L’IA n’est plus seulement un outil de back-office. Cette technologie de pointe est un véritable partenaire stratégique qui peut améliorer la prise de décisions dans tous les secteurs d’activité.
Que les utilisateurs des équipes d’entreprise cherchent à réduire les frais d’exploitation ou à personnaliser des expériences client en toute évolutivité, la personnalisation des agents d’IA joue un rôle crucial.
Alors que les agents d’IA sont de plus en plus largement adoptés dans toutes les entreprises, la gestion de leur déploiement nécessite une stratégie sur mesure. Les premières étapes consistent à concevoir l’infrastructure d’IA de l’entreprise de manière à optimiser les modèles pour des inférences d’IA rapides et rentables, mais aussi pour créer un pipeline de données qui alimente en permanence les agents avec des informations contextuelles et pertinentes.
Outre les ressources humaines et matérielles, l’intégration des agents d’IA va rapidement devenir un aspect stratégique fondamental pour les entreprises de tous les secteurs, leurs dirigeants étant désormais en mesure d’orchestrer la répartition des talents numériques à travers l’ensemble de l’organisation.
Voici comment intégrer efficacement des équipes d’agents d’IA :
- Choisissez le bon agent d’IA pour chaque type de tâche
Tout comme les talents humains sont recrutés pour occuper des rôles spécifiques, les agents d’IA doivent être sélectionnés et formés en fonction de la tâche qu’ils sont censés réaliser. Les entreprises du monde entier ont désormais accès à une grande variété de modèles d’IA dans des champs d’application comme le langage, la vision, la parole et le raisonnement, chaque modèle disposant d’avantages uniques.
C’est pour cette raison qu’une sélection adéquate des modèles est cruciale pour atteindre les résultats commerciaux souhaités :
- Choisissez un agent de raisonnement pour résoudre des problèmes complexes qui nécessitent d’analyser un ensemble varié de réponses.
- Utilisez un copilote de génération de code pour aider les développeurs à écrire, modifier et fusionner du code.
- Déployez un agent d’IA pour l’analyse vidéo afin d’analyser des synthèses d’inspection de site ou des défauts de produits.
- Intégrez un assistant d’IA pour le service à la clientèle qui repose sur une base de connaissances spécifique plutôt que sur un modèle de fondation générique.
La sélection du modèle affecte la performance des agents, les coûts, la sécurité et l’alignement des activités. Un modèle adéquat permet à l’agent de relever avec efficacité les défis commerciaux, de s’aligner sur les exigences de conformité et de veiller à la protection des données les plus sensibles. Le choix d’un modèle inadapté peut entraîner une surconsommation des ressources informatiques, des coûts opérationnels plus élevés et des prévisions inexactes susceptibles d’avoir un impact négatif sur la prise de décisions des agents.
Grâce à des solutions logicielles de pointe tels que les microservices NVIDIA NIM et NeMo, les développeurs peuvent exploiter différents modèles et connecter des outils spécifiques en fonction de leurs besoins. Ce processus de sélection permet de déployer des agents spécifiques à une tâche, soigneusement optimisés pour respecter les objectifs commerciaux, la stratégie de données et les exigences de conformité d’une entreprise.
- Améliorez les compétences des agents d’IA en les connectant aux données
L’intégration des agents d’IA nécessite de mettre en place une solide stratégie de données.
Les agents d’IA produisent de meilleurs résultats quand ils sont associés à un flux de données cohérent, spécifique à une tâche et à l’entreprise dans laquelle ils opèrent.
Les connaissances institutionnelles, qui représentent les ressources et l’expérience accumulées par une entreprise, constituent un atout crucial qui peut souvent disparaître brutalement lorsque les employés quittent l’entreprise ou prennent leur retraite. Les agents d’IA peuvent jouer un rôle essentiel dans la capture et la préservation de ces connaissances pour que les employés puissent les exploiter avec un maximum d’efficacité.
- Connexion de l’IA aux sources de données : pour exprimer leur plein potentiel, les agents d’IA doivent interpréter une grande variété de types de données allant des bases de données structurées aux formats non structurés tels que les fichiers PDF, les images et les vidéos. Cette connexion permet aux agents de générer des réponses adaptées et contextuelles qui vont au-delà des capacités d’un modèle de fondation autonome, offrant ainsi des résultats nettement plus précis et utiles.
- L’IA en tant que référentiel de connaissances : les agents d’IA mettent à profit les systèmes qui capturent, traitent et réutilisent les données. Un volant de données permet par exemple de collecter, de traiter et d’utiliser des informations en continu pour améliorer de façon itérative le système sous-jacent. Les systèmes d’IA tirent parti de ce volant dédié pour enregistrer les interactions, les décisions et les différentes approches de résolution des problèmes pour optimiser automatiquement les performances et l’efficacité de leur modèle. Par exemple, l’intégration de l’IA dans les opérations de service à la clientèle permet au système d’enrichir ses connaissances lors de chaque conversation en capturant des interrogations pertinentes et de précieux commentaires. Ces données sont ensuite utilisées pour affiner les réponses et alimenter un référentiel complet des connaissances institutionnelles.
NVIDIA NeMo prend en charge le développement de volants de données à hautes performances en fournissant les outils nécessaires pour l’organisation, l’optimisation et l’évaluation continues des données et des modèles. Cela permet aux agents d’IA d’améliorer la précision et d’optimiser les performances du système grâce à une adaptation et à un apprentissage permanents.
- Intégration des agents d’IA aux activités commerciales
Une fois que les entreprises ont créé une infrastructure d’IA dans le Cloud, sur site ou hybride pour prendre en charge les agents d’IA et améliorer la stratégie de données pour alimenter ces agents avec des informations opportunes et contextuelles, l’étape subséquente consiste à déployer des agents d’IA de manière systématique au sein des unités commerciales, pour passer du projet pilote au déploiement concret de manière évolutive.
Selon une enquête récente d’IDC réalisée auprès de 125 responsables des systèmes d’information, les trois principaux domaines au sein desquels les entreprises cherchent à intégrer l’IA agentique sont les processus informatiques, les opérations commerciales et le service à la clientèle.
Dans chaque domaine, les agents d’IA contribuent à améliorer la productivité des employés existants, par exemple en automatisant le processus de génération de tickets pour les ingénieurs informatiques ou en fournissant aux employés un accès simplifié aux données pour les aider à mieux servir les clients.
L’intégration des agents d’IA dans les entreprises peut répondre à différents objectifs :
Dans le secteur des télécommunications, Amdocs a conçu et déployé des agents d’IA verticalisés à l’aide de sa plateforme amAIz pour faciliter la gestion de parcours clients complexes et multi-étapes, des ventes à la facturation en passant par les services de soins, mais aussi pour faire progresser les réseaux autonomes, de l’optimisation de la planification à un déploiement plus efficace. Cela permet de garantir la bonne performance des réseaux et des services qu’ils prennent en charge.
NVIDIA a choisi de s’associer à diverses entreprises, comme la société de services logiciels d’entreprise ServiceNow, et à des intégrateurs de systèmes d’envergure mondiale, tels que Accenture et Deloitte, pour concevoir et déployer des agents d’IA à même de posséder un impact commercial maximal avec tous les cas d’utilisation et dans tous les secteurs d’activités.
- Mise en œuvre de garde-fous et d’une gouvernance fiables pour les agents d’IA
Tout comme les employés ont besoin de lignes directrices claires pour garder le cap, les modèles d’IA nécessitent des garde-fous bien définis pour s’assurer qu’ils fournissent des résultats fiables et précis en fonctionnant dans le cadre des limites éthiques qui leur sont assignées.
- Garde-fous contextuels : ils empêchent l’IA de dériver dans des périmètres au sein desquels leurs compétences ne leur permettent plus de fournir des réponses précises. Par exemple, un assistant d’IA pour le service à la clientèle doit se concentrer sur la résolution des questions des clients et ne pas dériver vers des sujets sans rapport tels que les ventes incitatives ou les offres commerciales.
- Garde-fous de sécurité du contenu : ils modèrent les interactions entre les personnes et les LLM en classant les requêtes et les réponses comme sûres ou dangereuses, mais aussi en marquant les violations par catégorie en cas de danger avéré. Ces garde-fous filtrent le langage indésirable et s’assurent que les références ne sont faites que vers des sources fiables, pour faire en sorte que les résultats de l’IA soient dignes de confiance.
- Garde-fous de jailbreaking : avec un nombre croissant d’agents d’IA ayant accès à des informations sensibles, les agents peuvent progressivement devenir vulnérables aux violations de données. Les garde-fous de jailbreaking ont été conçus pour lutter contre les menaces antagonistes, ainsi que pour détecter et bloquer les tentatives de jailbreaking et d’injection de requêtes pouvant affecter les LLM. Ces garde-fous aident à garantir des interactions d’IA plus sûres en identifiant les manipulations malveillantes en temps réel.
Les garde-fous NVIDIA NeMo permettent aux entreprises de définir et d’appliquer des directives spécifiques à un domaine en mettant en place un framework flexible et programmable qui permet aux agents d’IA de rester alignés sur les politiques organisationnelles, ce qui les aide à fonctionner de manière cohérente dans les sujets approuvés, à respecter les normes de sûreté et à se conformer aux exigences de sécurité avec le moins de latence possible en matière d’inférence.
Commencez à intégrer des agents d’IA
Les meilleurs agents d’IA ne sont pas universels. Ils sont entraînés à des fins spécifiques et conçus pour un objet particulier. De plus, ils apprennent en permanence.
Les responsables d’entreprise peuvent commencer leur processus d’intégration des agents d’IA en veillant à répondre aux questions suivantes :
- Quels résultats commerciaux voulons-nous que l’IA génère ?
- A quelles connaissances et outils notre IA a-t-elle besoin d’accéder ?
- Qui sont les collaborateurs ou les superviseurs humains ?
Dans un avenir proche, chaque secteur d’activité s’appuiera sur des agents d’IA dédiés, préalablement entraînés sur des données propriétaires et adaptés à des objectifs particuliers pour répondre à des besoins précis en matière de conformité. Les entreprises qui font preuve d’une intégration cohérente, de stratégies de données sécurisées et d’un apprentissage en continu sont prêtes à mener la prochaine phase de leur transformation commerciale.
Regardez ce webinaire à la demande pour apprendre à créer un volant de données automatisé qui collecte en permanence des commentaires pour intégrer, optimiser et transformer les agents d’IA dans les entreprises.
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