Comprendre l'Agentique workflow
L'IA agentique ou agentique workflow représente un changement de paradigme dans le domaine de l'intelligence artificielle, permettant des workflows autonomes qui vont bien au-delà des simples réponses. Contrairement aux modèles d'IA traditionnels, les systèmes d'IA agentique observent, planifient, agissent et s'adaptent, ce qui les rend idéaux pour gérer des tâches complexes et itératives.
Différence entre IA traditionnelle et IA agentique
IA traditionnelle (IA générative)L'IA traditionnelle, comme ChatGPT, fonctionne de manière réactive. Elle génère des réponses ou du contenu uniquement en réponse à des commandes humaines.
Une commande donnée à un modèle de langage :
Commande : "écris un essai sur les écureuils."
Réponse : le modèle écrit un essai en une seule étape, comprenant une introduction, un développement et une conclusion. Cependant, il ne critique pas son propre travail ni n'itère pour l'améliorer.
L'IA agentique va plus loin. Elle ne s'arrête pas à produire une réponse en une étape. Au lieu de cela, elle itère, réfléchit, planifie et s'ajuste. Les workflows agentiques permettent à l'IA de gérer des tâches de manière proactive.
Un workflow agentique pour la même tâche :
- Agent 1 : "créer un plan pour un essai sur les écureuils."
- Agent 2 : "effectuer des recherches sur les faits clés concernant les écureuils."
- Agent 3 : "rédiger un brouillon basé sur le plan et les recherches."
- Agent 4 : "passer en revue le brouillon pour identifier les incohérences ou les lacunes."
- Agent 1 : "affiner le texte en fonction des retours de l'Agent 4."
Résultat : un essai optimisé et affiné grâce à plusieurs itérations.
Composants clés de l'IA agentique
1. Observation Les agents collectent des informations depuis leur environnement en utilisant des outils ou des sources de données externes.
Un agent IA observe les informations nécessaires pour planifier un voyage : il consulte des bases de données de compagnies aériennes pour connaître les horaires de vol, vérifie les prévisions météorologiques et examine les avis d'hôtels dans la destination sélectionnée.2. Planification
Les agents décomposent des tâches complexes en étapes gérables et élaborent un plan d'action.
Un agent de voyage planifie un voyage :
- rechercher les vols disponibles et sélectionne le plus adapté en termes de prix et d'horaires.
- réserver un hôtel correspondant aux préférences de l'utilisateur.
- créer un itinéraire de voyage, incluant les lieux à visiter et les moyens de transport locaux.
3. Action
Les agents exécutent les étapes prévues de manière autonome.
4. Ajustement
Les agents réévaluent et modifient leur plan en fonction de nouvelles informations ou d'imprévus.
Quel est l’impact pour l’avenir ?
Les workflows agentiques combinent observation, planification, action et ajustement pour créer des solutions intelligentes et dynamiques. Ils redéfinissent la manière dont l'IA gère les tâches complexes, la rendant proactive et adaptable aux défis du monde réel.
Exemple dans le secteur de la Santé
IA traditionnelle : analyse les symptômes et suggère un diagnostic préliminaire.
IA agentique :
- analyse les symptômes et l'historique du patient.
- recoupe les bases de données médicales pour des options de traitement personnalisées.
- recommande des plans de soins adaptés.
- ajuste les recommandations en fonction des nouveaux tests médicaux.
Exemple dans l'Éducation
IA traditionnelle : fournit une liste de ressources pour un sujet donné.
IA agentique :
- identifie les points forts et faibles d'un étudiant.
- conçoit un parcours d'apprentissage personnalisé.
- propose des exercices adaptatifs et des retours personnalisés.
- met à jour le plan d'apprentissage en fonction des progrès réalisés.
Développement d'applications basées sur les LLM : concevoir des solutions intelligentes pour le service client
La capacité de l'IA agentique à observer, planifier, agir et s'ajuster offre une transformation profonde dans la gestion des workflows complexes. Cette innovation va au-delà des principes abstraits pour se traduire par des applications concrètes et réelles. Un domaine où ce paradigme excelle est le développement d'applications basées sur les LLM, où la synergie des modèles de langage et des workflows agentiques permet aux entreprises de concevoir des solutions intelligentes et adaptatives, redéfinissant ainsi l'efficacité opérationnelle et l'engagement client.
Composants clés des applications basées sur les LLM
- Instructions :
fournir des directives claires au modèle pour définir ses tâches. Dans une application de service client, les instructions pourraient inclure : "répondez aux questions fréquentes sur les produits, les politiques de retour et les délais de livraison." - Personnalité :
définir la personnalité et le ton de l'application pour garantir une communication cohérente avec les utilisateurs. L'application adopte un ton amical et professionnel, reflétant les valeurs de la marque, pour mettre les clients à l'aise tout en fournissant des informations précises. - Interface :
concevoir une interface utilisateur intuitive qui facilite les interactions entre les clients et l'application. Une interface de chat intégrée au site web de l'entreprise, où les clients peuvent poser des questions et recevoir des réponses en temps réel de l'application alimentée par un LLM. - Connaissances :
intégrer des sources de données externes pour enrichir les réponses du modèle avec des informations actualisées. L'application accède à la base de données des produits, aux politiques de l'entreprise et aux détails d'expédition pour fournir des réponses précises et en temps réel aux demandes des clients. - Mémoire :
mettre en œuvre une mémoire contextuelle pour suivre les interactions passées et personnaliser les réponses. Si un client a précédemment demandé des informations sur un produit spécifique, l'application se souvient de l'interaction et peut fournir des mises à jour pertinentes ou des recommandations liées lors de conversations futures. - Outils :
étendre les capacités de l'application en intégrant des outils supplémentaires. L'application se connecte à un système de gestion de la relation client (CRM) via des plateformes comme Zapier ou Make, lui permettant de récupérer les détails des commandes des clients et de traiter des demandes comme les retours ou le suivi des commandes.
Avantages des applications basées sur les LLM
- Adaptabilité : gère un large éventail de requêtes clients et s'adapte aux besoins changeants.
- Efficacité : réduit les délais de réponse et améliore la satisfaction client grâce à des réponses rapides et précises.
- Évolutivité : gère un volume élevé d'interactions sans compromettre la qualité du service.
En intégrant ces composants, les développeurs peuvent créer des applications de service client alimentées par des LLM qui offrent des expériences utilisateur améliorées tout en optimisant les opérations internes. Cette approche marque une étape significative vers des solutions plus intelligentes et autonomes dans le domaine de l'engagement client.