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12 mai 2025
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Assistance par agent IA : améliorer la productivité humaine grâce à une assistance intelligente
Georges Miloradovitch
Chercheur, rédacteur et intervieweur de cas d'utilisation
Les agents IA transforment le fonctionnement des entreprises en automatisant les tâches, en améliorant la prise de décision et en augmentant l'efficacité. En 2023, le marché de l'assistance par agents IA a atteint 3.86 milliards de dollars et devrait croître de 45.1 % par an jusqu'en 2030. Des entreprises comme IBM Les entreprises ont économisé des milliards en automatisant leurs processus RH et informatiques, tandis que les outils d'IA utilisés dans le support client ont augmenté la productivité des agents de 13.8 %. En automatisant les tâches répétitives, en analysant les données en temps réel et en s'intégrant parfaitement aux systèmes existants, les agents IA permettent aux entreprises de se concentrer sur leurs tâches stratégiques. Des outils comme Laténode simplifiez l'intégration de l'IA avec des plateformes low-code, facilitant ainsi la mise en œuvre et le suivi du succès.
Statistiques clés:
Les agents IA révolutionnent les flux de travail dans tous les secteurs, du service client à la finance, en passant par les RH et bien plus encore. Prêt à intégrer l'IA ? Des plateformes comme Latenode simplifient la mise en œuvre.
Les agents d'IA transforment les opérations commerciales en automatisant les tâches, en améliorant la prise de décision et en augmentant l'efficacité des flux de travail. IBM en est un exemple frappant : l'entreprise a annoncé des gains de productivité de 3.5 milliards de dollars sur deux ans grâce à l'intégration de l'IA dans 70 secteurs d'activité. . Ci-dessous, nous explorons les principales façons dont les agents d’IA rationalisent les processus commerciaux.
Les agents IA excellent dans la gestion des tâches routinières, libérant ainsi les collaborateurs pour des tâches plus complexes. Par exemple, l'agent AskHR d'IBM automatise 94 % des fonctions RH de base, comme le traitement des demandes de congés et des bulletins de paie. De même, leur système AskIT a réduit de 70 % les appels et les chats au support informatique, témoignant d'une réduction significative des charges de travail manuelles. .
Kim Ji-kwan, directeur exécutif de l'ingénierie client chez IBM, souligne la portée plus large de ces agents :
« Cela va au-delà des questions-réponses et s'étend de manière flexible pour inclure l'exécution de tâches spécifiques, la recherche dans la base de connaissances et l'intervention humaine, traitant des tâches qui prenaient auparavant des minutes ou des heures en quelques secondes ou minutes. »
Les agents d'IA transforment les données brutes en informations exploitables, permettant aux entreprises de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées. Dans le secteur de l'assurance, par exemple, les agents d'IA simplifient le traitement des sinistres en automatisant la recherche d'informations et les mises à jour de statut, améliorant ainsi l'efficacité globale. Ces systèmes sont également capables d'analyser les données en temps réel, d'identifier des schémas pour la prévision des tendances, d'évaluer les risques et d'automatiser les rapports et les tableaux de bord.
En réduisant les erreurs humaines et en augmentant la précision opérationnelle, les agents d'IA améliorent considérablement la rapidité et la précision des flux de travail. Dans le secteur manufacturier, par exemple, les systèmes d'IA analysent les données des capteurs pour prédire les pannes d'équipement, minimisant ainsi les temps d'arrêt coûteux et garantissant le bon fonctionnement des opérations. .
Les avantages de la précision basée sur l’IA sont particulièrement évidents dans ces domaines :
Ces avancées sont particulièrement cruciales dans des domaines comme la santé, où les outils basés sur l’IA aident les professionnels de la santé à établir des diagnostics plus précis, à réduire le risque d’erreurs et à améliorer les résultats pour les patients. .
Les systèmes d'agents IA s'appuient sur trois composants essentiels qui fonctionnent en synergie pour automatiser intelligemment les processus métier. Ces composants sont conçus pour gérer les tâches, s'intégrer aux logiciels existants et apprendre en continu pour améliorer les performances.
Les agents d'IA excellent dans l'organisation et la répartition des tâches grâce à des méthodes sophistiquées. Par exemple : Revioniques utilise son kit de développement d'agent pour aider les détaillants à fixer des prix compétitifs tout en préservant les marges bénéficiaires et en prévoyant les effets des ajustements de prix .
Grâce au kit de développement d'agents, Revionics construit un système multi-agents pour aider les détaillants à fixer leurs prix en fonction de leur logique métier (par exemple, rester compétitifs tout en préservant leurs marges) et à prévoir avec précision l'impact des variations de prix. - Aakriti Bhargava, vice-présidente de l'ingénierie produit et de l'IA chez Revionics
Ces systèmes collectent des données provenant de sources diverses, notamment des API, des objets connectés et des systèmes de reconnaissance vocale. Ils traitent ces informations à l'aide d'algorithmes basés sur des règles et de modèles d'apprentissage automatique, coordonnant ainsi les actions sur différentes plateformes métier afin de garantir des opérations optimisées.
L'intégration transparente aux systèmes d'entreprise existants est une caractéristique des agents IA. En voici un excellent exemple : Groupe RenaultLe projet de vise à optimiser l'infrastructure de recharge des véhicules électriques. Grâce au protocole Agent2Agent (A2A), soutenu par plus de 50 partenaires technologiques, leurs systèmes d'IA communiquent efficacement sur différentes plateformes. .
Nous avons utilisé l'ADK pour développer un agent qui garantit l'installation de bornes de recharge pour véhicules électriques là où les conducteurs en ont le plus besoin. Cet agent aide nos analystes de données à exploiter les données géographiques, de zonage et de trafic pour orienter et prioriser les investissements critiques en infrastructures de véhicules électriques, optimisant ainsi le confort des conducteurs et allégeant la charge de travail de nos équipes. - Laurent Giraud, Directeur des données (et de l'IA), Groupe Renault
Ce niveau d’intégration permet aux entreprises d’exploiter l’IA pour une prise de décision plus éclairée, réduisant ainsi les efforts manuels et les goulots d’étranglement opérationnels.
L'aspect apprentissage des systèmes d'agents IA garantit une amélioration continue, pilotée par quatre mécanismes principaux :
Ces mécanismes fonctionnent ensemble dans un cycle « sens-réflexion-action-apprentissage », permettant aux agents d’IA d’améliorer l’automatisation des tâches et de stimuler la productivité humaine au fil du temps.
Les agents d'IA transforment les industries en apportant des améliorations mesurables en termes d'efficacité et de productivité. Leurs applications pratiques couvrent diverses fonctions de l'entreprise et offrent des avantages tangibles dans des situations réelles.
Les agents IA ont révolutionné la gestion des tickets d'assistance par les entreprises, améliorant considérablement les délais de réponse et les taux de résolution. Par exemple, en septembre 2024, Vercel L'entreprise a intégré un agent basé sur l'IA à ses processus d'assistance. Ce système a permis de réduire de 31 % le nombre de tickets nécessitant une intervention humaine et de 42 % le délai de première réponse. En s'appuyant sur un vaste modèle linguistique, l'agent IA analyse la base de connaissances de l'entreprise - comme la documentation et les articles d'aide - pour fournir des réponses précises et instantanées aux demandes des clients.
De même, le DuckieL'agent d'assistance IA de a atteint un taux impressionnant de déviation des tickets de 65 % et a réduit les temps de résolution de 80 % . Sidd Seethepalli, directeur technique de Vélin, a souligné l’impact :
Nos clients B2B ont besoin de réponses rapides et précises, et Duckie répond exactement à ces attentes. Nous pouvons nous concentrer sur l'innovation. .
Si la gestion des tickets d’assistance en est un exemple clair, les agents d’IA font également des vagues dans les opérations financières.
Le secteur financier exploite l'IA pour rationaliser les processus à forte intensité de main-d'œuvre, ce qui entraîne des gains d'efficacité notables. Les opérations de financement du commerce de Citi illustrent cette transformation. Leur système d'IA automatise l'examen de documents commerciaux complexes, tels que les connaissements et les lettres de crédit, identifiant les erreurs en temps réel et accélérant les flux de travail liés au financement du commerce. .
Une analyse de McKinsey estime que l'IA générative pourrait contribuer entre 200 et 340 milliards de dollars par an au secteur bancaire grâce à une productivité améliorée et à une réduction des erreurs. Allianz bénéficie déjà de ces avantages grâce à un système basé sur l'IA qui traite les demandes d'indemnisation en analysant les rapports médicaux et la documentation des incidents. Cette approche a permis de réduire considérablement les délais d'approbation tout en garantissant la conformité réglementaire. .
Au-delà de la finance, les agents d’IA transforment également la manière dont les entreprises abordent les processus de recrutement et de RH.
Dans le domaine du recrutement, les agents d'IA ont simplifié des tâches traditionnellement chronophages. Par exemple, un cabinet de recrutement du secteur de la santé a réduit le délai de mise en relation avec des infirmières diplômées de 5 à 7 jours à seulement 24 heures grâce à des outils de planification basés sur l'IA. Certaines entreprises ont même automatisé jusqu’à 90 % de leurs tâches de gestion des entretiens. .
HelloFresh, par exemple, adopté Bon tempsLe système de recrutement basé sur l'IA de accélère les processus d'embauche. Ce changement a permis de pourvoir les postes 15 jours plus vite qu'auparavant. Jason Klein, vice-président senior des talents chez Yext, a expliqué l'impact plus large :
« candidate.fyi élimine les inefficacités en matière de planification et de communication avec les candidats. La plateforme permet aux équipes d'offrir une expérience candidat fluide et personnalisée tout en adaptant leurs efforts de recrutement avec précision et simplicité. Plus qu'un simple outil, c'est une véritable révolution pour les équipes de recrutement modernes qui privilégient l'efficacité, l'innovation et un parcours candidat exceptionnel. » .
Ces exemples montrent comment les agents d’IA améliorent non seulement l’efficacité opérationnelle, mais maintiennent également une prestation de services de haute qualité dans divers secteurs.
La mise en place efficace de systèmes d'agents IA est une étape essentielle pour atteindre les gains de productivité mentionnés précédemment. Grâce à une mise en œuvre stratégique, les entreprises ont constaté une réduction allant jusqu'à 30 % des coûts de support client. .
La réussite de la mise en œuvre de l'IA repose sur l'identification des tâches et processus offrant le plus grand potentiel d'automatisation. L'analyse sectorielle souligne que les meilleurs candidats à l'automatisation sont ceux qui consomment beaucoup de temps manuel, sont fréquents, impliquent plusieurs étapes ou engendrent un coût d'erreur élevé. .
Pour identifier ces opportunités :
| Critères | Indicateurs de haute priorité |
|---|---|
| Investissement en temps | Tâches nécessitant plus de 2 heures par jour |
| Impact de l'erreur | Risques liés aux finances ou à la conformité |
| Fréquence | Tâches effectuées quotidiennement ou hebdomadairement |
| Complexité | Processus impliquant plusieurs systèmes |
| Standardisation | Tâches avec des règles bien définies |
Une fois que vous avez identifié les meilleures cibles d’automatisation, l’étape suivante consiste à intégrer ces solutions dans votre flux de travail aussi facilement que possible.
Latenode propose une plateforme low-code qui simplifie le processus de mise en œuvre d'agents d'IA. Son générateur de workflows visuel et ses vastes capacités d'intégration en font un excellent choix pour les entreprises cherchant à optimiser leurs opérations. La plateforme s'est avérée particulièrement efficace dans plusieurs cas d'usage. :
Francisco de Paula S. a partagé : « Le nœud générateur de code JavaScript AI est une bouée de sauvetage lorsque les outils ou les nœuds d'automatisation manquent. »
Grâce à Latenode, les entreprises peuvent concevoir et déployer des agents d'IA avec une complexité technique minimale. Une fois mis en œuvre, il est important de mesurer leur impact à l'aide d'indicateurs clairs et exploitables.
Le suivi du succès des systèmes d’IA implique de se concentrer sur les résultats commerciaux plutôt que sur de simples mesures techniques. Des indicateurs clés de performance clairs doivent être établis pour mesurer l’efficacité de ces systèmes, en les alignant sur la manière dont la performance humaine est évaluée.
Les indicateurs clés à suivre incluent :
Islam B., PDG d'une société de logiciels, a déclaré : « Les nœuds d'IA sont formidables. Vous pouvez les utiliser sans clé API, car ils utilisent le crédit Latenode pour appeler les modèles d'IA, ce qui les rend extrêmement faciles à utiliser. Le GPT personnalisé de Latenode est particulièrement utile pour la configuration des nœuds. »
Pour garantir un succès durable, établissez des indicateurs de référence et évaluez régulièrement les performances. Cette approche vous aidera à affiner et optimiser vos systèmes d'IA au fil du temps.
Avec 77 % des appareils intégrant désormais une forme d'IA La protection des opérations et la sécurisation des données sont devenues des priorités essentielles. Si les agents d'IA améliorent l'efficacité, des mesures de sécurité robustes sont nécessaires pour préserver ces avancées.
La protection des données sensibles est un élément fondamental de la sécurité des systèmes d'IA. À mesure que les agents d'IA rationalisent leurs opérations, leur protection devient essentielle pour préserver la confiance et la fiabilité.
Les principaux domaines d’intérêt en matière de protection des données comprennent :
Le tableau ci-dessous met en évidence les mesures de sécurité critiques et leurs priorités de mise en œuvre :
| Mesure de sécurité | Priorité | Exigences clés |
|---|---|---|
| Cryptage des données | Critical | Cryptage AES-256, gestion sécurisée des clés |
| Contrôle d'accès | Haute | Authentification multifacteur, autorisations basées sur les rôles |
| Enregistrement d'audit | Haute | Suivi détaillé des activités, journaux inviolables |
| Conservation des Données | Moyenne | Politiques de suppression automatisée, procédures d'archivage |
| Réponse aux incidents | Critical | Surveillance 24h/7 et XNUMXj/XNUMX, détection automatisée des menaces |
La mise en œuvre de ces mesures garantit une base sécurisée pour les opérations basées sur l’IA et protège les informations sensibles.
Le suivi des activités des systèmes d'IA est essentiel au maintien de la sécurité et à la conformité. Par exemple, une entreprise manufacturière a mis en place avec succès des systèmes de surveillance pour bloquer les mises à jour de firmware non autorisées et empêcher le partage de fichiers de conception propriétaires via des canaux non sécurisés. .
Les éléments clés d’un suivi efficace de l’activité du système comprennent :
Dans le secteur des services financiers, la surveillance par IA s'est avérée précieuse. Ces systèmes peuvent intercepter les transmissions non chiffrées de données clients sensibles, alerter les employés en cas de violation des politiques et fournir des conseils immédiats sur les protocoles de sécurité appropriés. .
L'IA devrait contribuer à hauteur de 15.7 billions de dollars à l'économie mondiale d'ici 2030. Les organisations doivent privilégier des cadres de sécurité et de conformité robustes. Cela permet non seulement de protéger leurs investissements, mais aussi de garantir une efficacité opérationnelle durable.
Les organisations qui adoptent des agents d'IA constatent des améliorations mesurables en termes d'efficacité et de résultats. Par exemple : Cleveland Clinic réduit les taux de non-présentation aux rendez-vous de 38 %, tandis que Siemens réduire les stocks excédentaires de 35 % .
Certains des principaux avantages incluent :
Ces exemples montrent comment les outils d’IA peuvent transformer les opérations commerciales lorsqu’ils sont mis en œuvre efficacement.
Pour capitaliser sur ces réussites, Latenode propose une plateforme low-code qui simplifie l'intégration de l'IA. Voici comment utiliser Latenode pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA dans votre organisation :
Les benchmarks avancés révèlent l'écart entre les performances en laboratoire et la fiabilité en conditions réelles. Ce ne sont pas de simples tests ; ce sont des feuilles de route pour la construction de systèmes d'IA véritablement robustes. .
Les agents d’IA transforment la prise de décision dans des domaines tels que finance et la médecine en prenant en charge des tâches répétitives, en traitant des données complexes et en fournissant des informations en temps réel qui facilitent la prise de décision humaine.
Dans le secteur de la santé, les outils d'IA aident les médecins en analysant les données des patients afin de proposer des options thérapeutiques, de minimiser les prescriptions inutiles de médicaments et d'améliorer la précision du diagnostic. Par exemple, ils peuvent analyser les antécédents médicaux et les dossiers hospitaliers pour identifier les cas où des antibiotiques sont réellement nécessaires, réduisant ainsi le risque de surprescription.
Dans le secteur financier, les systèmes d'IA surveillent les transactions au fur et à mesure qu'elles se produisent, détectant des tendances inhabituelles pouvant indiquer une fraude. Ils alertent les analystes afin qu'ils enquêtent, simplifiant ainsi les flux de travail et améliorant la précision. Cela permet aux professionnels de la finance de se concentrer sur des décisions plus stratégiques plutôt que sur une surveillance routinière.
Pour intégrer de manière transparente des agents d’IA dans vos systèmes actuels à l’aide de Latenode, tenez compte de ces étapes pratiques :
En suivant ces étapes, les entreprises peuvent simplifier les processus, gagner un temps précieux et augmenter la productivité grâce aux capacités intelligentes fournies par Latenode.
Pour garantir la sécurité des données et maintenir la conformité Lorsqu'elles travaillent avec des systèmes d'agents d'IA, les entreprises doivent adopter plusieurs pratiques essentielles. Prioriser la confidentialité des données est essentiel : cela inclut l'utilisation de modèles d'IA axés sur la confidentialité, le chiffrement des informations sensibles et la réalisation d'audits réguliers pour se conformer aux réglementations telles que le RGPD, le CCPA ou la HIPAA.
La lutte contre les préjugés est un autre domaine clé. outils de détection des biais, diversifier les ensembles de données utilisés pour l'entraînement et évaluer régulièrement les modèles d'IA afin de minimiser le risque de résultats discriminatoires imprévus. En matière de cybersécurité, la mise en œuvre de mesures de sécurité multicouches, la réalisation de tests d'intrusion et le respect des bonnes pratiques établies peuvent réduire considérablement les vulnérabilités.
Enfin, la création d'un cadre de gouvernance solide est essentielle. Cela implique la nomination de responsables de la conformité, la tenue de pistes d'audit détaillées et la tenue d'une veille réglementaire afin de garantir la responsabilité et la conformité aux exigences légales. L'ensemble de ces mesures contribue à renforcer la confiance et la fiabilité des systèmes d'IA.
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