L’intelligence artificielle (IA) est en train de transformer radicalement le paysage professionnel. Au cœur de cette révolution, les AI agents, ou agents d’IA, se présentent comme des outils prometteurs pour améliorer la performance des équipes et optimiser les processus. Ceux-ci sont appelés à jouer un rôle central dans la plupart des tâches d’entreprise d’ici trois ans. Cet article explore les six principales façons dont les agents d’IA boostent la performance des équipes, tout en proposant des méthodes concrètes pour mesurer leur impact.
Les avancées récentes en matière d’IA, notamment dans le domaine de l’agentic AI agentic AI, ouvrent de nouvelles perspectives. L’efficacité de la collaboration homme-agent est estimée à augmenter l’engagement humain dans les tâches à forte valeur ajoutée de 65% selon une étude récente. Comprendre comment ces agents délivrent de la valeur et justifient l’investissement est donc essentiel pour les dirigeants d’entreprises cherchant à rester compétitifs.
Ce potentiel est rendu possible grâce à des technologies comme les LLMs (Large Language Models) et les outils de raisonnement. De plus, l’optimisation des processus est facilitée par des plateformes comme NVIDIA, avec des outils comme NVIDIA ChipNeMo NVIDIA ChipNeMo. Nous allons détailler comment ces agents d’IA sont déployés dans différents secteurs pour améliorer la productivité et l’efficacité.
1. Accélérer le Développement Logiciel Avec les Agents d’IA
Les agents d’IA se révèlent être des copilotes intelligents dans le développement logiciel. Ils automatisent la génération de code, les tests et le déploiement. Ils peuvent identifier les erreurs rapidement, ce qui conduit à des versions de meilleure qualité et plus rapides. De plus, ils accélèrent l’intégration des nouveaux ingénieurs en fournissant des informations et un contexte pertinents. Par exemple, NVIDIA ChipNeMo, développé avec des LLMs personnalisés et entraîné sur les données de conception de puces internes de NVIDIA, a permis à 5 000 ingénieurs de gagner 4 000 jours d’ingénierie en une seule année. Ce gain de temps est dû à l’automatisation de certaines tâches, ce qui permet aux ingénieurs de se concentrer sur des tâches plus complexes et créatives. Pour en savoir plus sur la création d’agents, vous pouvez consulter les ressources NVIDIA Nemotron et NVIDIA NeMo Agent Toolkit.
2. Prendre des Décisions Basées sur les Données
Les agents d’IA aident les entreprises à extraire des informations précieuses à partir de données complexes et sensibles au facteur temps, ce qui est crucial pour la prise de décision. BlackRock utilise l’Aladdin Copilot pour aider ses équipes à obtenir des informations sur les portefeuilles, à évaluer les recherches en matière d’investissement et à surveiller les soldes de trésorerie grâce à des invites textuelles simples. Cela a réduit le temps de recherche de plusieurs minutes à quelques secondes, améliorant ainsi les décisions d’investissement basées sur les données. VAST Data utilise également des agents pour collecter et synthétiser rapidement des informations provenant de sources internes et externes. Ces informations sont ensuite partagées avec les équipes commerciales, ce qui leur permet d’accéder plus rapidement à des informations pertinentes et à jour sur les comptes clients.
3. Optimiser les Opérations Informatiques
Les agents d’IA excellent dans la maintenance des opérations informatiques, notamment en surveillant proactivement l’infrastructure et en automatisant la prise de décision. Ils offrent une gestion efficace des réseaux, en analysant les indicateurs de performance en temps réel et en prédisant les pannes de service. Par exemple, Telenor Group a intégré le NVIDIA Blueprint pour la configuration des réseaux de télécommunications afin de déployer des réseaux intelligents et autonomes répondant aux exigences de performance de la 5G et au-delà.
4. Rationaliser les Opérations Industrielles et Manufacturières
Grâce à leur capacité à interagir avec le monde physique, les agents d’IA d’analyse vidéo peuvent surveiller les chaînes de montage pour les contrôles qualité et la détection des anomalies. Pegatron a développé la plateforme PEGA AI Factory pour accélérer le développement d’agents d’IA dans toute l’entreprise de 400% au cours des quatre dernières années. De plus, la plateforme de jumeaux numériques de l’entreprise, PEGAVERSE, a été construite sur la plateforme NVIDIA Omniverse et permet aux ingénieurs de simuler, tester et optimiser virtuellement les lignes de production avant leur construction, ce qui a permis de réduire le temps de construction des usines de 40%. Pegatron a également augmenté son processus d’assemblage en utilisant des agents d’IA d’analyse vidéo, alimentés par NVIDIA AI Blueprint pour la recherche et la synthèse vidéo, et a constaté une réduction de 7 % des coûts de main-d’œuvre par chaîne de montage et une diminution de 67 % des taux de défauts. Siemens intègre l’IA générative dans ses solutions avec l’Industrial Copilot pour exploiter les données d’usine en temps réel afin de guider les techniciens de maintenance et les opérateurs d’atelier. Les entretiens avec les ingénieurs de maintenance indiquent que cela pourrait permettre de gagner en moyenne 25 % de temps de maintenance réactive. Foxconn utilise des jumeaux numériques et des agents d’IA pour optimiser ses chaînes de production, réduisant ainsi le temps de déploiement de 50 %, ainsi que pour simuler des robots et surveiller la qualité et la sécurité en temps réel.
5. Améliorer le Service Client
Les agents d’IA excellent dans la gestion du service client à grande échelle, réduisant les temps d’attente en traitant des milliers de demandes simultanément. Les employés et les sous-traitants d’AT&T utilisent une solution d’IA générative appelée « Ask AT&T », qui compte plus de 100 solutions et agents en production. Construit avec des LLM servis par NVIDIA NeMo et les microservices NIM, Ask AT&T permet de récupérer la documentation pertinente et de résoudre de manière autonome les demandes de routine. Offrant une assistance personnalisée 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, Ask AT&T partage des suggestions contextuelles en rappelant les informations organisationnelles provenant des e-mails, des réunions et des transactions passées. Ces services automatisés ont permis de réduire de 84 % les coûts d’analyse des transcriptions des centres d’appels.
6. Offrir une Éducation Personnalisée
Les agents d’IA rendent l’aide à l’apprentissage individualisé plus accessible, évolutive et efficace, tout en libérant les instructeurs pour un enseignement plus approfondi. Face à l’augmentation des effectifs et à une pénurie d’assistants pédagogiques, Clemson University a développé un assistant pédagogique alimenté par l’IA, construit avec le NVIDIA Blueprint pour la génération augmentée par la récupération, pour guider les étudiants à travers des concepts difficiles. Plutôt que de simplement fournir des réponses, l’assistant virtuel guide les étudiants à travers les problèmes étape par étape, encourageant la résolution active des problèmes et la pensée critique afin de promouvoir une compréhension plus approfondie et l’intégrité académique. L’assistant personnalise également les commentaires et les conseils en fonction du contenu du cours, des échéances des devoirs et des soumissions des étudiants. Il fonctionne 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, ce qui permet à chaque étudiant de bénéficier d’un soutien personnalisé et en temps opportun, quelle que soit la taille de l’effectif.
Comment Mesurer le Succès des Agents d’IA ?
Mesurer l’impact des agents d’IA est essentiel pour maximiser l’investissement. L’évaluation doit se baser sur des indicateurs clés de performance (KPI) pertinents pour les objectifs visés. Voici quelques exemples :
- Adoption et engagement : Suivre le nombre d’utilisateurs interagissant avec l’agent et la fréquence de ces interactions.
- Achèvement des tâches : Mesurer le nombre de tâches traitées par l’agent et la part de celles-ci qui sont réalisées sans intervention humaine.
- Gains de productivité et d’efficacité : Quantifier le temps gagné grâce à l’agent, par exemple, le temps de résolution des problèmes informatiques ou le temps de génération de rapports.
- Résultats commerciaux : Relier la performance de l’agent aux résultats financiers, comme le coût par interaction dans le service client ou la réduction des temps d’arrêt imprévus.
- Expérience utilisateur de haute qualité : Évaluer la satisfaction
