Il semble que désormais tout le monde veut son agent d’IA. Mais que font exactement ces agents au sein des entreprises ?
- Dans de nombreux cas, leur travail peut consister à aider à créer encore plus d’agents.
- Dans la plupart des cas, les agents aident les DSI à gérer les performances des systèmes informatiques.
Toutefois, les cas d’utilisation varient d’un secteur à l’autre.
Selon une récente enquête menée auprès de 1 484 responsables informatiques par Cloudera, 96 % des entreprises prévoient d’étendre leur utilisation de l’IA au cours des 12 prochains mois. Ce qui est stupéfiant. Et une majorité, 57 %, a déclaré avoir déjà mis en œuvre des agents d’IA au cours des deux dernières années. Dans le même temps, les craintes concernant la confidentialité, l’intégration et la qualité des données peuvent potentiellement gâcher la fête, suggère l’enquête.
La plupart (61 %) des agents d’IA en production sont intégrés dans les opérations informatiques des DSI. Les principales applications prises en charge par les agents sont les robots d’optimisation des performances (RPA) (66 %), les agents de surveillance de la sécurité (63 %) et les assistants de développement (62 %).
D’où viennent ces agents d’IA ?
- Deux tiers des personnes interrogées (66 %) créent des agents sur des plateformes d’infrastructure d’IA d’entreprise
- 60 % exploitent les capacités agentiques intégrées dans les applications de base.
« Cette approche hybride reflète une nette préférence pour les déploiements évolutifs, sécurisés et proches des données », expliquent les auteurs de l’enquête.
Quels sont les premiers déploiements d’agents d’IA en dehors de la DSI ?
En dehors de l’optimisation informatique, les premiers déploiements d’agents d’IA ont tendance à se concentrer sur les opérations en contact avec la clientèle. Les agents d’IA sont surtout utilisés pour :
- Le support client (78 %)
- L’automatisation des processus (71 %)
- L’analyse prédictive (57 %)
Quelles sont les technologies pour utiliser les agents d’IA ?
Interrogés sur les technologies qu’ils utilisent actuellement ou qu’ils prévoient d’utiliser pour développer l’IA agentique, les répondants ont identifié :
- Les plateformes d’infrastructure d’IA d’entreprise (66 %)
- Les capacités d’agent intégrées dans les applications (60 %)
- Les plateformes et framework d’agents d’IA d’entreprise dédiés (60 %)
Quels sont les problèmes rencontrés par ceux qui déploient les agents d’IA ?
Les agents d’IA ne sont pas parfaits, bien sûr, et les déployeurs rencontrent les mêmes problèmes que les générations précédentes de technologie. Les principales préoccupations liées aux déploiements d’agents d’IA sont :
- La confidentialité des données (53 %)
- L’intégration avec les systèmes existants (40 %)
- Les coûts de mise en œuvre élevés (39 %)
Plus d’un tiers (37 %) des personnes interrogées déclarent que l’intégration des agents d’IA dans les systèmes et flux de travail actuels a été « très » ou « extrêmement » difficile. « En d’autres termes, le déploiement d’agents d’IA n’est pas une entreprise prête à l’emploi », affirment les auteurs. Encore une fois, plus la technologie évolue, plus les défis restent les mêmes.
Que veulent en plus les utilisateurs d’agents d’IA ?
Les fournisseurs et les partisans de l’IA agentique qui cherchent à faire avancer le changement ont du pain sur la planche. Les leaders technologiques aimeraient que les agents d’IA qu’ils déploient soient dotés de davantage de fonctions, notamment :
- De fonctions de confidentialité et de sécurité des données plus solides (65 %)
- D’une formation et d’une personnalisation plus rapides (54 %)
- D’un traitement amélioré du langage naturel (51 %)
- D’une meilleure compréhension du contexte (50 %)
Les grands cas d’utilisation des agents d’IA par industrie
Vous pouvez ajouter à la liste des défis une grande variété de cas d’utilisation par industrie, y compris :
Dans le secteur de la finance et de l’assurance
- La détection des fraudes (56 %)
- L’évaluation des risques (44 %)
- Le conseil en investissement (38 %)
Pour l’industrie manufacturière
- L’automatisation des processus (49 %)
- L’optimisation de la chaîne d’approvisionnement (48 %)
- Le contrôle de la qualité (47 %)
Dans le secteur de la santé
- La prise de rendez-vous (51 %)
- L’aide au diagnostic (50 %)
- Le traitement des dossiers médicaux (47 %)
Dans les télécommunications
- Les bots d’assistance à la clientèle (49 %)
- Les agents d’expérience client (44 %)
- Les agents de surveillance de la sécurité (49 %)
Quelles recommandations pour mettre en œuvre des agents d’IA en entreprise ?
Les auteurs de Cloudera ont formulé des recommandations pour la mise en œuvre d’agents d’IA.
Une fois encore, pour la plupart, ces approches ne sont pas nouvelles ou inédites pour ceux qui ont mis en œuvre les générations précédentes de technologies :
Renforcer la base de données et les capacités d’intégration
« Les entreprises doivent s’assurer qu’elles disposent d’une architecture de données moderne et de plateformes unifiées capables de gérer en toute sécurité le volume et la variété des données dont les agents d’IA ont besoin. »
Commencez par des projets à fort impact pour obtenir un ROI immédiat et progressez ensuite
« Les répondants à l’enquête se sont concentrés sur le support client et l’automatisation des processus en tant que cas d’utilisation initiaux, suggérant que ces domaines sont de bons tremplins parce qu’ils répondent à des points de douleur réels et ont des résultats mesurables. »
Établir la responsabilité
« Les entreprises doivent clarifier la question suivante : qui est responsable des performances d’un agent ? Est-ce le développeur qui l’a conçu, le propriétaire de l’entreprise qui l’utilise ou l’équipe d’exploitation qui le supervise ? »
Construire des cadres de gouvernance et d’éthique
« Inclure des mécanismes pour vérifier la partialité, assurer la transparence dans la prise de décision de l’agent, et examiner régulièrement le comportement de l’agent par rapport aux politiques de l’entreprise et aux attentes de l’utilisateur ».
Améliorer les compétences des équipes et favoriser une culture de collaboration entre l’homme et l’IA
Aller « au-delà de la formation de base pour cultiver des ensembles de compétences hybrides – des personnes qui peuvent non seulement construire et intégrer des agents d’IA, mais aussi comprendre leur raisonnement, leurs limites et l’évolution de leurs capacités. Donner la priorité à l’apprentissage pratique et continu, en encourageant l’expérimentation et le partage des connaissances entre les différents rôles ».
La force des sentiments exprimés dans les réponses à l’enquête suggère que les agents d’IA représentent la prochaine vague de l’IA, en fournissant des initiatives ciblées pour des fonctions spécifiques par rapport aux systèmes d’IA énormes et compliqués que de nombreux chefs d’entreprise redoutaient. Il sera intéressant de voir si le taux d’adoption prévu de 96 % se maintient.