Comment fonctionnent les agents autonomes ?

es agents autonomes tels qu'on les connaît aujourd'hui s'opposent aux IA génératives, en utilisant des grands modèles de langage aussi appelés LLM (Large Language Model)  et des algorithme avancés de machine learning.  Ces systèmes sont conçu pour automatiser des tâches en exploitant des base de données, de progiciels et des interfaces intelligente.

Capables d'appeler différentes ressources pour générer, observer, analyser et ajuster leurs itérations. Là où les IA génératives vont attendre des éléments en entrée et, grâce au processus de prédiction, vont produire une sortie.

Ces machine autonomes doivent être capables de communiquer entre elles pour atteindre leur objectif. Elles reposent sur des mécanismes complexes intégrant des objets connecté et des systèmes d'information avancés. Cela leur permet d'interagir avec leur environnement. Dans le cas d'une marketplace telle qu'Amazon, l'IA agent viendrait par exemple en renfort du service client en :

• Collectant les données clients nécessaires à l'interprétation des demandes;
• Identifiant les ressources nécessaires à la satisfaction du besoin ;
• Coordonnant les interactions avec d'autres agents intelligents dont il aurait besoin.

Indispensables dans des environnements complexes, ces systèmes autonomes permettent de centraliser l'accès à l'information en éliminant les redondances, notamment grâce à des techniques de génération augmentée (RAG).

Un système robuste d'agents autonomes représente un atout stratégique au sein d'une entreprise en améliorant la productivité et la résilience opérationnelle.

Types et cas d’usage d’agents autonomes

Les agents autonomes sont  extrêmement polyvalents, avec des domaines d'application multiples. Que vous soyez une petite entreprise ou une entreprise de taille moyenne, vous pouvez aisément trouver des cas d'application concrets et alignés avec votre budget. Dans cette section, nous vous partageons quelques cas d’usage.

Service client

Les chat-bots répondent aux FAQ, résolvent les problèmes et traitent les remboursements, améliorant ainsi la relation client et identifiant par ailleurs de nouvelles opportunités commerciales, ce qui permet aux agents humains de gagner du temps.

Assistance informatique

Les agents autonomes peuvent résoudre des problèmes techniques tels que les réinitialisations de mot de passe et l’accès VPN et automatiser les tâches répétitives. Ces solutions cloud facilitent également le workflow des équipes IT.

Finance

Il existe des applications adaptées au domaine financier pour des entreprises telles que les cabinets comptables et les conseillers financiers, en automatisant la tenue des comptes et le contrôle de la conformité. Ces agents autonomes peuvent aussi servir dans la détection des fraudes pour l’octroi de prêts.

Vente & e-commerce

Les agents autonomes sont capable de piloter le suivi des commandes et fournir des mises à jour de statut personnalisées, générer des tableaux de bord,  automatiser la gestion de la relation client (CRM) répondre aux questions sur les produits, recommander des articles selon l’historique des achats et personnaliser l’expérience d’achat.

Comment implémenter un agent autonome ?

Loin d'être une tâche aisée, l'implémentation d'un agent autonome demande d'identifier clairement le besoins en définissant l'objectif premier de l'agent et des connaissances dans divers domaines.  
Une fois ces prérequis établis, il nous faudra concevoir une architecture robuste capable de répondre aux exigences spécifiques du projet. Deux types d'architecture sont envisageables :

• Architecture modulaire : chaque partie de l'agent est conçue de manière séquentielle et séparée avant d'être assemblée pour finaliser l'agent ;
• Architecture concurrente : toutes les parties sont formées et construites en même temps.

Deux modèles peuvent être déduits de ces architectures : le Tableau Noir et l'AAOSA.

Tableau Noir

Dans le cas du Tableau Noir, on définit un point de communication centralisé où chaque agent déclare ses capacités et informations. Le Tableau Noir va se charger d'orchestrer les appels aux agents en fonction des besoins. Cette méthode présente certaines limitations en matière de scalabilité, car la charge repose sur un unique point de décision. Si le tableau devient un goulot d'étranglement, le système risque de perdre en efficacité. Ce modèle trouve généralement usage dans des systèmes industriels où un point de coordination unique est nécessaire.  
Le Tableau Noir peut être implémenté en utilisant une structure de mémoire partagée où plusieurs agents lisent et écrivent des informations en fonction de leur rôle.

AAOSA

L'AAOSA (Asynchronous, Autonomous, Overlapping, Self-Adjusting) est une alternative plus flexible : chaque agent conserve l'encapsulation de ses responsabilités. Lorsqu'un agent reçoit une requête, il évalue s'il peut la traiter seul ou s'il a besoin d'autres agents pour y répondre. Cette méthode apporte une flexibilité et une robustesse accrues au système. Cette architecture a notamment été utilisée dans les premières versions de Siri pour permettre une interaction dynamique.  
La méthode AAOSA peut être implémentée à l'aide d'un système d'appel de fonctions, où chaque agent est considéré comme une entité capable de traiter une requête selon différents modes.

Il existe bien évidemment plusieurs architectures d'agents autonomes, en plus des modèles énoncés plus haut. Ces architectures varient en fonction du degré d'autonomie et du mode de communication utilisé.

Comment les entreprises utilisent les agents autonomes

Les agents IA ont des champs d'application variés, néanmoins la tendance tend aujourd'hui vers une transformation de l'expérience client et collaborateur grâce à l'amélioration de la productivité des entreprises en gérant des demandes complexes.

L'un des principaux avantages des agents autonomes est leur capacité à offrir une assistance continue, 24 h/24 7 j/7, permettant d'améliorer la satisfaction client. L'entreprise peut alors se concentrer sur la gestion efficace des pics de demande lors de fortes affluences. Cette technologie, couplée à des systèmes back-end, permet aux compagnies d'exploiter les données clients pour personnaliser les interactions grâce aux intentions ou au sentiment client.

Les agents autonomes vont même plus loin et jouent un rôle crucial dans la stratégie des responsables opérationnels ou des administrateurs. Ils peuvent en effet suggérer les tâches qu'ils sont les plus enclins à réussir et recommander les processus à automatiser pour anticiper les attentes du client. Cette capacité d'optimisation vient en réponse aux coûts. En optant pour un agent autonome, les entreprises y gagnent sur la durée en faisant des économies au niveau humain.

Ces agents permettent de faciliter la collaboration Homme/machine. Le tout reste de trouver le bon cas d’usage qui répond à votre besoin. En tant qu’acteur du milieu de l’IT, nous comprenons l’importance de rester compétitif dans un marché en évolution constante. C'est pourquoi Junior ISEP accompagne des entreprises de tout type dans l’optimisation de leurs processus.