Qu'est-ce qu'un agent IA ?
L'intelligence artificielle (IA) est un sujet brûlant dans le monde technologique depuis quelques années. Vous avez sans doute déjà testé différentes versions de l'IA. Vous avez peut-être activement testé les dernières applications d'IA, comme ChatGPT, créée par OpenAI. À plus petite échelle, vous avez peut-être utilisé Gemini, désormais intégré à Google, dont le résultat sera la première réponse textuelle affichée lors d'une recherche.
Il ne s’agit bien sûr que de la partie émergée de l’iceberg de ce qui est désormais disponible dans le domaine de l’IA, de nombreuses entreprises élargissant rapidement les capacités de leurs offres et l’intractibilité de ces programmes.
Quel que soit votre domaine d'utilisation de l'IA, vous avez probablement remarqué qu'à la base, ces applications nécessitaient une invite initiale pour fournir une réponse. Même dans ce cas, la réponse pouvait ne pas correspondre exactement à vos attentes, et vous deviez donner des instructions plus strictes quant au résultat obtenu.
Ce processus est d'autant plus vrai si vous utilisez l'IA pour faciliter le développement ou pour générer du contenu marketing et commercial personnalisé. Ce processus nécessitera presque toujours plusieurs itérations, puis des modifications personnelles encore plus minimes, pour finaliser le résultat final.
Et si les garde-fous, la base de connaissances et les attentes envers l’IA étaient déjà en place ?
Voilà, en termes simples, ce que permettent les agents IA. Grâce à eux, vous développez les modèles LLM existants pour les orienter vers des processus spécifiques, utiles et pertinents pour vos cas d'utilisation personnels ou professionnels.
La meilleure définition des agents IA tels qu'ils fonctionnent actuellement se trouve dans l'article intitulé de manière similaire à celui-ci, « Qu'est-ce qu'un agent IA ? » avec la citation,
« La définition simple que j’ai historiquement utilisée », explique Roetzer, « est qu’un agent d’IA prend des mesures pour atteindre des objectifs. »
Quel rôle jouera un agent IA ?
L'agent IA, tel qu'il existe actuellement, est conçu pour compléter vos équipes existantes. Il s'occupera notamment des tâches subalternes, des tâches administratives et simplifiera la communication avec votre clientèle.
À une échelle plus ciblée, au sein de Vtiger, les agents d'IA qui pourront être créés seront capables d'effectuer diverses tâches dans tous les modules du système. CRMIls sont conçus pour gérer de manière autonome des situations spécifiques, telles que définies dans la configuration de chaque agent.
Il est préférable de considérer chaque agent comme responsable de la gestion, de l’analyse et de la réponse à une section spécifique du CRM.
Par exemple, vous pouvez créer un agent IA formé à la documentation interne pour informer les nouveaux utilisateurs sur vos produits et services. Cet agent répondra avec des informations pertinentes lorsqu'une question relative à ces produits ou services lui sera posée.
Ensuite, vous créez un agent de support qui synthétise et formule des recommandations pour les e-mails de support entrants. Le premier agent sera utilisé pour examiner l'e-mail initial, tandis que le second pourra également intervenir si des informations sur un produit spécifique sont nécessaires à la réponse.
Une fois qu'un agent est créé, il n'existe pas dans le vide et tous travaillent ensemble pour permettre aux utilisateurs du système de gagner du temps sur les tâches subalternes, d'offrir des résolutions rapides et précises pour répondre aux requêtes et de simplifier et de créer des messages cohérents du côté des ventes.
Ce n'est que le début de ce qui est entièrement possible, et le meilleur point de départ pour créer un agent IA dans Vtiger CRM est de se demander : qu'est-ce qui doit être automatisé ?
Comment fonctionnent les agents IA ?
Le processus décisionnel d'un agent IA suit des chemins prédéfinis, configurés lors de sa création. Ces garde-fous permettent à l'agent IA d'atteindre son objectif final et d'éviter les hallucinations ou les erreurs de fonctionnement.
Le flux de travail général d’un agent IA est mieux décomposé en quatre étapes.
Recevoir
La première étape pour tous les agents IA est la réception des données. Ces données sont prédéfinies lors de la création de l'agent et peuvent prendre la forme d'une invite déclenchant sa tâche ou d'un flux constant de données analysées.
Fixer un objectif
À partir des données initiales, l'agent IA détermine son objectif. Cet objectif est prédéfini lors de la création de l'agent et est ensuite décomposé en instructions étape par étape qui doivent être suivies pour que l'agent IA puisse accomplir sa tâche.
Cet objectif global est déterminé soit par l'identification de mots-clés, soit par l'utilisation d'un modèle linguistique étendu (MLE). Un LLE décompose une invite en mots ou sous-mots. Ensuite, grâce à l'apprentissage acquis à partir d'un très grand ensemble de données, le LLE comprend le contexte, les relations et d'autres entités clés en comparant l'invite à des modèles déjà compris.
À partir de cette compréhension, un objectif ou une réponse est généré.
Examiner les informations existantes
Grâce aux connaissances nécessaires pour mener à bien sa tâche, l'agent IA examine désormais les informations sur lesquelles il a été formé en interne, ainsi que les informations du LLM, les données du CRM ou d'autres sources de données supplémentaires liées via l'accès API pour atteindre pleinement son objectif.
Ces données sont ensuite utilisées pour générer une réponse qui correspond le mieux à chaque étape nécessaire.
Mettre en œuvre l'objectif
L'agent IA suit désormais chaque étape, obtenant des informations supplémentaires de l'utilisateur si nécessaire pour atteindre son objectif.
Cet objectif peut être aussi simple que la rédaction d’un e-mail à un nouveau prospect ou aussi complexe que l’aide à la création d’un flux de processus automatisé au sein du CRM.
Le processus décisionnel d'un agent IA suit des chemins prédéfinis, configurés lors de sa création. Ces garde-fous permettent à l'agent IA d'atteindre son objectif final et d'éviter les hallucinations ou les erreurs de fonctionnement.
Applications des agents d'IA
Les agents IA sont des assistants intelligents fournissant des informations, des recommandations et un soutien aux équipes humaines, améliorant ainsi la productivité et la prise de décision. Leur utilisation s'étend à de nombreux secteurs et autres cas d'usage.
Agents d'IA pour les entreprises
Les agents IA peuvent aider à compléter divers aspects d'une entreprise en travaillant dans les ventes, le support, les ressources humaines et de nombreux autres départements.
Ces agents peuvent contribuer à la synthèse et à la priorisation des données. Cela peut s'avérer utile pour analyser les données existantes afin de comprendre les performances commerciales des produits ou services, qualifier et prioriser les prospects pour l'équipe commerciale, et même filtrer les CV entrants.
Au-delà de la synthèse des données, les agents IA peuvent générer du contenu et interagir avec les prospects et les clients. Par exemple, un agent IA peut rédiger des e-mails destinés aux prospects (pour les ventes) ou répondre aux demandes d'assistance. Il peut également planifier des réunions et des entretiens, et même gérer les premières conversations commerciales et d'assistance avec les clients.
Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont les agents d’IA peuvent profiter à une entreprise, et les possibilités ne cessent de s’élargir.
Agents IA à usage personnel
Dans votre vie personnelle, vous utilisez peut-être déjà un ou plusieurs agents IA pour simplifier vos tâches quotidiennes. Il peut s'agir d'Alexa à la maison ou de l'une des nombreuses fonctionnalités d'IA désormais disponibles sur les téléphones portables. Voici quelques exemples d'utilisations courantes des agents IA personnels.
- Assistants personnels : Les agents IA peuvent agir comme des assistants personnels, vous aidant à gérer votre emploi du temps, à programmer des rappels, à envoyer des e-mails et des messages, à passer des appels et même à prendre des rendez-vous. Ils peuvent apprendre vos préférences et vos habitudes au fil du temps, anticiper vos besoins et vous proposer une assistance proactive.
- Santé et remise en forme: Les agents d'IA peuvent suivre vos entraînements, vos habitudes de sommeil et votre alimentation, vous fournissant des recommandations et des informations personnalisées pour vous aider à atteindre vos objectifs de santé. Ils peuvent également vous rappeler de prendre vos médicaments, planifier des examens médicaux et même vous offrir un soutien motivant.
- Divertissement: Les agents d'IA peuvent vous recommander des films, des séries TV, de la musique et des livres en fonction de vos goûts et préférences. Ils peuvent également créer des playlists personnalisées, découvrir de nouveaux contenus et même contrôler votre système de divertissement en mains libres.
De la même manière, les agents d’IA peuvent aider à organiser les voyages, les programmes éducatifs et le matériel d’apprentissage, tandis que les agents spécialisés peuvent aider les amateurs dans le développement de codes ou la conception de projets créatifs.
Avantages des agents IA
Les avantages des agents IA sont nombreux. Ils permettent de gagner du temps sur les tâches subalternes, contribuent à la cohérence et à la professionnalisme des messages au sein de l'organisation, et bien plus encore. Voici quatre des avantages que je considère comme les plus importants en matière d'agents IA.
- Productivité et efficacité accrues
Les agents IA, intégrés à une plateforme logicielle, facilitent les tâches quotidiennes. Celles-ci incluent la mise à jour des coordonnées, la rédaction d'e-mails, la gestion de communications simples via des chatbots ou d'autres options de messagerie, ainsi que la recherche et la synthèse de vastes ensembles de données. Cela permet aux membres de l'équipe de se concentrer sur les aspects les plus importants de leur travail, plutôt que sur des tâches administratives.
- Expériences et recommandations personnalisées
Pour certains postes, l'envoi d'e-mails personnalisés à chaque contact ou prospect, même avec des modèles et d'autres outils simplifiant le processus, peut prendre du temps. Il arrive souvent que le ton et les informations personnelles nécessaires soient mal adaptés aux différentes équipes de l'entreprise. Cette approche permet également de comprendre et de recommander des produits et services, nouveaux ou existants, aux clients, nouveaux comme existants. Les agents IA rédigent des e-mails personnalisés, recommandent le moment opportun pour les envoyer et proposent des informations sur les produits et services proposés par l'entreprise. Un agent IA peut intervenir et synthétiser, comprendre et proposer des solutions sur mesure pour de nombreux scénarios. Cela permet de diffuser un message cohérent au sein de l'entreprise tout en le tenant informé des produits et services actuels.
- Prise de décision améliorée
Les agents d'IA peuvent analyser de vastes quantités de données et fournir des informations que les humains pourraient manquer, vous aidant ainsi à prendre des décisions plus éclairées. Par exemple, un agent d'IA pourrait analyser l'efficacité des campagnes d'e-mailing à des moments précis de la journée et recommander les meilleurs moments pour les envoyer, ou créer des analyses basées sur les ventes globales de produits spécifiques pendant des périodes précises, permettant ainsi à votre équipe de mieux comprendre les besoins de vos clients à certaines périodes de l'année.
- Disponibilité
Les agents IA peuvent intervenir à tout moment de la journée et fournir un soutien et une assistance constants en cas de besoin. Cela peut s'avérer particulièrement utile pour des tâches telles que la prise de rendez-vous, la réponse aux questions des employés ou l'assistance de premier niveau.
Défis et limites des agents IA
- Questions de confidentialité
- La confidentialité est le fondement sur lequel doivent s'appuyer les entreprises qui traitent des données sensibles. L'IA requiert et reçoit l'accès à divers ensembles de données, ce qui soulève des préoccupations en matière de confidentialité. En voici quelques exemples :
- Accès aux données: Les données sur lesquelles une IA est entraînée et à laquelle elle a accès constituent de grandes quantités de données. Il est toutefois essentiel de s'assurer qu'aucune information personnelle des utilisateurs ou des clients de l'entreprise n'est transmise et stockée sur la plateforme. Cela implique que les agents d'IA n'accèdent qu'aux données auxquelles ils ont l'autorisation d'accéder et n'accèdent pas à d'autres zones du système pour effectuer leurs tâches.
- Sécurité des données: Les données du modèle LLM doivent être sécurisées, mais elles ne doivent pas non plus créer de vulnérabilités dans d'autres domaines des données consultées. Ces vulnérabilités peuvent se trouver dans d'autres domaines, comme les API tierces. Le manque de transparence est également préoccupant quant aux données spécifiquement envoyées et stockées, à leur mode de stockage et à la manière dont les informations sensibles sont supprimées des messages envoyés.
- Préjugés et discrimination : Les programmes d'IA et les agents qu'ils créent sont entraînés à partir de vastes ensembles de données. Bien que non intentionnels, si des biais, un langage ou des choix discriminatoires existent dans ces ensembles de données, l'IA pourrait imiter ces modèles.
- La confidentialité est le fondement sur lequel doivent s'appuyer les entreprises qui traitent des données sensibles. L'IA requiert et reçoit l'accès à divers ensembles de données, ce qui soulève des préoccupations en matière de confidentialité. En voici quelques exemples :
- Complexité de la configuration
- Un agent IA fonctionnel et utile requiert de nombreuses exigences. La première étape consiste à s'assurer que vos données disponibles sont stockées de manière facile d'accès et qu'elles sont parfaitement à jour et exactes. Ensuite, vous aurez besoin d'un volume important de données pour entraîner un agent IA si vous souhaitez l'utiliser pour des tâches métier spécifiques. Vous devrez ensuite créer les agents eux-mêmes en utilisant une formulation descriptive et éventuellement en créant des invites et des API supplémentaires pour accéder aux données appropriées. Bien que complexe à créer et à gérer, l'objectif final peut considérablement améliorer votre entreprise.
- Dépendance à des données de haute qualité
- Tous les aspects d'un agent d'IA nécessitent un stockage précis des données, avec un minimum de doublons, et l'ajout de nouvelles informations, tandis que les informations obsolètes sont supprimées des jeux de données d'entraînement. Ces données aident l'agent d'IA à formuler ses réponses. Ainsi, si des données incorrectes, biaisées ou discriminatoires sont utilisées, le résultat de l'agent d'IA est plus susceptible de contenir les mêmes erreurs.
- Préoccupations éthiques et sociales
- La principale préoccupation éthique liée aux agents IA est le déplacement des emplois. Les agents IA remplaceront les employés, principalement dans les postes de vente, de support et d'administration au sein d'une entreprise. Dans leur forme actuelle, les agents IA ne feront que compléter le travail des employés en place, et non les remplacer. Parallèlement, une préoccupation humaniste se pose quant à la manière dont une dépendance excessive aux agents IA pour la communication et les tâches entraînera une diminution des relations humaines, tant personnelles que professionnelles. Cette préoccupation ne fera que croître avec les capacités de l'IA et des agents IA. Le changement résidera dans une prise en compte éthique par les entreprises et les utilisateurs eux-mêmes, qui souhaiteront continuer à intégrer des points de contact humain à leur utilisation de l'IA. Ce ne sont là que quelques-unes des préoccupations éthiques, et bien d'autres sont actuellement débattues à mesure que le secteur de l'IA évolue rapidement. Pour en savoir plus, je vous recommande de lire l'article « 5 considérations éthiques sur l'IA en entreprise" par Kate Gibson alors qu'elle approfondit en détail ce que nous devons tous garder à l'esprit lorsque nous élargissons notre utilisation des agents d'IA.
Nous vivons tous une profonde mutation technologique et culturelle avec l'essor de l'IA et de ses agents dans les environnements personnels et professionnels. Compte tenu de l'impact considérable de cette technologie, je vous recommande de lire au-delà de ce que j'ai abordé dans ce blog et, si ce n'est pas déjà fait, de tester quelques outils d'IA. Si vous utilisez Vtiger CRM, testez bientôt Calculus AI et utilisez-le avec nos agents d'IA. Comme je l'ai mentionné plus haut, il y a de quoi s'inquiéter, mais il y a encore plus de raisons d'être enthousiaste à mesure que nous découvrirons et utiliserons cette technologie en plein essor.
Pour voir les agents IA en action, rejoignez-nous pour un webinaire en direct où nous montrerons comment les équipes de vente et d'assistance peuvent utiliser les agents IA de Vtiger pour augmenter la productivité, automatiser les tâches et offrir une meilleure expérience client.
