Les agents d’IA sont la nouvelle main-d’œuvre numérique qui transforme les opérations, automatise les tâches complexes et débloque de nouveaux gains d’efficacité. Capables désormais de collaborer, ces agents peuvent travailler ensemble pour résoudre des problèmes complexes et avoir un impact encore plus significatif.
AI-Q permet aux entreprises de tous secteurs (y compris le sport et la finance) d’exploiter plus rapidement ces avantages. Il s’agit d’un nouveau blueprint NVIDIA pour le développement de systèmes agentiques capables de raisonner pour tirer des éclairages des données de l’entreprise.
Des systèmes d’IA plus intelligents avec NVIDIA AI-Q et le NVIDIA Agent Intelligence Toolkit
AI-Q fournit une référence facile à suivre pour intégrer le calcul accéléré NVIDIA, les plateformes de stockage partenaires, ainsi que les logiciels et outils, y compris les nouveaux modèles de raisonnement NVIDIA Llama Nemotron. AI-Q offre aux entreprises une base solide pour mettre en place une main d’œuvre numérique capable de supprimer les cloisonnements entre les agents et de traiter les tâches complexes avec une grande précision et une grande rapidité.
AI-Q permet une extraction multimodale rapide et une récupération hors pairs grâce à NVIDIA NeMo Retriever, aux microservices NVIDIA NIM et aux agents basés sur l’IA.
Ce modèle est basé sur le nouveau kit d’outils NVIDIA Agent Intelligence toolkit, qui assure une connectivité fluide et hétérogène entre les agents, les outils et les données. Agent Intelligence est sorti aujourd’hui sur GitHub. Il s’agit d’une bibliothèque logicielle open source conçue pour connecter, établir un profil et optimiser les équipes d’agents basés sur l’IA et les données de l’entreprise, dans le but de créer des systèmes end-to-end multi-agents. Agent Intelligence peut être facilement intégré aux systèmes multi-agents existants (en partie ou entièrement) via un processus d’intégration simple et complètement facultatif.
Ce kit d’outil améliore aussi la transparence grâce à une traçabilité et un profilage complets du système. De quoi offrir aux organisations la possibilité de surveiller les performances, d’identifier les inefficacités et d’obtenir une compréhension fine de la façon dont la business intelligence est générée. Ces données de profilage peuvent être utilisées avec NVIDIA NIM et la bibliothèque open source NVIDIA Dynamo pour optimiser les performances des systèmes agentiques.
La nouvelle main d’œuvre des entreprises : les agents basés sur l’IA
À mesure que les agents d’IA deviennent des employés numériques, les équipes informatiques prendront en charge l’intégration et la formation. Le modèle AI-Q et le kit d’outils Agent Intelligence soutiennent les employés numériques en permettant la collaboration entre les agents et en optimisant les performances entre différents frameworks agentiques.
Utiliser ces outils va permettre aux entreprises de connecter plus facilement les équipes d’agents basés sur l’IA quelle que soit la solution (Agentforce de Salesforce, Atlassian Rovo dans Confluence et Jira ainsi que la plateforme d’IA de ServiceNow pour la transformation des entreprises), de mettre un terme au compartimentage, de simplifier les tâches et de faire passer les temps de réponses de plusieurs jours à quelques heures.
Agent Intelligence s’intègre aussi aux frameworks et outils tels que CrewAI, LangGraph, Llama Stack, Microsoft Azure AI Agent Service et Letta, afin que les développeurs puissent travailler dans leur environnement de prédilection.
Azure AI Agent Service est intégré à Agent Intelligence afin d’améliorer l’efficacité des agents basés sur l’IA et l’orchestration des frameworks multi-agents grâce à Semantic Kernel (intégralement pris en charge dans Agent Intelligence).
De nombreux secteurs intègrent la perception visuelle et l’interactivité à leurs agents et copilotes.
Visa, leader du secteur des services financiers, utilise les agents basés sur l’IA pour simplifier la cybersécurité en automatisant l’analyse des e-mails à grande échelle pour détecter les tentatives de phishing. Grâce à la fonctionnalité de profilage d’AI-Q, la société peut optimiser les performances et les coûts des agents et ainsi maximiser le rôle de l’IA en matière de réaction aux menaces.
Démarrer avec AI-Q et Agent Intelligence
AI-Q est intégré au modèle NVIDIA Metropolis VSS. De quoi créer des agents multimodaux plus intelligents qui combinent perception visuelle, parole, traduction et analyse de données.
Les développeurs peuvent utiliser la bibliothèque open source du kit d’outils Agent Intelligence dès aujourd’hui et s’inscrire à ce hackathon afin de développer leurs compétences pratiques dans le domaine des systèmes agentiques.
Découvrez également comment un architecte de solutions NVIDIA a utilisé le kit d’outils Agent Intelligence pour améliorer la génération de code par l’IA.
Les systèmes agentiques développés avec AI-Q nécessitent une puissante plateforme de données d’IA. Plateforme que les partenaires de NVIDIA proposent sur-mesure. Elle traite les données en continu afin que les agents basés sur l’IA ait accès rapidement aux connaissances nécessaires pour raisonner et répondre aux demandes complexes.
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