Les agents d'IA sont de plus en plus utilisés dans les lieux de travail modernes pour faciliter la prise de décision, automatiser les tâches et optimiser l'efficacité.
Elle fait appel à diverses solutions d'IA, d'apprentissage automatique et de processus d'apprentissage naturel pour s'adapter à différents environnements.
Cet article aborde la question suivante : qu'est-ce qu'un agent d'intelligence artificielle ?
Nous avons rassemblé tout ce que vous devez savoir sur le fonctionnement des agents d'intelligence artificielle afin que vous puissiez choisir l'application adaptée à votre modèle d'entreprise.
En savoir plus ci-dessous !
Qu'est-ce qu'un agent d'intelligence artificielle ?
Un agent d'IA est un logiciel automatisé qui peut aider un professionnel sur le lieu de travail à effectuer diverses tâches.
Il s'agit d'un système d'intelligence artificielle qui s'appuie sur l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour absorber les informations de son environnement immédiat et prendre des décisions sans intervention humaine.
Contrairement à la plupart des logiciels informatiques traditionnels, les agents d'IA n'ont pas besoin d'un ensemble programmé de règles ou d'invites pour effectuer des tâches et fournir des réponses.
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Ils disposent d'un système avancé qui leur permet d'observer les circonstances et de résoudre les problèmes sans intervention.
Ils sont incroyablement polyvalents et la composante essentielle d'un agent varie en fonction des tâches qu'il doit accomplir.
Alors que les humains peuvent fixer des objectifs, l'agent d'intelligence artificielle décide des mesures à prendre pour atteindre ces objectifs.
Types d'agents d'intelligence artificielle
Explorons les différents exemples d'agents d'intelligence artificielle pour comprendre leur fonctionnement et leurs applications dans différentes circonstances.
Agents de clientèle
Les agents clientèle aident les entreprises à dialoguer avec leur base d'utilisateurs, à répondre aux demandes et à effectuer des tâches de service à la clientèle 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.
Ce type d'agent IA utilise un système de traitement de l'apprentissage naturel qui lui permet de communiquer avec les clients sur un ton conversationnel et d'offrir une assistance à la clientèle sans faille.
Par exemple, Volkswagen US a collaboré avec Gemini de Google pour lancer son propre système d'information. Assistant virtuel IA pour son application MyVW.
Cette solution peut répondre aux demandes des conducteurs concernant l'utilisation du véhicule et leur expliquer comment utiliser des fonctions telles que les clignotants à l'aide de la caméra d'un téléphone.
Agents hiérarchiques
Les agents hiérarchiques suivent une structure définie sur plusieurs niveaux, chacun se concentrant sur une tâche différente.
Il s'agit d'une combinaison d'agents multiples regroupés dans une hiérarchie où les agents de bas niveau se concentrent sur des tâches spécifiques.
En revanche, les agents de niveau supérieur sont davantage responsables de la gestion de tâches générales.
Cette organisation permet de s'assurer que les agents d'IA peuvent gérer efficacement les tâches, quelle que soit leur complexité.
Par exemple, les agents hiérarchiques se sont avérés utiles dans les entreprises manufacturières où les agents de bas niveau se concentrent sur les machines individuelles.
En revanche, les agents de haut niveau s'occupent des tâches concernant le flux de production global. Ils analysent les données afin d'identifier des modèles permettant d'améliorer la qualité de la production.
Agents basés sur l'utilité
Les agents basés sur l'utilité sont également appelés agents basés sur le rôle car ils analysent la désirabilité des résultats potentiels avant de prendre une décision.
Grâce à cette fonction d'utilité, les agents aériens peuvent maximiser leur échelle de préférence et évaluer les solutions afin de déterminer le meilleur résultat possible.
Les institutions financières, par exemple, où les gestionnaires de portefeuille évaluer les investissements sur la base de différentes variables telles que le rendement, la diversification et les facteurs de risque.
Ces agents basés sur l'utilité peuvent aider à analyser les données pour trouver les options d'investissement les plus rentables.
Agents basés sur les réflexes
Il existe deux catégories d'agents basés sur les réflexes :
Agents réflexes simples et agents réflexes basés sur des modèles.
Les agents réflexes simples suivent un ensemble prédéfini de programmes pour répondre à des situations spécifiques.
Ils ne tiennent pas compte des résultats passés ou des actions futures et ne travaillent que dans le cadre des règles définies.
Par exemple, dans le secteur de l'hôtellerie, de simples agents basés sur des réflexes peuvent envoyer automatiquement des messages de confirmation lorsque les clients effectuent une réservation.
Ou dans les compagnies d'assurance, où les agents envoient immédiatement des courriels de confirmation en réponse à chaque demande d'indemnisation.
Par ailleurs, les agents basés sur des modèles adoptent un processus de prise de décision plus sophistiqué.
Ils développent un modèle interne de l'environnement et recueillent des informations en tenant compte des actions passées pour prendre des décisions pour l'avenir.
L'industrie de la chaîne d'approvisionnement en est un exemple : les agents de suivi des stocks utilisent des agents basés sur des modèles pour contrôler les stocks, ajuster les commandes, et de prévoir les demandes futures.
Ils tiennent compte de l'historique et décident des prochaines actions en analysant les schémas précédents.
Agents de données
Les agents de données offrent aux utilisateurs des solutions pour le traitement de données complexes et la compréhension des ensembles de données.
Ils remplissent plusieurs fonctions, telles que le nettoyage des données, l'analyse et la recherche d'informations dans une énorme base de données.
Dans les organisations financières, les analystes de données utilisent des agents pour traiter les données boursières en temps réel, analyser les modèles et offrir des perspectives pour les transactions futures.
Agents salariés
Les agents salariés aident les organisations à gérer leurs ressources humaines et leurs tâches administratives.
Ils automatisent les tâches routinières et aident les employés à gérer leur emploi du temps, les exercices d'intégration et les ateliers quotidiens.
Également décrits comme des travailleurs numériques autonomes, ils améliorent la productivité et l'efficacité des employés.
Les agents AI d'intégration aident à former les recrues par des exercices d'orientation, des formalités administratives, des vérifications d'antécédents et d'autres fonctions administratives, réduisant ainsi la charge de travail du personnel des ressources humaines.
Il permet également de réduire le temps de traitement des nouveaux employés et d'améliorer l'efficacité.
Agents d'apprentissage
Les agents d'apprentissage sont également considérés comme des agents prédictifs car ils prennent des décisions et améliorent leur comportement sur la base de leurs performances antérieures.
Ils adaptent leurs actions en fonction des situations passées et des tendances actuelles afin de déterminer les événements futurs.
En règle générale, ces agents d'apprentissage utilisent des techniques d'apprentissage automatique pour acquérir de nouvelles connaissances et adapter leur comportement en examinant les données antérieures.
Par exemple, dans de nombreuses entreprises de commerce électronique, des agents d'apprentissage organisent des suggestions de produits et affichent des publicités en fonction des préférences et des interactions de l'utilisateur.
Un autre exemple est celui d'un filtre de recherche d'emploi qui peut prédire les options en fonction des sélections antérieures, s'adaptant ainsi aux besoins des utilisateurs.
Comment fonctionnent les agents d'intelligence artificielle
Au cas où vous vous poseriez encore la question, qu'est-ce qu'un agent d'intelligence artificielle ?
Vous devez apprendre comment fonctionnent les agents d'intelligence artificielle pour choisir l'outil le mieux adapté à vos besoins.
Les explications suivantes portent sur les caractéristiques essentielles des agents d'intelligence artificielle et de leurs systèmes opérationnels.
Les agents d'intelligence artificielle utilisent des appels de fonction, qui obligent les utilisateurs à entrer des données dans le système. grands modèles linguistiques y compris Google Gemini ou Chat GPT- 4 pour recevoir les réponses générées.
Le processus d'appel à la fonction comprend plusieurs éléments essentiels.
- Message de l'assistant : Il s'agit de la sortie générée par le LLM en fonction des invites de l'utilisateur et de l'algorithme du système.
- Message de l'utilisateur : Le message contient des instructions et des invites que l'utilisateur attend de l'IA. Selon la tâche, il peut s'agir d'une question directe ou d'une description.
- Message du système : Le message du système aide le MLD à comprendre comment fonctionner. Il interprète la tâche et définit le processus que le modèle doit suivre.
Applications des agents d'intelligence artificielle dans le monde réel
Grâce à l'automatisation des tâches, les agents d'intelligence artificielle contribuent à restructurer les industries et stimuler la productivité et l'efficacité du flux de travail.
Les agents d'IA des analystes cryptographiques examinent les données en temps réel pour analyser les vastes marchés et identifier les meilleures opportunités de négociation.
Ils servent d'outils de réduction des risques qui permettent aux traders de réaliser des profits maximums.
Ces outils permettent également d'examiner et d'exécuter les contrats intelligents, ce qui facilite la conformité tout en réduisant les erreurs dans les transactions de la blockchain.
Outre les fonctions cryptographiques des agents d'IA, ces derniers sont également utiles pour le commerce de détail et le commerce électronique.
Ils agissent comme des chatbots et des assistants virtuels qui traitent les questions des clients et fournissent une assistance en temps réel 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.
Avantages de l'utilisation d'agents d'intelligence artificielle
Les agents d'IA apportent une valeur commerciale dans de nombreux secteurs grâce à l'automatisation et à l'aide à la prise de décision au sein des organisations.
Voici quelques avantages majeurs de l'application d'agents d'IA dans votre flux de travail :
- Amélioration de l'assistance à la clientèle : Les agents d'IA permettent d'offrir des services d'assistance à la clientèle en continu en répondant à toutes les réclamations qui leur parviennent jour et nuit. Les entreprises tirent parti de ces systèmes pour gérer les demandes standard et apporter des solutions rapides aux réclamations des clients en temps réel. Elles fournissent aux clients des services d'assistance améliorés, ce qui conduit à une plus grande fidélité à la marque.
- Analyse précise des données : De nombreux agents d'IA complètent les rôles analytiques et aident à la collecte et au traitement des données. Ils fournissent des informations exploitables que les organisations utilisent pour mettre en œuvre leurs stratégies commerciales.
- Automatisation des flux de travail : Les agents d'IA aident les organisations à améliorer leur efficacité opérationnelle. Ils aident les employés à gérer tâches routinières et la planification des rendez-vous. Grâce à ces agents, les entreprises peuvent hiérarchiser les tâches et trouver les meilleures stratégies pour organiser la logistique et les plans de gestion.
- Développement de logiciels : Les agents de code de l'IA facilitent le développement de logiciels et proposent des suggestions pour le débogage et l'accélération du processus de développement de logiciels.
Défis et limites
Les agents d'IA gagnent en popularité sur le marché, si bien que les marques les emploient désormais pour gérer de multiples opérations.
Cependant, l'utilisation d'agents d'IA pour les opérations commerciales entraîne également plusieurs complications.
Ces défis sont notamment les suivants :
- Risques liés à la haute sécurité : Les agents d'IA présentent des risques de cyberattaques, de violations de données et d'un processus de prise de décision compromettant.
- Préjugés et préoccupations éthiques : Les agents d'intelligence artificielle analysent les données pour proposer des résultats possibles. L'utilisation de données biaisées comme base de décision entraîne des problèmes éthiques, parallèlement à la discrimination à l'encontre de certains groupes. Par exemple, le Outil de recrutement par l'IA d'Amazon a été critiquée parce qu'elle montrait des tendances discriminatoires à l'égard des candidates au cours du processus d'embauche.
- Mauvaise qualité des données : Les agents d'IA ont besoin d'un ensemble de données précises et étendues pour déterminer les prédictions les plus exactes. Dans le cas contraire, la mauvaise qualité des données peut conduire à des résultats inefficaces et affecter les résultats. Cela peut s'avérer fatal, en particulier pour les institutions financières qui s'appuient fortement sur des prédictions analytiques.
- Une compréhension humaine limitée : Bien qu'ils soient perfectionnés, de nombreux agents d'IA ne saisissent pas encore toutes les nuances de l'expression humaine. Par exemple, les chatbots d'IA peuvent ne pas être en mesure d'interpréter le contexte dans un langage familier, ce qui les amène à mal interpréter les demandes des clients et à provoquer une mauvaise expérience utilisateur.
Agents d'IA vs. logiciels traditionnels
Les agents d'IA et les logiciels traditionnels diffèrent en termes de fonctionnalité, de processus décisionnel et de flexibilité.
La plupart des logiciels traditionnels suivent un ensemble strict de règles prédéfinies par les développeurs.
Des exigences telles que des mises à jour fréquentes entravent sa capacité à s'adapter à de nouvelles circonstances.
D'autre part, les agents d'intelligence artificielle sont conçus pour observer les actions passées et analyser les données afin de prendre des décisions pour les résultats futurs.
Ils sont dotés de capacités d'apprentissage automatique et de réseaux neuronaux qui leur permettent de traiter des ensembles massifs de données, de reconnaître des modèles et d'optimiser l'efficacité des flux de travail.
Ces agents d'IA possèdent la capacité de travailler seuls grâce à leur système automatisé, sans nécessiter d'ajustements humains.
Comment créer et former des agents d'intelligence artificielle
Supposons que vous envisagiez de mettre en œuvre des agents d'IA dans votre entreprise ; vous devez trouver un processus qui fonctionne le mieux pour votre entreprise.
Notre équipe technique Undetectable AI a mis au point les étapes suivantes pour construire et former des agents d'intelligence artificielle.
- Première étape : Vous devez définir l'objectif et l'environnement de l'agent. Cela implique de prédéfinir les situations possibles que l'agent rencontrera dans ses opérations. Par exemple, les tendances cryptographiques des agents d'IA comprennent l'analyse des données et la prédiction de modèles. En définissant les tâches requises, vous pouvez choisir les techniques et les modèles dont vous avez besoin pour construire votre système.
- Deuxième étape : Sélectionner les bons modèles technologiques. Des modèles d'apprentissage automatique au traitement du langage naturel, les agents d'IA sont équipés de technologies uniques pour améliorer les performances de leurs opérations.
- Troisième étape : À ce stade, vous devez rassembler et organiser vos données. Il est essentiel d'utiliser des données de qualité telles que des rapports d'activité, des données générées par les utilisateurs et des ensembles de données externes.
- Quatrième étape : Fournissez les données et entraînez le modèle à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique. Vous pouvez ainsi déterminer comment l'agent reçoit les données et l'entraîner à analyser des modèles. Le traitement des données et la prise de décisions efficaces nécessitent une surveillance et des ajustements continus.
- Cinquième étape : Il est essentiel de tester rigoureusement l'agent d'IA pour s'assurer qu'il peut remplir ses fonctions.
- Sixième étape : La dernière étape consiste à déployer et à surveiller l'agent d'IA. Il s'agit de mettre en œuvre l'agent dans votre travail et dans les systèmes existants. Vous devez également suivre les mesures et observer la précision et les temps de réponse lors de l'exécution des tâches.
Comment utiliser des agents d'intelligence artificielle dans votre flux de travail
L'utilisation d'agents d'IA dans votre routine quotidienne peut accroître la productivité et l'efficacité.
Voici les principaux outils d'IA indétectables que vous pouvez adopter pour rationaliser votre flux de travail.
- L'applicateur d'emploi AI : Cette automatise la recherche d'emploi et examine les demandes pour suggérer des domaines d'amélioration.
2. Rédacteur AI SEO : Cet outil est excellent pour aider à la rédaction et à l'édition. contenu optimisé pour le référencement. Il permet aux écrivains de déléguer les tâches routinières de rédaction et de se concentrer davantage sur le processus créatif.
3. Chat sur l'IA : Il s'agit d'un outil conversationnel qui fournit immédiatement solutions en temps réel aux demandes des utilisateurs.
4. Rédacteur furtif de l'IA : Cet outil vous permet de générer du contenu semblable à celui d'un être humain. Il est plus avancé que modèles réguliers et peuvent comprendre les nuances et les significations plus complexes dans les interactions humaines.
Prenez le temps d'explorer notre détecteur d'IA et notre humanisateur dans le widget ci-dessous !
FAQ sur les agents d'intelligence artificielle
Nous répondons ci-dessous aux questions les plus fréquemment posées sur les agents d'intelligence artificielle.
Les agents d'IA sont-ils identiques aux chatbots ?
Non, les agents d'intelligence artificielle sont différents des chatbots.
Alors que les premiers peuvent gérer des tâches plus complexes sans intervention, les chatbots s'appuient sur les données de l'utilisateur avant de générer une réponse.
Les agents d'IA peuvent-ils prendre des décisions seuls ?
Oui, les agents d'IA peuvent prendre des décisions de manière indépendante, sans influence humaine directe.
Quelles sont les compétences nécessaires pour créer des agents d'IA ?
Vous aurez besoin d'un ensemble de compétences variées pour créer votre propre agent d'intelligence artificielle.
Il s'agit notamment de la programmation, de l'apprentissage automatique, de la modélisation de bases de données et de la connaissance des interfaces utilisateur intelligentes.
Conclusion
Qu'il s'agisse de chatbots d'assistance à la clientèle ou d'analyses financières en temps réel basées sur des données, les agents d'IA effectuent diverses tâches sur le lieu de travail.
Maintenant que vous avez pris connaissance des différentes applications dans les entreprises, vous pouvez adopter l'outil qui convient à votre modèle d'entreprise.
Cela vous permet de rester compétitif et de garder une longueur d'avance dans un monde de plus en plus numérique.