impact.

Tout le monde - des développeurs débutants aux grandes entreprises en passant par les petites boutiques - s'est mis en tête d'apprendre ce que les agents d'IA pouvaient faire pour eux.

Selon une étude réalisée par PwC en 2025, 79 % des chefs d'entreprise font déjà état d'un certain niveau d'adoption des agents d'IA.

La technologie du moment est celle sur laquelle nous travaillons depuis des années - nous avons aidé des milliers d'organisations à déployer des agents d'intelligence artificielle.

Si vous avez des questions sur ce que sont les agents d'IA, comment ils fonctionnent ou par où commencer, vous êtes au bon endroit.

Qu'est-ce qu'un agent d'intelligence artificielle ?

Un agent d'intelligence artificielle est un système autonome qui traite des informations, prend des décisions et agit pour atteindre un objectif. 

Contrairement aux chatbots d'IA, qui réagissent aux entrées de l'utilisateur, l'IA agentique fait référence à des logiciels capables de prendre des décisions de manière autonome.

Il est souvent utilisé pour automatiser des flux de travail complexes, comme le service à la clientèle, l'analyse de données ou l'assistance au codage. 

Cela signifie que les agents d'IA peuvent éliminer la nécessité d'une implication humaine dans certaines tâches, ou soutenir les employés dans leurs tâches quotidiennes.

Quelle est la différence entre un agent d'IA et un chatbot d'IA ?

De nombreuses personnes utilisent les termes "agent d'intelligence artificielle" et "chatbot d'intelligence artificielle" de manière interchangeable. C'est compréhensible, car ils présentent de nombreuses similitudes. 

Par exemple, ils utilisent tous deux le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les entrées linguistiques, ils sont souvent alimentés par des LLMs et ils sont souvent tous deux connectés à des systèmes externes.

Mais les agents d'intelligence artificielle vont plus loin que les chatbots sur quelques points essentiels. Voici comment faire la différence entre les agents d'intelligence artificielle et les chatbots d'intelligence artificielle :

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Ce sont ces différences qui déterminent si votre entreprise a besoin d'un chatbot de vente ou d'un agent d'IA pour les ventes. 

Le premier peut répondre aux questions des clients, suggérer des produits et faciliter les achats. 

Le second peut prédire quels clients sont les plus susceptibles de faire des achats supplémentaires et leur envoyer un message Facebook Messenger personnalisé au moment optimal. En plus de tous les mouvements de conversation et de vente d'un chatbot. Plutôt cool, non ?

Comment fonctionnent les agents d'intelligence artificielle ?

Les agents d'intelligence artificielle fonctionnent en 1) percevant leur environnement, 2) traitant les informations, 3) prenant des décisions et 4) exécutant des actions pour atteindre un objectif. 

Contrairement aux chatbots traditionnels, ils ne se contentent pas de répondre aux questions des utilisateurs : ils peuvent fonctionner de manière autonome, récupérer et analyser des données et interagir avec des systèmes externes.

Étape 1 : Perception

Tout d'abord, un agent d'intelligence artificielle reçoit des informations de différentes sources. En fonction de son objectif, ces sources peuvent être les suivantes

• Interactions avec les utilisateurs
• API tirant des données de systèmes externes
• Capteurs ou journaux provenant d'applications connectées
• Bases de connaissances stockées - comme les fiches d'inventaire, les politiques de ressources humaines, etc.

Étape 2 : Traitement

Une fois qu'il dispose des données, l'agent d'IA doit les comprendre.

L'agent peut utiliser le NLP, des données structurées ou des signaux en temps réel pour traiter les données qu'il est censé utiliser.

S'il a besoin d'extraire des connaissances pertinentes d'une base de données, il peut utiliser la génération augmentée par récupération (RAG) pour les extraire.

Étape 3 : Prise de décision

Le processus de prise de décision dépend de la manière dont le créateur structure l'agent d'intelligence artificielle.

Il peut utiliser une logique commerciale sur mesure, comme décider si une piste est qualifiée sur la base d'une formule élaborée par l'équipe de vente. 

Il peut également utiliser des prédictions d'apprentissage automatique ou d'apprentissage par renforcement, par exemple en signalant une transaction comme frauduleuse sur la base de cas de fraude antérieurs.

Les meilleurs outils d'agent d'IA tiendront compte de l'explicabilité de l'IA, c'est-à-dire de la capacité d'un agent d'IA à expliquer le raisonnement qui sous-tend ses décisions.

Étape 4 : Passer à l'action

Après avoir perçu, traité et décidé, un agent d'intelligence artificielle est prêt à agir.

Il n'y a pas de limite aux actions qu'un agent d'intelligence artificielle peut entreprendre. Il peut suivre une simple réponse textuelle, comme "Ces trois comptes montrent des signes de désabonnement potentiel".

Il peut déclencher un appel API, comme la récupération de données d'inventaire en temps réel à partir d'un système d'entrepôt ou le lancement d'une demande de réinitialisation de mot de passe.

D'autres agents d'IA prennent des mesures opérationnelles directes, comme l'ajustement des prix dans un magasin de commerce électronique, la programmation d'un appel de vente, le réacheminement d'une expédition logistique ou la modification des paramètres du système en fonction des politiques de sécurité.

Certains agents d'IA interagissent même avec des applications externes, comme l'automatisation des flux de travail dans les systèmes de gestion de la relation client (CRM), la mise à jour des dossiers des clients ou l'émission de remboursements sur la base de règles commerciales prédéfinies.

Ces agents peuvent exécuter des flux de travail d'IA agentique de bout en bout.

Quelle que soit l'action, l'agent d'intelligence artificielle veille à ce que sa réponse soit conforme au processus décisionnel et, dans de nombreux cas, il tire des enseignements des résultats afin d'améliorer ses actions futures.

Les 6 composantes de l'architecture d'un agent d'IA

La définition d'un "agent d'intelligence artificielle" peut sembler nébuleuse. Compte tenu de la diversité de leurs applications, il peut être difficile de distinguer ce qui relève d'un agent d'IA de ce qui relève de l'automatisation standard ou d'un chatbot d'IA typique.

Un agent d'intelligence artificielle se compose de six éléments clés :

• RoutageLLM : Le raisonnement d'un agent d'intelligence artificielle
• Identité et instructions : Ce que fait un agent d'IA
• Outils : Comment un agent d'IA recueille des données et prend des mesures
• Mémoire et connaissance : Comment un agent d'intelligence artificielle connaît des informations
• Canaux : Comment un agent d'IA atteint vos utilisateurs
• Gouvernance : Comment un agent d'IA reste sécurisé

Lorsqu'elles sont utilisées ensemble, ces six caractéristiques constituent un agent d'intelligence artificielle. Comprendre leur fonction est utile pour comprendre la capacité d'un agent d'IA - et donc les cas d'utilisation potentiels.

1. Routage LLM

Avant toute chose, vous devrez confier la cognition de votre agent d'intelligence artificielle à un LLM. En fait, vous entendrez parfois l'expression "agentLLM ", un sous-ensemble d'agents d'IA. 

Un bon agent doit être en mesure d'utiliser différents LLMs pour différentes tâches.

Il n'existe pas de LLM supérieur unique, en particulier en raison de la rapidité des développements. Il peut être intéressant pour votre agent d'intelligence artificielle d'utiliser un modèle lorsqu'il génère un texte long et un autre lorsqu'il analyse les données saisies par l'utilisateur.

Tous les agents d'IA sont-ils des agents LLM ? Presque, mais pas tout à fait.

Les agents d'IA qui n'utilisent pas de LLMs comprennent les robots d'automatisation des processus, les systèmes multi-agents tels que les systèmes de contrôle du trafic ou l'intelligence en essaim, et les agents d'apprentissage par renforcement (comme en robotique).

2. Identité et instructions

Tout agent d'intelligence artificielle a besoin d'une identité, d'une mission et d'objectifs. Pourquoi existe-t-il ? Que va-t-il accomplir et comment va-t-il le faire ?

Prenons un exemple : la première ligne de défense d'une équipe de service à la clientèle d'une société d'assistance informatique. L'objectif de cet agent d'IA pourrait être de résoudre correctement le plus grand nombre possible de problèmes des clients, tout en transmettant les cas complexes à des agents humains. 

Les instructions doivent définir non seulement son rôle, mais aussi son seuil de décision (par exemple, quand doit-il escalader ou renvoyer un utilisateur ailleurs ?) et ses indicateurs de performance.

3. Les outils

Les outils permettent à un agent d'IA de recueillir des données et de prendre des mesures. 

En raison de sa nature autonome, un agent d'intelligence artificielle est capable de choisir les outils qu'il doit utiliser pour accomplir une tâche. 

Par exemple, un agent IA de génération de leads pourrait avoir pour tâche de créer des leads qualifiés dans Hubspot.

En fonction de l'interaction avec l'utilisateur, l'agent peut choisir de vérifier s'il y a des doublons dans le CRM, de suggérer un contenu spécifique à l'utilisateur ou de poser d'autres questions jusqu'à ce qu'il puisse évaluer la piste.

L'arsenal d'outils d'un agent d'intelligence artificielle pourrait inclure :

• Systèmes externes, comme HubSpot, Linear ou Zendesk
• Exécution de code, afin de créer des outils ad hoc
• Capacités intégrées
• Autres agents d'IA
• Humains (par exemple, un agent d'IA a besoin de l'approbation d'un humain avant d'effectuer une tâche)

4. Mémoire et connaissance

La mémoire et les connaissances d'un agent d'intelligence artificielle définissent ce qu'il sait et comment il conserve les informations au fil du temps.

Contrairement aux logiciels traditionnels qui se contentent de récupérer des informations à la demande, les agents d'IA peuvent stocker, se souvenir et s'appuyer sur les interactions passées pour prendre des décisions plus intelligentes.

Par exemple, un agent IA d'assistance à la clientèle pourrait se souvenir des tentatives de dépannage passées avec un utilisateur et éviter de répéter des solutions inefficaces. Un agent d'IA de vente pourrait se souvenir des interactions précédentes avec un client potentiel et adapter son message en conséquence.

Les agents d'intelligence artificielle s'appuient sur deux types de mémoire :

1. Mémoire à court terme - Contexte temporaire d'une conversation ou d'une tâche en cours, comme la préférence linguistique d'un utilisateur.
2. Mémoire à long terme - Connaissances persistantes auxquelles l'agent peut accéder au fil du temps, comme le rappel des volumes de commandes ou des préférences des fournisseurs.

Au-delà de la mémoire, les agents d'IA accèdent à des sources de connaissances structurées et non structurées telles que des bases de données et des API, des bases de connaissances d'entreprises ou d'autres documents pertinents.

5. Canaux

Les canaux sont la manière dont un agent d'intelligence artificielle interagit avec les utilisateurs. Il peut utiliser du texte, des images, de la vidéo ou de la voix, en fonction du cas d'utilisation. Il peut les atteindre par l'intermédiaire d'un widget de site web, d'une interface de webchat , 

Les agents d'IA peuvent être déployés sur des widgets de webchat , des applications de messagerieWhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, etc.), ou même intégrés dans des flux de travail de messagerie.

Pour les interactions vocales, les agents vocaux peuvent s'intégrer aux systèmes téléphoniques ou aux assistants intelligents, tandis que les agents textuels peuvent opérer dans le cadre d'un chat en direct, d'un SMS ou d'outils internes à l'entreprise.

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6. La gouvernance 

Les lois sur l'IA évoluent dans le monde entier, et créer un agent d'IA sans tenir compte de la conformité est un effort inutile.

La gouvernance garantit que votre agent d'IA fonctionne de manière éthique, transparente et dans le respect des lois.

Un agent IA bien gouverné suit :

• Respect de la politique - Alignement sur les lignes directrices de la marque, le ton et les règles de l'entreprise.
• Rapports et suivi des indicateurs clés de performance - Contrôle des performances, des biais et de la précision des décisions.
• Approbations & Human-in-the-Loop (HITL) - Nécessite une validation humaine pour les actions critiques.
• Mécanismes de retour d'information - Amélioration continue sur la base des commentaires et de la supervision des utilisateurs.‍
• Conformité et pistes d'audit - Enregistrement des décisions et des actions pour répondre aux exigences réglementaires.

Quelles sont les applications des agents d'intelligence artificielle ?

Soyons réalistes : vous pouvez utiliser un agent d'IA pour n'importe quoi. 

Grâce à leur flexibilité, les agents d'IA peuvent contribuer à rationaliser n'importe quel nombre de processus de bout en bout.

Il existe d'innombrables exemples d'agents d'IA dans le monde réel.

Même dans les secteurs les plus rigides, quelle que soit la complexité du flux de travail, un agent d'intelligence artificielle peut apporter son aide.

Un agent d'IA cryptographique pourrait suivre les tendances du marché, exécuter des transactions ou fournir une analyse de portefeuille en temps réel. Un agent d'IA pour le marketing numérique pourrait optimiser les dépenses publicitaires et analyser les données d'engagement.

Nous déployons des agents d'intelligence artificielle depuis des années, dans tous les secteurs imaginables.

Que vous ayez besoin d'un robot d'entreprise ou d'un agent d'IA pour une petite entreprise, voici quelques-unes des applications les plus courantes des agents d'IA.

Service clientèle

L'une des applications les plus courantes des agents d'IA est l'humble robot d'assistance à la clientèle.

Ces agents virtuels peuvent orienter les clients vers des politiques spécifiques, fournir des suggestions de produits personnalisées ou même s'occuper de tâches liées au compte, comme la réinitialisation d'un mot de passe.

Il est devenu normal pour les entreprises de proposer des chatbots de service à la clientèle - mais les chatbots d'antan, basés sur des règles, donnent souvent une image négative d'une marque. De nos jours, ce sont des agents LLM dynamiques qui servent les utilisateurs d'une organisation.

Nous sommes à l'aube de la mort des chatbots d'IA et de la montée en puissance des agents d'IA. Même (ou surtout) les robots d'assistance à la clientèle doivent se mettre à niveau.

Génération de leads

La majorité des agents d'intelligence artificielle déployés sur Botpress - du moins au moment où nous écrivons ces lignes - sont des agents de génération de leads.

Les agents de génération de leads sont un sous-ensemble des agents de vente IA.

Ils fournissent souvent des informations essentielles aux utilisateurs et recueillent des pistes qualifiées en cours de route, les acheminant vers les équipes de vente sans intervention manuelle. 

Waiver Group, une société de conseil en soins de santé, a pu augmenter ses prospects de 25 % après avoir déployé un robot pour remplacer ses formulaires de "contact".

Waiverlyn converse avec les visiteurs du site web, qualifie les clients potentiels et réserve des événements Google Calendar , le tout sans intervention humaine.

Gestion des connaissances

La gestion des connaissances est un cas d'utilisation qu'il est préférable de confier à des robots plutôt qu'à des humains. Elle peut s'étendre de la documentation interne aux systèmes de libre-service orientés vers le client.

Les employés peuvent perdre des heures à rechercher des informations essentielles enfouies dans des wikis, des PDF, des courriels ou des tickets d'assistance. Un agent d'IA peut répondre à une requête en langage naturel en fournissant des informations pertinentes sur le compte, les politiques ou les étapes de dépannage. 

En ce qui concerne les clients, il peut s'agir d'un robot d'assurance qui aide les utilisateurs à trouver les formulaires et les directives appropriés.

Orchestration de flux de travail et de tâches

Orchestration des flux de travail et des tâches Les agents d'IA ne se contentent pas d'exécuter des actions isolées, ils coordonnent plusieurs étapes entre différents systèmes. (On parle parfois d'orchestration de l'IA).

• Un agent IA d'approvisionnement pourrait générer automatiquement des demandes d'achat, les comparer aux budgets et les soumettre à l'approbation de la direction avant de passer une commande. 
• Dans le domaine des RH, un agent IA d'intégration pourrait planifier la formation, fournir l'accès aux logiciels et mettre en place la paie pour les nouveaux employés sans que personne n'ait à lever le petit doigt. 
• Les agents d'IA dans l'informatique peuvent trier les tickets d'assistance, vérifier les journaux du système et transmettre les problèmes non résolus aux ingénieurs.

Au lieu que les entreprises assemblent différents outils d'automatisation pour chaque processus, les agents d'IA agissent comme des orchestrateurs centralisés, gérant des flux de travail entiers de manière dynamique, prenant des décisions en temps réel et s'adaptant à l'évolution des conditions.

Ce type d'automatisation du flux de travail est l'un des cas d'utilisation les plus courants des agents d'IA.

L'intelligence artificielle s'applique facilement aux petites tâches quotidiennes qui prennent du temps aux travailleurs intellectuels.

Co-pilotes développeurs

Les agents d'intelligence artificielle deviennent essentiels pour les développeurs, car ils accélèrent le codage, le débogage et la documentation.

Une IA copilote peut compléter automatiquement le code, signaler les erreurs et suggérer des optimisations en temps réel.

Au-delà du codage, ces agents participent à l'examen des demandes d'extraction, aux contrôles de sécurité et au suivi des dépendances.

Pour les équipes d'ingénieurs, les copilotes de l'IA signifient des cycles de développement plus rapides, moins de bogues et moins de temps consacré aux tâches répétitives.

Assistants virtuels

Parfois, tout ce dont vous avez besoin, c'est d'un peu d'aide supplémentaire.

Quelqu'un pour effectuer des recherches, analyser des mesures ou consolider des informations. Vous avez peut-être besoin d'un planificateur personnel pour envoyer des rappels sur les tâches à venir, ou d'un assistant qui peut rédiger des courriels et résumer des rapports.

Ces lacunes peuvent être comblées par des agents assistants d'IA, des logiciels qui exécutent des tâches en votre nom.

Le concept d'assistant d'IA nous est déjà familier - comme Siri et Alexa (les assistants vocaux les plus célèbres).

Les agents d'intelligence artificielle permettent de franchir une nouvelle étape en matière de planification personnalisée.

Si vous planifiez des vacances, un assistant d'agent de voyage IA peut non seulement suggérer des lieux pour une nouvelle destination et identifier des hôtels, mais aussi sélectionner le vol et l'hôtel optimaux - et les réserver en votre nom.

Quels sont les avantages des agents d'intelligence artificielle ?

1. Extensible et flexible

Les agents d'IA ne sont pas limités à des flux de travail rigides. Ils sélectionnent dynamiquement les outils, les API et les modèles en fonction du contexte, ce qui les rend beaucoup plus adaptables.

2. Prise de décision autonome 

Au lieu de prédéfinir chaque flux, les agents d'IA prennent des décisions en temps réel et exécutent des tâches de bout en bout. Ils sont plus rapides à construire et bien plus efficaces une fois déployés.

3. Évolutivité en fonction des cas d'utilisation 

Un agent d'IA construit pour le support client peut être étendu pour gérer les ventes, les flux de travail internes ou l'automatisation des RH sans une refonte complète.

4. Disponibilité 24 heures sur 24

Les agents d'IA fonctionnent en continu, gèrent les tâches, répondent aux utilisateurs et exécutent les flux de travail sans interruption.

5. Rapport coût-efficacité à l'échelle

Les agents d'IA réduisent le besoin d'équipes manuelles importantes pour le support client, les ventes et les opérations internes, tout en maintenant un service de haute qualité.

6. Automatisation de bout en bout

Les agents d'IA ne se contentent pas de répondre aux questions ; ils exécutent des flux de travail, déclenchent des actions dans les CRM, gèrent les approbations et prennent de vraies décisions, réduisant ainsi les goulets d'étranglement opérationnels.

7. Intégration transparente du système

Les agents d'IA se connectent à des outils tels que Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack et des systèmes propriétaires, garantissant ainsi une stack technologique unifiée.

8. Délai d'obtention de la valeur (TTV) plus rapide

Contrairement aux projets d'automatisation traditionnels, les agents d'IA apprennent des interactions et s'améliorent continuellement, ce qui accélère le déploiement et le retour sur investissement.

9. Amélioration de la précision et de la conformité 

Les agents d'IA peuvent suivre les directives de la marque, les cadres juridiques et la logique de décision, garantissant ainsi qu'ils opèrent dans le respect des politiques de l'entreprise.

Types d'agents d'intelligence artificielle

‍Il existe plusieurs types d'agents d'intelligence artificielle - celui qui vous conviendra le mieux dépendra de la tâche à accomplir.

Systèmes multi-agents

Les systèmes multi-agents (SMA) sont constitués de plusieurs agents d'intelligence artificielle qui interagissent pour atteindre des objectifs globaux. 

Ces systèmes sont généralement conçus pour traiter des tâches trop importantes, complexes ou décentralisées pour être gérées par un seul agent d'IA. Un routage approprié des agents d'IA garantit que la bonne tâche est assignée au bon agent.

Chaque agent d'un système multi-agents peut agir indépendamment, percevoir et interpréter l'environnement, prendre des décisions, puis agir pour atteindre son objectif.

L'efficacité d'un SMA est évaluée par des systèmes d'évaluation d'agents d'IA, qui peuvent inclure des informations quantitatives et qualitatives.

Par exemple, une société d'études de marché pourrait utiliser un MAS dans lequel un agent recueille des rapports sur l'industrie, un autre extrait des informations clés, un troisième résume les résultats dans des notes prêtes pour le client, et un quatrième contrôle l'exactitude des données et affine les résultats au fil du temps.

Agents réflexes simples

Les agents réflexes simples fonctionnent sur la base d'un ensemble de règles de condition-action prédéfinies. Ils réagissent à la perception actuelle et ne tiennent pas compte de l'historique des percepts précédents.

Ils conviennent aux tâches de complexité limitée et à un éventail restreint de capacités. Un thermostat intelligent est un exemple d'agent réflexe simple.

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Agents réflexes basés sur des modèles

Les agents basés sur un modèle maintiennent un modèle interne de leur environnement et prennent des décisions basées sur la compréhension de leur modèle.

Cela leur permet de gérer des tâches plus complexes. 

Ils sont utilisés dans le développement de la technologie des voitures autonomes, car ils peuvent collecter des données telles que la vitesse de la voiture, la distance entre la voiture qui la précède et un panneau d'arrêt en approche. L'agent peut prendre des décisions éclairées sur le moment de freiner en fonction de la vitesse de la voiture et de ses capacités de freinage.

Agents basés sur l'utilité

Les agents basés sur l'utilité prennent des décisions en tenant compte de l'utilité attendue de chaque action possible.

Ils sont souvent utilisés dans des situations où il est essentiel de peser différentes options et de sélectionner celle dont l'utilité attendue est la plus élevée.

Si vous souhaitez qu'un agent vous fasse des recommandations - comme un plan d'action ou différents types d'ordinateurs pour une tâche donnée - un agent basé sur l'utilité peut vous aider.

Agents d'apprentissage

Les agents d'apprentissage sont conçus pour fonctionner dans des environnements inconnus. Ils apprennent de leurs expériences et adaptent leurs actions au fil du temps.

L'apprentissage profond et les réseaux neuronaux sont souvent utilisés dans le développement d'agents d'apprentissage.

Ils sont souvent utilisés dans le commerce électronique et la technologie des plateformes de diffusion en continu pour alimenter les systèmes de recommandation personnalisés, car ils apprennent ce que les utilisateurs préfèrent au fil du temps. 

Agents croyance-désir-intention

Les agents croyance-désir-intention modélisent un comportement humain en conservant des croyances sur l'environnement, des désirs et des intentions. Ils peuvent raisonner et planifier leurs actions en conséquence, ce qui les rend adaptés aux systèmes complexes.

Agents basés sur la logique

Les agents logiques utilisent le raisonnement déductif pour prendre des décisions, généralement à partir de règles logiques. Ils sont bien adaptés aux tâches qui nécessitent un raisonnement logique complexe.

Agents basés sur des objectifs

Les agents basés sur les objectifs agissent pour atteindre leurs objectifs et peuvent adapter leurs actions en conséquence. Ils ont une approche plus souple de la prise de décision basée sur les conséquences futures de leurs actions actuelles.

Une application courante des agents basés sur les objectifs est la robotique - comme un agent qui navigue dans un entrepôt. Il pourrait analyser les chemins potentiels et sélectionner l'itinéraire le plus efficace pour atteindre son objectif.

Comment mettre en œuvre des agents d'intelligence artificielle en 5 étapes

En fonction de votre situation, vous avez deux possibilités : acheter un agent d'intelligence artificielle ou construire un agent d'intelligence artificielle. 

Si vous souhaitez acheter, vous devez vous adresser à des agences certifiées et à des indépendants qui peuvent vous proposer de développer un agent d'IA personnalisé. 

Mais si vous souhaitez utiliser les ressources dont vous disposez, il n'est pas aussi difficile de construire un agent d'IA que vous le pensez. Il existe de nombreux frameworks d'agents d'IA et d'agentsLLM pour répondre à votre niveau d'expertise.

Étape 1 : Identifier un cas d'utilisation pilote

"Prenons un agent d'IA !" Si votre patron vous dit cela après avoir lu les derniers titres sur "l'année des agents d'IA", c'est à vous d'identifier quel type d'agent d'IA vous devriez piloter.

Il est facile de se perdre dans le battage médiatique, mais la meilleure approche consiste à commencer par un cas d'utilisation clair et à fort impact.

Réfléchissez aux domaines dans lesquels un agent pourrait réduire la charge de travail, améliorer la précision ou la prise de décision, comme la qualification des prospects, l'assistance à la clientèle ou la recherche de connaissances internes.

Un cas d'utilisation pilote solide doit être suffisamment restreint pour être mis en œuvre rapidement, mais suffisamment utile pour démontrer son impact.

Un choix judicieux facilitera l'adhésion, prouvera le retour sur investissement et jettera les bases d'une adoption plus large de l'IA.

Étape 2 : Trouver la bonne plateforme

Les outils adéquats dépendent entièrement de votre situation - de quelle expertise interne en matière de développement disposez-vous ? De combien de temps disposez-vous ? Qu'attendez-vous de votre agent (non seulement pour votre cas d'utilisation pilote, mais aussi à long terme) ?

Dans la plupart des cas, il est judicieux d'utiliser une plateforme d'IA plutôt que de partir de zéro.

Le choix optimal sera souvent une plateforme verticale et flexible: un logiciel de construction qui vous permet de construire n'importe quel cas d'utilisation et de vous connecter à n'importe quel outil externe. 

Vous pouvez consulter notre liste des meilleurs outils de création d'agents d'IA, des meilleures plateformes de chatbot, ou même des meilleures plateformes open source. Mais je vais être franc : je suis plutôt favorable à la nôtre.

Botpress est utilisé par 35% des entreprises du Fortune 500 et par plus de 500 000 constructeurs.

Nous déployons des agents d'intelligence artificielle depuis des années et leur utilisation est gratuite, vous n'avez donc rien à perdre.

Étape 3 : Intégrer les outils

Si votre agent d'IA crée des leads Hubspot, vous commencerez par intégrer votre plateforme d'IA à Hubspot. 

Bien qu'une bonne plateforme soit livrée avec des intégrations prédéfinies, les cas d'utilisation de niche nécessiteront un travail supplémentaire pour personnaliser les connecteurs de votre agent.

Si votre équipe intègre plusieurs systèmes - qu'il s'agisse d'outils internes ou de logiciels tiers - votre agent peut jouer le rôle d'orchestrateur de l'IA, en assurant une synchronisation harmonieuse entre les plateformes.

Étape 4 : Tester et affiner

La quatrième étape consiste à tester minutieusement votre agent à l'aide des outils de test intégrés à votre plateforme.

Ajustez les paramètres, la formulation des messages et les flux de travail en fonction des résultats des tests afin de vous assurer que l'agent fonctionne bien dans des scénarios réels.

Étape 5 : Déploiement et surveillance

Si les étapes de construction et de déploiement sont souvent au centre des préoccupations, il ne faut pas sous-estimer l'importance du suivi à long terme grâce à l'analyse des robots. 

Votre plateforme doit être équipée d'outils de contrôle pour suivre les interactions et les performances de votre agent après le déploiement.

Recueillir des informations et affiner la configuration si nécessaire, en tirant parti des mécanismes de retour d'information fournis par la plateforme. 

Et n'oubliez pas : les meilleurs agents d'IA nécessitent des mises à jour. Certains des agents d'IA les plus performants sur le terrain ont été mis à jour des centaines de fois depuis leur sortie initiale.

Votre retour sur investissement sera d'autant plus élevé que vous adapterez votre agent.

Bonnes pratiques de mise en œuvre

Notre équipe Customer Success a plusieurs années d'expérience dans le déploiement de chatbots et d'agents d'IA. Ils ont vu beaucoup d'erreurs courantes dans le déploiement d'agents d'IA, du sous-budget à la sur-promesse. 

Commencer petit, puis s'agrandir

Nous entrons dans l'ère des organisations améliorées par l'IA - mais personne ne fera le saut en même temps. Commencez par un cas d'utilisation pilote solide qui vous permettra d'obtenir des résultats rapides avant d'étendre votre agent d'IA.

C'est ce que nous appelons la méthode Crawl-Walk-Run. Pour en savoir plus, consultez notre plan de mise en œuvre d'un agent d'IA.

Garantir des sources de données de haute qualité

Comme le dit le vieil adage : "garbage in, garbage out". Si votre agent d'intelligence artificielle ne puise pas ses informations dans des bases de données bien gérées, son impact sera limité.

Si votre agent utilise Hubspot pour suivre les cycles de vente et analyser les prédicteurs de conclusion et de perte de contrats, vos commerciaux doivent être vigilants et suivre les appels et les données de leurs prospects.

Fixer des indicateurs clés de performance et des mesures de réussite clairs

Il est difficile de savoir si votre agent d'IA est efficace si vous ne pouvez pas mesurer correctement son impact.

Définissez d'emblée les indicateurs de performance clés - qu'il s'agisse de la précision des réponses, du temps gagné, des taux de conversion ou de la réduction des coûts. Ces repères permettront d'orienter les améliorations et de démontrer le retour sur investissement.

Utiliser le RAG

L'utilisation de la génération augmentée par récupération permet à votre agent d'IA de fonder ses réponses sur des données actualisées, comme la base de connaissances, le CRM ou la documentation de l'entreprise.

Cela réduit le risque d'hallucinations et garantit que les réponses sont précises et adaptées au contexte.

Quels sont les risques liés aux agents d'intelligence artificielle ?

Risques de non-conformité

Les agents d'IA doivent adhérer à des réglementations telles que GDPR, HIPAA, SOC 2, et à des politiques spécifiques à l'industrie. 

Les risques de conformité sont l'une des principales raisons pour lesquelles les constructeurs choisissent de créer des agents d'IA sur des plateformes, plutôt que de partir de zéro.

Si votre travail ne consiste pas à assurer la conformité de l'IA, vous feriez mieux de confier cette tâche à des professionnels.

Le mauvais traitement des données des utilisateurs, l'absence d'enregistrement des décisions ou la production de réponses non conformes peuvent avoir des conséquences juridiques et financières.

Hallucinations

On parle d'hallucinations lorsque les systèmes d'IA conversationnelle génèrent des informations incorrectes ou trompeuses.

Ces dérapages ont été au cœur de scandales tels que le fiasco du chatbot d'Air Canada ou le bot qui a vendu un Chevy Tahoe pour 1 dollar.

Les agents d'IA conçus avec prudence ont rarement des hallucinations. Il est possible de protéger la qualité de ses réponses par une génération augmentée par récupération, une validation humaine ou des couches de vérification. En fait, il existe plusieurs façons d'empêcher les agents d'IA d'avoir des hallucinations.

Manque d'explicabilité

Si un agent d'IA prend des décisions, votre équipe doit être en mesure de comprendre comment et pourquoi.

Un système à boîte noire qui fournit des résultats sans transparence peut éroder la confiance, ce qui rend difficile le diagnostic des erreurs, la garantie de la conformité ou l'amélioration des performances.

L'explicabilité est particulièrement importante pour les secteurs réglementés, où les décisions doivent pouvoir être contrôlées.

Des techniques telles que l'enregistrement du raisonnement de l'agent, la mise en évidence des sources et l'intégration d'une validation humaine dans la boucle peuvent contribuer à la clarté et à la responsabilité des décisions prises par l'IA. 

Si l'explicabilité n'est pas intégrée, votre équipe passera plus de temps à justifier les actions de l'agent qu'à en tirer profit.

Ressources permanentes

Les agents d'intelligence artificielle ne sont pas une ressource "prête à l'emploi".

Il s'agit d'un véritable projet logiciel qui nécessite un suivi permanent et des améliorations au fil du temps. La maintenance est une nécessité qui, si elle est négligée, compromettra le succès d'un agent.

La bonne nouvelle, c'est qu'il ne s'agit d'un inconvénient que si votre équipe ne le prévoit pas. Si vous êtes prêt à vous lancer dans un investissement dans l'IA, les ressources permanentes nécessaires à un agent d'IA seront facilement rentabilisées.

3 Caractéristiques des agents d'intelligence artificielle

1. L'autonomie

Les agents d'IA peuvent fonctionner sans intervention humaine, prendre des décisions et les mettre en œuvre de manière autonome.

Leur autonomie permet aux agents d'IA de gérer des tâches complexes et de prendre des décisions en temps réel sur la meilleure façon de mener à bien un processus, mais sans qu'un humain ne code les étapes spécifiques d'une tâche donnée.

Si l'idée d'un agent autonome peut évoquer HAL 9000, l'ordinateur parlant de 2001 : l'Odyssée de l'espace, les agents d'intelligence artificielle dépendent toujours d'instructions humaines.

L'utilisateur ou le développeur devra passer du temps à dire à l'agent ce qu'il doit faire, mais l'agent résoudra le problème de la meilleure façon d'accomplir la tâche.

2. Apprentissage continu

Le retour d'information est essentiel à l'amélioration de l'agent d'intelligence artificielle au fil du temps.

Ce retour d'information peut provenir de deux sources : un critique ou l'environnement lui-même.

Le critique peut être un opérateur humain ou un autre système d'IA qui évalue les performances de l'agent. L'environnement de l'agent IA peut fournir un retour d'information sous la forme de résultats découlant des actions de l'agent.

Cette boucle de rétroaction permet à l'agent de s'adapter, d'apprendre de ses expériences et de prendre de meilleures décisions à l'avenir.

Il apprendra à produire de meilleurs résultats au fur et à mesure de l'exécution de nouvelles tâches. Grâce à leur capacité d'apprentissage et d'amélioration, les agents d'IA peuvent s'adapter à des environnements qui évoluent rapidement.‍

3. Réactivité et proactivité

Les agents d'intelligence artificielle sont à la fois réactifs et proactifs dans leur environnement.

Comme ils prennent en compte les données sensorielles, ils sont capables de modifier leur action en fonction de l'évolution de l'environnement.

Par exemple, un thermostat intelligent peut détecter que la température de la pièce se refroidit lorsqu'un orage inattendu commence. Il diminuera alors l'intensité de la climatisation. 

Mais il est également proactif - si le soleil brille dans une pièce à peu près à la même heure chaque jour, il augmentera de manière proactive la climatisation pour coïncider avec l'émergence de la chaleur du soleil.

Déployer un agent d'intelligence artificielle le mois prochain

Les agents d'IA rationalisent les tâches à plusieurs étapes dans n'importe quel flux de travail - si vous ne les utilisez pas pour éliminer l'inefficacité, soyez assurés que vos concurrents le font.

Botpress est une plateforme d'agents IA flexible à l'infini, utilisée par les développeurs et les entreprises. Elle dispose d'une bibliothèque d'intégrations pré-construites, d'une communauté decréateur Discord de plus de 30 000 personnes, et d'années d'expérience dans le déploiement de cas d'utilisation réels. 

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Questions fréquemment posées

Quelles sont les erreurs courantes commises par les entreprises lors du déploiement de leur premier agent d'IA ?

Une erreur fréquente des entreprises lors du déploiement de leur premier agent d'IA est de se lancer sans un cas d'utilisation clairement défini ou des critères de réussite mesurables, ce qui se traduit souvent par un faible engagement et un impact limité. Beaucoup considèrent également l'agent d'IA comme un déploiement unique plutôt que comme un système qui nécessite des mises à jour et des perfectionnements réguliers pour rester efficace au fil du temps.

Combien de temps et quel budget dois-je prévoir pour un projet pilote d'agent d'IA ?

Un projet pilote ciblé peut généralement être lancé en 2 à 6 semaines, pour un coût de 300 à 700 dollars, en particulier avec les plateformes sans code ou à faible code.

Quels types de journalisation ou de pistes d'audit dois-je mettre en place ?

Vous devez enregistrer chaque entrée utilisateur, les décisions de l'agent, les actions entreprises et tous les appels d'API, y compris les horodatages et les identifiants utilisateur pour permettre la traçabilité. Pour plus de transparence et de diagnostic, il est utile d'inclure également les étapes de raisonnement ou les scores de confiance lorsqu'ils sont disponibles.

À quoi ressemble l'approche "human-in-the-loop" (HITL) dans la pratique ?

Dans la pratique, HITL signifie que l'agent d'IA s'arrête pour demander l'avis d'un humain sur des décisions spécifiques, telles que les approbations, les escalades ou les cas ambigus, avant de poursuivre. Cela crée une sauvegarde, garantissant que les actions incertaines sont supervisées par une personne lorsque cela est nécessaire.

Un seul agent d'IA peut-il prendre en charge plusieurs départements (par exemple, les RH et les ventes) ?

Oui, un seul agent d'IA peut servir plusieurs départements, à condition qu'il soit conçu avec une séparation adéquate du contexte, des instructions claires pour un comportement basé sur les rôles et un routage intelligent des requêtes. De nombreuses organisations commencent par un seul département et étendent progressivement les capacités de l'agent afin d'éviter tout chevauchement ou confusion.