Un rapport de Capgemini montre que 50 % des entreprises américaines utilisent désormais l'IA générative pour leurs projets marketing. Bien que ces outils évoluent, ils ne peuvent pas rationaliser les flux de travail en plusieurs étapes ni traiter des données à grande échelle sans une intervention humaine fréquente.
Mais que se passerait-il si vous pouviez bénéficier dès aujourd'hui de cet avantage concurrentiel ? Et s'il existait un moyen d'effectuer l'automatisation dès maintenant de processus complexes ?
Découvrez les agents IA, la prochaine étape de la mise en œuvre de l'IA pour les entreprises !
Savoir comment créer un agent IA est essentiel à long terme. Une fois que vous savez comment créer un agent personnalisé, vous pouvez automatiser des tâches (comme le service client ou l'analyse de marché) avec peu d'intervention humaine et réduire les coûts globaux.
Dans cet article, nous répondrons à toutes vos questions sur les agents IA, de leur définition à leur développement. Restez avec nous jusqu'à la fin : nous vous dévoilerons un agent IA efficace et transparent qui répondra à vos besoins en matière de gestion de projet !
⏰Résumé en 60 secondes
- Les agents IA sont des outils d'IA autonomes dotés d'une capacité de prise de décision.
- Ils peuvent interagir avec les humains et les outils technologiques de leur environnement.
- Les agents IA sont déjà utilisés dans les secteurs du commerce électronique, de la santé, de l'automatisation des processus métier et du cloud computing.
- Vous pouvez créer un agent IA personnalisé avec l'aide de data scientists, de concepteurs UX, d'experts en apprentissage automatique et en développement logiciel.
- Si vous utilisez ClickUp pour la gestion de projet, vous disposez déjà d'un agent IA interne intégré.
Commençons par les bases.
Qu'est-ce qu'un agent IA ?
Si vous avez déjà discuté avec un assistant IA sur un site web, vous avez déjà interagi avec un agent IA basique. Aujourd'hui, on les trouve le plus souvent sur les pages d'assistance des entreprises, où ils répondent aux requêtes des clients, créent des tickets d'assistance ou organisent des appels avec des agents d'assistance en direct.
Cependant, les capacités d'un agent IA ne se limitent pas à la gestion du service client. Il peut faire bien plus, comme vous le verrez ci-dessous.
Définition d'un agent IA
Un agent IA est un programme autonome qui exécute des fonctions prédéfinies avec une intervention humaine minimale. Il peut reconnaître et interagir avec différents acteurs et éléments de son environnement pour vous aider à atteindre vos objectifs.
Par exemple, si vous souhaitez envoyer un e-mail à quelqu'un, un agent IA peut vous demander les informations nécessaires, telles que l'adresse e-mail du destinataire, l'objet de l'e-mail, les pièces jointes, etc. Il interagit ensuite avec votre client de messagerie pour rédiger lui-même l'e-mail à l'aide d'une IA générative.
Une fois terminé, il vous montre un aperçu de l'e-mail afin que vous puissiez modifier ce que vous souhaitez et l'envoyer une fois les modifications effectuées.
Caractéristiques clés des agents IA
Voici en quelques mots ce que vous devez savoir sur les agents IA :
- Exigences minimales en matière d'intervention humaine
- Apprentissage et amélioration continus
- Conscience du contexte et capacité à interagir avec leur environnement
- Capacité à lire, extraire et modifier des données provenant de sources de données externes
- Compréhension du langage et du comportement humains
- Capacité à prendre des décisions en fonction de leur formation et de leur apprentissage
Types d'agents IA
Vous pouvez classer les agents IA en fonction de différents critères (par exemple, conception ou fonctionnalité). Ici, nous les classerons en fonction de leur fonctionnalité, ce qui nous amène à deux grands types d'agents qui occupent aujourd'hui une place prépondérante dans les organisations :
- Agents IA autonomes : ces agents sont généralement en contact avec la clientèle et disposent d'un haut niveau de capacité de prise de décision autonome. Ils gèrent les requêtes des clients sans nécessiter l'intervention humaine de vos employés.
- Agents IA d'assistance : il s'agit d'applications internes basées sur l'IA qui aident vos employés à accomplir des tâches complexes. Comme elles sont internes, elles peuvent ou non disposer d'une interface utilisateur graphique, selon vos préférences.
Comment créer un agent IA
La création d'agents IA n'est pas difficile, mais nécessite une approche structurée et une planification adéquate. Voici huit étapes à suivre pour créer des agents IA personnalisés adaptés aux besoins de votre entreprise :
Étape 1 : Définissez l'objectif de votre agent
Avant de commencer à créer votre propre agent IA, vous devez définir clairement ce que vous souhaitez accomplir avec lui. Et nous parlons ici de documentation formelle.
Vous avez peut-être une idée approximative de ce que vous attendez de cet agent IA, mais pour être sûr de ne rien oublier, vous devez documenter toutes les fonctions et capacités que vous souhaitez lui attribuer.
De plus, cela permet de créer un document central auquel votre équipe de développement peut se référer lorsqu'elle souhaite comprendre l'environnement et les attentes de l'agent.
Étape 2 : Constituez une équipe
La prochaine étape (qui est cruciale) consiste à constituer votre équipe pour créer l'agent IA. Même si vous êtes développeur de logiciels, N'ESSAYEZ PAS de créer des agents IA tout seul. En effet, la création d'un agent robuste nécessite des compétences dans différents champs, notamment :
- Science et analyse des données
- Apprentissage automatique (ML)
- Conception de l'interface utilisateur
- Développement logiciel
Si vous ne faites pas appel à des professionnels de tous ces champs, vous risquez de créer un agent IA imparfait. Il est préférable de constituer d'abord une équipe d'experts.
Étape 3 : Identifiez votre pile technologique
Une fois votre équipe constituée, vous devez discuter et choisir les technologies qui serviront de plateforme à votre agent IA. Cela comprend :
- Langage de programmation (Java, Python, etc.)
- Environnement d'hébergement
- Bibliothèques de traitement du langage naturel (NLP) (Gensim, NLTK, etc.)
- Bibliothèques d'analyse de données (Plotly, SciPy, NumPy, etc.)
- Modèle ML (c'est-à-dire GPT, BERT, Llama, etc.)
- Technologies basées sur des capacités spécifiques (c'est-à-dire vision par ordinateur, reconnaissance vocale, automatisation des processus robotiques, etc. )
Vous devriez également prévoir de la place pour d'autres bibliothèques et frameworks qui pourraient être nécessaires.
Une fois que vous aurez identifié et sélectionné tous ces éléments pour la pile technologique de votre agent IA, vous disposerez d'une base solide sur laquelle vous appuyer.
Étape 4 : Réfléchissez à la conception
Outre l'identification de la pile technologique que vous souhaitez utiliser, vous devez tenir compte de certains aspects liés à la conception avant de développer des agents IA. Il s'agit notamment des éléments suivants :
1. Architecture
Il existe deux approches possibles pour l'architecture de votre agent IA personnalisé : modulaire et concurrente. Dans l'architecture modulaire, chaque partie de l'agent est conçue de manière séquentielle et séparée avant d'être assemblée pour finaliser l'agent. L'architecture concurrente, en revanche, consiste à former et à créer toutes les parties en même temps.
2. Interface utilisateur et expérience utilisateur (UI/UX)
Si vous souhaitez que votre agent IA dispose d'une interface utilisateur accessible au public, vous devez également réfléchir aux éléments que vous souhaitez inclure dans l'interface utilisateur/l'expérience utilisateur. Cela inclut votre image de marque, une mascotte, le nom que vous souhaitez lui donner, etc.
3. Traitement des données
La manière dont votre agent IA personnalisé reçoit et traite les données pertinentes est un autre élément crucial à prendre en compte. Cela implique de définir clairement l'ensemble du flux de données du début à la fin, notamment :
- Données/informations à recevoir de l'utilisateur
- Données/informations à extraire de votre serveur
- Fonctions à exécuter sur les données extraites
- Fournir le résultat final à l'utilisateur
Chaque étape du processus de traitement des données doit être décrite en détail.
4. Mécanisme de rétroaction
Envisagez d'inclure un mécanisme de retour d'information dans votre système d'agent IA. Qu'il s'agisse d'un sondage, d'une méthode d'évaluation ou d'un simple bouton « J'aime/Je n'aime pas ». Il est essentiel de recueillir les commentaires des utilisateurs sur l'agent afin d'améliorer continuellement l'outil.
Étape 5 : Libellez et nettoyez vos données d'entraînement
Il existe trois types de sources de données que vous pouvez utiliser pour préparer et former votre agent, en fonction de ses utilisateurs finaux :
- Données opérationnelles de votre organisation
- Données externes que vous avez reçues ou acquises auprès de sources tierces
- Données générées par vos clients/utilisateurs
Quelles que soient les données brutes que vous choisissez pour entraîner votre modèle, elles doivent être libellées et nettoyées avant l'entraînement. Qu'est-ce que le libellage et le nettoyage ? Voici un bref aperçu :
- Étiquetage : il s'agit du classement, du marquage et de l'étiquetage manuels des données par des humains afin de les rendre compréhensibles pour votre agent IA. Cela permet au modèle IA utilisé dans votre agent d'établir des connexions entre les points de données et de reconnaître correctement ce que chaque type de données représente.
- Nettoyage : il s'agit de supprimer toutes les anomalies de votre ensemble de données, telles que les lignes vides, les valeurs erronées ou manquantes, les erreurs, etc. Leur suppression élimine le risque que votre agent IA soit entraîné sur des données erronées.
💡Conseil de pro : des outils tels que SuperAnnotate, DataLoop et Encord vous aideront dans ces deux étapes.
Étape 6 : Créez et formez votre agent
Vous pouvez désormais commencer à créer et à former votre agent IA. Commencez par configurer votre environnement de formation : installez toutes les bibliothèques et tous les frameworks ML nécessaires, lancez les outils de formation et chargez vos données.
⚠️ IMPORTANT : Ne chargez pas toutes vos données en une seule fois. Divisez-les en deux sous-ensembles et ne chargez qu'un seul des deux. Conservez l'autre ensemble à des fins de test.
Une fois vos données chargées, initialisez le modèle ML que vous avez sélectionné à l'étape trois. Définissez les paramètres d'entraînement (ils peuvent varier en fonction du modèle choisi, il est donc difficile d'entrer dans les détails ici) et lancez le processus d'entraînement.
Suivez les indicateurs tels que les pertes et la précision pendant le processus d'apprentissage afin d'évaluer l'efficacité du modèle. Si celui-ci n'apprend pas correctement, modifiez les paramètres d'apprentissage.
Parallèlement, les développeurs d'interface utilisateur doivent concevoir et créer l'expérience utilisateur de votre agent IA.
Étape 7 : Testez l'agent
Une fois le processus de formation achevé, il est temps de tester votre modèle. C'est là que l'autre moitié de votre ensemble de données que vous avez réservée à des fins de test (étape 6) entre en jeu.
Lancez votre agent IA, testez-le à l'aide des requêtes de votre ensemble de données de test et analysez les résultats. Observez avec quelle précision il a exécuté la fonction souhaitée sur chaque point de données de votre ensemble de données. Observez également le temps qu'il a fallu pour exécuter ces actions.
Si l'agent fonctionne comme prévu, vous devez effectuer trois autres types de tests. Il s'agit des tests suivants :
- Tests unitaires : Testez chaque module ou unité de votre agent IA indépendamment afin de vous assurer qu'ils fonctionnent correctement.
- Tests utilisateurs : invitez quelques utilisateurs cibles de l'agent à l'essayer sous votre supervision afin de pouvoir analyser comment les utilisateurs sont susceptibles de l'utiliser et avec quelle précision il fonctionne dans chaque scénario.
- Tests A/B : comparez deux versions de l'agent côte à côte pour voir laquelle fait le mieux le travail.
Chacun de ces tests optimisera les performances de votre agent IA et garantira son bon fonctionnement dans des scénarios réels. Cependant, s'il ne fonctionne pas correctement pendant les tests, vous devrez peut-être le réentraîner avec des paramètres ajustés ou un ensemble de données plus important.
Étape 8 : Déployer et surveiller l'agent
Enfin, une fois que votre agent IA fonctionne comme prévu, il est temps de le déployer. Intégrez-le à vos systèmes existants et déployez-le sur votre site web ou votre application. Surveillez la précision et la rapidité avec lesquelles il répond aux requêtes des utilisateurs en analysant les journaux des utilisateurs et les commentaires qui vous parviennent via le mécanisme de retour d'information intégré à votre agent IA.
S'il y a des améliorations à apporter, déployez une nouvelle version de l'agent en corrigeant les problèmes signalés par les utilisateurs.
Mise en œuvre et cas d'utilisation d'agents IA personnalisés
Les cas d'utilisation de l'IA (en particulier ses agents) sont immenses dans chaque secteur. Il existe quatre domaines principaux dans lesquels ils laissent actuellement leur empreinte.
1. Les agents IA dans le commerce électronique : consultants IA et agents du service clientèle
Les agents IA des entreprises de commerce électronique visent généralement deux objectifs clés :
- Prévision des fluctuations de la demande : en analysant les données historiques sur les ventes et les tendances du marché, les agents IA du commerce électronique prévoient les fluctuations de la demande et aident les entreprises à garder une longueur d'avance.
- Gestion des tâches du service client : les agents IA du commerce électronique analysent également les interactions avec les clients afin de trouver des solutions précises.
Exemple : l'assistant virtuel de Shein est un excellent exemple d'utilisation d'un agent IA pour évaluer l'évolution des tendances du marché. En effet, il répertorie jusqu'à 600 000 éléments en fonction des besoins des consommateurs, et ce pour un marché mondial !
2. Les agents IA dans le secteur de la santé : maintenance prédictive et assistants virtuels
Les agents IA peuvent aider les entreprises du secteur de la santé à prévenir les pannes d'équipement en surveillant et en analysant en permanence l'état des appareils médicaux. Cela permet d'augmenter la durée de vie des équipements et d'alerter l'organisation lorsqu'il est temps de remplacer les appareils.
De plus, les assistants virtuels et les chatbots alimentés par l'IA aident les patients en leur envoyant des rappels de suivi et en planifiant leurs rendez-vous. Ils peuvent même analyser des données médicales pour suggérer des traitements et aider les médecins à établir un diagnostic. Découvrez comment. 👇
Exemple : IBM Watson Oncology agit comme un agent IA proactif dans le champ du traitement du cancer. Conçu pour aider les oncologues à prendre des décisions éclairées, il analyse les données des patients, une documentation médicale exhaustive et les essais cliniques pertinents afin de générer des recommandations de traitement fondées sur des preuves.
Bien qu'il nécessite en fin de compte l'avis d'un médecin, Watson Oncology présente de manière proactive les options de traitement possibles et met en évidence les résultats de recherche pertinents, contribuant ainsi activement au processus décisionnel en fournissant des informations cruciales.
3. Agents IA pour l'automatisation des processus métier : systèmes de recommandation et automatisation robotisée des processus
Les entreprises préfèrent utiliser des agents IA pour l'automatisation des tâches lorsqu'elles travaillent avec des outils d'automatisation robotisée des processus (RPA). Voici quelques exemples :
- Règlement automatique des sinistres par les compagnies d'assurance à l'aide de la vision par ordinateur et de l'analyse des données
- Détection des fraudes et blocage automatisé des transactions frauduleuses dans les entreprises financières grâce à l'analyse des données historiques
- Classification automatisée des documents basée sur l'IA et le ML à partir de données antérieures
Exemple : Fukoku Mutual Life, une compagnie d'assurance japonaise, utilise des agents IA pour traiter les demandes d'indemnisation. Grâce à l'IA, elle peut accéder à l'assurance médicale et calculer automatiquement les indemnités. Cela a permis à l'entreprise d'économiser près d'un million de dollars et d'augmenter la productivité de ses employés de 30 %.
4. Les agents IA dans le cloud computing et l'automatisation
Les agents IA peuvent aider les entreprises de cloud computing et d'automatisation dans la planification des ressources, la surveillance de la sécurité et les activités de service client. Pour ce faire, ils :
- Prévoir les besoins en puissance de calcul
- Analyse et surveillance des activités suspectes des utilisateurs
- Comprendre les requêtes des clients à l'aide du NLP avant de répondre à l'aide d'une base de connaissances IA
Exemple : Amazon Web Services (AWS) est une instance remarquable d'utilisation d'agents IA pour prédire les besoins en puissance de calcul. À partir de données historiques, ses systèmes IA allouent efficacement les ressources et permettent de réaliser des économies. Ainsi, même en cas de pics d'utilisation, les systèmes AWS ne subissent aucun temps d'arrêt.
L'agent IA pour la gestion de projet
Vous vous souvenez que nous avions dit que nous dévoilerions un agent IA à la fin ? Oh, et avons-nous mentionné que vous n'avez même pas besoin de le créer ? En bref, si vous avez besoin de l'IA pour améliorer votre productivité, voici le raccourci vers un avantage concurrentiel.
Cet agent IA est ClickUp Brain, une IA qui alimente toutes les fonctionnalités de ClickUp et optimise votre productivité. Il s'intègre parfaitement à votre pile d'applications, automatise vos flux de travail et élimine les aspects manuels de la gestion de projet.
Mais ClickUp Brain ne se contente pas de gérer l'automatisation, il agit également comme votre assistant de projet ultra-intelligent. De l'identification des goulots d'étranglement à la planification intelligente du travail en fonction de votre équipe et de sa charge de travail, il gère tout ce dont vous avez besoin pour optimiser l'avancement de votre projet.
Cette productivité alimentée par l'IA est également intégrée à ClickUp Chat, sa plateforme de messagerie intégrée pour une collaboration en temps réel. Grâce à l'IA avancée de ClickUp Brain, ClickUp Chat enrichit vos discussions avec des informations provenant de tous vos projets, tâches, documents, etc.
Il est capable de résumer vos conversations, de récupérer les informations pertinentes sur les projets et de créer des tâches pour les membres de votre équipe.
Voici une brève liste de tout ce qui est possible lorsque vous utilisez ClickUp Chat comme agent alimenté par l'IA pour votre lieu de travail:
- Récupération d'informations à partir d'autres applications : Vous cherchez à trouver un fichier dans votre Google Drive et à le lier à une tâche ? Utilisez l'invite correspondante dans ClickUp Chat (n'oubliez pas de réaliser la connexion du Drive à votre compte ClickUp).
- Récapitulatif rapide : Vous vous êtes absenté pendant un certain temps ? Cliquez sur Récapitulez-moi pour obtenir un bref résumé du fil de discussion.
- Création de tâches : vous avez besoin de créer une tâche pendant que vous êtes en ligne avec un collègue ? Vous pouvez le faire sans quitter la fenêtre de discussion. Vous pouvez également lier automatiquement chaque tâche au projet cible et aux membres de l'équipe concernés à l'aide de l'IA.
Avantages de l'utilisation de ClickUp Chat comme agent IA interne
L'utilisation de ClickUp Chat comme agent IA interne à votre organisation présente de nombreux avantages. Cependant, les principaux sont les suivants :
✅ Flux de travail rationalisé : reliez les tâches et les documents dans le chat pour éviter de passer d'une application à l'autre pour gérer votre travail et les discussions associées.
✅ Amélioration de l'efficacité et de la productivité : boostez votre productivité et celle de votre équipe grâce à des tâches, des vues, des dépendances, des annonces et des discussions facilement accessibles depuis Chat.
✅ Meilleure confidentialité et sécurité des données : conservez vos données de gestion de projet au même endroit, protégées par les meilleures normes de sécurité.
Simplifiez votre travail avec ClickUp Chat comme agent IA
Les processus métier, tels que la gestion des tâches ou le service client, seront très probablement bientôt pris en charge par des agents IA avancés. D'ici peu, les entreprises mettront en place des agents personnalisés pour leurs tâches et flux de travail courants.
Vous souhaitez prendre une longueur d'avance sur la concurrence, mais vous ne voulez pas encore consacrer de ressources à la création d'agents IA personnalisés ?
L'offre prête à l'emploi de ClickUp, ClickUp Chat, gère efficacement la collaboration en équipe et la gestion de projet, transformant vos processus d'entreprise grâce à un système centralisé.
Si vous êtes prêt à optimiser l'efficacité de votre entreprise, inscrivez-vous gratuitement à ClickUp!