Dans le monde des affaires actuel en constante évolution, l’efficacité et l’adaptabilité sont des piliers essentiels du succès. L’automatisation a été un outil clé à cet égard. Au cours de son évolution, l’automatisation agentique émerge, comme une approche innovante qui combine le meilleur de l’automatisation RPA avec les capacités avancées de l’intelligence artificielle.
Qu’est-ce que l’automatisation agentique?
L’automatisation agentique représente une avancée significative dans le domaine de l’automatisation. Il s’appuie sur l’utilisation d’agents logiciels alimentés par des modèles linguistiques à grande échelle (LLM) et d’autres technologies d’IA avancées pour effectuer des actions de manière autonome. Ces agents sont capables de percevoir leur environnement, de raisonner sur celui-ci, de poser des questions et d’exécuter un ensemble d’actions pour atteindre des objectifs spécifiques.
Contrairement aux systèmes d’automatisation traditionnels, qui suivent des règles prédéfinis et manquent d’adaptabilité, les agents de l’automatisation agentique peuvent évaluer les contextes et les probabilités, s’adaptant de manière dynamique aux situations changeantes. Cela leur permet de gérer des tâches complexes qui nécessitaient auparavant une intervention humaine, comme l’interprétation de données non structurées ou la prise de décisions en temps réel.
Différences entre l’automatisation déterministe et non déterministe
Pour bien comprendre la pertinence de l’automatisation agentique, il est essentiel de faire la distinction entre les approches déterministes et non déterministes en matière d’automatisation.
L’automatisation déterministe est basée sur des algorithmes qui suivent un ensemble de règles prédéfinies. Étant donné une entrée, il n’y a qu’une seule sortie possible, toujours la même sortie. Un exemple de ce type d’automatisation est le RPA qui automatise les tâches répétitives basées sur des règles telles que la saisie de données ou le traitement des factures. Ces systèmes sont trop précis et fiables dans des environnements où les tâches sont prévisibles et ne nécessitent pas d’adaptations.
En revanche, l’automatisation non déterministe utilise des algorithmes qui ne suivent pas un seul chemin prédéfini. Au lieu de cela, ils évaluent plusieurs facteurs et contextes pour déterminer le résultat le plus probable. Les agents d’IA basés sur LLM sont un exemple de cette approche, car ils peuvent interpréter le contexte, apprendre des interactions précédentes et s’adapter à de nouvelles situations, en proposant des réponses et des solutions qui ne sont pas strictement codifiées.
L’automatisation agentique est capable d’améliorer le RPA grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle.
La convergence des agents RPA et IA : un écosystème hybride
Bien que les agents RPA et IA représentent des approches différentes, leur combinaison peut offrir des solutions plus robustes et polyvalentes. Cet écosystème hybride exploite les points forts des deux mondes :
- Cas d’utilisation hybrides : dans des processus tels que la gestion des réclamations d’assurance, le RPA peut gérer des tâches structurées comme l’extraction des détails des polices, tandis qu’un agent IA peut interpréter les e-mails des clients pour détecter les raisons de la communication et l’urgence.
- Division du travail : le RPA excelle dans l’exécution de tâches répétitives et précises, tandis que les agents d’IA fournissent des capacités analytiques et adaptatives, permettant une collaboration efficace entre les deux systèmes. Il s’agit de permettre à chacun faire la partie du travail pour laquelle il est le plus apte.
- Évolutivité et flexibilité : les entreprises peuvent utiliser RPA pour garantir la stabilité des processus prévisibles et déployer des agents d’IA pour relever les défis dynamiques, atteignant ainsi un équilibre entre efficacité et innovation.
Avantages de l’automatisation agentique
La mise en œuvre de l’automatisation agentique offre de multiples avantages aux organisations :
- Adaptabilité : les agents d’IA peuvent gérer des situations ambiguës et s’adapter aux changements en temps réel, ce qui est essentiel dans les environnements commerciaux dynamiques.
- Apprentissage continu : ces systèmes s’améliorent au fil du temps, en apprenant de chaque interaction et en optimisant leurs réponses et actions futures.
- Plus d’interactions humaines : en interprétant les contextes et les nuances, les agents IA peuvent offrir des réponses plus personnalisées, améliorant ainsi l’expérience client car ils sont même capables de détecter les sentiments.
- Efficacité opérationnelle : En automatisant les tâches complexes et en réduisant le besoin d’intervention humaine, les entreprises peuvent optimiser les ressources et réduire les coûts d’exploitation.
Mise en œuvre de l’automatisation agentique dans l’entreprise
Pour intégrer avec succès l’automatisation agentique dans les entreprises, il est pertinent de considérer les étapes suivantes :
- Évaluation des processus : identifiez les tâches et les processus métier qui peuvent bénéficier de l’automatisation agentique, en particulier ceux qui nécessitent une adaptabilité et une prise de décision en temps réel.
- Sélectionner les bons outils : Choisissez une plateforme qui propose des solutions de l’automatisation agentique spécifiques. Par exemple, UiPath a développé une plateforme qui permet de transformer des flux de travail intermittents en automatisations de bout en bout en intégrant des agents, des robots et des humains.
- Formation et renforcement des capacités : Assurez-vous que vos collaborateurs sont formés pour travailler avec ces nouveaux outils, en comprenant à la fois leurs capacités et leurs limites.
- Suivi et amélioration continue : Définir mesures claires pour évaluer les performances des agents d’IA et la réalisation des ajustements nécessaires pour optimiser leur efficacité sont un facteur clé qui garantit une amélioration continue lors de la mise en œuvre.
Conclusion
L’automatisation agentique apparaît comme une évolution naturelle et nécessaire dans le domaine de l’automatisation des entreprises. En combinant la précision des systèmes déterministes à l’adaptabilité de l’intelligence artificielle, il offre aux organisations un outil puissant pour relever les défis actuels et futurs. L’adoption de cette approche permet non seulement d’améliorer l’efficacité opérationnelle, mais également de positionner les entreprises à la pointe de l’innovation technologique.
Chez Devol, nous nous engageons à mettre en œuvre des solutions d’automatisation avancées qui stimulent la compétitivité et l’efficacité de nos clients. Contactez-nous pour découvrir comment l’automatisation agentique peut transformer votre entreprise.
