Au fur et à mesure que les agents de l’IA se multiplient, il devient le nouveau département RH

Le rôle d’agentique de l’IA dans les entreprises connectés va plus loin que les applications d’assistance. Agents d’IA deviennent rapidement la puissance émergente derrière les microservices qui forment le tissu des systèmes d’entreprise. De plus, à mesure que ces agents prolifèrent, les services de technologie de l’information deviendront des départements virtuels des «ressources humaines», acquérir, intégrer et guider les assistants alimentés par l’IA en parallèle avec le rôle des RH dans la gestion du capital humain.

Ce sont les idées d’un panneau Hébergé par Deloitte au récent Congrès mondial mobileexplorant le rôle émergent des agents de l’IA au sein des entreprises. Les panélistes ont déclaré que l’architecture agentique ressemble à l’avènement des architectures de microservices, décomposant les applications monolithiques en morceaux flexibles, indépendants et de la taille d’une bouchée.

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« L’IA agentique est la prochaine étape pour séparer et résoudre des problèmes », a déclaré Bryan Thompson, vice-président de Greenlake Product Management à HPE. Avec une IA agentique en particulier, il existe des occasions de « tirer parti de ces types de modèles et de les diviser en presque comme une approche de type microservice pour les aborder – les séparer en services spécialisés ».

L’IA agentique permet la couture des flux de travail d’entreprise, a convenu Fred DeVoir, responsable mondial de l’architecture de solution pour les télécommunications chez NVIDIA. « Nous prenons des composants et le rassemblons dans un Architecture reposante. NVIDIA a pu optimiser ceux avec nos microservices, puis rassembler ces microservices dans des plans pour donner un temps très rapide à évaluer ou à faire du temps pour les premiers résultats.  »

Bien sûr, l’agent AI apporte des capacités bien au-delà de ce que les architectures de microservice traditionnelles pourraient jamais produire. « Jusqu’à présent, nous n’avons jamais eu de technologie qui pourrait ideate ou exécuter de manière indépendante », a déclaré Abdi Goodarzi, responsable des produits Gen AI, des innovations et de nouvelles entreprises pour Deloitte. « Pensez simplement à cette déclaration et à toute autre solution de package logiciel que vous avez jamais traité. Aucun d’entre eux ne pourrait en exécuter indépendamment. C’est vraiment la puissance de l’IA. »

Les services d’IA agentiques prennent de nombreuses tâches onéreuses de l’homme – essentiellement, une main-d’œuvre parallèle, mais à bord et géré par elle au lieu des RH. « La gestion du capital humain et la gestion des capitaux de l’IA agentique sont la même chose, non? » Dit DeVoir. « Mais la différence est au lieu d’une RH pour les humains, vous avez maintenant un service informatique qui agit en tant que RH pour tous ces agents. » Le département informatique assume également les rôles de « la mise en garde, la garde, la formation et les agents d’IA fins pour effectuer des tâches spécifiques et interagir avec les workflows humains. Ce n’est pas une mince affaire. Il y a beaucoup d’efforts qui y vont. C’est comme les RH à un niveau technique beaucoup plus profond. »

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Cela signifie également des changements de balayage entre les organisations. « Les humains ont des émotions. Les agents n’ont pas d’émotions », a déclaré Goodarzi. « Comment intégrez-vous les émotions qui feront partie de l’exécution de l’œuvre? Lorsque le travail se terminera d’une manière différente, la culture doit être décalée, les stratégies de talent doivent être déplacées et comment les humains et les machines fonctionnent ensemble doivent être modifiés. »

L’atteinte d’une entreprise agentique alimentée par AI a cependant ses défis – en particulier en ce qui concerne les données, la fiabilité et les talents. En ce qui concerne les données, « les entreprises ont dépensé tant d’investissements pour maîtriser leurs données structurées », a déclaré Goodzari. « Construire des systèmes ERP. Bâtiment des systèmes d’enregistrement. Systèmes d’action. » Toutes ces applications ou systèmes se retrouvent avec des silos de données distincts.

L’IA agentique peut aider à résoudre ce problème, permettant le déploiement de l’agent où réside les données. « Au lieu d’avoir à apporter toutes vos données à l’IA, vous prenez l’IA aux données », a déclaré Devior. « Lorsque vous passez un appel de service, il demande en fait à tous ces agents de données une réponse – et rassemble ces données dans un modèle. »

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Ensuite, il y a la question de la fiabilité des agents. « Vous devez vous demander si vous avez vraiment affaire aux bonnes données », a souligné Goodzari. « Suis-je avec les bons résultats? Toutes les autres technologies précédentes ont été conçues autour de l’activité transactionnelle. L’IA agentique est conçue autour des technologies probabilistes. Vous obtenez donc la meilleure réponse probable car vous avez des agents formés avec beaucoup de connaissances sur la façon de digérer les données et de prendre une décision et de faire une recommandation. »

Ensuite, la question de la confiance entre en jeu: « Puis-je faire confiance à cet agent? Ces données peuvent-elles être bonnes? Suis-je en train de gérer les bonnes données? Cela doit également être résolu. »

Dans l’ensemble, «ce sont de nouveaux concepts pour les entreprises», a souligné Goodzari. « C’est pourquoi cela a ralenti les choses en termes d’adoption. Mais les capacités sont réelles. La technologie est suffisamment avancée pour tirer parti des systèmes de production d’entreprise. Et je crois que c’est l’année où elle va décoller. »