Que sont vraiment les agents IA ? Découverte et explications

Une Révolution sur Madison Avenue : L’Impact des Agents IA

La discussion autour des agents IA s’intensifie, des sommets de Davos aux rues de Silicon Valley. Mais comment ces technologies transformeront-elles le paysage marketing de Madison Avenue ? OpenAI vient de dévoiler son nouvel outil d’agent IA baptisé “Operator”, conçu pour exécuter des tâches web comme la réservation de voyages, des réservations de restaurant et l’achat de courses. Des partenaires tels qu’eBay, Uber, Target et StubHub sont déjà à l’avant-garde de cette évolution.

Qu’est-ce qu’un Agent IA ?

À la différence des chatbots, qui interagissent de manière conversationnelle, les agents IA prennent des mesures au nom des utilisateurs. Ils peuvent accomplir des tâches, interagir avec d’autres systèmes logiciels et fonctionner de manière autonome. Des entreprises comme Accenture, Oracle et Talkdesk sont à la pointe de cette technologie, développant des agents IA qui facilitent des processus tels que la vente et la personnalisation. Par exemple, Oracle a récemment lancé un agent IA dédié à simplifier les rouages administratifs de la vente.

Différences entre Agents IA, Copilotes et LLMs

Bien que les termes agents et copilotes soient souvent utilisés indifféremment, il existe des distinctions importantes. Les copilotes assistent sans prendre de décisions autonomes, tandis que les agents opèrent de manière indépendante. Les modèles de langage de grande taille (LLMs) servent de base technologique aux agents, générant du texte et alimentant une variété d’applications. En somme, les LLMs enrichissent les fonctions des agents IA.

Capacités et Limites des Agents IA

D’après David DiCamillo, CTO chez Code & Theory, les agents IA se répartissent en trois catégories principales :

• Agents Overt : Aident à prendre des décisions et alimentent des outils pour les chatbots.
• Agents Passifs : Travaillent en coulisse pour analyser des ensembles de données.
• Agents d’Activation de Données : Transforment des insights en actions concrètes.

Pour une intégration réussie, il est crucial de veiller à la provenance des données et à leur contrôle, tout en se questionnant sur la responsabilité de la surveillance de ces agents.

Autres Types d’Agents IA

Les agents IA se déclinent en plusieurs types, chacun ayant ses propres spécificités :

• Agents Basés sur des Objectifs : Évaluent différents types de données pour atteindre des résultats définis.
• Agents Basés sur l’Utilité : Pèsent les actions en fonction des options et résultats potentiels.
• Agents Apprenants : S’adaptent sur la base de retours d’expérience et de données passées.
• Agents de Recherche : Exploressent des ensembles de données pour trouver des informations.
• Agents d’Achat : Facilitent les processus d’achat, comme le projet Mariner de Google.

Défis et Risques Associés

Créer des agents IA incite les entreprises à repenser leur stratégie de données. Cela implique la collecte, le nettoyage et la structuration des données, ainsi que la création d’infrastructures pour les flux de données en temps réel. Les cas de figure tels que les inexactitudes et le manque de rentabilité doivent être pris en compte, notamment en ce qui concerne l’impact potentiel sur la réputation des marques et la gestion des données sensibles.

Les Agents IA se Démontent-ils Efficaces ?

Bien que l’adoption des agents IA soit encore à ses débuts, certaines entreprises rapportent déjà des résultats prometteurs. Par exemple, Twilio a développé un agent de support client appelé Isa, qui a réussi à escalader son rôle de 2% à plus de 50% des leads marketing, tripliant ainsi les indicateurs de performance. Cette expérience démontre qu’il ne suffit pas d’automatiser ; il est essentiel de repenser l’expérience client et d’explorer de nouvelles possibilités offertes par l’intégration d’agents IA.