Note de la rédaction : Le nom « NIM Agent Blueprints » a été remplacé par « NVIDIA Blueprints » en octobre 2024. Toutes les références à ce nom ont été mises à jour dans cet article.
Les chatbots optimisés par l’IA utilisent l’IA générative pour générer des réponses basées sur une interaction unique. Une personne lance une requête et le chatbot utilise le traitement automatique du langage naturel pour y répondre.
La nouvelle frontière de l’intelligence artificielle est l’IA agentique, qui s’appuie sur un raisonnement sophistiqué et une planification itérative pour résoudre des problèmes complexes à plusieurs étapes de manière autonome. Cette technologie va améliorer la productivité et les processus opérationnels dans de nombreuses industries.
Par exemple, un agent d’IA pour le service client pourrait être bien plus qu’un simple système de questions-réponses. Grâce à l’IA agentique, il pourrait vérifier l’encours d’un utilisateur et lui recommander les comptes à même de payer, tout en attendant que l’utilisateur prenne une décision afin de finaliser la transaction en conséquence.
Les systèmes d’IA agentique ingèrent d’importants volumes de données issus de multiples sources de données et d’applications tierces qui leur permettent d’analyser de nouveaux défis, de développer des stratégies et d’exécuter des tâches en toute autonomie. Les entreprises mettent en œuvre l’IA agentique pour personnaliser leur service client et rationaliser leur développement logiciel, mais aussi pour faciliter les interactions avec leurs patients.
L’IA agentique s’appuie sur un raisonnement sophistiqué et une planification itérative pour résoudre des problèmes complexes à plusieurs étapes.
Comment l’IA agentique fonctionne-t-elle ?
L’IA agentique s’appuie sur un processus en quatre étapes pour résoudre les problèmes :
- Perception : les agents d’IA collectent et traitent des données à partir de diverses sources telles que des capteurs, des bases de données et des interfaces numériques. Cela implique d’extraire des caractéristiques constructives, de reconnaître des objets ou d’identifier des entités pertinentes dans l’environnement.
- Raisonnement : un grand modèle de langage fait office de chef d’orchestre ou de moteur de raisonnement pour comprendre les tâches, générer des solutions et coordonner des modèles spécialisés pour des fonctions spécifiques telles que la création de contenu, le traitement visuel ou les systèmes de recommandation. Cette étape met en œuvre des techniques telles que la génération augmentée par récupération (RAG) pour accéder à des sources de données propriétaires et fournir des résultats à la fois précis et pertinents.
- Action : en s’intégrant à des outils et logiciels externes via des interfaces de programmation, les IA agentiques peuvent exécuter rapidement des tâches selon les plans qu’elles ont préalablement formulés. Il est possible d’intégrer l’architecture Guardrails aux agents d’IA pour garantir l’exécution correcte de leurs tâches. Par exemple, un agent d’IA du service client peut être en mesure de traiter des réclamations jusqu’à un certain montant, mais les réclamations dépassant ce montant devront être approuvées par une personne physique.
- Apprentissage : l’IA agentique s’améliore continuellement via une boucle de rétroaction, ou
également appelée « volant de données évolutif », où les données générées à partir de ses interactions nourrissent le système pour enrichir les modèles. Cette capacité à s’adapter et à gagner perpétuellement en efficacité offre aux entreprises un puissant outil d’aide à la prise de décision et d’optimisation de l’efficacité opérationnelle.
Les données d’entreprise nourrissent l’IA agentique
Dans toutes les industries et pour tous les postes, l’IA générative révolutionne les entreprises en transformant d’importants volumes de données en connaissances exploitables permettant aux employés de gagner en efficacité.
Les agents d’IA s’appuient sur ce potentiel en accédant à une grande variété de données via des moteurs de requêtes accélérés par l’IA qui traitent, stockent et récupèrent des informations afin d’optimiser les modèles d’IA générative. La RAG, qui permet à l’IA de récupérer intelligemment des informations pertinentes au sein d’une grande variété de sources de données, est l’une des techniques-clés de cette transformation.
Au fil du temps, les agents d’IA apprennent et s’améliorent en créant un volant de données évolutif, où les données générées par les interactions sont réinjectées dans le système dans le but d’affiner les modèles et d’accroître leur efficacité.
La plateforme d’IA de bout en bout de NVIDIA, qui inclut des microservices NVIDIA NeMo pour le développement d’applications d’IA générative personnalisées, offre la capacité de gérer et d’accéder efficacement aux données, ce qui est primordial pour créer des applications d’IA agentique réactives.
L’IA agentique en action
Les applications potentielles de l’IA agentique sont vastes et seulement limitées par la créativité et l’expertise. Des tâches basiques telles que la génération et la distribution de contenu aux cas d’utilisation les plus complexes tels que l’orchestration de logiciels d’entreprise, les agents d’IA transforment les industries.
Service client : les agents d’IA améliorent le service client en optimisant les capacités en libre-service et en automatisant les communications de routine. Plus de la moitié des professionnels de la maintenance mentionnent des améliorations significatives des interactions avec les clients, ayant pour conséquence de réduire les délais de réponse et d’améliorer le niveau de satisfaction.
Les humains numériques, ces agents basés sur l’IA qui incarnent l’image de marque d’une entreprise et proposent des interactions réalistes en temps réel pour aider les commerciaux à répondre aux requêtes des clients ou à résoudre les problèmes directement lorsque le volume d’appels est élevé, suscitent par ailleurs un intérêt croissant.
Création de contenu : l’IA agentique peut vous aider à créer rapidement du contenu marketing personnalisé de haute qualité. Les agents d’IA générative peuvent faire gagner en moyenne jusqu’à trois heures par contenu aux responsables marketing, ce qui leur permet de se concentrer sur la stratégie et l’innovation. En simplifiant la création de contenu, les entreprises peuvent rester compétitives tout en améliorant l’engagement client.
Ingénierie logicielle : les agents d’IA renforcent la productivité des développeurs en automatisant les tâches de codage répétitives. Selon les prévisions, d’ici à 2030, l’IA pourrait automatiser jusqu’à 30 % des heures de travail, ce qui permettrait aux développeurs de se concentrer sur des projets plus complexes et de favoriser l’innovation.
Santé : pour les médecins qui analysent d’importants volumes de données médicales et de données sur les patients, les agents d’IA peuvent collecter des informations cruciales afin de les aider à prendre des décisions plus avisées en matière de soins. L’automatisation des tâches administratives et la capture des notes cliniques lors des rendez-vous avec les patients permet d’alléger les tâches chronophages, ainsi les médecins peuvent se concentrer sur le développement de la relation patient-médecin.
Les agents d’IA peuvent également fournir une assistance 24h/24 et 7j/7 en fournissant des informations sur la posologie des médicaments prescrits, la prise de rendez-vous et les rappels, ainsi qu’une assistance aux patients dans le suivi de leurs plans de traitement.
Analyse vidéo : dans le monde entier, les entreprises privées comme publiques développent des agents d’IA pour l’analyse vidéo afin d’améliorer les capacités de leur main-d’œuvre exploitant les informations visuelles d’un nombre croissant d’appareils (caméras, capteurs IoT, véhicules, etc.). Les agents d’IA pour l’analyse vidéo peuvent analyser d’importants volumes de vidéos en direct ou archivées, formuler des requêtes de tâches en langage naturel et exécuter des opérations complexes telles que la recherche vidéo, la synthèse et l’analyse de questions-réponses en vidéo. Ces agents peuvent également servir à générer des alertes d’anomalie, à rédiger des rapports d’incident, à améliorer le contrôle qualité via l’inspection visuelle et à optimiser la maintenance prédictive.
Démarrage
Grâce à sa capacité à planifier et à interagir avec une grande variété d’outils et de logiciels, l’IA agentique ouvre un nouveau chapitre de l’intelligence artificielle en offrant le potentiel d’augmenter la productivité et de révolutionner le fonctionnement des entreprises.
Pour accélérer l’adoption des applications et des agents optimisés par l’IA générative, NVIDIA Blueprints fournit des exemples d’application, du code de référence, des échantillons de données, des outils et une documentation exhaustive.
Des partenaires NVIDIA comme Accenture aident les entreprises à exploiter l’IA agentique grâce à des solutions basées sur NVIDIA Blueprints.
Rendez-vous sur ai.nvidia.com pour en savoir plus sur les outils et les logiciels que NVIDIA propose aux entreprises désireuses de concevoir leurs propres agents d’IA.