Nous sommes au milieu de ce que l'internet aime appeler une "révolution de l'IA" Vous avez probablement remarqué que les outils d'intelligence artificielle s'infiltrent dans presque tous les aspects de notre travail, qu'il s'agisse d'automatiser des tâches banales ou d'alimenter des processus de prise de décision.
Parmi les outils IA émergents, on trouve les agents basés sur les connaissances qui utilisent une vaste base de connaissances pour fournir des réponses et des informations exploitables.
Dans cet article, nous examinerons les mécanismes des agents basés sur la connaissance dans l'IA, la manière dont ils transforment les lieux de travail et les raisons pour lesquelles ils sont sur le point de devenir un élément essentiel de toute équipe tournée vers l'avenir.
⏰ Résumé en 60 secondes
- Les agents basés sur la connaissance sont des systèmes d'intelligence artificielle qui accèdent, analysent et fournissent des informations pertinentes à partir d'un référentiel de connaissances
- Ils s'appuient sur deux composants principaux : une base de connaissances pour le stockage des données et un système d'inférence pour le raisonnement
- Les agents basés sur la connaissance recueillent des données, les interprètent, récupèrent les connaissances pertinentes et fournissent des résultats exploitables
- Ils sont notamment utilisés dans le secteur de la santé pour l'assistance aux patients, dans le service client pour une aide instantanée et dans le secteur financier pour la gestion de la conformité
Qu'est-ce qu'un agent à base de connaissances ?
Un agent à base de connaissances est un système d'IA qui utilise des technologies avancées Techniques d'IA pour accéder, interpréter et fournir des informations à partir d'un référentiel de connaissances structuré. Au-delà du stockage des données, ces agents analysent les connaissances stockées dans les bases de données pour résoudre des problèmes ou fournir des informations exploitables.
En représentant les connaissances dans une forme lisible par la machine via le langage de représentation des connaissances, ils permettent aux systèmes d'interpréter, de raisonner et de prendre des décisions.
Ils comprennent des méthodes telles que la logique propositionnelle, la logique du premier ordre, les réseaux sémantiques, les cadres et les ontologies, chacune offrant différentes manières de représenter les relations et les entités. Les KRL sont essentiels pour l'IA et les systèmes d'information, car ils permettent aux machines de stocker des connaissances, de tirer des conclusions et de communiquer entre plates-formes.
Contrairement à d'autres agents IA (pensez aux chatbots ou aux assistants virtuels), les agents basés sur les connaissances peuvent traiter des requêtes complexes. Ils permettent également d'améliorer considérablement la gestion du temps et l'efficacité. Regardez ces statistiques de Mckinsey Global Institute :
📌 Exemple: Rufus, L'assistant d'achat IA d'Amazon , fonctionne comme un agent de gestion des connaissances par IA en exploitant une vaste base de connaissances englobant des catalogues de produits, des avis de clients, des questions-réponses et des informations sur le web.
Grâce au traitement du langage naturel, Rufus comprend les requêtes des clients et emploie Retrieval Augmented Generation (RAG) pour trouver des informations pertinentes et générer des réponses complètes. Ce processus consiste à extraire les données pertinentes de sa base de connaissances et à les enrichir en fonction du contexte de la requête de l'utilisateur.
L'apprentissage continu grâce au retour d'information de l'utilisateur et à l'apprentissage par renforcement permet à Rufus d'affiner ses réponses et d'améliorer sa capacité à fournir des réponses utiles. En substance, Rufus centralise, organise, diffuse et personnalise les connaissances liées aux achats, permettant ainsi aux clients de prendre des décisions d'achat éclairées.
Composants des agents basés sur la connaissance
Au cœur de chaque agent basé sur la connaissance en intelligence artificielle se trouvent deux composants clés : la base de connaissances et le moteur d'inférence. Ces composants travaillent ensemble pour fournir des informations intelligentes et contextuelles.
La base de connaissances
La base de connaissances est le cerveau de l'agent. C'est l'endroit où sont stockés tous les faits essentiels, les règles et les informations utiles, prêts à être utilisés chaque fois que nécessaire. La base de connaissances donne à l'agent son intelligence, comme une encyclopédie qui ne reste pas sur une étagère, mais qui l'aide activement à prendre des décisions. Contrairement aux bases de données traditionnelles, la base de connaissances se développe et évolue. De nouvelles informations sont ajoutées et les détails obsolètes sont remplacés pour fournir des réponses pertinentes.
**La base de connaissances peut stocker à la fois des données structurées (comme des feuilles de calcul) et des données non structurées (comme des e-mails ou des journaux de discussion), ce qui la rend polyvalente pour tout type de requête.
Le moteur d'inférence
Le moteur d'inférence est en quelque sorte le partenaire de la base de connaissances en matière de résolution de problèmes. Il ne se contente pas d'extraire des informations, mais applique également un raisonnement logique pour analyser les données, tirer des conclusions et prendre des décisions éclairées sur la base des connaissances de l'agent.
Le moteur d'inférence donne à un agent basé sur la connaissance sa capacité à "raisonner" et à fournir des réponses intelligentes et adaptées au contexte.
Il utilise les techniques d'intelligence artificielle suivantes pour fournir des informations et des solutions :
Technique | Manière | Exemple | | ------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Déduction | Utilise des règles ou des faits généraux et les applique pour en tirer des conclusions | Règle : Tous les employés ayant plus de 10 ans d'expérience se qualifient pour un rôle de cadre supérieurFait : Alex a 12 ans d'expérienceConclusion : Alex est qualifié pour un rôle de cadre supérieur | L'induction tire des conclusions générales à partir d'exemples ou de modèles spécifiques. Ces conclusions sont probables mais non garanties. Elles facilitent l'analyse des tendances. Observation: La productivité de l'équipe a augmenté de 15 % au cours des trois derniers mois lorsque des horaires de travail flexibles ont été mis en placeConclusion inductive: Les horaires de travail flexibles améliorent vraisemblablement la productivité | Mon travail consiste à partir d'une observation et à travailler à rebours pour trouver l'explication la plus probable. Elle est couramment utilisée pour le diagnostic ou le dépannage : Le temps de réponse du système est anormalement lent. Explications possibles (à partir de la base de connaissances) : Charge élevée du serveur ou problèmes de réseauConclusion abstraite : Une charge élevée du serveur est la cause la plus probable d'après les incidents précédents
📖 Lire la suite: Comment créer une base de connaissances interne pour votre équipe ?
Types d'agents basés sur la connaissance
Les agents IA basés sur la connaissance se présentent sous différents formulaires, chacun étant conçu pour répondre à des besoins ou des environnements spécifiques. Découvrons les principaux types d'agents basés sur la connaissance et comment ils excellent dans différents scénarios :
Agents réflexes simples
Les agents réflexes simples sont en quelque sorte les experts "si ceci, si cela" de l'IA. Ils suivent un ensemble de paramètres prédéfinis et réagissent instantanément à des entrées spécifiques sans se soucier des évènements précédents. Considérez-les comme des compagnons fiables et directs, parfaits pour les tâches prévisibles et répétitives.
📌 Exemple: Un système de diagnostic médical suggère une maladie en fonction des symptômes saisis par un médecin, en utilisant la règle suivante : "En présence de fièvre, d'éruption cutanée et de douleurs articulaires, suggérer la dengue."
Mais il y a un hic : Les agents réflexes simples ne sont pas vraiment flexibles. Ils s'appuient uniquement sur des règles prédéfinies ; si les choses deviennent trop complexes ou commencent à changer, ces agents ne peuvent pas s'adapter. Sur la base de l'exemple ci-dessus, si le patient présente d'autres symptômes que la fièvre ou l'éruption cutanée, l'agent IA pourrait ne pas être en mesure de déterminer la condition.
Agents basés sur des modèles
Les agents basés sur des modèles prennent Outils d'IA pour la prise de décision au niveau logique suivant en construisant une carte mentale de leur environnement. Ce modèle interne les aide à comprendre ce qui se passe, même lorsqu'ils ne disposent pas de tous les détails.
📌 Exemple: Un système d'accueil intelligent maintient une représentation interne de l'environnement de l'Accueil, y compris des facteurs tels que la température, l'humidité et l'occupation. Lorsqu'il détecte que la température dépasse le paramètre préféré de l'utilisateur, il peut ajuster le thermostat.
Agents basés sur des objectifs
Ces agents se concentrent sur l'obtention de résultats spécifiques en évaluant les actions par rapport aux objectifs souhaités. Ils pesent différentes options et décident de la meilleure voie vers la réussite. Imaginez un Base de connaissances de l'IA aide une équipe de projet à respecter les délais - elle répond aux questions en fonction de ses connaissances de base et suggère de manière proactive des étapes pour maintenir le projet sur la bonne voie.
📌 Exemple: Un système de navigation GPS calcule le meilleur itinéraire vers une destination en tenant compte de l'objectif (atteindre l'emplacement) et de facteurs tels que le trafic et la distance, en mettant à jour l'itinéraire de manière dynamique pour atteindre l'objectif de manière efficace.
Agents basés sur l'utilité
Les agents utilitaires sont les multitâches de L'IA sur le lieu de travail . Lorsqu'il y a beaucoup de choses à faire et plusieurs objectifs à jongler, ces agents interviennent pour trouver le meilleur plan d'action. Ils ne se contentent pas de faire ce qui est possible, mais se concentrent sur ce qui ajoute le plus de valeur dans l'ensemble.
📌 Exemple: Dans une situation d'allocation de ressources, un agent intelligent basé sur l'utilité peut évaluer les options et hiérarchiser les décisions qui permettent d'économiser à la fois du temps et de l'argent. C'est comme si vous aviez un coéquipier IA qui trouve toujours la façon la plus intelligente de tirer le meilleur parti de vos ressources.
📖 Lire la suite: 10 meilleurs outils de collaboration IA
Le travail des agents à base de connaissances
Voici une décomposition étape par étape de la fonction des agents basés sur la connaissance :
Étape 1 : Percevoir l'environnement
La première chose que fait l'agent est de recueillir les données de son environnement. Il peut s'agir d'une requête de l'utilisateur, de la lecture d'un capteur ou de données provenant d'un autre système. Prenons l'exemple d'un scénario d'assistance client : Quelqu'un demande : "Comment faire pour réinitialiser le mot de passe de mon compte ?" L'agent prend en compte ces données et se prépare à trouver des solutions possibles.
Étape 2 : Interprétation de l'entrée
C'est ici que la magie du traitement du langage naturel (NLP) entre en jeu. L'agent analyse l'entrée pour déterminer précisément ce dont l'utilisateur a besoins. Il repère les expressions clés telles que "réinitialiser" et "mot de passe du compte" pour reconnaître la requête comme une demande de dépannage. Avec L'IA pour automatiser les tâches comme celles-ci, les utilisateurs obtiennent des réponses rapides et précises sans aucun va-et-vient supplémentaire.
Étape 3 : Accès à la base de connaissances
Ensuite, l'agent se plonge dans sa système de gestion des connaissances ou logiciel de base de connaissances pour trouver les informations les plus pertinentes. Il recherche dans les faits, règles et autres données utiles stockés pour déterminer exactement ce dont vous avez besoin. Dans ce cas, il pourrait trouver un guide étape par étape sur la réinitialisation des mots de passe. C'est là que l'existence d'un système de connaissances bien organisé fait toute la différence.
Étape 4 : Raisonnement et prise de décision
À présent, l'agent fait véritablement preuve d'intelligence. À l'aide de son moteur d'inférence, il applique des règles logiques aux connaissances récupérées pour fournir une réponse pertinente et personnalisée. Si l'utilisateur mentionne également "J'ai essayé de le réinitialiser et ça ne marche toujours pas", l'agent peut suggérer de vérifier s'il y a des erreurs dans les e-mails ou si le compte est verrouillé. Il ne s'agit pas seulement de donner des réponses, mais de réfléchir au problème pour proposer la meilleure solution.
Étape 5 : Délivrer le résultat
Enfin, l'agent délivre la réponse d'une manière claire et exploitable. Il peut s'agir d'une simple réponse textuelle, d'un guide visuel étape par étape ou d'une action automatisée comme déclencher un e-mail de réinitialisation du mot de passe. Avec le bon logiciel de base de connaissances alimenté par l'IA en place, ces tâches sont traitées de manière transparente, ce qui permet à l'utilisateur et à l'équipe de gagner du temps.
🧠 Le saviez-vous ? L'une des premières applications des agents à base de connaissances concernait les soins de santé. MYCIN développé dans les années 1970 à Stanford, a été conçu pour diagnostiquer les infections bactériennes et recommander des traitements. Malgré sa précision, il n'a pas été largement adopté en raison des préoccupations éthiques et juridiques de l'époque.
Avantages des agents basés sur la connaissance
Voici les avantages des agents basés sur la connaissance dans l'IA :
Décisions rapides comme l'éclair
Avec l'aide des de l'IA connectée , ces agents scannent des référentiels de connaissances massifs et vous livrent l'information exacte dont vous avez besoin, instantanément.
🌻 Exemple: Imaginez une équipe informatique en train de résoudre un problème de serveur. Au lieu de feuilleter des manuels périmés, l'agent extrait la solution exacte de la base de connaissances en quelques secondes, ce qui permet de remettre les systèmes en service avant que quiconque ne s'en aperçoive.
Cohérence garantie
Ne nous voilons pas la face : l'erreur humaine est fréquente et il arrive que des informations obsolètes se glissent dans les flux de travail. Ce n'est pas le cas avec un agent basé sur la connaissance. Il puise ses informations dans des sources vérifiées et actualisées, ce qui garantit des réponses fiables et précises, quelle que soit la situation.
🌻 Exemple: Une organisation de soins de santé utilise un agent à base de connaissances pour répondre aux questions des patients. Les conseils, qu'il s'agisse d'instructions sur les médicaments ou de soins postopératoires, sont toujours alignés sur les normes médicales les plus récentes.
Réduction des coûts
En prenant en charge les tâches répétitives, ces agents allègent la charge des équipes humaines. Cela signifie moins de ressources consacrées à des questions banales et plus de focalisation sur les priorités stratégiques. Et le plus beau, c'est que la qualité n'en souffre jamais La qualité n'en pâtit jamais.
🌻 Exemple: Une équipe de service client qui s'appuie sur un agent peut résoudre instantanément des problèmes simples, comme la mise à jour d'une commande, libérant ainsi les représentants humains qui peuvent se consacrer à des demandes plus complexes. Pas de stress supplémentaire.
✅ Vérification des faits: En moyenne, les travailleurs consacrent environ 28 % de leur semaine de travail à la gestion des e-mails et près de 1,5 million d'euros à la gestion du courrier électronique 20% à la recherche d'informations internes ou à l'emplacement des tâches.
La mise en place d'un référentiel de connaissances consultable peut réduire de 35 % le temps consacré à la recherche d'informations sur l'entreprise. Il peut générer une plus grande valeur grâce à une collaboration plus rapide, plus efficace et plus efficiente au sein des organisations et entre elles.
Mises à jour transparentes
L'expansion de votre entreprise est synonyme de processus plus complexes et de gestion des données, autant d'éléments qui nécessitent beaucoup de temps pour communiquer et gérer avec une équipe humaine. Les agents basés sur les connaissances s'adaptent de manière transparente à votre croissance.
Vous pouvez mettre à jour vos référentiels avec de nouvelles connaissances, de nouveaux processus ou des détails spécifiques au marché en quelques secondes, en veillant à ce que l'agent IA soit toujours prêt à assister votre équipe ou vos clients. Au fur et à mesure que votre entreprise se développe ou pénètre de nouveaux marchés, ces agents évoluent en même temps que vous, en gérant des demandes accrues sans perdre une goutte de sueur.
Meilleure expérience utilisateur
Les boucles interminables de recherche d'informations ou d'attente de réponses peuvent transformer même une simple tâche en une épreuve frustrante. Ces moments conduisent souvent à de mauvaises expériences pour les employés comme pour les clients, créant des frictions inutiles. Les agents basés sur la connaissance éliminent ces points de douleur en donnant des réponses instantanées et personnalisées
🌻 Exemple: Une équipe de projet soumise à des délais serrés peut demander à un agent de l'aider à hiérarchiser les tâches. En quelques secondes, il suggère les éléments critiques à aborder en premier, donnant à l'équipe la clarté et la confiance nécessaires pour atteindre ses objectifs.
📖 En savoir plus: Comment intégrer l'IA dans un site web ?
Un agent IA basé sur les connaissances par l'IA pour la gestion de projet
L'un des meilleurs cas d'utilisation des agents basés sur les connaissances par l'IA est la gestion de projet.
Les équipes de projet luttent souvent contre la surcharge d'informations, les données inexactes et la rétention des connaissances. Un agent basé sur les connaissances simplifie ces complexités en agissant comme un hub d'intelligence central, fournissant aux équipes les perspectives et l'assistance dont elles ont besoin pour rester sur la bonne voie et prendre des décisions éclairées.
C'est là que ClickUp intervient comme la solution ultime pour les équipes modernes. C'est l'application tout pour le travail qui combine la gestion de projet, la gestion des connaissances et le chat - le tout alimenté par l'IA qui vous aide à travailler plus rapidement et plus intelligemment. ClickUp Brain , le puissant assistant IA de ClickUp, est un agent dynamique basé sur les connaissances qui agit comme le hub d'intelligence central pour votre équipe. ClickUp Brain ne se contente pas de stocker des connaissances ; il réfléchit, raisonne et s'adapte activement pour vous aider à travailler plus intelligemment, et non plus difficilement.
Voici comment ClickUp rationalise la gestion de projet :
Référentiel de connaissances collaboratif Gestion des connaissances ClickUp la fonctionnalité de gestion des connaissances de ClickUp vous aide à créer sans effort une base de connaissances interne. Elle vous permet de démarrer le processus avec des modèles de wiki préconstruits ou d'importer des documents ou des feuilles de calcul d'autres outils dans la forme de votre choix.
créer une base de connaissances interne à l'aide de ClickUp Knowledge Management_ ClickUp Documents clickUp Docs, le document intégré de ClickUp, est votre point de départ. Il vous permet de créer des pages, de stocker de la documentation et de lier des documents à des projets spécifiques afin que les connaissances soient toujours liées à votre espace de travail.
De plus, vous pouvez convertir vos Documents ClickUp en wiki, ce qui garantit que toutes vos informations sont organisées et facilement consultables. Son éditeur intuitif assiste la mise en forme de texte riche, vous permettant d'ajouter des en-têtes, des bannières, des citations et des blocs de code. Vous pouvez également intégrer des médias tels que des checklists, des images, des vidéos, des présentations et bien plus encore, rendant ainsi votre base de connaissances dynamique et visuellement attrayante.
convertir n'importe quel document ClickUp en wiki pour créer une base de connaissances interne_
Une fois votre base de connaissances établie, ClickUp Brain, l'assistant IA intégré de ClickUp, connecte tous vos documents, tâches, personnes et connaissances de l'entreprise (vous vous souvenez que nous avons parlé de la création d'un plan interne plus tôt ?). Grâce à sa fonction de gestion des connaissances par l'IA, ClickUp Brain rassemble tout cela en un seul endroit.
Au lieu de rechercher manuellement des informations, vous pouvez simplement demander à ClickUp Brain : "Pouvez-vous me donner le fichier du forfait du projet XYZ du mois dernier ?" ou "Où se trouve le dernier rapport marketing ?" Il récupère instantanément ce dont vous avez besoin à partir d'un hub central, ce qui permet de gagner du temps et de s'assurer qu'aucun détail critique n'est oublié.
utilisez ClickUp Brain pour obtenir des réponses instantanées liées à vos tâches ou documents_
Inférence et raisonnement en action
ClickUp Brain va au-delà de la recherche : il réfléchit avec vous.
Lorsque vous lui fournissez des données, il les interprète et en extrait des informations clés. Par exemple, vous pouvez demander : "Quelles sont les principales tendances de ce rapport ?" ou "Comment résumeriez-vous les commentaires de ce client ?" ClickUp Brain analyse les données, en appliquant un raisonnement pour fournir des informations contextuelles qui vous aident à prendre de meilleures décisions plus rapidement.
Cette capacité transforme les données brutes en intelligence exploitable, ce qui fait de ClickUp Brain un outil idéal pour une prise de décision plus intelligente.
/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2025/01/image2-2.png Agents basés sur la connaissance dans l'IA : Transformer des données brutes en informations exploitables avec ClickUp Brain /$$img/
demandez à ClickUp Brain de déduire et d'analyser des données à partir de vos fichiers_
Adaptabilité dynamique
Le super pouvoir de ClickUp Brain est sa capacité à adapter le contenu à des besoins spécifiques, grâce à son puissant moteur de connaissances et d'inférences.
Vous pouvez lui fournir un texte, comme un pitch ou une présentation, et lui demander : "Peux-tu optimiser ceci pour l'industrie technologique ?" ou "Ajoute des phrases plus logiques pour un e-mail de client." Il adapte le contenu de manière dynamique, vous aidant à affiner et à réorienter les informations en toute simplicité.
Grâce à cette fonctionnalité, votre messagerie et vos documents sont toujours au point, quelle que soit la situation ou l'audience.
Demandez à ClickUp Brain d'adapter le contenu à des secteurs spécifiques
Facilitation de la collaboration sans faille
Qu'il s'agisse de résumer des notes de réunion ou de transcrire des scripts et de les partager avec des coéquipiers, ClickUp Brain transforme la communication en un processus transparent.
ClickUp Brain
ClickUp a beaucoup à offrir en un seul endroit, comme la gestion de projet, les options de brainstorming, la gestion des tâches, la planification de projet, la gestion de la documentation, etc. Il a définitivement rendu la vie comparativement plus facile car il est facile à utiliser, l'interface utilisateur est bien conçue et la collaboration au sein de l'équipe et avec d'autres équipes est plus facile. Nous avons été en mesure de mieux gérer le travail, d'en assurer le suivi et d'établir des rapports facilement, et sur la base des réunions quotidiennes sur la progression, il a été facile de planifier l'avenir
Ansh Prabhakar, analyste de l'amélioration des processus d'entreprise chez Airbnb
La recherche connectée de ClickUp Recherche connectée de ClickUp est une autre fonctionnalité intéressante qui agit comme un assistant de base de connaissances. Vous pouvez l'utiliser pour trouver n'importe quel document, fichier ou tâche.
Les capacités d'inférence intelligente aident l'outil à comprendre le contexte pour remonter à la surface des résultats pertinents même si vous n'avez pas de mots-clés exacts. Il permet de gagner du temps lors de la préparation d'une réunion avec un client ou du suivi d'anciennes notes de projet.
utilisez ClickUp Connected Search pour trouver n'importe quelle information dans votre espace de travail
La recherche connectée de ClickUp vous aide :
- Trouver n'importe quel fichier dans ClickUp, une application connectée ou votre disque local
- Obtenir des résultats de recherche personnalisés et pertinents
- Ajouter des commandes de recherche personnalisées comme des raccourcis vers des liens ou la mémorisation de textes pour plus tard
Applications des agents à base de connaissances dans tous les secteurs d'activité
Voici comment les agents basés sur la connaissance peuvent être utilisés dans différents secteurs d'activité, en fonction de leur niveau de connaissance :
Soins de santé : Améliorer les soins aux patients
Dans le secteur des soins de santé, la précision et la rapidité peuvent faire toute la différence. Les agents basés sur la connaissance assistent les professionnels de la santé en leur fournissant un accès immédiat aux protocoles, à la recherche et aux dossiers des patients, ce qui permet de prendre rapidement des décisions éclairées.
Ils aident aussi directement les patients en répondant à leurs questions sur les symptômes, les médicaments et les rendez-vous à venir, rendant ainsi les soins plus accessibles.
🌻 Exemple: L'application Vérificateur de symptômes de la Clinique Mayo utilise un agent basé sur la connaissance pour aider les utilisateurs à comprendre leurs problèmes de santé en fonction de leurs symptômes. Les utilisateurs reçoivent des conditions potentielles et des recommandations basées sur une vaste base de connaissances médicales, les guidant vers les soins appropriés.
Via Mayo Clinic
L'assistance client : Redéfinir les expériences des utilisateurs
Les attentes des clients sont plus élevées que jamais, et les agents basés sur la connaissance, dans le cadre de systèmes basés sur la connaissance, assurent qu'aucune requête ne reste sans réponse. Qu'il s'agisse de résoudre des problèmes courants ou de guider les utilisateurs à travers les fonctionnalités d'un produit, ces agents rendent l'assistance plus rapide, plus cohérente et sans frustration.
🌻 Exemple: Zendesk's Answer Bot répond automatiquement aux demandes des clients. Il tire des informations de la base de connaissances d'une entreprise pour répondre instantanément aux questions courantes, réduisant ainsi les délais de réponse.
Finance : Assurer la conformité et la clarté
Le secteur financier exige précision et conformité réglementaire, ce qui rend les agents basés sur la connaissance inestimables. Ces agents s'appuient sur la représentation des connaissances pour organiser et retrouver efficacement les règles de conformité, les directives de prêt ou les politiques de compte. Pour les clients, ils répondent à des questions complexes sur les investissements, les hypothèques ou les règles fiscales en fonction des connaissances disponibles.
🌻 Exemple: Wolters Kluwer's OneSumX Reg Manager est un assistant IA qui aide les entreprises de services financiers en matière de conformité réglementaire. Il agrège le contenu réglementaire et fournit des informations exploitables
IT et tech : Simplifier le dépannage
Les agents basés sur les connaissances simplifient la résolution des problèmes dans l'IT et la tech en agissant comme des experts de référence rapide. Ils aident les équipes à résoudre immédiatement les problèmes de réseau, les erreurs logicielles ou les questions relatives à l'intégration des utilisateurs.
🌻 Exemple: L'agent virtuel de ServiceNow est un chatbot basé sur les connaissances qui aide les équipes d'assistance informatique en fournissant des prestataires automatisés aux problèmes et requêtes techniques courants.
Utiliser ClickUp pour créer une base de connaissances
Les agents basés sur les connaissances dans les systèmes IA transforment la productivité et la collaboration des équipes en fournissant des informations en temps réel et en permettant aux équipes d'automatiser les processus de prise de décision.
Ces agents font preuve d'un comportement intelligent, analysant les modèles précédents et les tendances actuelles du marché afin que les entreprises puissent anticiper les défis et capitaliser sur les opportunités. ClickUp apporte la puissance de ces systèmes d'assistance à la décision directement dans votre environnement de travail.
Grâce à des fonctionnalités telles que ClickUp Brain et Connected Search, vous avez accès à une base de connaissances centralisée qui simplifie les flux de travail et garantit que votre équipe peut facilement retrouver les documents pertinents, les détails du projet et les données historiques.
Cette intégration transparente permet à votre équipe d'être informée et de stimuler considérablement la productivité. Passez à l'étape suivante- s'inscrire à ClickUp dès aujourd'hui et faites-en votre agent ultime basé sur la connaissance !