Note de l’éditeur : le nom NIM Agent Blueprints a été modifié en NVIDIA Blueprints en octobre 2024. Toutes les mentions de ce nom ont été mises à jour dans cet article.
Les chatbots d’IA utilisent l’IA générative pour fournir des réponses à partir d’une seule interaction. Une personne effectue une requête et le chatbot utilise le traitement du langage naturel pour répondre.
La prochaine frontière de l’intelligence artificielle est l’IA agentique : une IA qui utilise le raisonnement sophistiqué et la planification itérative pour résoudre de manière autonome des problèmes complexes en plusieurs étapes. Elle devrait permettre d’améliorer la productivité et les opérations dans tous les secteurs.
Les systèmes d’IA agentiques absorbent de grandes quantités de données provenant de sources multiples pour analyser de manière indépendante les défis, développer des stratégies et exécuter des tâches comme l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, l’analyse des vulnérabilités en cybersécurité, et aider les médecins à effectuer des tâches fastidieuses.
L’IA agentique utilise le raisonnement sophistiqué et la planification itérative pour résoudre des problèmes complexes en plusieurs étapes.
Comment fonctionne l’IA agentique ?
L’IA agentique utilise un processus en quatre étapes pour résoudre des problèmes :
- Perçoit : les agents d’IA collectent et traitent les données provenant de diverses sources, comme des capteurs, des bases de données et des interfaces numériques. Cette étape implique d’extraire des caractéristiques utiles, de consulter des objets ou d’identifier des entités pertinentes dans l’environnement.
- Raisonne : un grand modèle de langage agit comme l’orchestrateur, ou moteur de raisonnement. Il comprend les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés pour des fonctions spécifiques telles que la création de contenu, le traitement de la vision ou les systèmes de recommandation. Cette étape utilise des techniques comme la génération augmentée par récupération (RAG) pour accéder à des sources de données propriétaires et fournir des résultats précis et pertinents.
- Agit : grâce à des API, l’IA agentique s’intègre à des outils et des logiciels externes et peut exécuter rapidement des tâches en fonction des plans qu’elle a formulés. Des barrières peuvent être intégrées à des agents d’IA pour les aider à exécuter les tâches correctement. Par exemple, un agent d’IA pour le service client peut être autorisé à traiter les demandes d’indemnisation jusqu’à un certain montant, au-dessus duquel elles doivent être approuvées par un humain.
- Apprend : l’IA agentique s’améliore en permanence grâce à une boucle de rétroaction,
c’est-à-dire que les données générées par ses interactions sont introduites dans le système pour améliorer les modèles. Cette capacité à s’adapter et à devenir plus efficace au fil du temps offre aux entreprises un outil puissant pour améliorer leurs décisions et leur efficacité opérationnelle.
Alimenter l’IA agentique avec des données d’entreprise
Quel que soit le secteur ou le poste, l’IA générative bouleverse les entreprises en transformant de grandes quantités de données en connaissances exploitables qui aident les employés à travailler plus efficacement.
Les agents d’IA exploitent ce potentiel en accédant à diverses données grâce à des moteurs de requêtes d’IA accélérés qui traitent, stockent et récupèrent des informations pour améliorer les modèles d’IA générative. Technique essentielle pour y parvenir, la RAG permet à l’IA d’exploiter une gamme plus large de sources de données.
Au fil du temps, les agents d’IA apprennent et s’améliorent en créant une plateforme de données où les données générées par des interactions sont renvoyées dans le système afin d’affiner les modèles et d’accroitre leur efficacité.
La plateforme NVIDIA AI de bout en bout, comprenant les microservices NVIDIA NeMo, permet de gérer et d’accéder aux données efficacement : condition essentielle pour créer des applications d’IA agentique réactives.
L’IA agentique en action
Les applications potentielles de l’IA agentique ne sont limitées que par la créativité et l’expertise. Des tâches simples comme la génération et la distribution de contenu aux cas d’utilisation plus complexes tels que l’orchestration des logiciels d’entreprise, les agents d’IA transforment les industries.
Service client : les agents d’IA améliorent l’assistance client en renforçant les capacités de libre-service et en automatisant les communications de routine. Plus de la moitié des professionnels du service signalent une amélioration significative des interactions avec les clients, avec un temps de réponse réduit et une plus grande satisfaction.
Il existe également un intérêt croissant pour les humains numériques, des agents basés sur l’IA qui incarnent la marque d’une entreprise et offrent des interactions réalistes en temps réel pour aider les représentants commerciaux à répondre aux questions des clients ou à résoudre des problèmes directement lorsque les volumes d’appels sont élevés.
Création de contenu : l’IA agentique permet de créer rapidement du contenu marketing personnalisé de haute qualité. Les agents d’IA générative peuvent épargner aux spécialistes du marketing une moyenne de trois heures par contenu. De quoi les laisser se concentrer sur la stratégie et l’innovation. En rationalisant la création de contenu, les entreprises peuvent rester compétitives tout en améliorant l’engagement des clients.
Ingénierie logicielle : les agents d’IA augmentent la productivité des développeurs en automatisant les tâches de codage répétitives. D’ici 2030, l’IA pourrait automatiser jusqu’à 30 % des heures de travail. De quoi libérer les développeurs pour qu’ils se focalisent sur des défis plus complexes et stimulent l’innovation.
Santé : pour les médecins qui analysent de grandes quantités de données médicales et relatives aux patients, les agents d’IA peuvent distiller des informations capitales afin de les aider à prendre des décisions mieux informées. L’automatisation des tâches administratives et la prise de notes lors des rendez-vous des patients réduit les tâches fastidieuses et permet aux médecins de se concentrer sur le développement d’une connexion médecin-patient.
Les agents d’IA peuvent également fournir une assistance 24 h/24 et 7 j/7 pour aider les patients à respecter les plans de traitement : informations sur l’utilisation des médicaments prescrits, planification de rendez-vous et rappels, et bien plus encore.
Pour commencer :
la capacité de l’IA agentique à planifier et à interagir avec une grande variété d’outils et de logiciels a le potentiel d’améliorer la productivité et de révolutionner la façon dont les entreprises opèrent. Il s’agit du prochain chapitre de l’intelligence artificielle.
Pour accélérer l’adoption d’applications et d’agents basés sur l’IA générative, NVIDIA Blueprints fournit des exemples d’applications, du code de référence, des échantillons de données, des outils et une documentation complète.
Les partenaires NVIDIA, dont Accenture, aident les entreprises à utiliser l’IA agentique avec des solutions NVIDIA Blueprints.
Rendez-vous sur ai.nvidia.com pour en savoir plus sur les outils et les logiciels que propose NVIDIA pour aider les entreprises à créer leurs propres agents d’IA.