Comprendre et déployer l’IA autonome : le guide ultime

Les agents IA autonomes transforment le monde de l’entreprise, combinant autonomie, adaptabilité et apprentissage pour gérer des tâches complexes au-delà des bots ou des workflows traditionnels. Mais des défis subsistent, qu’il s’agisse des obstacles à l’intégration, de la gouvernance ou de la surveillance. Comment les organisations peuvent-elles adopter efficacement les agents IA tout en protégeant les données, en maintenant la confiance et en évitant les conséquences imprévues des décisions autonomes ?

Comprendre et déployer l’IA autonome : le guide ultime

Les agents IA sont des systèmes logiciels autonomes qui utilisent l’intelligence artificielle pour percevoir leur environnement, raisonner, planifier et exécuter des tâches complexes sans supervision humaine constante. Le déploiement à grande échelle d’agents d’IA autonomes est appelé à révolutionner l’automatisation au sein des entreprises.

Car ces agents vont bien au-delà des simples scripts ou des bots basés sur des règles : ils apprennent, s’adaptent, se coordonnent et (comme leur nom l’indique) agissent de manière autonome. Là où l’automatisation traditionnelle exécute des étapes prédéfinies et où les réponses des chatbots sont encadrées des paramètres fixes, les agents IA peuvent naviguer de manière dynamique dans les workflows, changer de cap en fonction du contexte et optimiser des données variées. Il s’agit d’un nouveau paradigme, dans lequel les systèmes digitaux ne se contentent pas de suivre les ordres, mais tracent leur propre voie vers les objectifs fixés.

L’essor des agents IA reflète d’ailleurs le vif intérêt du marché et la demande croissante pour ces outils. Ainsi, selon une enquête de PwC, 88 % des dirigeants prévoient d’augmenter les budgets liés à l’IA cette année, en grande partie pour exploiter le potentiel de l’IA agentique, et 66 % des entreprises employant des agents font déjà état de gains de productivité. Autre projection intéressante, Grand View Research estime que le marché mondial des agents IA passera d’environ 5,4 milliards de dollars en 2024 à plus de 50 milliards de dollars en 2030. Ces chiffres montrent clairement que les entreprises considèrent les agents IA non pas comme des curiosités expérimentales, mais comme de vrais leviers stratégiques.

Qu’est-ce qu’un agent IA ? Définition et caractéristiques essentielles

Les agents IA sont des systèmes logiciels autonomes conçus pour fonctionner avec une supervision humaine minimale. Ils perçoivent leur environnement, raisonnent à partir des données dont ils disposent, planifient des stratégies et agissent pour atteindre des objectifs définis. Contrairement aux scripts de base ou aux bots qui ne font que suivre des instructions prédéfinies, les agents IA s’adaptent de manière dynamique, ce qui les rend particulièrement adaptés aux tâches complexes au sein des entreprises.

Leurs capacités sont les suivantes :

• Autonomie – Ils fonctionnent sans avoir besoin d’être guidés pas à pas par un humain

• Réactivité – Ils perçoivent les changements dans l’environnement et réagissent en conséquence

• Proactivité – Ils prennent l’initiative de poursuivre des objectifs plutôt que d’attendre des déclencheurs

• Apprentissage – Ils améliorent leurs performances au fil du temps grâce au feedback et aux nouvelles données

• Interaction sociale – Ils collaborent avec d’autres systèmes, agents ou humains pour atteindre les objectifs

Ces capacités reposent sur les composants suivants :

• Base LLM – Les grands modèles de langage permettent de raisonner et de maîtriser le langage humain

• Intégration d’outils – L’accès aux API, aux bases de données et aux systèmes d’entreprise permet d’étendre leurs fonctionnalités

• Systèmes de mémoire – Les mémoires à court et à long terme assurent la continuité et la prise en compte du contexte

• Comportement axé sur les objectifs – Les agents prennent des décisions axées sur la réalisation de résultats globaux et explicites

Cette combinaison d’autonomie, d’adaptabilité et d’intégration permet aux agents IA de gérer des tâches qui sortent du champ d’application de l’automatisation traditionnelle.

Fonctionnement des agents IA : architecture et processus

Les agents IA suivent généralement un processus itératif qui passe par la définition d’objectifs, la collecte d’informations, la planification, l’exécution et l’évaluation. Cet exemple de workflow simplifié permet de mieux comprendre leur fonctionnement :

1. Définition des objectifs – L’agent reçoit un objectif général (par exemple, « optimiser les niveaux de stock » ou « répondre aux questions des clients »).

2. Collecte d’informations – Il interroge des systèmes internes, des API externes, des bases de connaissances ou des données de capteurs pour établir un contexte.

3. Planification des tâches – Sur la base de son objectif et de ces données, l’agent décompose le travail qu’il doit effectuer en sous-tâches, détermine une séquence d’actions et sélectionne les outils ou les modules dont il aura besoin.

4. Exécution – L’agent fait intervenir des outils, des API ou des systèmes en aval pour exécuter ces sous-tâches.

5. Évaluation et retour d’information – Il évalue les résultats, mesure le succès (ou l’échec) du workflow par rapport à plusieurs paramètres, met à jour l’état interne ou la mémoire, et génère un feedback pour s’améliorer.

L’une des techniques les plus récentes utilisées par de nombreux agents est le framework ReAct (reasoning and acting). Dans l’approche ReAct, un modèle de langage alterne entre des étapes de raisonnement (délibération interne de type chaîne de pensée) et des étapes d’action (utilisation d’outils ou appels d’API). Ce va-et-vient permet à l’agent de mettre à jour les plans de manière dynamique en fonction des observations. 

L’architecture sous-jacente s’organise en couches modulaires :

• Modules de perception – Ils gèrent le traitement des entrées : analyse de texte, extraction d’entités, réception de données de capteurs ou d’événements, etc.

• Moteur de raisonnement – Il s’agit du « cerveau » qui planifie, évalue les alternatives et décide des actions à entreprendre.

• Exécuteur de l’action/Interface d’outil – Ces wrappers ou adaptateurs invoquent des API, exécutent du code ou interagissent avec des systèmes externes.

• Systèmes de mémoire – La mémoire à court terme, la mémoire épisodique ou la mémoire à long terme peuvent retenir des faits, un contexte ou des plans antérieurs.

Dans les entreprises, les agents doivent s’intégrer aux systèmes existants tels que les outils ERP, CRM et les bases de données. Ils agissent souvent comme des microservices ou des plugins qui appellent ou peuvent être appelés par des systèmes existants. En outre, les agents peuvent fonctionner au sein d’un régime multi-agents : plusieurs agents collaborent, délèguent, négocient ou coordonnent des tâches. Pour fonctionner, tous ces agents doivent pouvoir communiquer, partager le contexte ou les registres et être soumis à une logique d’orchestration. 

Dans les configurations plus avancées, une architecture blueprint cartographie les flux de données, l’orchestration des agents et les registres (agents, données) dans un système coordonné pour le déploiement de l’entreprise. 

Agents IA vs chatbots et automatisation : comprendre les différences

L’automatisation au sein des entreprises a évolué au fil des ans. Auparavant, les processus automatisés pouvaient gérer les tâches répétitives et structurées. Les chatbots ont permis d’ajouter une dimension conversationnelle au processus, mais ils restent limités par des flux scriptés. À l’inverse, les agents IA sont capables de raisonner en contexte et de s’adapter, ce qui leur permet de gérer des situations non structurées ou imprévisibles.

Voici un comparatif des capacités offertes par l’automatisation traditionnelle, les chatbots et les agents IA :

Ces technologies ont chacune un rôle à jouer dans l’entreprise. L’automatisation est capable de gérer un grand nombre de processus répétitifs. Les chatbots restent précieux pour les FAQ client et les interactions transactionnelles. Quant aux agents IA, ils excellent face à des objectifs complexes, des données dynamiques ou la prise de décision en temps réel. 

Dans la pratique, c’est ensemble que ces systèmes fonctionnent le mieux. Par exemple, un agent’ IA peut superviser les workflows tout en déléguant les sous-tâches de routine à l’automatisation et en confiant le dialogue avec les clients à un chatbot.

Les différents types d’agents IA et leurs domaines d’application

Il existe plusieurs types d’agents IA, chacun adapté à des tâches ou à des domaines conceptuels spécifiques :

• Agents conversationnels – Conçus pour le dialogue, ces agents analysent les entrées en langage naturel et génèrent une réponse dans un langage humain.

• Agents d’automatisation des tâches – Ils sont axés sur l’exécution de workflows spécifiques (par exemple, « réserver cette réunion », « traiter la facture », « déployer une machine virtuelle »).

• Agents analytiques – Ils accompagnent les collaborateurs dans leur prise de décision, en ingérant des données, en générant des informations, en recommandant des actions ou en déclenchant des décisions de manière autonome.

• Agents multimodaux – Ces agents fonctionnent selon plusieurs modalités (texte, vision, son, données de capteurs) pour interpréter et agir dans des environnements richement sensoriels.

Leurs cas d’usage couvrent de nombreux secteurs :

• Service à la clientèle – Les agents conversationnels gèrent le tri et l’escalade des tickets de support.

• Automatisation des ventes – Les agents qualifient les prospects, programment des démos ou mettent à jour les dossiers CRM.

• Tâches administratives – Les agents peuvent coordonner les plannings ou rédiger des documents.

• Analyse des données – Les agents ingèrent des journaux ou des métriques, détectent les anomalies et proposent ou exécutent des mesures correctives.

Il existe également des agents vocaux (tels que les assistants vocaux dans les centres d’appels), les agents de crypto-trading (qui appliquent des ordres d’achat/de vente de manière autonome), les agents de référencement (qui surveillent les classements, mettent à jour le contenu, analysent les backlinks) et les agents de workflow (qui supervisent de bout en bout des processus d’entreprise comportant plusieurs étapes). Dans le domaine de la protection des données, les agents peuvent également optimiser les processus de sauvegarde cloud, en automatisant la planification et la restauration tout en minimisant la supervision manuelle.

Rubrik utilise déjà des agents IA dans le cadre de la protection des données et de la sécurité. Par exemple, Ruby, notre compagnon IA intégré à Rubrik Security Cloud, aide les équipes à investiguer plus rapidement les incidents, les guide dans la restauration et réduit les interventions manuelles liées à la protection des données et aux opérations de sécurité. Pour vous protéger des erreurs commises par les systèmes autonomes, Agent Rewind capture chaque action de l’agent et permet un rollback sélectif. Enfin, pour alimenter les workloads IA en toute sécurité, Annapurna fournit aux outils IA un accès aux données de l’entreprise régi par des politiques, sans compromis sur la conformité ou la sécurité.

Comment créer un agent IA pour votre entreprise

Cette méthode simplifiée vous permet de passer de la simple preuve de concept à la création d’un agent opérationnel :

1. Définition de l’objectif – Commencez par définir clairement l’objectif général (par exemple, « classer et répondre automatiquement aux tickets de support » ou « optimiser les commandes de la supply chain »).

2. Sélection des outils – Choisissez le ou les LLM, les frameworks, les API et les toolkit que vous intégrerez (par exemple, LangChain, bibliothèques d’orchestration d’agents, vector stores).

3. Préparation des données d’entraînement – Rassemblez, nettoyez, étiquetez et structurez les datasets que votre agent utilisera (bases de connaissances, journaux historiques, documents de domaine, etc.).

4. Configuration de l’intégration – Connectez l’agent aux systèmes de l’entreprise (CRM, ERP, data lakes, API) et installez des adaptateurs d’outils ou des wrappers.

5. Entraînement, tests et déploiement – Entraînez l’agent (adaptation, embeddings ou optimisation des prompts), évaluez son efficacité au moyen de suites de tests et de simulations, puis déployez-le en prévoyant des mécanismes de surveillance et des boucles de feedback.

Pour ce qui est du déploiement des agents, plusieurs options s’offrent à vous :

• Plateformes no-code/low-code – Ces plateformes permettent aux développeurs de créer des agents avec un minimum de code ; elles permettent un prototypage plus rapide, mais leur flexibilité est limitée.

• Développement personnalisé – Il vous permet de contrôler entièrement l’architecture, les outils et la logique. Il demande donc plus d’efforts, mais vous offre la liberté d’adapter et de personnaliser le résultat.

• Frameworks/plateformes d’agents d’entreprise – Il s’agit d’une solution intermédiaire entre les deux autres options : les composants réutilisables et la gouvernance sont intégrés, mais le résultat reste extensible.

Parmi les défis les plus courants que vous pouvez rencontrer :

• Qualité des données – Des données de mauvaise qualité, incohérentes ou en nombre insuffisant réduisent les performances. Investissez dans la gouvernance des données.

• Complexité de l’intégration – Les systèmes existants peuvent manquer d’API ou de documentation. Prévoyez des adaptateurs et une procédure pour la gestion des erreurs.

• Adoption par les utilisateurs – Les utilisateurs peuvent se méfier des systèmes autonomes. Commencez par des modèles supervisés par l’humain et priorisez la transparence.

• Optimisation des performances – La latence, le coût du modèle et le débit peuvent remettre en question l’utilité de l’agent. Utilisez la mise en cache, l’élagage des modèles et l’exécution asynchrone.

Pour des informations techniques plus approfondies sur la conception et la construction de la logique des agents, consultez le "guide pratique pour la construction d’agents" d’OpenAI. Si vous voulez en savoir plus sur les architectures d’orchestration et les modèles de coordination en entreprise, explorez le document "Orchestrating Agents and Data for Enterprise : A Blueprint Architecture for Compound AI."

Cas d’usage et avantages des agents IA en entreprise

Bien que l’IA agentique n’en soit qu’à ses débuts, cette technologie a déjà fait ses preuves dans le monde réel : 

• IA agentique dans le secteur bancaire pour la détection des fraudes, le KYC/AML et la conformité – Les établissements financiers commencent à déployer des « usines » d’agents IA pour gérer les workflows de bout en bout, comme l’onboarding KYC, le suivi des transactions, le filtrage des sanctions et les enquêtes sur les fraudes. Une banque internationale utilise par exemple une escadrille d’agents IA pour diverses tâches allant de l’extraction de données aux vérifications finales, en passant par la recherche de mentions dans les médias (dans le cadre du processus KYC). Le traitement des dossiers est accéléré et l’établissement gagne en productivité. Plutôt que d’effectuer eux-mêmes ce travail manuel, les collaborateurs supervisent ces agents. Un autre établissement financier utilise des agents IA pour lutter contre la fraude : les agents surveillent les transactions en temps réel, détectent les anomalies et prennent des mesures (par exemple, geler le compte, escalader le problème) au lieu de se contenter de signaler les alertes.

• Agents conversationnels pour accompagner les victimes de fraude – En Inde, un système appelé CASE (Conversational Agent for Scam Elucidation) a été déployé pour aider les victimes potentielles. Un agent les interroge, recueille des informations structurées sur la fraude et intègre ces données aux workflows de collaboration avec les forces de l’ordre. À la clé, une augmentation de 21 % du volume de répression des escroqueries.

Outre ces secteurs verticaux, les agents IA jouent également un rôle croissant dans la sécurité des données d’entreprise. Ils surveillent le comportement des systèmes, détectent les anomalies et déclenchent des actions de protection en temps réel.

Tendances et évolution futures des agents IA

Les agents IA évoluent rapidement vers plus d’autonomie, de spécialisation et d’interopérabilité. Parmi les dernières évolutions en date, on trouve les systèmes multi-agents qui répartissent les workflows complexes entre les différents agents spécialisés, qui peuvent ainsi collaborer avec des humains et d’autres systèmes. Quant aux « super-agents », leur modèle permet d’attribuer les tâches de manière dynamique aux sous-agents ou aux systèmes back-end pour plus d’efficacité.

Les plateformes et frameworks no-code démocratiseront le développement d’agents pour les secteurs verticaux de la finance, de la santé ou de la cybersécurité. Sur ce point, l’avènement de l’« Internet agentique » verra probablement émerger des normes communes pour la communication entre plateformes. Les entreprises doivent s’y préparer dès maintenant en déployant des agents dans des domaines contrôlés, en investissant en amont dans des mécanismes de gouvernance et de rollback, et en concevant des systèmes modulaires capables de s’étendre pour former des écosystèmes d’agents interopérables.

Élaborer votre stratégie en matière d’agents IA

Les agents IA transforment radicalement la manière dont les entreprises automatisent, analysent et s’adaptent. Pour les dirigeants d’entreprise, le conseil est le suivant : commencez petit, mais commencez tout de suite. Qu’il s’agisse d’une consultation, d’une preuve de concept ou d’un projet pilote ciblé, s’investir dans le déploiement d’un agent IA, c’est la garantie d’acquérir les connaissances institutionnelles et la confiance nécessaires à un déploiement réussi à l’échelle de l’entreprise.

Vous pouvez également collaborer avec des fournisseurs de technologie et des intégrateurs pour donner un coup d’accélérateur à votre projet. Ils vous aideront à intégrer la logique de l’agent dans les systèmes existants et à veiller à ce que cette logique s’aligne sur vos objectifs stratégiques.

Rubrik est déjà présent sur ce marché. Son compagnon IA Ruby aide les équipes de sécurité à rationaliser l’investigation et la restauration. Avec Agent Rewind, Rubrik propose une nouveauté dans le secteur : ce « bouton d’annulation » vous protège des erreurs commises par les agents IA, en effaçant les changements involontaires apportés aux applications ou aux données.

FAQ