Dr. Andreas Wagner
Cet article décrit la définition, l'utilité et le fonctionnement des agents IA. Nous expliquons les éléments clés d'un agent IA, sa mise en œuvre technologique, ainsi que la gouvernance et la gestion des risques, qui sont essentiels à son bon déploiement dans les entreprises. Les agents IA représentent une étape importante de la transformation numérique et auront un impact considérable sur tous les processus métier.
Table des matières
-
- 1. Introduction
- 1.1 Que sont les agents IA ?
- 2. le cœur technologique : comment fonctionnent les agents IA
- ATELIER D'IDÉATION AI
- 3. caractéristiques d'un agent Business AI
- 4. la création et l'utilisation d'agents Business AI
- 5. Agentic AI : un changement de paradigme pour l'efficacité et la productivité
- ATELIER D'IDÉATION AI
1. introduction
Imaginons une expérience de pensée :Nous avons développé un agent d'IA et nous l'appelons Yvonne – en référence au fait qu'Yvonne effectuait auparavant ces tâches avec son équipe marketing. Désormais, cet agent numérique assume son rôle. Voyons comment Yvonne travaille et quelles sont ses capacités.
Yvonne est notre nouvel agent marketing. Sa tâche consiste à augmenter de 10 % le chiffre d'affaires du produit X en Europe dans un délai de trois mois. Yvonne est capable de décomposer cet objectif complexe en une série d'étapes concrètes et d'agir de manière autonome :
- Elle étudie les groupes cibles sur les principaux marchés européens.
- Elle analyse la concurrence afin d'identifier les meilleures stratégies.
- Elle développe une stratégie marketing sur mesure pour chaque pays.
- Elle crée et publie des annonces ciblées sur les canaux les plus appropriés.
- Elle surveille en permanence les ventes et adapte la stratégie si nécessaire.
Pour la mise en œuvre, Yvonne accède à différentes ressources :
- Elle accède aux bases de données d'études de marché et aux API des plateformes publicitaires.
- Elle saisit des textes d'annonces personnalisés et met en œuvre des campagnes dans les langues correspondantes.
- Elle lance les campagnes sur des plateformes comme Google Ads et les réseaux sociaux.
Un point central de la capacité d'Yvonne est son autonomie. Elle observe en permanence les taux de clics et de conversion. Si une campagne en Suisse ne se déroule pas comme prévu, elle l'arrête de sa propre initiative et lance une version optimisée.
Yvonne est un agent d'IA. Il y a encore quelques années, cela relevait de la pure science-fiction ; aujourd'hui, c'est une réalité. Les entreprises qui n'utilisent pas d'agents d'IA risquent bientôt d'être fortement désavantageuses sur le plan concurrentiel.
1.1 Que sont les agents IA ?
Une IA peut être des compétences humaines telles que le raisonnement logique, Résolution de problèmessung uetimiter la prise de décisionen. Les agents IA associent ces compétences avec la capacité zà l'action autonome, pour concrètes objectife atteindre.
Les caractéristiques clés des agents d'IA sont les suivantes :
- Autonomie: Ils prennent des décisions sans intervention humaine continue
- Orientation objectif: Décomposer un objectif global en étapes plus petites
- Interaction avec l'environnement : Vous apprenez de vos expériences pour résoudre plus efficacement les tâches futures.
Les méthodes de création d'une IA sont divisées en deux classes. 1. Il y a l'IA basée sur des règles („Good Old-Fashioned AI“) et 2. l'approche «connectionniste» (apprentissage automatique).
Dans l'approche de l'IA basée sur des règles, des règles Si-Alors claires, programmées par des humains, et une logique symbolique sont utilisées. L'IA tire des conclusions en appliquant ces règles. Elle est idéale pour les problèmes avec des règles fixes et connues, comme dans les systèmes experts ou pour le traitement de données structurées.
Dans l'approche de la "IA connexionniste" fait appel à l'apprentissage automatique, en particulier aux réseaux neuronaux. L'IA apprend à reconnaître de manière autonome des modèles et des relations dans de grandes quantités de données, plutôt que de suivre des règles explicites. Elle est idéale pour les problèmes complexes et non structurés tels que la reconnaissance vocale, l'analyse d'images ou la génération de textes. Une IA connexionniste imite, elle ne "comprend" pas.
OpenAI est un exemple important de l'approche connexionniste. Leurs modèles, tels queGPT(«Generative Pre-trained Transformer»), sont basés sur l'apprentissage profond, une forme spécialisée d'apprentissage automatique. L'IA apprend à partir de grandes quantités de données textuelles et d'images pour réaliser des tâches complexes telles que la rédaction de textes ou la génération de code. Elle n'a pas été programmée avec des règles fixes, mais a été formée avec des données pour reconnaître des schémas et travailler de manière créative.
2. le cœur technologique : comment fonctionnent les agents IA
La fonction d'un agent repose sur ce qu'on appelle la boucle «Agentic–Loop». Le processus Agentic-Loop se compose de cinq étapes :
1. Perception
L'agent collecte des informations de son environnement, par exemple à partir de pages Web ou de bases de données.
2. Planification
Un modèle linguistique (LLM) sert de cerveau pour établir un plan détaillé.
3. Utilisation des outils
L'agent utilise divers outils tels que des API, des navigateurs Web ou des bases de données pour étendre ses capacités.
4. Exécution
Les étapes planifiées sont mises en œuvre à l'aide de ces outils.
5. Réflexion
L'agent évalue le résultat et ajuste son plan si nécessaire pour atteindre l'objectif.
Les agents d'IA sont des systèmes d'IA, c'est-à-dire qu'ils sont composés de différents composants («Compound Systems»). La combinaison de différents composants permet à un agent de passer du simple traitement du langage à un système autonome et agissant.
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de l'évaluation du cas d'utilisation à la feuille de route.
2.1 Le cerveau : Large Language Model (LLM)
Le Large Language Model (LLM) est le centre cognitif de tout agent moderne. Imaginez-le comme le chef d'orchestre et le résolveur de problèmes. Un LLM reçoit une tâche complexe, par exemple Réserver un voyage à Rome et trouver les meilleurs restaurants. Il est capable de décomposer cette tâche en une séquence logique d'actions : d'abord la recherche d'hôtels, puis la recherche de vols, puis la recherche de restaurants. Il est entraîné à comprendre des relations complexes et à tirer des conclusions logiques. Si une tentative de réservation échoue, le LLM peut analyser pourquoi et proposer un plan alternatif.
Des techniques telles que Chain-of-Thought (CoT) rendent visible le processus de pensée du LLM. Au lieu de simplement fournir la solution finale, il montre les différentes étapes logiques. Tree of Thoughts (ToT) va encore plus loin en suivant plusieurs pistes de réflexion possibles en parallèle et en sélectionnant la meilleure, un peu comme un ordinateur d'échecs qui calcule différents coups à l'avance.
2.2 La méthode RAG : des informations privilégiées pour l'agent IA
Un LLM a été pré-entraîné sur une énorme quantité de données. Il est capable de prédire des éléments de texte avec une facilité déconcertante, mais il n'a (espérons-le) aucune connaissance interne de vos processus métier. Un agent IA peut s'appuyer sur certains référentiels de connaissances prédéfinis. Tout d'abord, il utilise souvent la méthode RAG (Retrieval-Augmented Generation) est utilisée. RAG est une méthode qui permet d'enrichir les connaissances d'un agent sans avoir à former à nouveau le LLM. C'est comme si vous permettiez à un étudiant d'utiliser un manuel lors d'un examen.
Le processus se déroule comme suit : Tout d'abord, les documents externes (tels que les fichiers PDF, les pages Wiki internes ou les rapports d'activité) sont convertis en vecteurs à l'aide de modèles d'intégration et stockés dans une base de données vectorielle. Un vecteur est une liste de nombres qui représente la signification du texte. Les textes sémantiquement similaires (par exemple, « le tournesol fleurit » et « la fleur pousse au soleil ») sont très proches les uns des autres dans un espace vectoriel.
Lorsqu'une question est posée, l'agent recherche les documents les plus pertinents à l'aide de la « recherche vectorielle ». Le LLM reçoit ensuite la question initiale ainsi que les documents trouvés afin de générer une réponse précise et factuelle. En plus de l'invite connue, le LLM reçoit un contexte supplémentaire. Cela permet de réduire considérablement les « hallucinations » (informations inventées) du LLM.
Un agent peut penser, mais pour agir, il a besoin de des outils. Ces outils sont l'interface avec le monde extérieur. Ils sont généralement disponibles sous la forme d'API.
Voici des exemples d'outils qu'un agent d'IA peut utiliser :
- Outil de navigation : L'agent peut naviguer sur le web pour trouver des informations actualisées.
- Outil de messagerie : L'agent peut lire ou envoyer des e-mails pour communiquer avec des personnes ou des systèmes.
- API d'entreprise : L'agent peut accéder aux systèmes internes, par exemple pour consulter le statut d'un client ou traiter une commande.
- Interprète de code : L'agent peut écrire et exécuter du code pour effectuer des calculs complexes ou analyser des données.
2.4 Les cinq niveaux de maturité des agents IA
Les agents d'IA sont divisés en différents niveaux de maturité. Les agents d'IA se distinguent par leur capacité à rechercher des connaissances de manière indépendante, par leur autonomie dans la prise de décisions et par leur efficacité d'apprentissage.
Agents d'IA réactifs
Agents d'IA réactifs
Agents réactifs basés sur des modèles
Agents réactifs basés sur des modèles
Agents IA axés sur les objectifs
Agents IA axés sur les objectifs
Agents IA basés sur l'utilité
Agents IA basés sur l'utilité
Agents d'IA apprenants
Agents d'IA apprenants
3. caractéristiques d'un agent Business AI
Agents d'intelligence économique sont fondamentalement différents des agents IA généraux. Leur objectif principal est d'optimiser les processus de l'entreprise et d'améliorer les indicateurs financiers. Pour ce faire, ils se concentrent sur des tâches spécifiques et pertinentes pour l'entreprise.
Les agents Business AI ne sont pas développés en tant que systèmes autonomes et isolés, mais pour résoudre des problèmes spécifiques au sein des chaînes de valeur. Exemples Il s'agit par exemple de l'automatisation des demandes des clients, de l'optimisation des chaînes d'approvisionnement ou de la personnalisation des campagnes de marketing.
Contrairement aux modèles d'IA génériques qui sont entraînés sur des données publiques, les agents d'IA d'entreprise utilisent principalement des données appartenant à l'entreprise. Ces données constituent le véritable avantage concurrentiel car elles contiennent des connaissances spécifiques sur les clients, les produits, les processus opérationnels et les marchés. En traitant ces informations exclusives, les agents peuvent prendre des décisions hautement spécialisées et contextuelles qui visent directement les objectifs commerciaux. Le site Gouvernance de ces données est essentielle pour la sécurité, la protection de la propriété intellectuelle et la conformité.
Pour que les agents d'IA d'entreprise soient utilisés avec succès, ils doivent être intégrés de manière transparente dans le paysage informatique existant. Cela comprend la connexion à des systèmes tels que CRM, ERP ou SCM. Grâce à cette intégration, les agents peuvent extraire des données en temps réel et exécuter des actions directement dans les applications métier pertinentes. Une architecture multiplateforme et des API standardisées sont des conditions techniques essentielles à cet effet. La stratégie MLOps joue un rôle important pour assurer un déploiement, une surveillance et une maintenance fluides des agents.
4. la création et l'utilisation d'agents Business AI
Le développement d'un agent d'IA pour l'entreprise nécessite des considérations particulières, car l'IA intervient directement dans les processus de l'entreprise.
4.1 La mise en œuvre technique des agents de la Business AI
Au-delà de la réalisation des objectifs fonctionnels d'un agent d'IA, la sécurité, la fiabilité et l'évolutivité sont cruciales.
Les données propriétaires, c'est-à-dire celles qui appartiennent à l'entreprise, constituent l'apport le plus important pour un agent d'intelligence économique. Pour pouvoir les utiliser avec succès, en toute sécurité et de manière suffisamment évolutive, une entreprise a besoin d'une plateforme de données moderne . Plate-forme de données. Un agent Business AI a besoin d'une puissance de calcul considérable pour exécuter des tâches complexes et traiter de grandes quantités de données. La plateforme de données doit être évolutive horizontalement pour suivre la croissance de l'entreprise et l'augmentation du nombre de tâches traitées par l'agent. Elle doit garantir des performances élevées en matière de traitement des données, notamment en utilisant des GPU pour répondre aux besoins en temps réel. La plate-forme doit servir de source centrale de données. Une architecture Architecture Lakehouse combine la flexibilité d'un Data Lake pour les données non structurées aux fonctions de gouvernance et de gestion d'un entrepôt de données. Cela permet à l'agent IA d'accéder à toutes les données d'entreprise pertinentes - des tableaux structurés aux textes et images non structurés - à partir d'un seul emplacement.
Le Model Context Protocol (MCP) et LangChain jouent ensemble un rôle important dans le développement de l'IA agentique. Le MCP est une norme ouverte qui permet aux modèles d'IA d'accéder à des outils et des sources de données externes. On peut le considérer comme un port USB-C pour l'IA. Il standardise la communication, de sorte que les agents peuvent interroger le monde réel via des API, extraire des données de bases de données ou exécuter des actions spécifiques dans d'autres systèmes sans avoir besoin d'une intégration distincte et personnalisée pour chaque connexion. Ceci est essentiel pour que les agents d'IA puissent agir au-delà de leurs connaissances internes et accomplir des tâches dynamiques et contextuelles. LangChain est un framework de développement qui donne aux développeurs les outils nécessaires pour contrôler les processus de pensée logiques d'un agent. C'est l'architecture logicielle qui relie les différents éléments de base - tels que les invites, les modèles et les connecteurs de données. À l'aide de LangChain, les développeurs peuvent définir des flux de travail complexes dans lesquels un agent traite étape par étape les demandes, utilise des outils externes et génère finalement une réponse cohérente.
Alors que le Model Context Protocol (MCP) fournit l'interface technique pour utiliser des données et des outils externes, LangChain décide quand et comment cette interface est utilisée. LangChain structure le processus par lequel un agent accède aux ressources externes prises en charge par la norme MCP. En bref : MCP permet la connexion, tandis que LangChain orchestre l'intelligence et le flux pour utiliser cette connexion.
Une architecture de sécurité robuste est basée sur le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC). Cela garantit que chaque agent ne peut accéder qu'aux données et aux systèmes dont il a absolument besoin pour sa tâche spécifique. Ceci est complété par des procédures d'authentification sécurisées telles que OAuth 2.0 ou des clés API robustes qui vérifient l'identité de l'agent avant chaque action. De plus, toutes les données traitées par l'agent doivent être cryptées, tant pendant la transmission que lors du stockage. Enfin, pour un suivi et une vérification sans faille, l'auditabilité de chaque action de l'agent dans des journaux sécurisés est nécessaire.
Un agent d'affaires doit également rester stable et fonctionnel en cas d'erreurs inattendues dans le paysage informatique. Cela nécessite une gestion des erreurs et une journalisation complètes dans le code afin de permettre une analyse et une correction rapides. En cas d'erreurs temporaires, l'agent doit automatiquement répéter l'action avec une stratégie de backoff exponentielle, c'est-à-dire effectuer des tentatives de répétition automatisées (appelées retries). Pour éviter des appels répétés à un système défectueux, le modèle de disjoncteur peut être mis en œuvre. Ceci est complété par une surveillance continue et des alertes qui surveillent la disponibilité et la performance de l'agent ainsi que de ses systèmes dépendants, afin d'informer immédiatement l'équipe d'exploitation en cas d'erreurs critiques.
De plus, une solution professionnelle doit être capable d'évoluer avec la croissance de l'entreprise et de gérer un nombre croissant de tâches. L'architecture technique doit donc être conçue dès le départ en fonction de Évolutivité être conçue, par exemple par le biais d'une Architecture de microservices. Celle-ci permet de faire évoluer et de maintenir les différents composants indépendamment les uns des autres. Grâce à La conteneurisation et Orchestration avec des technologies telles que Docker et Kubernetes, le déploiement et la mise à l'échelle des composants sont automatisés. Pour certaines fonctions d'agent, il est également possible de les architectures serverless dans lesquelles les ressources informatiques sont automatiquement mises à disposition à la demande, peuvent être utilisées. En principe, l'architecture doit permettre une une mise à l'échelle horizontale qui permet d'augmenter les performances en ajoutant des instances supplémentaires.
Le respect de ces conditions techniques est essentiel pour établir les agents d'IA d'entreprise non seulement comme des solutions innovantes, mais aussi comme des solutions sûres, fiables et pérennes.
4.2 Gouvernance et réglementation des agents de l'IA d'entreprise
Le développement rapide des agents IA et leur intégration dans les processus métier soulèvent d'importantes questions de sécurité, d'éthique et de contrôle. Pour profiter des avantages de cette technologie tout en minimisant les risques, il est essentiel de mettre en place une gouvernance robuste. Gouvernance et le respect du cadre réglementaire sont essentiels. Parallèlement à la réalisation technologique des agents IA, il faut mettre en place les moyens techniques d'une gouvernance efficace.
La réglementation des systèmes d'IA est une préoccupation croissante dans le monde entier. L'EU AI Act en est un exemple frappant, car il adopte une approche basée sur les risques. Les systèmes à haut risque, tels que ceux utilisés dans les secteurs critiques, sont soumis à des règles plus strictes. L'objectif est de trouver un équilibre entre innovation et sécurité, tout en créant des normes uniformes.
Si une IA autonome commet une erreur qui entraîne une perte financière ou une atteinte à l'image de marque, la question de la responsabilité doit être clairement définie. Il faut déterminer si les développeurs, la direction ou l'opérateur peuvent être tenus responsables des actions de l'IA. La clarification de ces questions est fondamentale pour la confiance et la sécurité juridique dans l'utilisation des systèmes d'IA.
Les agents IA doivent être conçus de manière à respecter toutes les lois et réglementations en vigueur. Un exemple clé est le Règlement général sur la protection des données (RGPD), qui impose des exigences strictes en matière de traitement des données personnelles.
Les décisions et les actions d'un agent d'IA doivent pouvoir être consignées. Cette auditabilité est indispensable pour les contrôles internes et sert à clarifier la responsabilité en cas de dommage. Ce concept est connu sous le nom d'« Explainable AI“ (XAI) et vise à garantir la transparence et l'explicabilité des décisions de l'IA. Ceci est indispensable pour la confiance des utilisateurs et des parties prenantes.
Conditions technologiques pour la gouvernance de l'IA
Pour une gouvernance efficace de l'IA, une infrastructure technologique solide est nécessaire, qui va au-delà du simple développement de modèles.
4.3 La gestion des risques des agents Business AI
L'introduction d'agents d'IA d'entreprise autonomes comporte des risques spécifiques qui doivent être gérés de manière proactive. Une stratégie de gestion des risques efficace est essentielle pour garantir la sécurité et la stabilité d'une entreprise.
Il existe des risques importants Risques pour la sécurité. Un agent autonome opérant sur le réseau de l'entreprise peut constituer une porte d'entrée pour des cyber-attaques s'il n'est pas suffisamment sécurisé. Des attaquants pourraient tenter de prendre le contrôle de l'agent pour accéder à des données sensibles ou l'utiliser à des fins malveillantes. Pour éviter cela, des mécanismes de sécurité stricts doivent être mis en place. tels que les systèmes de détection d'intrusion (IDS) qui surveillent le trafic réseau à la recherche d'activités suspectes. Des audits de sécurité réguliers pour vérifier les vulnérabilités, le cryptage des données et la segmentation du réseau sont également des mesures décisives.
Pour un agent AI, des Procédures d'urgence et d'annulation requises. Dans les situations critiques, il doit toujours être possible de reprendre le contrôle de l'agent. Il doit exister un moyen clair d'arrêter manuellement l'IA en cas d'urgence ou de corriger ses actions. Un soi-disant "kill switch" (commutateur de mise à mort) est ici une mesure de sécurité nécessaire qui permet aux personnes autorisées de désactiver immédiatement l'agent en cas de comportement imprévu ou nuisible. Les protocoles d'urgence doivent également définir clairement qui est autorisé à intervenir et quelles sont les mesures à prendre en cas de dysfonctionnement.
Enfin, il existe un risque risque de conséquences involontaires. Une IA optimisée exclusivement pour augmenter une seule métrique, par exemple le chiffre d'affaires, pourrait avoir des effets négatifs involontaires sur d'autres domaines de l'entreprise. Par exemple, une IA qui maximise uniquement les profits pourrait ignorer la satisfaction des clients, utiliser des stratégies de vente agressives ou même nuire à l'image de marque. Pour éviter de telles conséquences négatives, l'agent doit être formé non pas à une seule, mais à plusieurs métriques reflétant les objectifs commerciaux globaux. Un approche "humain dans la boucle"dans laquelle des experts humains vérifient et corrigent régulièrement le comportement de l'agent, est également essentielle. En outre, des règles éthiques et commerciales doivent être intégrées directement dans le code de l'agent afin d'empêcher toute action indésirable dès le départ.
5. Agentic AI : un changement de paradigme pour l'efficacité et la productivité
Agentic AI représente un changement de paradigme qui a le potentiel d'améliorer efficacité et productivité radicalement les entreprises augmenter. Cependant, le développement de l'intelligence artificielle commerciale exige plus qu'une simple expertise technique ; il requiert une approche globale qui Les questions de sécurité, d'éthique et de gouvernance dès le départ. En abordant ces défis de manière proactive, les entreprises peuvent tirer profit des systèmes d'IA autonomes tout en minimisant les risques.
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