IA agentique : transformer les systèmes d'information

L’IA agentique représente un changement transformateur dans la structuration et la gestion des systèmes d'information. Contrairement aux applications traditionnelles destinées aux utilisateurs finaux et aux solutions SaaS/Cloud, les transformations agentiques exigent l'intégration de nouvelles capacités pour gérer efficacement les agents autonomes. Cela implique de traiter de grands volumes de données non structurées et d'assurer des intégrations de systèmes transparentes avec des API gouvernées et protégées.

À long terme, l'IA agentique nécessitera le fonctionnement de dizaines, voire de centaines d'agents au sein d'un système d'information. Il est donc essentiel de commencer dès maintenant à construire les bonnes fondations pour permettre une mise à l'échelle rapide à des coûts raisonnables tout en maintenant la confiance.

Conseil stratégique et gestion du changement

La mise en œuvre de l'IA agentique nécessite un conseil stratégique solide pour établir des cadres en matière d'IA et d'automatisation, de sécurité et d'éthique, et de stratégie des données et d'architecture informatique. En outre, une solide gestion du changement est essentielle pour transformer les aspects liés aux personnes et à l'organisation, ainsi qu'aux outils et aux processus. Une fois l'IA agentique intégrée dans votre système d'information, un contrôle continu de l'IA, ainsi que des indicateurs de performance et des critères de réussite, seront essentiels pour mesurer et garantir son efficacité.

Le cadre des couches d'IA agentique

Le cadre repose sur plusieurs éléments clés :

1. Gouvernance et auditabilité pour la transparence et la conformité

• Des registres de décisions transparents : L'IA conserve un historique de ses décisions à des fins de responsabilité et d'audit.
• Conformité réglementaire : L'IA respecte les normes juridiques et éthiques pour un déploiement responsable.
• Explicabilité : Elle permet d'expliquer clairement les décisions de l'IA afin de favoriser la confiance et la fiabilité.

2. L'IA à l'échelle pour l'indépendance opérationnelle

• Auto-apprentissage : Améliore continuellement ses performances en fonction du retour d'information.
• Décisions autonomes : L'IA agit de manière indépendante dans le cadre de règles définies.
• Flux de travail automatisés : Rationalise les tâches répétitives pour plus d'efficacité.
• Évolutivité et prise de décision en temps réel : Optimise les ressources et prend des décisions instantanées basées sur des données.
• Couche d'orchestration : Gère le routage, la coordination et la supervision des agents multiples.

3. Interactions externes et interfaces multicanaux

• Intégrations API : L'IA se connecte à des systèmes externes pour récupérer et traiter des données.
• Support multicanal : Interaction par le texte, la voix et les images pour une expérience utilisateur plus riche.
• Traitement des données de l'utilisateur : Utilise le NLP pour comprendre les requêtes humaines et y répondre.

4. Éthique et sécurité

• Protection de la vie privée : Garantir une cybersécurité solide pour prévenir les violations de données et gérer le consentement à l'utilisation des données dans différentes juridictions.
• Détection des biais : Contrôler et corriger en permanence les biais algorithmiques afin de garantir l'équité entre les différents groupes démographiques.
• Prévention des dommages : Mettre en œuvre des mécanismes de vérification des résultats de l'IA et garantir une utilisation éthique afin d'éviter la désinformation et l'utilisation abusive.
• Attaques adverses : Développement de défenses contre les intrants qui manipulent les systèmes d'IA pour produire des résultats incorrects..
• Responsabilité et transparence : Établir une responsabilité claire pour les décisions en matière d'IA et fournir des explications transparentes afin d'instaurer la confiance.

5. Base de connaissances

• Contextualisation et RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Récupère les informations pertinentes pour des réponses mieux adaptées au contexte.
• Vérification des faits : Permet de s'assurer que les résultats de l'IA sont basés sur des informations vérifiées.
• Enrichissement spécifique au domaine : Améliore les capacités de l'IA dans des domaines spécialisés tels que les soins de santé, la finance et le droit.

6. IA avancée et capacités génératives

• Raisonnement et adaptabilité : Traite les requêtes complexes et s'adapte à l'intention de l'utilisateur.
• Récupération de données en temps réel : Elle permet d'extraire des données externes pour générer des réponses précises.
• Augmentation contextuelle : Élargit les connaissances de l'IA en intégrant des sources externes.

• Formation et perfectionnement : Amélioration continue grâce à des mises à jour de la formation et à l'apprentissage par renforcement (RL).

L'importance de l'IA agentique

Les systèmes d'IA devenant de plus en plus autonomes et axés sur la prise de décision, il est crucial de garantir la transparence, la conformité et la gouvernance éthique de l'IA. Cela est particulièrement important dans des secteurs comme la finance, la santé, la cybersécurité et l'automatisation des entreprises, où les enjeux sont élevés et où la nécessité d'une IA fiable et responsable est primordiale.

Chez OSF, nous fournissons une expertise en matière d'IA qui combine la connaissance des processus commerciaux et industriels. Nous offrons également une "Agent Factory" pour déployer et gérer un grand nombre d'agents, en relevant tous les défis de la stratégie de données, y compris l'architecture, l'intégration et la migration, la configuration et l'optimisation.