Réaliser le plein potentiel de l’IA agentique dans l’entreprise

1. Équilibrage de la charge du réseau électrique

• Scénario: Les agents surveillent la demande d’électricité en temps réel, les intrants d’énergie renouvelable et la stabilité du réseau dans plusieurs états
• Résultat: Amélioration de l’efficacité du réseau, réduction des baisses de baisses et économies grâce à la distribution automatisée de la charge et à la maintenance prédictive.

2. Documenter la réconciliation et le traitement

• Scénario: L’agent ingère des données de plusieurs systèmes ERP, identifiant de manière proactive les décalages et peut remplir les formulaires et corriger les erreurs. Les humains n’interviennent que dans les cas ou les erreurs non réparables par examen du chiffon (génération augmentée de récupération).
• Résultat: Les organisations voient généralement des taux de fermeture plus rapides et moins d’erreurs manuelles, bien que l’agent doit s’intégrer à plusieurs plateformes de données.

3. Support client et résolution des billets

• Scénario: Les agents triagent les requêtes entrantes, les analysent contre les bases de connaissances existantes et améliorant et acheminent des cas complexes vers des représentants humains spécialisés. Au fil du temps, ils apprennent des billets résolus pour améliorer leur précision de transfert.
• Résultat: Des temps de réponse plus rapides, de meilleurs taux de résolution, des mesures de satisfaction client – ont fourni un robuste retomber existe pour des requêtes incertaines.

4. Surveillance opérationnelle dans la chaîne d’approvisionnement

• Scénario: Les agents surveillent les données d’expédition, prédisent les perturbations potentielles (événements météorologiques, retards des fournisseurs) et informent les gestionnaires de manière proactive.
• Résultat: Des temps d’arrêt réduits, plus agiles reprogrammés, avec Les humains dans la boucle Pour les décisions finales sur le réinstallation ou les commutateurs fournisseurs.

Observations clés

Dans tous les exemples ci-dessus, la nécessité de garde-corps, de supervision et de jugement humain est claire. Le risque introduit par les écarts d’orchestration peut produire des résultats contradictoires ou erronés. Même un petit taux d’erreur dans un modèle peut se composer rapidement sur plusieurs étapes avec plusieurs agents dans un processus orchestré complexe, car Demis Hassibis de Google Deep a récemment réitéré. Le besoin pour les humains dans la boucle est essentiel, mais sans comprendre la charge cognitive, nous mettons les humains dans des conditions susceptibles de rendre les erreurs hybrides humaines sujets aux erreurs. Enfin, l’acceptation culturelle est la clé de toute automatisation et de l’IA agentique n’est pas différente. Sans l’adhésion aux employés et la lutte contre la peur de la perte d’emploi, le risque de rejet organisationnel peut être important.

Défis et orientations futures

Alors que les petites preuves de concept semblent prometteuses, les déploiements véritablement à l’échelle de l’entreprise exigent une infrastructure robuste, des boîtes à outils standardisées et une formation utilisateur approfondie. Il est important de distinguer la nature non déterministe des agents qui peuvent prendre différents chemins par rapport aux logiciels traditionnels basés sur des règles. La correction et l’amélioration du comportement agentique nécessite de nombreuses itérations avec des données améliorées. De plus, l’infrastructure d’agent doit également intégrer les pratiques logicielles de gestion du cycle de vie, de versioning, d’apprentissage intégré et de règles de gouvernance et de conformité clairement construites (en particulier dans les applications des industries réglementées.

Les modèles actuels de langage (et de raisonnement) actuels excellent à la correspondance des motifs mais peuvent lutter avec les contraintes logiques ou de domaine. UN neuro-symbolique L’hybride – lorsqu’un module de raisonnement symbolique applique des règles ou des graphiques de connaissances – pourrait améliorer la fiabilité des agents tout en tirant parti des forces adaptatives des modèles neuronaux. Les systèmes agentiques basés sur LLM / LRM fonctionneront mieux avec l’évolution du vrai raisonnement qui fait actuellement défaut.