Si l'on considère la vitesse à laquelle l'IA a évolué et s'est répandue, on peut deviner quels sont les stades de développement encore possibles. La phase actuelle de l'évolution marque l'arrivée des systèmes d'agents d'IA. Ce n'est qu'aujourd'hui que le potentiel de l'IA peut être pleinement exploité, avec de multiples agents hautement spécialisés travaillant ensemble.

Les systèmes d'agents d'IA vont se multiplier

Les conditions pour les systèmes d'agents d'IA sont aujourd'hui particulièrement favorables : de nouveaux modèles d'IA et des mises à jour de ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, Llama et Gemini sont lancés chaque jour. Programmer sur un modèle plus petit et moins connu peut s'avérer beaucoup moins coûteux que de s'appuyer sur de grands acteurs, ce qui le rend de plus en plus attrayant. En outre, les modèles d'IA générative sont désormais capables de percevoir et de traiter des impressions de manière multimodale, qu'il s'agisse de texte, de vidéo, d'audio ou d'images.

Cela ouvre la voie à la mise en place de systèmes entiers d'agents d'IA. L'avantage de ces systèmes est énorme. En travaillant ensemble, ces agents d'IA hautement spécialisés, dont chacun exécute une partie de la tâche, peuvent traiter des tâches beaucoup plus complexes. En effet, les agents discutent de la tâche en arrière-plan, travaillent ensemble et vérifient et améliorent leurs résultats de manière indépendante. Andrew Ng, expert renommé en IA, a récemment découvert que ce type de « flux de travail agentique » permettait d'obtenir des résultats nettement meilleurs.

Les agents d'IA vont devenir indispensables aux marques

Les marques ont un intérêt intrinsèque à offrir à leurs clients le meilleur service possible, en leur fournissant des informations fiables et en s'adressant à eux de manière hyperpersonnalisée. Cela est enfin possible grâce aux systèmes d'agents d'IA, et ce à grande échelle. Il est donc probable que les marques s'appuient à l'avenir sur leurs propres agents d'IA. En effet, seuls les agents d'IA des marques peuvent utiliser les interfaces de l'entreprise pour accéder aux données et les traiter pour des tâches spécifiques. En d'autres termes, un agent de prix doit avoir accès aux prix actuels, tandis qu'un agent de réservation doit pouvoir utiliser le système de réservation. Si un agent IA connaît les directives de l'entreprise et les manuels CD/CI, il peut vérifier que les textes et les images sont conformes à la marque. Il s'agit d'une condition préalable importante pour fournir des recommandations véritablement sur mesure ou adopter une approche hyperpersonnalisée des tâches.

À l'avenir, les systèmes d'agents d'IA pourraient même travailler avec des assistants d'autres entreprises ou marques afin de prendre en charge des tâches encore plus complexes pour les clients. Par exemple, une réservation de voyage nécessiterait des interfaces avec les systèmes d'information et de réservation des compagnies aériennes et des hôtels. Pendant que les agents d'IA coopèrent en arrière-plan, Siri ou Alexa pourraient servir d'interface avec les clients.

Cela ressemble à un scénario pour l'avenir, mais les possibilités existent déjà. Pour ne pas rester à la traîne, les entreprises devraient commencer dès aujourd'hui à développer, tester et déployer progressivement de petits cas d'utilisation pour les systèmes d'agents d'IA.