L’intelligence artificielle (IA) est souvent comparée aux débuts d’Internet, une ère débordante de potentiel de transformation et de possibilités passionnantes. Si elle est certes encore balbutiante, son adoption laisse déjà une empreinte mesurable. En effet, selon le cabinet Forrester, 74 % des entreprises ayant adopté des technologies d’IA/ML font état d’un impact positif.
Nick Magnuson, Head of AI chez Qlik parle à nos lecteurs d’IA agentique.
Cependant les avancées en matière d’IA doivent encore faire face à divers défis, tels que le manque de confiance, la pénurie de compétences, des difficultés à établir une gouvernance efficace des données et une incertitude persistante sur la meilleure façon de réaliser des retours sur investissement tangibles pour les technologies d’IA.
C’est là qu’intervient l’IA agentique. Au-delà de la mise en œuvre classique « requête-réponse » des modèles génératifs, cette technologie émergente introduit des « agents » qui se distinguent des chatbots traditionnels de deux manières.
Premièrement, les agents sont capables de réaliser des tâches importantes en raisonnant à partir des entrées des utilisateurs, souvent au travers d’une chaîne de pensées, un peu comme les humains. Deuxièmement, les agents ont un « pouvoir d’action », c’est-à-dire qu’ils peuvent concevoir et exécuter des stratégies de façon autonome, tout en accédant aux outils nécessaires pour obtenir des résultats. Le potentiel de l’IA agentique va donc avoir un impact significatif sur les avancées pilotées par les données, appelées à jouer un rôle central dans l’entreprise.
Poser les fondements pour bien bâtir
Se préparer à un avenir axé sur l’IA, qu’elle soit générative ou agentique, exige avant tout d’établir un socle de données solide et d’identifier stratégiquement les cas d’usage en entreprise adaptés à l’IA. De la business intelligence à la prévention des fraudes, en passant par la gestion de la relation client et la création de contenu, les possibilités d’exploitation de l’IA sont immenses. Cependant, aucune de ces applications ne peut être efficace sans s’appuyer sur des données fiables.
Les entreprises doivent mettre l’accent sur l’intégrité des données, la gouvernance et l’innovation afin de poser les bases qui leur permettront de libérer tout le potentiel de l’IA. Quelle que soit son évolution, son efficacité dépendra toujours de la qualité et de l’intégrité des données sur lesquelles elle repose.
Établir ce fondement nécessite de se focaliser sur six grandes caractéristiques : diversité, rapidité, précision, sécurité, découvrabilité et accessibilité.
Cette checklist constitue un guide pratique pour veiller à disposer de données prêtes à alimenter des systèmes d’IA de manière fiable. Chacun de ces piliers fondamentaux permet aux organisations de se positionner sur la voie d’une croissance durable dans un avenir piloté par l’IA.
IA agentique : un parcours plus qu’une destination
Les étapes que chaque entreprise franchit pour atteindre ces qualités varient en fonction de la maturité de ses données. Autrement dit, établir un socle de données n’est pas une fin en soi. Pour intégrer des initiatives d’IA avec succès, les organisations doivent également prioriser une gouvernance robuste et favoriser une culture de l’innovation. Ces efforts sont certes difficiles, mais essentiels pour faire avancer les projets d’IA, cultiver de nouvelles capacités, et garantir la sécurité et la confiance tout au long du processus d’implémentation.
Le concept à l’origine de la nouvelle réflexion autour de l’IA agentique consiste à faire passer l’IA d’un simple outil à une force dynamique et autonome. Il redéfinit l’usage des grands modèles de langage (LLM).
Dans le Top 10 de Forrester des technologies émergentes de 2024, l’IA agentique est considérée comme l’innovation la plus transformatrice à l’horizon. Sa promesse : fournir des capacités d’automatisation plus sophistiquées et plus résilientes, tout en contribuant aux avancées d’autres technologies émergentes. Ainsi, une bonne implémentation de l’IA agentique permettra aux organisations de passer de leurs frameworks « requête-réponse » actuels à des rôles plus opérationnels et décisionnels.
Mais aussi et surtout, l’IA agentique est prête à fournir les avantages tangibles recherchés par tant d’organisations. Les agents IA exploitent des modèles de langage avancés pour effectuer des tâches complexes, prendre des décisions en toute autonomie, et interagir au nom de structures ou d’individus. Ce potentiel est d’autant plus convaincant lorsque plusieurs agents collaborent, créant de la sorte un écosystème numérique capable de générer des résultats à forte valeur.
Pour résumer, les frameworks d’agents sont appelés à répondre à des cas d’usage d’IA plus complexes et plus conséquents, soit exactement le type de problématiques auxquelles les organisations sont confrontées au quotidien.
Un avenir plus brillant (et flexible) avec les agents IA
Dans l’univers de l’IA agentique, le futur de l’IA s’étend bien au-delà de l’effervescence actuelle autour des modèles génératifs.
Mais pour capitaliser sur les avantages des agents IA, les organisations devront bâtir en amont un socle capable de gérer toutes les formes d’intelligences artificielles, existantes et à venir. Les structures qui tireront leur épingle du jeu dans cet environnement en constante évolution sont celles qui sauront poser des fondements solides, garantir une gouvernance pour une utilisation responsable et favoriser une culture de l’innovation.
En investissant dans ces piliers, les organisations pourront libérer tout le potentiel de transformation de l’IA, stimuler l’innovation, créer de la valeur et conserver leur place dans un avenir piloté par l’IA.
