Les workflows agentiques, un nouveau paradigme dans l’automatisation, utilisent des agents indépendants aux capacités variées pour atteindre des objectifs communs de manière collaborative. Contrairement aux workflows traditionnels, ces systèmes s’adaptent de façon dynamique aux circonstances changeantes, en tirant parti de quatre schémas clés : la réflexion, l’utilisation d’outils, la planification et la collaboration multi-agents. Bien qu’ils offrent une efficacité et une résilience accrues, leur mise en œuvre réussie nécessite une attention particulière à la complexité, la qualité des données, les implications éthiques et les défis d’intégration.

L’approche structurée de HCLTech guide les organisations dans l’évaluation, le choix des processus et technologies appropriées (Google Cloud), les considérations de sécurité et les tests de preuve de concept afin de faciliter une adoption réussie. L’objectif ultime est de créer des systèmes plus adaptables et plus efficaces.

Dans les complexités dynamiques et en constante évolution du monde des affaires d’aujourd’hui, les workflows traditionnels et rigides peinent souvent à suivre le rythme, ce qui entraîne une diminution de l’efficacité, des occasions manquées et une compétitivité réduite, soulignant la nécessité d’adopter des systèmes plus agiles et adaptatifs. Les workflows agentiques représentent ainsi une évolution permettant à des agents autonomes de gérer intelligemment des tâches, en utilisant une planification adaptative et une allocation dynamique des tâches pour s’ajuster aux circonstances changeantes afin d’accroître l’efficacité, la résilience et la flexibilité. Contrairement à un workflow prédéfini et linéaire, les workflows agentiques exploitent la puissance d’agents indépendants pour collaborer et atteindre un objectif commun avec plus de flexibilité et de résilience, ce qui est particulièrement bénéfique pour les entreprises évoluant dans des marchés volatils et incertains.

Workflow agentique : principe de fonctionnement

Un workflow agentique est un système dans lequel des agents indépendants, chacun ayant ses propres objectifs et capacités, interagissent pour accomplir un objectif commun. Ces agents n’exécutent pas simplement des étapes préprogrammées ; ils possèdent un certain degré d’autonomie, prenant des décisions en fonction de leur état actuel, de leur environnement et de leurs interactions avec d’autres agents. Cette autonomie leur permet de gérer des situations imprévues, de s’adapter aux changements et d’optimiser leurs actions pour plus d’efficacité et de performance.

Schémas courants des workflows agentiques

1. Schéma de réflexion : Ce schéma met l’accent sur la capacité de l’agent à surveiller sa performance, analyser ses actions et ajuster ses stratégies en conséquence pour améliorer le résultat. L’agent revoit fondamentalement ses progrès, identifie les erreurs, repère les pistes d’amélioration et effectue des corrections sur la base de ses observations lors d’une ou plusieurs itérations. Exemple : un chatbot fournissant un soutien client suit un script prédéfini, mais le problème du client nécessite une compréhension plus nuancée. Le chatbot met à jour sa base de connaissances avec des définitions et solutions pertinentes rencontrées lors de l’interaction pour résoudre le problème du client.
2. Schéma d’utilisation d’outil : Ce schéma met de l’avant la capacité de l’agent à utiliser des outils et ressources externes pour atteindre ses objectifs. L’agent ne se limite pas à sa propre base de connaissances ou ses capacités internes, mais exploite des ressources extérieures pour élargir ses fonctionnalités et accomplir la tâche. Exemple : un robot de trading qui surveille un portefeuille au fil de la journée et ajuste ses stratégies sur la base des fluctuations du marché (ressources externes).
3. Schéma de planification : Ce schéma souligne la capacité de l’agent à décomposer une tâche en sous-tâches et à élaborer un plan avant d’exécuter une suite d’actions. L’agent ne se contente pas de réagir ; il élabore activement des stratégies pour réaliser efficacement chaque fonction afin d’atteindre ses objectifs. Exemple : une voiture autonome utilise un algorithme de planification d’itinéraire pour déterminer le chemin optimal vers sa destination, en tenant compte de la circulation, des fermetures de routes et d’autres facteurs. Cela implique la création d’un plan et son adaptation dynamique pendant l’exécution.
4. Schéma multi-agents : Ce schéma implique que plusieurs agents collaborent pour atteindre un objectif commun. Ces agents doivent coordonner leurs actions, communiquer efficacement et éventuellement négocier pour résoudre des conflits. Exemple : un essaim de drones inspecte en collaboration un vaste projet d’infrastructure, chaque drone étant responsable d’une zone spécifique. Ils doivent coordonner leurs déplacements, partager les données et assurer une couverture complète.

Ce tableau met en lumière les principales différences et similarités entre les quatre schémas d’IA agentique.

Les enjeux

Bien que les workflows agentiques propulsés par l’AI offrent plusieurs avantages pour accroître l’efficacité en réalisant des tâches répétitives sans intervention humaine et en réduisant les coûts grâce à l’automatisation, ce qui les rend attrayants pour une grande variété de cas d’utilisation, ils présentent également des défis spécifiques :

• Complexité de la mise en œuvre : L’intégration d’agents AI aux systèmes d’entreprise existants peut être complexe et requiert une infrastructure technologique robuste.
• Dépendance aux données : Ces workflows reposent fortement sur des données précises et de haute qualité. Des données incomplètes ou biaisées peuvent compromettre l’efficacité des agents AI.
• Préoccupations éthiques : Il est crucial de s’assurer que les agents AI prennent des décisions éthiques, particulièrement lorsqu’ils traitent des données sensibles ou interagissent avec des clients.
• Défis d’intégration : Les systèmes existants peuvent ne pas prendre en charge des systèmes multi-agents, ce qui oblige les entreprises à investir dans de nouvelles technologies et infrastructures.

L’approche de HCLTech pour les workflows agentiques : propulser les entreprises vers l’avenir

HCLTech reconnaît le potentiel transformateur des workflows agentiques et a développé une démarche complète pour guider les organisations dans leur adoption et leur mise en œuvre. Cette approche, fondée sur une compréhension approfondie des principes agentiques et des considérations pratiques, vise à permettre à nos clients de tirer pleinement parti de ce changement de paradigme dans l’automatisation.

Comprendre la perspective sur les solutions agentiques

Nous croyons fermement que les solutions agentiques constituent une avancée significative en matière d’automatisation. Elles permettent des opérations autonomes grâce à une automatisation sophistiquée, combinée à la puissance de GenAI. Les solutions agentiques peuvent désormais offrir une capacité d’opérations autonomes au moyen d’une automatisation avancée, associée aux capacités GenAI, pour gérer efficacement les tâches opérationnelles.

• Ces solutions sont polyvalentes et peuvent être adaptées à divers profils impliqués dans les opérations commerciales
• Elles doivent permettre une intégration transparente avec les outils et systèmes de gestion IT existants, pour des solutions de bout en bout
• Des exemples incluent des agents AI spécialisés pour les opérations Cloud, la gestion réseau, les systèmes SAP et la refonte de code (découvrez bientôt Gemini Code Assist).

Comment HCLTech peut être votre agent de changement !

Nous sommes prêts à accompagner les organisations dans leur parcours agentique avec les différenciateurs clés suivants :

1. Cadre de mise en œuvre structuré :

   Nous sommes de fervents partisans d’une approche par étapes pour déployer les workflows agentiques, méthodiquement détaillée pour plus de clarté. Voici quelques phases clés :

   1. Évaluer la maturité organisationnelle : Évaluer l’infrastructure technologique, l’expertise en AI/ML et la culture générale de l’organisation pour les solutions agentiques.
   2. Identifier les processus d’affaires : Repérer les tâches répétitives, sujettes à erreur ou intensives en données qui sont des candidates idéales à l’automatisation par des workflows agentiques.
   3. Sélectionner la bonne pile technologique : Exploiter des plateformes comme Google Cloud, qui offrent des modèles et outils préconçus pour prototyper et déployer rapidement des solutions agentiques. Le solide partenariat de HCLTech avec Google Cloud garantit un accès à une infrastructure de pointe et à une expertise reconnue.
   4. Sécurité et conformité : Mettre en place des mesures de sécurité robustes, incluant chiffrement, contrôles d’accès et surveillance, afin d’assurer la protection des données et la conformité réglementaire.
   5. Preuve de concept (PoC) : Réaliser un projet pilote à petite échelle pour valider l’efficacité de la solution et identifier les défis potentiels avant un déploiement à grande échelle.

2. Plateforme HCLTech AI Force : pierre angulaire des solutions agentiques

   Notre plateforme HCLTech AI Force constitue une base puissante pour développer et déployer des workflows agentiques. Elle est conçue pour injecter de l’intelligence à toutes les étapes du développement logiciel et du cycle de vie des opérations IT.

   Voici un aperçu des principales fonctionnalités de HCLTech AI Force :

   1. Large compatibilité LLM : Prend en charge une variété de modèles linguistiques (LLMs), y compris des offres commerciales comme Azure Open AI, Google Gemini, IBM Granite et Anthropic Claude, ainsi que des modèles open source comme Phi et Llama, offrant aux clients une flexibilité pour choisir la solution la mieux adaptée à leurs besoins.
   2. Fonctionnalités responsables améliorées : Intègre des analyseurs de sécurité d’entrée et de sortie pour vérifier les invites et les résultats générés par les LLM, favorisant l’adoption de pratiques d’AI responsables.
   3. Recherche avancée et résumé : Cette fonctionnalité offre des capacités de recherche par mot-clef, vecteur, hybride et par graphe pour diffuser rapidement et efficacement des connaissances à travers les artefacts de projets.
   4. Conversion de la parole en texte : Cette fonctionnalité permet aux chefs de produits de téléverser des enregistrements vocaux de leurs besoins applicatifs, que HCLTech AI Force peut comprendre et transformer en fonctionnalités détaillées et histoires utilisateurs grâce à la reconnaissance et traduction automatique de la parole.
   5. Intégration écosystémique élargie : S’intègre à ITOps (agentic), un système multi-agents pour des cas d’usage en opérations IT, et facilite l’ajustement des LLM afin d’optimiser la personnalisation de différents modèles selon les besoins spécifiques des projets.
   6. Intégration de dépôts tiers : Importe les artefacts de projets à partir de divers dépôts, dont AzureDevOps, Jira, SVN, GitHub et Bugzilla, pour faciliter la collaboration et la gestion des données.
   7. Extensions IDE : Fournit des extensions pour VS Code et Eclipse IDE, afin de rendre les fonctionnalités de HCLTech AI Force facilement accessibles dans les environnements de développement préférés des développeurs.
   8. Apportez votre propre cas d’usage (BYOU) : Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d’intégrer des cas d’utilisation personnalisés au moyen d’un modèle prédéfini, élargissant ainsi l’applicabilité de la plateforme à un éventail plus large de scénarios.

3. Développer une expertise pointue en technologies agentiques

   HCLTech dispose d’une équipe dédiée d’experts en solutions de plateformes agentiques, en déploiement et en soutien. Ces équipes possèdent une expertise pointue dans divers domaines, tels que Digital Workplace (DWP), les réseaux et certains secteurs verticaux, assurant la conception, la mise en œuvre et le soutien continu des solutions agentiques.

4. Engagement indéfectible envers l’AI responsable

   HCLTech place l’éthique au cœur de la mise en œuvre des workflows agentiques. L’accent est mis sur la création d’agents AI fiables, transparents et responsables.

   Les éléments clés de leur approche :

   1. Accent sur l’apprentissage, le désapprentissage et le réapprentissage : Création d’agents AI capables de s’adapter et de s’améliorer en continu en intégrant de nouvelles informations et en délaissant les connaissances obsolètes ou biaisées.
   2. Position d’automatisation élevée : Un équilibre entre l’autonomie et la supervision humaine assure que les agents AI opèrent dans des limites éthiques définies et que des experts humains peuvent intervenir si nécessaire.
   3. Respect des principes d’AI responsable : Les principes d’AI responsable sont intégrés à toutes les étapes du développement et du déploiement des solutions agentiques.

5. Succès avéré dans la transformation CX

   L’expertise de HCLTech en technologies agentiques s’étend à la transformation de l’expérience client (CX), où elle fait preuve de réalisations concrètes. Nos solutions Fluid CC AI mettent en valeur l’application pratique des principes agentiques pour améliorer le service à la clientèle et l’efficacité opérationnelle.

   Des études de cas illustrent la réussite de déploiements d’agents AI pour divers cas d’utilisation CX :

   1. Réduire le temps moyen de traitement (AHT) : Les agents AI peuvent automatiser les étapes de vérification client, entraînant une baisse significative de l’AHT et une amélioration de l’efficacité globale.
   2. Améliorer l’efficacité de l’agent : L’Agent Assist en temps réel, propulsé par AI, fournit aux agents un accès immédiat à l’information et à l’orientation pertinente, leur permettant de répondre avec plus de précision et d’efficacité aux demandes des clients.
   3. Automatisation de la clôture d’appel : Les solutions pilotées par AI peuvent automatiser le processus de clôture d’appel, générer des synthèses et capturer l’information clé, libérant ainsi les agents pour des tâches plus complexes.

6. Écosystème de partenaires solide

   HCLTech a développé des partenariats stratégiques avec des fournisseurs technologiques de premier plan, dont Google Cloud, Genesys, Cisco, Amazon Connect, Vonage et NiceCxOne. Ces alliances offrent un accès aux technologies de pointe et à un environnement collaboratif pour livrer des solutions agentiques complètes.

Conclusion : adopter le futur agentique

L’approche globale de HCLTech en matière de workflows agentiques, jumelée à sa profonde expertise, son expérience reconnue et son engagement envers l’AI responsable, font de l’entreprise un partenaire de confiance pour les organisations voulant tirer parti de cette technologie transformatrice.

Les workflows agentiques représentent un changement de paradigme fondamental dans l’automatisation, dépassant les règles rigides et préprogrammées de l’automatisation robotisée des processus (RPA), en offrant une automatisation amplifiée, une meilleure adaptabilité, efficacité et résilience. Cette approche puissante permet une efficacité nettement supérieure, non seulement en automatisant les tâches plus rapidement, mais aussi en optimisant intelligemment les processus sur la base de données en temps réel et des circonstances évolutives. La compréhension de ces schémas et de leur interaction est essentielle pour concevoir et mettre en œuvre des solutions efficaces et adaptables dans différents domaines. L’avenir du workflow est agentique et les avantages sont clairs pour ceux qui sont prêts à en exploiter le potentiel.