Lors du Dell Technologies Forum qui se tiendra mardi prochain le 2 décembre, des professionnels de la technologie et des chefs d’entreprise se pencheront sur les dernières innovations dans le domaine technologique. Le sujet de l’Agentic AI sera également abordé. De plus en plus d’organisations utilisent l’IA agentique, une forme d’intelligence artificielle dans laquelle des programmes autonomes atteignent des objectifs et exécutent des tâches complexes de manière indépendante.
La Commission européenne reconnaît également l’importance future de l’IA agentique et encourage, entre autres, l’utilisation de modèles avancés d’IA agentique dans le cadre de sa « Apply AI Strategy », dans le but d’accroître l’innovation et l’efficacité dans des domaines cruciaux tels que la production, l’environnement et l’industrie pharmaceutique. Gartner prévoit que d’ici 2028, environ 15 % des décisions quotidiennes seront prises de manière autonome par l’IA agentique et qu’un tiers des logiciels d’entreprise intégreront cette technologie. En Belgique, 36 % des entreprises indiquent déjà que l’IA est intégrée dans leur stratégie commerciale et 44 % constatent déjà un gain de productivité grâce à la mise en œuvre de l’IA.
Les agents IA sont capables d’apprendre, de raisonner et de s’adapter à leur environnement, ce qui leur permet d’effectuer des tâches sans intervention humaine. Les employés peuvent ainsi se concentrer sur des tâches qui requièrent davantage de créativité ou de vision stratégique. Bien que de nombreuses organisations en soient encore au stade expérimental avec l’IA agentique, l’intérêt pour une application plus large de cette technologie au sein de l’organisation ne cesse de croître. Mais par où commencer en tant qu’organisation ?
Facteurs-clés pour une IA agentique robuste
Étant donné que l’IA influence des processus complexes et peut orienter les choix, il est important de prendre en compte différents éléments. La construction d’un système d’IA agentique robuste nécessite une combinaison de technologies d’IA fondamentales, d’une infrastructure évolutive et d’une mise en œuvre stratégique. Tout d’abord, il est important que l’IA ait un accès transparent à des données actualisées, pertinentes et riches en contexte, intégrées aux processus existants, afin de pouvoir prendre des décisions éclairées, s’adapter et optimiser en permanence ses performances.
Pour soutenir efficacement cela, une infrastructure combinant le cloud computing et l’edge computing est nécessaire. Alors que certaines applications fonctionnent sur le cloud, l’edge computing permet un traitement en temps réel au point d’action, réduit la latence et augmente la réactivité des systèmes d’IA. Le panel politique Sovereign AI, organisé durant le forum, sera l’occasion d’aborder comment garantir l’indépendance des écosystèmes d’IA tout en garantissant leur sécurité.
En outre, les grands modèles linguistiques (LLM) sont au cœur de l’IA agentique. Ils permettent aux systèmes de traiter des textes complexes, de synthétiser des informations et de fournir des informations contextuelles qui répondent directement aux besoins de l’organisation. Ensemble, les données, l’infrastructure et les LLM constituent la base sur laquelle l’IA agentique peut fonctionner de manière fiable et efficace à grande échelle.
Walk, crawl, run
Une fois les bases posées, une organisation peut mettre en œuvre l’IA agentique étape par étape et augmenter progressivement sa capacité, par exemple en utilisant la méthode « Crawl, Walk, Run » (ramper, marcher, courir). Au cours de la phase « Crawl », l’organisation commence par des projets à risque limité et à forte valeur ajoutée dans lesquels l’IA traditionnelle ou générative automatise des tâches spécifiques, telles que l’analyse de données, le reporting ou l’optimisation simple des processus. L’objectif est d’obtenir des résultats rapides et de valider l’effet de l’IA avant de procéder à une mise en œuvre plus large.
Au cours de la phase « Walk », l’organisation se lance dans des projets d’IA agentique à petite échelle qui soutiennent ou exécutent des décisions de manière autonome. Les solutions d’IA sont intégrées dans des flux de travail et des cadres de gouvernance critiques, ce qui permet de mener des expériences d’autonomie et de créativité dans des cadres contrôlés. L’organisation apprend ainsi quels processus se prêtent à l’IA agentique et comment gérer efficacement les risques associés.
Au cours de la phase « Run », l’IA agentique est déployée à l’échelle de l’organisation comme élément central des processus stratégiques, où elle augmente l’efficacité, stimule l’innovation et soutient la prise de décision à grande échelle. Pour réussir, une approche continue de surveillance et d’ajustement est nécessaire, dans laquelle les humains et l’IA travaillent en étroite collaboration et se complètent mutuellement.
Pas à pas vers un agent IA
En résumé, l’IA agentique offre de nombreuses possibilités, mais sans stratégie mûrement réfléchie, les risques restent élevés. Une application réussie nécessite les technologies IA appropriées, des données actualisées et une infrastructure évolutive, associées à une mise en œuvre stratégique. Grâce à une approche progressive telle que la méthode Crawl, Walk, Run, les organisations peuvent lancer des projets à petite échelle, apprendre quels processus se prêtent à la prise de décision autonome et, finalement, déployer l’IA agentique à l’échelle de l’organisation afin de renforcer l’efficacité, l’innovation et la prise de décision stratégique.
Cette contribution a été soumise par Adriaan Van Geyt, Datacenter Sales Manager de Dell Technologies Belux. Cliquez ici pour plus d’informations sur les solutions de l’entreprise.