Un rapport de Capgemini montre que 50 % des entreprises américaines utilisent désormais l'IA générative pour leurs projets de marketing. Bien que ces outils évoluent, ils ne peuvent pas rationaliser les flux de travail à plusieurs étapes ou traiter des données à grande échelle sans intervention humaine fréquente.
Et si vous pouviez acquérir cet avantage concurrentiel dès aujourd'hui ? Et s'il existait un moyen d'automatiser des processus complexes dès maintenant ?
Entrez dans les agents d'IA - la prochaine étape de la mise en œuvre de l'IA pour les entreprises !
Savoir comment construire un agent IA est crucial à long terme. Une fois que vous savez comment construire 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 ce blog, nous répondrons à tout ce qui concerne les agents IA, de ce qu'ils sont à la façon dont vous pouvez en développer un. Restez jusqu'à la fin - nous vous dévoilerons un agent IA efficace et transparent pour vos besoins en matière de gestion des tâches et des projets !
⏰60-Second Résumé
- 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 dans leur environnement
- Les agents IA sont déjà utilisés dans les secteurs de l'e-commerce, de la santé, de l'automatisation des processus d'entreprise et du cloud computing
- Vous pouvez construire un agent IA personnalisé avec des scientifiques de données, des concepteurs UX, des experts en apprentissage automatique et en développement logiciel
- Si vous utilisez ClickUp pour la gestion de projet, vous disposerez 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 de base. Les endroits les plus personnalisés pour les trouver aujourd'hui sont les pages d'assistance des entreprises, répondant aux requêtes des clients, créant des tickets d'assistance ou organisant des appels avec des agents d'assistance en direct.
Cependant, les capacités d'un agent IA ne sont pas limitées à la seule gestion de l'assistance 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 prendre les entrées nécessaires de votre part, telles que l'adresse e-mail du destinataire, le sujet de l'e-mail, les pièces jointes du fichier, etc. Il interagit ensuite avec votre client d'e-mail pour rédiger l'e-mail par lui-même en utilisant iA générative .
Terminé, un aperçu de l'e-mail s'affiche, ce qui vous permet de le modifier si nécessaire et de l'envoyer une fois les changements effectués.
Caractéristiques clés des agents IA
Voici en quelques mots ce qu'il faut savoir sur les agents IA :
- Besoin minimal d'intervention humaine
- Apprentissage et amélioration continus
- Conscience du contexte et capacité à interagir avec l'environnement
- Capacité à lire, extraire et modifier des données provenant de sources externes
- Compréhension du langage et du comportement humains
- Capacité à prendre des décisions sur la base de leur formation et de leur apprentissage
Types d'agents IA
Vous pouvez classer les agents IA en fonction de divers éléments (c'est-à-dire la conception par rapport à la fonction). Ici, nous les classerons en fonction de la fonction, ce qui nous amène à deux grands types d'agents que l'on voit beaucoup dans les organisations de nos jours :
- Agents IA autonomes: Ces agents sont généralement en contact avec les clients et disposent d'un niveau élevé d'autonomie prise de décision autonome de prise de décision autonome. Ils gèrent les requêtes des clients sans nécessiter d'intervention humaine de la part de vos employés.
- Agents IA d'assistance: Il s'agit d'agents internes à l'entrepriseApplications alimentées par l'IA qui aident vos employés à achever des tâches complexes. Comme elles sont internes, elles peuvent avoir ou non une interface utilisateur graphique, selon vos préférences.
Comment construire un agent IA
Construire des agents IA n'est pas difficile mais nécessite une approche structurée et un forfait adéquat. Voici huit étapes à suivre lorsque vous construisez des agents d'IA personnalisés pour les besoins de votre entreprise :
Étape 1 : Définir l'objectif de votre agent
Avant de commencer à construire votre propre agent IA, vous devez définir clairement ce que vous souhaitez réaliser avec lui. Et nous parlons ici de documentation formelle.
Bien sûr, vous avez peut-être une idée approximative de ce que vous voulez que l'agent IA fasse, mais pour ne rien oublier, vous devez documenter toutes les fonctions et capacités que vous voulez lui confier
En outre, cela crée un document central auquel votre équipe de développement peut se référer lorsqu'elle veut comprendre l'environnement et les attentes de l'agent.
$$$a étape 2 : Constituer une équipe
L'étape suivante (et elle est cruciale) consiste à constituer votre équipe pour construire l'agent IA. Même si vous êtes un développeur de logiciels, N'ESSAYEZ PAS de construire des agents IA tout seul. En effet, la construction d'un agent robuste nécessite des compétences dans différents champs, notamment :
- La science et l'analyse des données
- L'apprentissage automatique (ML)
- Conception d'interface utilisateur
- Le développement de logiciels
Tant que vous n'engagez pas des professionnels de tous ces champs, vous risquez de construire un agent IA imparfait. Au lieu de cela, rassemblez d'abord une équipe d'experts.
Étape 3 : Identifier votre pile technologique
Une fois que vous avez constitué votre équipe, vous devez discuter et décider des technologies qui serviront d'agent d'IA pour votre agent IA . Cela comprend
- Langage de programmation (Java, Python, etc.)
- L'environnement d'hébergement
- Bibliothèques de traitement du langage naturel (NLP) (Gensim, NLTK, etc.)
- Bibliothèques d'analyse de données (Plotly, SciPy, NumPy, etc.)
- Modèle de ML (i.e. GPT, BERT, Llama, etc.)
- Technologies basées sur des capacités spécifiques (i.e., vision par ordinateur, reconnaissance vocale, automatisation des processus robotiques, etc.)
Vous devez également prévoir une marge de manœuvre pour d'autres bibliothèques et cadres de travail 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 pourrez vous appuyer.
Etape 4 : Considérations relatives à la conception
Outre l'identification de la pile technologique que vous souhaitez utiliser, il existe des considérations de conception que vous devez prendre en compte avant de développer des agents IA. Il s'agit notamment des éléments suivants
1. Architecture
Il existe deux approches 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. Dans l'architecture concurrente, en revanche, toutes les parties sont formées et construites en même temps.
2. Interface et expérience utilisateur (UI/UX)
Si vous souhaitez que votre agent IA dispose d'une interface utilisateur orientée vers le public, vous devez également considérer les éléments que vous souhaitez inclure dans l'UI/UX. Cela inclut votre image de marque, une mascotte, un nom que vous souhaitez lui donner, etc.
3. Traitement des données
La façon dont votre agent IA personnalisé reçoit et travaille avec les données pertinentes est un autre élément crucial que vous devez prendre en compte. Cela signifie qu'il faut définir clairement l'ensemble du flux de données du début à la fin, y compris :
- Les données/informations à recevoir de l'utilisateur
- Données/informations à extraire de votre serveur
- Les fonctions à exécuter sur les données extraites
- La fourniture du résultat final à l'utilisateur
Chaque étape du processus de traitement des données doit être décrite en détail.
4. Mécanisme de retour d'information
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 like/dislike. Il est essentiel de recevoir des utilisateurs des commentaires sur l'agent afin d'améliorer l'outil en permanence.
Étape 5 : Libeller et nettoyer vos données d'entraînement
Il existe trois types de sources de données que vous pouvez utiliser pour préparer et former votre agent, en fonction des utilisateurs finaux :
- Les données opérationnelles de votre organisation
- Données externes que vous avez reçues ou acquises auprès de sources tierces
- Données générées par les utilisateurs qui ont été générées par vos clients/utilisateurs
Quelles que soient les données brutes sur lesquelles vous choisissez d'entraîner votre modèle, elles doivent être libellées et nettoyées avant l'entraînement. Qu'est-ce que le libellé et le nettoyage ? En voici un bref aperçu :
- Étiquetage: Il s'agit de la catégorisation, de l'étiquetage et du libellé manuels des données par des humains afin de les rendre compréhensibles pour votre agent IA. Cela est terminé pour que le modèle IA utilisé dans votre agent puisse établir des connexions entre les points de données et reconnaître correctement ce que chaque type de données représente.
- Nettoyage: Il s'agit de supprimer toute anomalie de votre ensemble de données, comme les lignes vides, les valeurs mal représentées ou manquantes, les erreurs, etc. En les supprimant, vous éliminez la possibilité que votre agent IA soit formé sur des données erronées.
💡Pro Tip: Des outils comme SuperAnnotate, DataLoop et Encord vous aident à réaliser ces deux étapes.
Étape 6 : Création et formation de votre agent
Vous pouvez maintenant commencer à créer et à former votre agent IA. Commencez par paramétrer votre environnement de formation - installez toutes les bibliothèques et tous les paramètres ML nécessaires, démarrez les outils de formation et chargez vos données.
⚠️ IMPORTANT: Ne chargez pas toutes vos données en même temps. Divisez-les en deux sous-ensembles et chargez-en un seul. Conservez l'autre ensemble à des fins de test.
Une fois les données chargées, initialisez le modèle ML que vous avez sélectionné à la troisième étape. Définissez les paramètres d'apprentissage (ils peuvent varier en fonction du modèle choisi, il est donc difficile d'entrer dans les détails ici) et démarrez le processus d'apprentissage.
Suivez les indicateurs tels que la perte et la précision pendant le processus de formation pour vous faire une idée de la qualité de l'apprentissage du modèle. S'il n'apprend pas bien, modifiez les paramètres d'apprentissage.
Parallèlement, les développeurs d'interface utilisateur doivent concevoir et réaliser l'interface utilisateur de votre agent IA.
Étape 7 : Tester l'agent
Une fois le processus d'entraînement achevé, il est temps de tester votre modèle. C'est là que l'autre moitié de votre ensemble de données que vous avez réservé à des fins de test (étape 6) entrera en jeu.
Démarrez votre agent IA, exécutez les requêtes de votre ensemble de données de test et analysez les résultats. Observez la précision avec laquelle il a exécuté la fonction souhaitée sur chaque point de données de votre ensemble de données. Observez également le temps qu'il lui a fallu pour effectuer ces actions.
Si l'agent fonctionne comme prévu, vous devez effectuer trois autres types de tests. Ces tests sont les suivants
- Tests unitaires: Testez chaque module ou unité de votre agent IA indépendamment pour vous assurer qu'ils fonctionnent correctement
- **Tests d'utilisateurs : invitez quelques utilisateurs cibles de l'agent à l'essayer sous votre observation afin d'analyser la façon dont les utilisateurs peuvent l'utiliser et la précision de son travail 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 permettra d'optimiser les performances de votre agent IA et de s'assurer qu'il fonctionne bien dans des scénarios réels. Cependant, s'il n'obtient pas de bons résultats lors des tests, vous devrez peut-être le réentraîner avec des paramètres ajustés ou un ensemble de données plus important.
Étape 8 : Déploiement et surveillance de 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 passent par le mécanisme de rétroaction intégré de votre agent IA.
S'il y a matière à amélioration, déployez une nouvelle version de l'agent en traitant les problèmes signalés par les utilisateurs.
Mise en œuvre et cas d'utilisation des agents IA personnalisés
Les agents d'IA cas d'utilisation de l'IA (en particulier ses agents) sont immenses dans chaque secteur. Il y a quatre grands domaines dans lesquels ils laissent actuellement leur marque.
1. Les agents IA dans le commerce électronique : Consultants IA et agents du service client
Les agents IA dans les entreprises de commerce électronique visent généralement à atteindre deux objectifs clés :
- Prédire les fluctuations de la demande : En analysant les données commerciales historiques et les tendances du marché, les agents IA du commerce électronique prédisent les fluctuations de la demande et aident leurs entreprises à garder une longueur d'avance
- Gérer les tâches d'assistance client: Les agents IA du commerce électronique analysent également les interactions avec les clients pour des résolutions 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 fait, il liste jusqu'à 600 000 éléments en fonction des besoins des consommateurs, le tout pour un marché mondial !
2. Les agents IA dans les soins de santé : maintenance prédictive et assistants virtuels
Les agents IA peuvent aider les entreprises de soins de santé à prévenir les pannes d'équipement en surveillant et en analysant en permanence la santé des appareils médicaux. Cela permet d'augmenter la durée de vie des équipements et d'alerter l'organisation lorsqu'il est temps de les remplacer.
En outre, Assistants virtuels et chatbots alimentés par l'IA aident les patients à effectuer des rappels de suivi et à prendre des rendez-vous. Ils peuvent même analyser les données médicales pour proposer des suggestions de traitement et aider les médecins à établir un diagnostic. Voir comment . 👇
Exemple : IBM Watson Oncologie 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, la vaste littérature médicale et les essais cliniques pertinents pour générer des recommandations de traitement fondées sur des données probantes.
Bien qu'il nécessite en fin de compte l'intervention du médecin, Watson Oncology présente de manière proactive les options de traitement potentielles et met en évidence les résultats de recherche pertinents, contribuant ainsi activement au processus de prise de décision en fournissant des informations cruciales.
3. Agents IA pour l'automatisation des processus d'entreprise : systèmes de recommandation et automatisation des processus robotiques
Les entreprises préfèrent utiliser des systèmes de recommandation et d'automatisation des processus robotiques Des agents IA pour l'automatisation des tâches lors du travail avec des outils d'automatisation des processus robotiques (RPA). Les exemples incluent :
- Le 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 sociétés financières grâce à l'analyse des données historiques
- IA et ML -Automatisation de la classification des documents en fonction des données antérieures
Exemple : Fukoku Mutual Life , une compagnie d'assurance au Japon, 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 paiements. L'entreprise a ainsi économisé près d'un million de dollars et a augmenté la productivité de ses employés de 30 %.
4. Les agents IA dans l'informatique en nuage et l'automatisation
Les agents IA peuvent aider les entreprises de cloud computing et d'automatisation dans leurs activités de planification des ressources, de surveillance de la sécurité et d'assistance client. Ils le font en :
- Prédisant les besoins en puissance de calcul
- Analysant et surveillant les activités suspectes des utilisateurs
- Comprendre les requêtes des clients à l'aide du NLP avant de répondre avec des réponses d'un agent d'IABase 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. Grâce aux données historiques, ses systèmes IA allouent efficacement les ressources et réalisent des économies. Ainsi, même en cas de pics d'utilisation, les systèmes d'AWS ne subissent pas de temps d'arrêt.
L'agent IA pour votre gestion de projet
Vous vous souvenez quand nous avons dit que nous révélerions un agent IA à la fin ? Oh, et avons-nous fait mention du fait que vous n'avez même pas besoin de le construire ? Pour faire simple, si vous avez besoin IA pour la productivité , c'est le raccourci vers un avantage concurrentiel.
Cet agent IA est ClickUp Brain -une IA qui alimente tous les systèmes de ClickUp clickUp vous permet d'utiliser les fonctionnalités de ClickUp et de maximiser 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 travaille comme votre assistant de projet super intelligent. De l'identification des goulets 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 la progression de votre projet.
Cette productivité alimentée par l'IA est également intégrée à ClickUp Discussion , 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, et plus encore.
Il est capable de résumer vos discussions, de récupérer les informations pertinentes sur les projets et de créer des tâches pour les membres de votre équipe.
Rapprocher le travail et la communication sur le lieu de travail avec ClickUp Chat
Voici une brève liste de tout ce qui est possible lorsque vous utilisez ClickUp Chat en tant que Agent alimenté par l'IA pour votre lieu de travail :
- Récupération d'informations dans d'autres applications : Vous cherchez à récupérer un fichier dans votre Google Drive et à le lier à une tâche ? Utilisez l'invite, instructions pertinentes dans ClickUp Chat (n'oubliez pas de connecter le Drive à votre compte ClickUp)
- Rattrapage rapide: Vous avez été absent pendant un certain temps ? Cliquez sur Rattrape-moi pour obtenir un bref résumé du fil
- Création de tâches: Besoin de créer une tâche pendant un appel avec un coéquipier ? Vous pouvez le faire sans quitter la fenêtre de discussion. Vous pouvez également lier chaque tâche au projet cible et aux membres de l'équipe concernés automatiquement à l'aide de l'IA
Améliorez votre discussion grâce à l'IA !
Avantages de l'utilisation de ClickUp Chat comme agent IA interne
L'utilisation de ClickUp Chat en tant qu'agent IA interne de votre organisation présente de nombreux avantages. Cependant, les principaux sont les suivants :
✅ Flux de travail rationalisé: Liez les tâches et les documents au sein du chat pour éviter de passer d'une application à l'autre pour gérer votre travail et les discussions qui y sont liées
✅ Efficacité et productivité améliorées: Suralimente votre productivité et celle de votre équipe avec des tâches, des affichages, des dépendances, des annonces et des discussions facilement accessibles depuis le Chat
✅ Meilleure confidentialité et sécurité des données: Gardez vos données de gestion de projet en un seul endroit, protégé avec les meilleures normes de sécurité
Rendez le travail sans effort avec ClickUp Chat comme agent IA
Les processus business - comme la gestion des tâches ou le service client - seront pris en charge par des agents IA avancés dans un avenir proche. Les entreprises ne tarderont pas à mettre en place des agents personnalisés pour leurs tâches et flux de travail de routine.
Vous voulez prendre de l'avance sur la concurrence, mais vous ne voulez pas encore consacrer des ressources à la création d'agents IA personnalisés ? L'offre prête à l'emploi de ClickUp, ClickUp Chat, gère efficacement la collaboration d'équipe, la gestion de projet ou le service à la clientèle, transformant ainsi vos processus d'entreprise grâce à un système centralisé.
Si vous êtes prêt à maximiser l'efficacité de votre entreprise,
inscrivez-vous à ClickUp
gratuitement !