IA générative (GenAI) a démontré sa capacité à générer du contenu basé sur des invites adaptées à des personas spécifiques. Cependant, lorsqu'elle est appliquée dans le contexte des entreprises, elle doit être intégrée à la source de vérité de l'organisation, ce qui constitue un défi permanent. Cette source de vérité est fragmentée à travers de nombreux systèmes, dont SharePoint, One Drive, Confluence, Google Drive et bien d'autres. À mesure que la GenAI est de plus en plus adoptée, la demande pour une solution centralisée capable d'accéder sans heurts à ces diverses sources de données et de fournir des réponses cohérentes et contextualisées, tout en respectant les règles de sécurité et de gouvernance de l'entreprise, n'a jamais été aussi grande.

Selon Gartner, d'ici 2028, au moins 15 % des décisions de travail quotidiennes seront prises de manière autonome grâce à l’IA agentique. De plus, un tiers des interactions avec les services de GenAI feront appel à des modèles d'action et à des agents autonomes pour accomplir des tâches. Cette évolution croissante vers l'automatisation des prises de décisions et des tâches met en lumière le rôle croissant de l'IA dans l'optimisation des opérations d'entreprise, soulignant ainsi le besoin de solutions d'IA intégrées capables de naviguer dans des environnements de données complexes et fragmentés.

Pour combler cette lacune et répondre à ces besoins, des entreprises comme Google ont lancé des plateformes permettant la recherche alimentée par GenAI à travers différentes sources de données, tout en offrant une base pour l'intégration d'agents IA personnalisés adaptés à des personas ou fonctions spécifiques, comme les ventes, le marketing, les RH ou l’ingénierie logicielle.

L’Agentspace de Google permet le déploiement et la gestion d’agents IA, offrant un potentiel important pour les entreprises de multiples secteurs et industries variés

Nous envisageons que les agents personnalisés se classeront généralement en deux catégories :

• Agents personnalisés effectuant une tâche unitaire

Prenons l’exemple d’un professionnel RH impliqué dans le processus d’embauche et qui doit consulter des documents antérieurs pour rédiger des descriptions de poste, formuler des questions d’entretien ou évaluer des candidats. Avec des services d’IA infonuagiques, des agents unitaires personnalisés peuvent être créés pour des tâches spécifiques, améliorant considérablement la productivité des gestionnaires d’embauche.

De même, pour un directeur des ventes, l’utilisation d’agents unitaires personnalisés permet de générer des campagnes ciblées, d’effectuer des analyses rapides des performances de vente, et bien plus encore.

Des solutions telles que Agentspace de Google facilitent l’accès à ces agents et leur disponibilité, en offrant une plateforme centralisée où différents utilisateurs peuvent facilement trouver tous les outils et ressources dont ils ont besoin pour améliorer leur efficacité.

• Agents personnalisés collaborant pour atteindre un objectif d'affaires

Prenons le scénario d'un professionnel de la chaîne d’approvisionnement qui interagit avec plusieurs systèmes différents pour gérer l’inventaire, prévoir la demande, négocier avec des fournisseurs et traiter les factures. Pour opérer efficacement, il doit être bien formé sur les différentes applications d’affaires utilisées pour recueillir l’information et prendre les actions appropriées. Plutôt que de naviguer manuellement dans ces applications d’affaires, il pourrait s’appuyer sur un agent IA qui comprend le contexte de ses actions et effectue automatiquement les étapes nécessaires à travers les différents systèmes et applications en backend. Cette approche permettrait non seulement d’accroître la productivité des employés mais aussi de réduire le temps consacré à la formation sur chaque application, entraînant des coûts d’exploitation réduits, une augmentation du rendement et une meilleure utilisation des ressources.

Ces agents personnalisés peuvent être déployés dans divers contextes, selon la persona et les besoins de l’entreprise.

Bien que le potentiel du déploiement d’agents IA personnalisés soit immense, les entreprises doivent relever plusieurs défis :

• Sécurité et confidentialité : Assurer la sécurité et la confidentialité des données sensibles est crucial. Des mécanismes robustes d’authentification, d’autorisation et de chiffrement sont essentiels.
• Considérations éthiques : Traiter les biais potentiels et assurer l’impartialité dans la prise de décision des agents est vital. Le développement de lignes directrices et de cadres éthiques est indispensable.
• Interopérabilité et normalisation : L’établissement de standards pour la communication et l’interaction entre agents est nécessaire afin d’assurer une collaboration harmonieuse entre différents agents et plateformes.
• Gouvernance et contrôle : Mettre en œuvre des mécanismes efficaces de gouvernance pour gérer le comportement des agents et s’assurer de leur alignement avec les objectifs d’affaires est essentiel.
• Gestion de la complexité : Bâtir et maintenir un écosystème complexe d’agents nécessite une expertise technique importante et une planification rigoureuse.

À mesure que l’adoption de l’IA agentique s’accélère, l’avenir tournera autour du modèle « Agent comme service » et de son intégration fluide dans les processus et applications d’affaires, ce qui devrait considérablement améliorer l’expérience utilisateur, tout en éliminant la complexité des systèmes sous-jacents.

Des solutions telles qu’Agentspace représentent un changement de paradigme dans la façon dont les entreprises vont tirer parti de l’IA agentique. En favorisant la collaboration, la communication et l’intelligence entre de multiples agents IA, les organisations peuvent débloquer des opportunités inédites en matière d’automatisation, d’innovation et de personnalisation. Bien que des défis subsistent, les avantages potentiels sont transformateurs, permettant aux entreprises d’atteindre de nouveaux niveaux d’efficacité, d’agilité et d’avantage concurrentiel. Adopter l’IA agentique exige une vision stratégique, un engagement envers un développement éthique et une volonté de s’adapter à l’évolution de l’environnement de l’IA. En s’attaquant de façon proactive aux défis et en exploitant les possibilités, les entreprises peuvent libérer tout le potentiel de l’IA collaborative et façonner l’avenir de leur secteur.

Chez HCLTech, nous avons développé plus de 45 agents IA prêts à consommer à travers divers secteurs d’industrie, fonctions d’entreprise et l’ingénierie logicielle, avec plus de 300 agents additionnels actuellement en développement selon les cas d’usage des clients. De plus, nous avons aussi créé des scénarios de déploiement spécifiques aux personas avec Agentspace et établi un modèle commercial bien défini pour le développement et la personnalisation d’agents afin d’accélérer toute démarche agentique.

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