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24 avril 2025
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Systèmes d'agents IA : fonctionnement et fonctionnement des assistants intelligents
Georges Miloradovitch
Chercheur, rédacteur et intervieweur de cas d'utilisation
Les agents d'IA transforment le fonctionnement des entreprises en automatisant les tâches, en traitant les données plus rapidement que les humains et en prenant des décisions de manière autonome. Ces systèmes transforment les secteurs d'activité en réduisant les erreurs, en diminuant les coûts et en améliorant l'efficacité.
Dans cet article, vous apprendrez comment les agents IA :
Des plates-formes comme Laténode Simplifiez la création de ces systèmes grâce à des outils low-code, permettant aux entreprises de créer des workflows d'automatisation personnalisés sans expertise technique approfondie. Analysons les composants clés et les cas d'utilisation des agents IA.
Les systèmes d'agents d'IA utilisent des technologies de pointe pour traiter l'information, prendre des décisions et automatiser les tâches. En analysant leurs composants clés, vous pouvez mieux comprendre leur valeur ajoutée pour les entreprises. Commençons par la façon dont le traitement automatique du langage naturel (TALN) permet à ces systèmes d'interpréter le langage humain.
Le traitement automatique du langage naturel (TALN) permet aux agents d'IA de comprendre le langage humain et d'y réagir. Il analyse le texte, décompose les phrases, identifie les parties du discours, identifie les entités et mesure les sentiments.
La PNL joue un rôle croissant dans les affaires, le marché mondial de la PNL devant atteindre 43.3 milliards de dollars d'ici 2025. Cette augmentation reflète son utilisation croissante, puisque 70 % des consommateurs préfèrent désormais les chatbots pour des interactions rapides avec les marques. Après avoir traité les entrées linguistiques, l’apprentissage automatique intervient pour améliorer ces capacités.
L'apprentissage automatique aide les agents d'IA à s'améliorer au fil du temps en identifiant des tendances et en apprenant à partir des données. Voici trois approches clés qu'ils utilisent :
Une fois formés, ces systèmes s’appuient sur des outils d’automatisation pour effectuer les tâches efficacement.
Les outils d'automatisation des processus permettent aux agents d'IA d'effectuer des tâches et de s'intégrer aux systèmes d'entreprise existants. Parmi les méthodes courantes, on peut citer :
Pour mettre en œuvre l'automatisation de manière efficace, les entreprises peuvent suivre ces étapes : identifier les tâches répétitives, utiliser des modèles prédéfinis et augmenter progressivement la complexité Grâce à ces outils, les agents d’IA peuvent gérer les tâches de manière plus efficace et plus fiable.
Ces trois composants sont au cœur de l’automatisation dans les systèmes d’agents d’IA.
Les agents d'IA simplifient les opérations complexes en les décomposant en tâches plus petites et plus faciles à gérer grâce à des modules de planification. Ces modules analysent les objectifs généraux et les divisent en étapes concrètes. Le système affine ensuite son approche grâce à des boucles de rétroaction, améliorant ainsi ses performances au fil du temps. Une fois les tâches organisées, le système détermine ses prochaines actions à l’aide de processus de prise de décision prédéfinis.
Les capacités décisionnelles des agents d'IA varient selon leur conception. Chaque type d'agent utilise une stratégie spécifique pour évaluer les informations et décider de la meilleure marche à suivre. Voici quelques exemples :
| Type d'agent | Méthode de décision | Application |
|---|---|---|
| Réflexe basé sur un modèle | Utilise des modèles internes pour interpréter les entrées | Des voitures autonomes s'adaptant aux conditions routières |
| Basé sur les objectifs | Compare les actions aux objectifs fixés | Des robots de livraison planifiant des itinéraires efficaces |
| Basé sur l'utilité | Sélectionne les options pour maximiser les avantages globaux | Outils d'investissement analysant les tendances du marché |
| Formations | Ajuste ses décisions en fonction des expériences passées | Moteurs de recommandation pour le commerce électronique |
Ces méthodes permettent aux agents de prendre des décisions rapidement et efficacement .
Pour fonctionner efficacement, les agents d'IA s'appuient sur l'intégration de divers outils logiciels et bases de données. Parmi les principaux composants figurent :
Ces intégrations permettent aux agents IA de relier différentes applications métier, facilitant ainsi la fluidité des flux de données et l'automatisation. Par exemple, dans le e-commerce, les agents IA peuvent analyser les données clients sur plusieurs plateformes pour proposer des recommandations d'achat personnalisées basées sur l'historique d'achat. .
La demande pour de telles fonctionnalités se reflète dans les projections de croissance du marché. Le marché des agents IA devrait passer de 5.1 milliards de dollars en 2024 à 47.1 milliards de dollars en 2030, soulignant le besoin croissant de solutions d'automatisation s'intégrant parfaitement aux systèmes d'entreprise existants. .
Les agents IA transforment le fonctionnement des entreprises en proposant des solutions pratiques pour le service client, la gestion des données et le traitement des documents. En automatisant les tâches routinières, ils aident les organisations à gagner du temps, à réduire les erreurs et à améliorer leur efficacité globale.
Les systèmes de service client pilotés par l'IA offrent une assistance instantanée et traitent les demandes 80h/XNUMX et XNUMXj/XNUMX, sans intervention humaine. Des études montrent que les chatbots IA peuvent répondre immédiatement à jusqu'à XNUMX % des demandes clients. .
Par exemple, en 2024, un agent IA a été mis en place pour gérer les demandes de remboursement. Cela a permis de réduire les délais de résolution de plus de 30 minutes à des réponses quasi instantanées, augmentant la productivité de 500 % et réduisant le temps de traitement de plus de 80 %. Ces systèmes améliorent non seulement la satisfaction des clients, mais libèrent également les agents humains pour se concentrer sur des problèmes plus complexes.
Les agents d'IA sont très efficaces dans la gestion des tâches liées aux données. Ils peuvent gérer la saisie de données, créer des rapports détaillés, contrôler la conformité et détecter les anomalies dans les ensembles de données. En extrayant automatiquement des informations de sources non structurées et en mettant à jour les enregistrements sur différentes plateformes, ces agents simplifient les flux de travail, de la collecte à l'archivage des données, rendant les processus plus fluides et précis.
Les flux de travail documentaires bénéficient également grandement des agents d'IA. Dans le développement logiciel, par exemple, les assistants de code IA peuvent générer automatiquement la documentation, réduisant ainsi les efforts manuels et garantissant la cohérence.
Les organisations peuvent améliorer les performances de leurs outils d'IA en les formant à l'aide d'une documentation bien structurée et de FAQ. Parallèlement, le maintien de voies d'escalade claires vers le support humain garantit un service de qualité. Cette approche équilibrée permet aux entreprises d’exploiter efficacement l’automatisation tout en répondant aux attentes des clients.
Les plateformes d'automatisation des workflows associent des outils low-code à l'IA pour simplifier les tâches répétitives. Ces plateformes permettent aux entreprises de créer des workflows d'automatisation complexes sans nécessiter de connaissances techniques approfondies. Latenode en est un parfait exemple, proposant des solutions pratiques basées sur l'IA pour améliorer l'automatisation des activités.
La plateforme de Latenode propose un canevas visuel permettant aux utilisateurs de concevoir des workflows en reliant des composants. Son copilote de code IA facilite la génération de code personnalisé, permettant ainsi aux utilisateurs de créer facilement des automatisations avancées.
Par exemple, en septembre 2024, une équipe de gestion de l’éducation a utilisé Latenode pour automatiser son Google Sheets Soumissions de formulaires. Le workflow transférait les données directement vers leur CRM, illustrant l'approche low-code de Latenode pour une gestion transparente des données.
Parmi les outils supplémentaires, on trouve un navigateur headless pour automatiser les tâches web et une base de données intégrée pour une gestion efficace des données. Islam B., PDG d'une société de logiciels, a souligné sa simplicité d'utilisation :
Les nœuds d'IA sont incroyables. Vous pouvez les utiliser sans clé API ; ils utilisent le crédit Latenode pour appeler les modèles d'IA, ce qui les rend extrêmement faciles à utiliser.
La tarification de Latenode est basée sur le temps d'exécution plutôt que sur le nombre de tâches, offrant ainsi une flexibilité aux entreprises de toutes tailles. Voici le détail des offres :
| Plan | Coût mensuel | Crédits d'exécution | Flux de travail actifs | Conservation de l'historique |
|---|---|---|---|---|
| Gratuit | $0 | 300 | 5 | 1 heure |
| Micro | $5 | 2,000 | 20 | 3 jours |
| Commencer | $17 | 10,000 | 40 | 3 jours |
| Croître | $47 | 50,000 | Illimité | 30 jours |
| Prime | $297 | 1.5M | Illimité | 60 jours |
Ce modèle de tarification est idéal pour les entreprises en quête d'une automatisation abordable. Stockton F. a partagé son expérience :
« J'apprécie vraiment l'approche de Latenode en matière d'automatisation. L'approche low-code est parfaite pour mes besoins. Je ne suis pas développeur, mais grâce à leur assistant IA, je peux réaliser des projets intéressants très rapidement. »
Les systèmes d'agents IA transforment la façon dont les entreprises gèrent l'automatisation en simplifiant les flux de travail et en gérant les tâches complexes grâce au traitement automatique du langage naturel (TALN) et à l'apprentissage automatique. Ces technologies transforment la façon dont les entreprises améliorent leur efficacité opérationnelle et relèvent les défis quotidiens.
Par exemple, les entreprises qui utilisent des agents IA pour leur support client ont constaté des améliorations mesurables des temps de réponse et des taux de résolution des problèmes. L'essor des plateformes low-code a rendu cette transition encore plus rapide et accessible. Comme le souligne Charles S., fondateur de Small-Business :
« Mon nouveau secret le mieux gardé ! Ce que je préfère dans LateNode, c'est l'interface utilisateur et l'éditeur de code. Croyez-moi, pouvoir écrire « une partie » de son propre code fait toute la différence quand on essaie de créer rapidement des automatisations… »
- Charles S., fondateur de petites entreprises
Alors que l'adoption des systèmes d'agents IA se développe, les entreprises découvrent leur potentiel pour améliorer leur efficacité et rationaliser leurs opérations. Latenode se distingue dans ce domaine en proposant une plateforme permettant même aux personnes sans grande expérience en codage de créer des solutions performantes basées sur l'IA. Son interface visuelle et ses outils low-code rendent l'automatisation avancée accessible aux entreprises de toutes tailles, ouvrant la voie à une adoption et à une innovation plus larges en matière d'automatisation.
Le traitement automatique du langage naturel (TALN) améliore les assistants IA en leur permettant de comprendre, d'interpréter et de réagir au langage humain de manière naturelle et intuitive. Les entreprises peuvent ainsi fluidifier leurs interactions et rendre la communication avec les agents IA plus conviviale et intuitive.
Les principaux avantages du PNL dans les assistants d’IA comprennent :
En tirant parti du PNL, les assistants IA peuvent améliorer la productivité, automatiser les flux de travail et offrir une expérience utilisateur transparente, ce qui en fait des outils précieux pour les opérations commerciales modernes.
L'apprentissage automatique (ML) joue un rôle crucial pour aider les agents d'IA à devenir plus intelligents et plus efficaces au fil du temps. En analysant de grandes quantités de données, les agents d'IA peuvent identifier des tendances, tirer des leçons de leurs expériences passées et affiner continuellement leurs processus décisionnels. Cette adaptabilité leur permet de répondre avec plus de précision et d'efficacité aux nouveaux défis ou tâches.
Grâce à des techniques comme apprentissage par renforcementLes agents d'IA peuvent améliorer leurs performances en recevant des retours sur leurs actions et en ajustant leur comportement pour optimiser les résultats. Au fil du temps, ce processus d'apprentissage permet aux systèmes d'IA non seulement de prendre de meilleures décisions, mais aussi de s'adapter à des environnements en constante évolution, ce qui en fait des outils précieux pour automatiser les flux de travail et améliorer la productivité.
Latenode permet aux entreprises disposant de compétences techniques limitées d'exploiter facilement la puissance de l'IA pour l'automatisation des workflows. Son assistant IA, intégré au module JavaScript, peut faciliter des tâches telles que l'écriture, le débogage et la modification de code à partir de requêtes simples. Les utilisateurs peuvent ainsi créer des automatisations sans avoir besoin de connaissances avancées en codage.
Par exemple, l'assistant IA peut générer du HTML pour les formulaires de collecte de données ou configurer des intégrations API avec des outils tels que TrelloOptimisation des processus pour les débutants. Avec Latenode, même les novices en automatisation peuvent créer des solutions efficaces pour améliorer leur productivité et gagner du temps.
