L'Agent IA : un nouveau moteur de la transformation des processus d'entreprise

L'évolution de l'intelligence artificielle (IA) fournit aux entreprises manufacturières de nouveaux outils pour transformer leurs processus opérationnels. Parmi ceux-ci, l'Agentic AI apparaît comme un tournant stratégique pour les entreprises comme GEWISS qui visent à adopter des modèles d'affaires de plus en plus alignés sur les principes de l'Industry 5.0.

Le concept d'Agent IA fait référence aux systèmes d'intelligence artificielle dotés d'une agence, c'est-à-dire de la capacité d'agir de manière autonome pour atteindre un objectif en exécutant des séquences d'actions dans des environnements dynamiques et complexes.

Contrairement aux modèles d'IA traditionnels, qui se limitent à des réponses réactives à des invites uniques, les agents d'IA autonomes sont définis par trois caractéristiques fondamentales :

• Autonomie : capacité à fonctionner de manière indépendante sans intervention constante de l'utilisateur.
• Mémoire contextuelle : conservation de l'historique des interactions, des états et des informations pertinentes pour apprendre et s'adapter au fil du temps.
• L'exploration : la capacité de gérer des situations incertaines ou inconnues en formulant des stratégies de réponse autonomes.

Cette approche marque un changement radical de logique, passant d'une simple incitation (où l'utilisateur interroge manuellement un Large Language Model à chaque fois) à une délégation intelligente, où l'objectif est assigné à l'agent, qui le poursuit ensuite de manière itérative et adaptative.

Parmi les cadres clés dans ce domaine figure ReAct (reasoning and acting), qui permet à l'agent d'alterner entre le raisonnement et l'action pour résoudre une tâche donnée.

Dans le contexte industriel, les agents d'IA opérationnels sont déjà appliqués dans divers domaines pour soutenir le développement de processus plus adaptatifs et personnalisés. Voici les principaux cas d'utilisation.

Des agents d'IA capables de traiter les données des capteurs IoT, de détecter les schémas anormaux et de suggérer des interventions de maintenance préventive.

Assistants intelligents qui consultent la documentation technique et l'historique des interactions pour fournir des réponses personnalisées et contextuelles aux clients.

Des agents d'intelligence artificielle qui analysent des scénarios complexes pour proposer des calendriers de livraison dynamiques ou des stratégies d'approvisionnement plus efficaces.

Un exemple concret permet de clarifier le potentiel opérationnel de l'IA agentique dans les environnements industriels.

Imaginons que l'on assigne l'objectif suivant à un agent intelligent : optimiser les offres commerciales pour le "Top 10" des clients italiens pour le prochain trimestre

• Autonomie  |  L'agent d'IA gère de manière autonome plusieurs étapes du processus. Il accède aux bases de données de l'entreprise pour extraire des informations actualisées sur les clients, croise ces informations avec les listes de prix actuelles et les promotions en cours, puis prépare des propositions de vente préliminaires. Une fois prêtes, ces propositions sont automatiquement soumises à l'interlocuteur commercial concerné pour validation ou approbation finale, éliminant ainsi le besoin d'une intervention manuelle à chaque étape.

• Mémoire contextuelle | Lors de la rédaction des propositions, l'agent examine l'historique de négociation de chaque client : fréquence d'achat, volumes moyens, marges précédentes, problèmes antérieurs et réponses aux campagnes promotionnelles antérieures. Cela lui permet de suggérer des solutions qui correspondent aux attentes du client et à la trajectoire de la relation commerciale.

• Exploration |  En plus de reproduire la logique connue, l'agent peut expérimenter de nouvelles configurations d'offres. Par exemple, il peut proposer des remises ciblées lorsqu'il détecte une baisse des commandes ou tester différentes stratégies de regroupement et de tarification afin de déterminer les approches les plus efficaces pour des segments de clientèle similaires. Tout cela se fait de manière contrôlée et traçable afin d'optimiser les performances sans mettre en péril la relation commerciale.

Ces environnements de conception offrent des interfaces visuelles intuitives qui permettent même aux utilisateurs non techniques de créer et de gérer des agents d'IA personnalisés. Grâce à ces outils, il est possible de

• Design : le comportement de l'agent en fonction d'objectifs clairs
• Définir les flux décisionnels pour différents scénarios opérationnels..
• Connecter l'agent aux sources d'information de l'entreprise telles que les bases de données, la documentation et les systèmes de gestion de la relation client
• Configurer des règles, des contraintes et une logique d'intervention adaptées au contexte

Un agent d'intelligence artificielle efficace et fiable repose sur une combinaison soigneusement orchestrée de grands modèles de langage, de techniques de génération augmentée par récupération (RAG), de mémoire contextuelle pour garantir la cohérence et de connecteurs capables de s'intégrer aux systèmes d'entreprise existants (ERP, logiciels de gestion d'entreprise, CRM, etc.). Son évolution dépend en grande partie de trois facteurs clés : la qualité des messages-guides conçus, la clarté des règles opérationnelles initiales et la capacité d'apprendre de manière itérative à partir des résultats obtenus sur le terrain.

Comme pour toute transformation technologique importante, l'adoption généralisée d'agents d'IA autonomes soulève des questions cruciales en matière de gouvernance. Les entreprises doivent définir clairement les limites opérationnelles de ces agents, en déterminant qui est responsable de leurs actions, comment intervenir en cas d'erreur et quels mécanismes de contrôle sont en place tout au long du processus décisionnel.

Il est donc essentiel de veiller à ce que les décisions prises de manière autonome par un agent soient traçables, explicables et soumises à un contrôle, en particulier lorsque ces systèmes sont profondément intégrés dans les processus de base de l'entreprise.

La gouvernance consciente de l'Agent IA doit être considérée comme une condition préalable pour minimiser les risques éthiques, juridiques et de réputation tout en favorisant une relation équilibrée entre l'automatisation et l'intervention humaine.

Aujourd'hui, l'Agent IA constitue un levier stratégique pour les entreprises qui cherchent à améliorer leur intelligence organisationnelle et à favoriser l'innovation au sein de leurs flux de travail. Loin d'être de simples outils d'exécution, les agents intelligents peuvent devenir des co-acteurs du système de l'entreprise, capables de réduire les charges de travail répétitives, d'améliorer la précision des décisions et de débloquer de nouveaux niveaux d'efficacité, d'adaptabilité et de personnalisation.

Choisir d'investir dans la conception et l'orchestration d'agents intelligents, même par le biais de plateformes accessibles comme le Microsoft Copilot Studio mentionné plus haut, signifie construire un écosystème d'entreprise plus intelligent et plus résilient, capable d'évoluer en permanence en harmonie avec les personnes et les transformations qui façonnent l'industrie d'aujourd'hui. Pour être vraiment efficace, cette transformation doit combiner l'autonomie technologique et la conscience humaine, ouvrant ainsi la voie à un avenir où l'innovation renforce plutôt qu'elle ne remplace.