Explorez la puissance des agents d'IA

• Les agents d'intelligence artificielle (IA) sont des entités numériques autonomes capables d'accomplir des tâches orientées vers des objectifs et de prendre des décisions. Ils renforcent l'autonomie, rationalisent la gestion des tâches, s'intègrent aux flux de travail, permettent une amélioration continue et optimisent les coûts. Contrairement aux LLM de base, les agents IA peuvent gérer des workflows complexes intégrant toutes les fonctionnalités requises.

• Les agents IA excellent dans l'automatisation de tâches complexes en invoquant de manière autonome les outils nécessaires pour réaliser plusieurs étapes et prendre des décisions.

• Il existe divers types d'agents d'intelligence artificielle, chacun conçu pour des tâches spécifiques, telles que la découverte de connaissances, le support client et l'analyse de données. Ces agents peuvent être adaptés aux besoins spécifiques des entreprises et des secteurs d'activité, offrant une efficacité accrue et des informations précieuses.

Les agents IA sont des entités numériques autonomes qui utilisent l'intelligence pour automatiser des tâches, qui impliquent souvent plusieurs étapes et décisions. Ces agents sont capables de répondre à des objectifs complexes, de traiter des informations, de réagir intelligemment à des saisies et de s'améliorer au fil du temps.

Par exemple, Knowledge Discovery, qui fait partie de Hyland Content Intelligence, est alimenté par des agents d’intelligence artificielle configurés pour répondre à des questions en langage naturel, fournissant des informations pour accélérer les décisions et accroître l’efficacité. En créant des agents IA de Knowledge Discovery adaptés à leurs besoins, les entreprises peuvent aller au-delà du stockage de contenu et accéder rapidement à des informations commerciales pertinentes.

Les agents IA révolutionnent les flux de travail en combinant intelligence, autonomie et adaptabilité pour améliorer l’efficacité et l’extensibilité. Les principales caractéristiques qui les rendent précieuses pour les entreprises modernes incluent :

• Autonomie : fonctionner de manière indépendante, en prenant des décisions basées sur des règles et des schémas appris.

• Intelligence : utiliser l'IA pour traiter les données, apprendre et se perfectionner au fil du temps.

• Orienté vers les tâches : gérer des tâches spécifiques, des requêtes simples aux flux de travail complexes.

• Configuration : s'adapter à divers cas d'utilisation grâce à des paramètres personnalisables.

• Interopérabilité : s'intégrer de manière fluide avec d'autres systèmes et processus de travail.

• Suivi : proposer des outils pour suivre les performances et les résultats.

• Évolutivité : s'améliorer continuellement grâce aux retours et aux mises à jour.

• Réutilisation : s'adapter aux flux de travail et aux départements, offrant modularité et extensibilité.

Ces caractéristiques permettent aux entreprises d'étendre les capacités du personnel en fonction des besoins et de mettre en œuvre l'IA à grande échelle.

L'intelligence artificielle a déjà amélioré la productivité des entreprises. Les agents IA vont accélérer ce processus en proposant :

• Autonomie et intelligence améliorées : les agents IA fonctionnent de manière autonome, prenant des décisions basées sur des règles définies et des modèles appris. Cela libère les équipes humaines pour des tâches plus stratégiques.

• Extensibilité : les agents IA améliorent les capacités du personnel humain en gérant des tâches à grande échelle, ce qui permet d'accroître l'efficacité et la productivité.

• Spécificité des tâches : les agents IA exécutent un large éventail de tâches, des tâches simples aux flux de travail complexes impliquant plusieurs étapes et prises de décision, garantissant à la fois l'efficacité et la précision.

• Intégration aux processus métier : les agents IA s'intègrent facilement à vos systèmes existants, collaborant avec d'autres agents, des logiciels et même des humains pour améliorer l'efficacité globale.

• Amélioration continue : les processus métier sont des systèmes en boucle fermée. Lorsqu'un agent ou un être humain agit, son résultat est observé et enregistré selon des indicateurs définis. Ces informations seront utilisées pour améliorer le comportement des agents, permettant ainsi aux agents IA d'apprendre et d'évoluer constamment. Des outils tels que Hyland Agent Builder, ainsi que notre expertise dans le domaine, peuvent faciliter ce processus de retour d'information et de mise à jour, aidant ainsi les entreprises à se tenir au courant des dernières tendances du métier et des avancées en matière d'intelligence artificielle.

• Gestion des coûts : maîtrisez les coûts de l'IA en permettant l'accès à divers fournisseurs de LLM, ce qui optimise l'utilisation en fonction de la complexité et de l'importance des tâches pour une exécution rentable.

• Automatisation des flux de travail : les agents IA automatisent les tâches complexes, vous permettant d'atteindre vos objectifs rapidement et efficacement. Cela signifie moins de travail manuel et plus de concentration sur les objectifs stratégiques.

Le déploiement d'agents d'IA présente des problèmes qui doivent être résolus pour aider les organisations à mieux gérer les risques et optimiser la mise en œuvre réussie et la performance de leurs systèmes d'IA, tels que :

• Confidentialité des données : le traitement de données sensibles nécessite des mesures de sécurité rigoureuses et la conformité aux réglementations en matière de protection de la vie privée.

• Dépendances LLM multi-agents : les tâches complexes peuvent nécessiter plusieurs agents d'intelligence artificielle, mais les systèmes basés sur les mêmes modèles de base peuvent partager des vulnérabilités. Ce type de risque est vrai pour tout système modulaire, mais une préoccupation majeure est la dépendance aux LLM, qui peuvent avoir des « hallucinations ». Pour atténuer ce problème, les entreprises doivent mettre en œuvre des garde-fous d’IA et définir les fonctions des agents de manière réfléchie et atomique. Une gouvernance des données efficace, ainsi qu'une formation et des tests approfondis, sont également essentiels pour réduire ces risques.

• Des boucles de rétroaction infinies : bien que les agents intelligents offrent un raisonnement autonome, ils peuvent créer des boucles de rétroaction infinies s'ils ne planifient pas ou ne réfléchissent pas à leurs actions. La surveillance humaine en temps réel peut contribuer à éviter ces redondances.

• Complexité de calcul : le développement d'agents d'intelligence artificielle est gourmand en ressources et chronophage. Les agents à haute performance nécessitent une puissance de calcul significative pour leur entraînement, et selon la complexité de la tâche, ils peuvent prendre plusieurs jours pour terminer leur travail.

En abordant ces questions, les entreprises peuvent s'assurer que leurs agents IA sont déployés de manière efficace, éthique et sécurisée, maximisant ainsi leur potentiel tout en minimisant les risques.

Ci-dessous : l'IA agentique transforme le paysage de l'automatisation des entreprises en aidant à réduire l'intervention humaine et à favoriser des décisions plus éclairées. Ici, Jitesh S. Ghai (PDG de Hyland) et Alan Pelz-Sharpe (fondateur de Deep Analysis) discutent de la manière dont votre entreprise peut exploiter l'IA pour libérer de nouvelles efficacités et stimuler l'innovation.

De la qualité des données à la sécurité et à l'alignement des processus, les entreprises ont besoin d'une approche stratégique pour réussir le déploiement d'agents IA.

Hyland Content Intelligence rend cela possible grâce à des produits tels que Knowledge Discovery, Knowledge Enrichment et Agent Builder, qui transforment les données non structurées en informations exploitables prêtes à l'emploi pour l'IA — favorisant l'automatisation, l'adoption évolutive de l'IA et des solutions innovantes. Les principales stratégies sont les suivantes :

Garantir l'accès à des données propres et contextuelles

L’un des plus grands obstacles à l’adoption de l’IA est la qualité et l’état des données qui lui sont fournies.

Source : cinquième enquête annuelle Forrester™ sur le cycle des services de contenu

Comme des informations inexactes ou incomplètes mènent à des analyses peu fiables et à de mauvaises décisions, il est important de s'assurer que les données fournies à l'IA sont nettoyées et enrichies.

Knowledge Enrichment transforme le contenu brut et non structuré en données significatives et structurées, prêtes à être utilisées par l'IA, l'automatisation et l'élaboration de solutions.

Intégration des processus humains et de l’automatisation

Les agents IA sont plus efficaces lorsqu'ils sont utilisés pour automatiser des processus métier spécifiques. Pour y parvenir, il est nécessaire de développer des outils qui permettent aux agents IA de comprendre comment réaliser le travail qui leur est assigné.

Agent Builder permet aux experts en processus métier de chaîner des agents IA qui exécutent de manière autonome des flux de travail complexes, s'adaptant aux entrées et sorties évolutives qui ne peuvent être préprogrammées. Avec des capacités intégrées d'intégration de l'humain, il garantit que les décisions critiques sont supervisées par un humain, en combinant l'automatisation avec le jugement humain pour une plus grande précision, responsabilité et confiance.

Vous pouvez également tirer parti de l'expertise de Hyland dans le secteur, de sa connaissance du domaine, de ses services et de ses produits pour créer et gérer des workflows de modélisation et de notation des processus métier (BPMN).

Hyland apporte des décennies d'expérience dans les services de contenu, l'automatisation intelligente et les applications d'IA spécifiques à l'industrie. Notre équipe travaille en étroite collaboration avec les organisations pour :

• Évaluer la préparation à l'IA : évaluation de la qualité des données, des cadres de sécurité et de gouvernance pour garantir que les solutions d'IA fonctionnent efficacement.

• Concevoir des stratégies d'IA sur mesure : aligner les capacités d'IA sur les objectifs de l'entreprise pour maximiser l'automatisation et l'efficacité.

• Assurer une intégration fluide : intégrer les solutions IA dans les flux de travail existants en minimisant les perturbations.

Avec une connaissance approfondie du secteur et un engagement envers l'innovation, Hyland aide les organisations à exploiter l'IA de manière à renforcer l'automatisation, à améliorer les analyses et à obtenir de meilleurs résultats commerciaux.

Les agents IA sont comme des experts numériques qui comprennent vos demandes, planifient les étapes et accomplissent les tâches. Ils sont spécialisés et toujours disponibles, ce qui permet aux entreprises de constituer des équipes virtuelles pour accroître la productivité, maintenir la cohérence et s'adapter rapidement à l'évolution des demandes. Ces agents le font de la manière suivante :

Comprendre l'objectif

Tout d’abord, l’agent IA doit comprendre ce que vous souhaitez accomplir, qu’il s’agisse d’une tâche simple comme « prioriser les documents en fonction des délais » ou d’une tâche complexe comme « attribuer des scores de gravité initiaux en fonction des dommages décrits et des limites de la police d'assurance ». Il est important d'identifier les processus et les flux de travail que vous souhaitez automatiser à l'aide d'agents IA.

Décomposer le travail

Pour les tâches complexes, l'agent analyse les détails des tâches et les divise en parties plus petites et gérables. Ce design modulaire améliore la réutilisation et la flexibilité, permettant à l'agent de s'adapter à différentes situations.

Collecte d'informations

L'agent collecte les données nécessaires à partir de différentes sources, telles qu'internet, les bases de données internes ou par intégration d'API avec d'autres systèmes. Il le fait en utilisant des outils et des paramètres que les utilisateurs fournissent lors de la configuration. Il utilise intelligemment les bons outils en fonction de leur description et des limitations fournies.

Prendre des décisions

C'est là qu'intervient « l'intelligence ». L'agent utilise ses connaissances et les informations recueillies pour décider de la meilleure stratégie à adopter, souvent guidé par des modèles de prompts qui permettent une saisie dynamique et des actions personnalisées.

Passer à l’action (intégration dans le flux de travail)

L'agent exécute le plan, effectue des tâches axées sur le contenu en analysant et en prenant des mesures sur la base d'informations provenant du contenu de l'entreprise ou en interagissant avec d'autres logiciels. Les agents IA peuvent s’intégrer naturellement à vos flux de travail BPMN existants.

Pour des tâches plus complexes, plusieurs agents IA peuvent collaborer dans des flux de travail hiérarchisés, chacun prenant en charge une partie spécifique de la tâche globale.

Apprentissage et amélioration

Les agents IA s'améliorent au fil du temps en apprenant des retours d'expérience et de l'analyse historique. Cela leur permet d'affiner leurs performances et de prendre de meilleures décisions. L'analyse comparative aide à garantir que l'agent fonctionne efficacement en comparant ses performances à des normes ou à celles d'autres agents.

Gestion des coûts

La gestion efficace des coûts est cruciale. Cela implique l'affectation de ressources pour sélectionner les modèles d'IA appropriés pour différentes tâches, suivre l'utilisation pour identifier les opportunités d'économies et ajuster l'utilisation de l'agent en fonction des besoins. La flexibilité des fournisseurs vous permet de choisir le meilleur équilibre entre le coût et la performance parmi différents fournisseurs d'IA.

En combinant ces éléments, les agents IA deviennent des outils puissants pour automatiser les tâches, améliorer l'efficacité et prendre des décisions plus judicieuses.

La mise en œuvre des agents d'IA nécessite une planification réfléchie. Suivez ces étapes clés pour un déploiement réussi:

• Définissez des objectifs : identifiez des objectifs clairs pour votre agent IA, tels que l'automatisation du support client, l'amélioration de la prise de décision ou l'optimisation des processus. Des objectifs bien définis façonneront votre stratégie de mise en œuvre.

• Préparez vos données : les agents IA s'appuient sur des données de haute qualité, prêtes à l'emploi pour l'IA. Assurez-vous que vos données sont accessibles, compréhensibles, exploitables et prêtes pour l'IA pour des performances optimales. Knowledge Enrichment, qui fait partie de la gamme de produits Hyland Content Intelligence, dispose d'outils qui peuvent vous aider à le faire de manière transparente.

• Choisissez le bon agent : sélectionnez un agent IA qui s'aligne avec vos objectifs, en tenant compte de facteurs tels que la complexité de la tâche, l'environnement et le niveau d'autonomie.

• Surveillez et optimisez : évaluez en permanence les performances de votre agent d'intelligence artificielle. Utilisez les retours et les données pour affiner ses algorithmes, en veillant à ce qu'il s'adapte aux besoins évolutifs.

Si vous êtes intéressé par l'utilisation de l'IA de manière plus large dans votre entreprise, vous pourriez envisager de combler le fossé entre les compétences et la technologie.

> En savoir plus | Avant d'investir dans l'IA, évaluez votre degré de préparation

Les agents IA sont des outils polyvalents qui remplissent diverses fonctions dans différents secteurs. Vous trouverez ci-dessous plusieurs cas d'utilisation clés et des développements futurs possibles montrant comment les agents IA peuvent collaborer avec d'autres solutions et outils pour accroître l'efficacité et favoriser l'innovation.

Extraction de connaissances

Les agents peuvent améliorer les capacités de recherche en comprenant vos besoins spécifiques afin de fournir de meilleurs résultats.

Exemple : un agent de découverte de connaissances peut analyser de grandes quantités de données non structurées pour identifier les dernières mises à jour d'un produit, en extrayant des informations de documents, de notes internes, d'e-mails et même de sources externes. Cela rationalise le processus et réduit le temps consacré à la recherche manuelle.

Support client

En association avec d'autres solutions, les agents IA peuvent aider à automatiser les flux de travail du service client en traitant les tickets du support, en catégorisant les problèmes, en les faisant remonter vers un service humain et en suggérant des réponses ou des solutions.

Exemple : dans un scénario de support client, l'agent peut rediriger un problème de facturation vers le service approprié et extraire automatiquement des cas antérieurs pour proposer une réponse adéquate. Il peut également prioriser les tickets urgents selon des critères prédéfinis, améliorant ainsi les temps de réponse et la satisfaction des clients.

> Lire la suite | Enrichir les expériences : la puissance de l’IA dans le service client

Analyse des données de santé

Dans un avenir proche, des agents pourront être développés pour analyser les données de santé afin d'identifier les schémas, les tendances et les anomalies. Ces agents pourront éventuellement collaborer avec d'autres technologies pour générer des rapports sur les soins de santé prédictifs afin d'améliorer la santé des patients.

Exemple : dans le domaine de la santé, un agent IA peut être configuré pour analyser les données des patients afin de calculer le nombre de diagnostics de diabète au cours de l'année passée, en identifiant les facteurs de risque potentiels. Il peut également suivre les tendances des résultats des patients, aidant ainsi les prestataires de soins de santé à prendre des décisions basées sur des données pour améliorer les soins.

Services financiers

Les agents IA peuvent travailler en tandem avec d'autres outils pour automatiser les tâches de routine, évaluer les risques financiers et garantir la conformité à la réglementation. Ils peuvent traiter de grands ensembles de données rapidement et avec plus de précision, réduisant les erreurs humaines et augmentant l'efficacité opérationnelle.

Exemple : un agent IA peut vous aider à évaluer le risque d'un nouveau client en analysant ses antécédents financiers, y compris ses scores de crédit, ses données de transaction et d'autres facteurs pertinents. Il peut générer des profils de risque et fournir des informations exploitables aux analystes financiers ou aux systèmes automatisés, permettant ainsi une prise de décision plus rapide et plus éclairée.

Analyse des contrats

En synergie avec d'autres solutions, les agents peuvent aider les équipes juridiques à examiner les contrats, à identifier les termes clés et à signaler les risques potentiels. Cela permet d’automatiser les tâches de routine, telles que la synthèse de documents juridiques ou la vérification de la conformité à la réglementation.

Exemple : dans un contexte juridique, un agent pourrait rapidement passer en revue un grand nombre de contrats, en résumant les clauses principales et en mettant en évidence les risques juridiques potentiels ou les ambiguïtés. Cela permet aux équipes juridiques d'examiner plus facilement de grands volumes de contrats en moins de temps et avec une plus grande précision.

Traitement des déclarations de sinistres

Les agents peuvent collaborer avec d'autres outils pour automatiser l'examen initial des déclarations de sinistres, ce qui accélère le processus et garantit l'exactitude. Les agents IA peuvent également aider à identifier les déclarations potentiellement frauduleuses, ce qui réduit le temps et les ressources nécessaires à l'examen manuel.

Exemple : après une catastrophe naturelle, les déclarations de sinistres affluent. Un agent IA peut aider à valider rapidement les demandes d'indemnisation, à identifier les schémas de fraude et à signaler les demandes nécessitant une enquête plus approfondie. Le processus d'approbation est ainsi accéléré, ce qui garantit un traitement rapide des demandes légitimes tout en permettant de détecter les fraudes.

Automatisation des comptes rendus de réunion

Les agences publiques et les organisations du secteur public tiennent souvent de longues réunions avec des ordres du jour détaillés, générant des heures d'enregistrements et de transcriptions. La relecture manuelle de ces documents pour créer des comptes rendus de réunion est chronophage, retardant souvent leur mise à disposition.

Exemple : un assistant de réunion alimenté par l'IA peut analyser les transcriptions, identifier les décisions clés et les actions à entreprendre, et générer un résumé des comptes rendus de la réunion. Cela accélère le processus, réduisant l'effort manuel tout en garantissant l'exactitude et la conformité aux normes de documentation.

Ceci n’est qu’un aperçu des diverses applications possibles des agents IA. Ils peuvent être adaptés à divers besoins et secteurs, offrant une efficacité accrue et des insights précieux.

L'avenir du travail évolue parallèlement à l'essor des agents IA. Ces outils intelligents permettre d'atteindre de nouveaux niveaux d'efficacité, d'innovation et de productivité à mesure qu'ils s'intègrent davantage aux flux de travail. Pour exploiter pleinement leur potentiel, les entreprises ont besoin d'un système d'intelligence de contenu robuste qui transforme le contenu et les données non structurées en contenu exploitable et prêt pour l'IA afin d'alimenter l'automatisation intelligente.

Hyland est là pour vous aider. Nos offres de Content Intelligence et notre expertise sectorielle fournissent la base pour un déploiement efficace des agents IA. De la préparation de contenu pour l'IA avec Knowledge Enrichment à la découverte d'informations commerciales clés avec Knowledge Discovery et à la création d'agents IA autonomes avec Agent Builder, Hyland permet aux entreprises de déployer l'IA globalement et d'atteindre une transformation significative.

Prêt à vous lancer ? Contactez Hyland pour voir comment nous pouvons vous aider à débloquer le potentiel des agents IA dans votre entreprise.