L’automatisation a toujours été un compromis entre efficacité et flexibilité. Les premières automatisations de flux de travail reposaient sur des systèmes rigides, basés sur des règles, qui exécutaient bien les tâches prédéfinies, mais peinaient à produire des résultats adaptables et contextuels. En réalité, malgré (ou peut-être à cause de) la programmation intensive sur laquelle reposaient ces systèmes, ceux-ci étaient tout simplement incapables de s’adapter à de nouvelles informations ou à des conditions changeantes.
La technologie progresse. Avec le temps, des modèles d’apprentissage machine plus avancés ont amélioré l’automatisation en permettant aux flux de travail de traiter des informations et de reconnaître des modèles dans des données structurées et non structurées. Finalement, l’émergence de grands modèles de langage (GML) a rendu possible le développement de solutions d’intelligence artificielle (IA) capables d’interpréter le contexte, de prendre des décisions et même d’affiner leurs propres processus. Aujourd’hui, cette évolution continue a conduit au développement de flux de travail agentiques, dans lesquels des Agents d’IA orchestrent les tâches de manière dynamique, en collaborant avec des humains et d’autres programmes intelligents afin d’optimiser les processus en temps réel.
Les flux de travail fonctionnent à différents niveaux d’autonomie, en fonction des besoins de l’entreprise et des capacités technologiques. Certains flux de travail nécessitent encore une supervision humaine, tandis que d’autres peuvent fonctionner de manière indépendante :
- Niveau 0 : Opérations manuelles
Chaque aspect du flux de travail est exécuté manuellement par des opérateurs humains. Il n’y a pas d’automatisation et les décisions dépendent entièrement de l’intervention humaine. - Niveau 1 : Automatisation basée sur des règles
Les tâches sont automatisées sur la base de règles et de conditions prédéfinies. Le système exécute des actions lorsque des déclencheurs précis se produisent, mais il ne peut pas s’adapter au-delà de sa logique programmée. - Niveau 2 : Logique conditionnelle
Les flux de travail acquièrent des capacités décisionnelles limitées, leur permettant de répondre à des conditions et des scénarios de base. Cependant, ils fonctionnent toujours dans des limites rigides et prédéfinies. - Niveau 3 : Adaptation contextuelle
Les systèmes d’IA intègrent des données contextuelles pour modifier leur comportement de manière dynamique. Ils peuvent ajuster leurs réponses en fonction des changements environnementaux ou des variations des données d’entrée. - Niveau 4 : Décisions basées sur l’apprentissage machine
Les flux de travail exploitent des modèles d’apprentissage machine pour analyser des modèles, prédire des résultats et optimiser des processus. Ces flux de travail prennent des décisions fondées sur des données sans nécessiter de programmation explicite pour chaque scénario possible. - Niveau 5 : Opérations entièrement autonomes
Les flux de travail basés sur l’IA exécutent des tâches de manière indépendante, ne nécessitant que peu ou pas d’intervention humaine. Ils apprennent en permanence à partir des interactions, affinent leurs processus et traitent des tâches complexes et imprévisibles avec une grande efficacité.
Les Agents d’IA apportent adaptabilité et intelligence aux flux de travail agentiques, permettant une automatisation qui réagit de manière intelligente, capable d’ajuster son comportement en fonction de nouvelles données afin de mieux relever les nouveaux défis. L’efficacité de ces agents dépend de la sophistication des modèles sous-jacents, qui déterminent leur capacité à traiter les informations avec précision. Dans les environnements professionnels, les Agents d’IA peuvent collaborer avec d’autres Agents d’IA et des humains pour aider à automatiser les demandes courantes et à exécuter des flux de travail complexes, le tout avec un minimum de supervision.
Les flux de travail agentiques ne fonctionnent pas de manière isolée; ils reposent sur une combinaison de technologies interactives. Celles-ci fournissent la structure et l’intelligence nécessaires au bon fonctionnement de l’automatisation par l’IA :
- ARP
L’automatisation robotisée des processus (ARP) permet à des robots logiciels de traiter des tâches répétitives qui suivent des règles prédéfinies, telles que la saisie de données et le traitement des transactions. Dans un flux de travail agentique, les Agents d’IA s’appuient sur l’ARP pour interagir avec les applications et effectuer des opérations structurées de manière rapide et cohérente. - Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (TLN) permet aux Agents d’IA d’interpréter et de générer le langage humain, rendant les interactions plus intuitives. Il aide à traiter les entrées des utilisateurs, à en extraire le sens et à répondre dans un contexte pertinent. - Agents d’IA
Comme mentionné précédemment, les Agents d’IA sont des systèmes autonomes conçus pour collecter des données, prendre des décisions et exécuter des tâches afin d’atteindre des objectifs prédéfinis. Ils s’adaptent aux nouvelles informations, apprennent au fil du temps et peuvent gérer un large éventail de tâches, des actions répétitives simples à la résolution de problèmes complexes. - Orchestration de flux de travail
L’orchestration de flux de travail coordonne les différents composants d’un flux de travail agentique afin que les tâches soient exécutées dans le bon ordre et que les dépendances soient gérées correctement. Cela permet aux organisations de concevoir et de surveiller des flux de travail qui intègrent des données provenant de plusieurs technologies et systèmes. - Rédactique
La rédactique influence la manière dont les Agents d’IA structurent et accomplissent les tâches. Des techniques telles que la planification et l’autoréflexion aident les agents à décomposer des problèmes complexes, à déterminer la meilleure approche, à affiner leurs résultats, etc. - Réseaux d’IA générative
Les réseaux d’IA générative permettent à plusieurs Agents d’IA de coordonner leurs actions afin de s’attaquer à des tâches complexes. Chaque agent est spécialisé dans une fonction spécifique : l’un peut générer du contenu, un autre peut critiquer le résultat, et un troisième peut affiner la structure globale. Cette approche collective permet d’obtenir des résultats de meilleure qualité.
Les flux de travail agentiques s’appuient sur des modèles de conception spécifiques, qui sont des approches reproductibles définissant le mode de fonctionnement et d’interaction des Agents d’IA. Voici quelques-uns des modèles de conception les plus couramment utilisés dans les flux de travail agentiques :
- Réflexion
Les Agents d’IA améliorent leurs performances en examinant leurs propres résultats et en identifiant les domaines à améliorer. Ce modèle permet aux agents d’affiner leurs réponses grâce à de multiples itérations, ce qui conduit à des résultats plus précis. Il est couramment utilisé dans la programmation, la rédaction, la résolution de problèmes et d’autres activités qui bénéficient d’une optimisation continue. - Utilisation des données et des outils
Les Agents d’IA étendent leurs capacités en intégrant des outils externes, tels que des API, des moteurs de recherche et des bases de données. Ce modèle permet aux Agents d’IA de récupérer des informations et d’utiliser des données pertinentes, en exécutant des commandes par interaction avec des systèmes numériques plutôt qu’en s’appuyant uniquement sur leurs propres modèles internes. - Planification
La planification consiste à rendre les Agents d’IA plus intelligents, à les former à raisonner et à élaborer des stratégies plus efficacement, et à développer leur capacité à « décomposer » des tâches difficiles. Au lieu de se contenter de générer des réponses, ils déterminent la séquence d’actions simples nécessaires pour accomplir une tâche, puis ajustent leur approche si nécessaire. Ce modèle permet aux agents de coordonner des flux de travail en plusieurs étapes. - Collaboration multiagent
Plusieurs Agents d’IA travaillent ensemble, chacun étant spécialisé dans un rôle spécifique afin de s’attaquer à des tâches plus complexes en équipe. En répartissant les responsabilités, les systèmes multiagents améliorent la résolution des problèmes et garantissent des résultats de meilleure qualité.
Les Agents d’IA sont définis par ce qu’ils peuvent accomplir. Les capacités suivantes sont fondamentales pour le fonctionnement des flux de travail agentiques :
- Perception
Les Agents d’IA collectent et interprètent des informations provenant de diverses sources, notamment des données structurées, des textes non structurés et des entrées en temps réel. Cette capacité leur permet d’évaluer les situations avec précision et d’ajuster leurs réponses en fonction des informations ajoutées. - Autonomie
Les Agents d’IA fonctionnent de manière indépendante, sélectionnant des stratégies et gérant des ressources sans intervention humaine constante. Ils déterminent la meilleure approche pour une tâche donnée et ajustent leur approche en fonction de l’évolution des conditions. - Capacité d’apprentissage
Les flux de travail agentiques offrent un soutien aux Agents d’IA afin d’améliorer leurs performances grâce à l’expérience. En tirant parti des techniques d’apprentissage machine, les agents affinent leurs processus décisionnels, reconnaissent des modèles et améliorent leurs réponses futures. - Raisonnement
Les Agents d’IA analysent leur environnement, évaluent les données disponibles et appliquent des infrastructures logiques à la résolution de problèmes. Cela leur permet de développer des solutions qui correspondent à des objectifs spécifiques tout en tenant compte des contraintes et des ressources disponibles. - Prise de décision éthique
Les Agents d’IA dans les flux de travail agentiques sont conçus pour reconnaître et atténuer les biais dans les données et la prise de décision. Ils assurent la transparence en expliquant leurs actions, garantissant ainsi que l’automatisation est conforme aux normes éthiques et réglementaires.
- Prise de décision
Les Agents d’IA doivent être capables d’évaluer les données, d’analyser les actions potentielles et de sélectionner l’approche la plus efficace pour chaque tâche. Ils appliquent des algorithmes décisionnels pour traiter les informations et adapter leurs stratégies à leurs conditions. - Décomposition des tâches
La décomposition des tâches complexes permet aux Agents d’IA d’exécuter les flux de travail plus efficacement. En effectuant le mappage des dépendances entre les sous-tâches, les agents peuvent déterminer l’ordre d’exécution optimal et hiérarchiser les actions en conséquence. - Intégration avec les systèmes existants
Une intégration harmonieuse avec les logiciels, les bases de données et l’infrastructure garantit que les Agents d’IA peuvent accéder aux informations dont ils dépendent. - Interactivité humaine
Outre leur autonomie, les Agents d’IA peuvent avoir besoin d’entrées, de rétroaction ou de supervision de la part d’opérateurs humains. Les utilisateurs peuvent fournir des conseils par l’entremise d’invites textuelles, de commandes vocales ou de réglages manuels, afin de maintenir les flux de travail en adéquation avec les objectifs d’affaires. - Réalisation des tâches et suivi
Après avoir exécuté une tâche, les Agents d’IA évaluent le résultat, suivent les indicateurs de performance et affinent leur approche pour les itérations futures. La documentation des résultats et l’identification des domaines à améliorer contribuent à maintenir la précision et la fiabilité au fil du temps.
Les flux de travail agentiques ont le potentiel de transformer le mode de fonctionnement des entreprises. En intégrant l’automatisation intelligente, les entreprises peuvent simplifier leurs opérations, répondre plus efficacement aux défis et maintenir la cohérence même dans les flux de travail les plus complexes. Appliqués correctement, ces avantages se traduisent par une résilience et une réactivité accrues, habilitant les équipes à accomplir davantage tout en utilisant moins de ressources.
Plus précisément, les avantages des flux de travail agentiques comprennent :
- Efficacité accrue
En automatisant les tâches complexes en plusieurs étapes, les flux de travail agentiques réduisent le temps et les efforts nécessaires pour mener à bien les processus routiniers. Les Agents d’IA peuvent traiter un volume de travail important sans fatigue, ce qui garantit une exécution plus rapide des tâches tout en laissant aux employés humains plus de temps pour se concentrer sur d’autres tâches essentielles. - Amélioration de la prise de décision
Les Agents d’IA analysent de grands ensembles de données en temps réel, identifiant des modèles et générant des aperçus qui fournissent un soutien à la prise de décision. Pour les choix opérationnels courants, les agents peuvent agir de manière autonome, tandis que pour les décisions plus complexes, ils fournissent aux parties prenantes des aperçus fondés sur des données et des recommandations intelligentes. - Amélioration de la précision
Les erreurs dans les flux de travail manuels peuvent entraîner des erreurs coûteuses. Les Agents d’IA minimisent ces risques en exécutant les tâches avec précision, en vérifiant les données pour détecter les divergences et en signalant les anomalies avant qu’elles ne deviennent ingérables. - Agilité accrue
Contrairement aux systèmes d’automatisation rigides, les flux de travail agentiques peuvent ajuster leurs actions en fonction de nouvelles données, notamment l’évolution des priorités ou les perturbations imprévues. Cette adaptabilité permet aux entreprises de réagir rapidement aux changements du marché, aux modifications réglementaires, aux défis opérationnels, etc. - Évolutivité
Les flux de travail agentiques s’adaptent de manière fluide à l’augmentation de la charge de travail sans sacrifier les performances. Que la demande augmente ou diminue, ces agents répartissent les tâches afin de garantir un niveau de service élevé et constant. - Réduction des coûts
En réduisant la dépendance à la main-d’œuvre manuelle, en optimisant l’attribution des ressources et en minimisant les erreurs coûteuses, il n’est pas difficile de voir comment les flux de travail agentiques contribuent à la réduction des coûts. Les entreprises peuvent ensuite réinvestir ces économies dans d’autres initiatives à forte valeur ajoutée. - Capacité de fonctionnement en tout temps
Les Agents d’IA travaillent en continu, assurant le maintien des opérations commerciales 24 h/24. Contrairement aux équipes humaines qui ont besoin de temps de repos, les flux de travail agentiques garantissent que les tâches critiques (telles que le soutien à la clientèle, le traitement des transactions et la surveillance du système) sont toujours disponibles, sans interruption. - Productivité à grande échelle
Les flux de travail agentiques accélèrent les résultats commerciaux en déléguant le travail à des Agents d’IA qui fonctionnent de manière indépendante, mais efficace. Cette main-d’œuvre numérique évolutive permet d’améliorer le rendement et offre aux employés le soutien dont ils ont besoin pour être plus productifs et efficaces.
Si les flux de travail agentiques offrent des avantages importants, leur mise en œuvre s’accompagne de certains défis. Soyez conscient des limitations suivantes, car elles peuvent entraver le succès du déploiement agentique :
- Exigences élevées en matière d’infrastructure
Les flux de travail agentiques nécessitent le soutien d’une pile technologique capable de gérer le traitement de données à grande échelle et des calculs complexes. Les organisations doivent investir dans des ressources en nuage évolutives ou dans du matériel informatique puissant sur place afin de faciliter le travail de leurs Agents d’IA. La maintenance de cette infrastructure en interne peut entraîner des coûts supplémentaires et une complexité accrue. - Problèmes d’accessibilité et de fiabilité des données
Des données de haute qualité et bien structurées sont essentielles au bon fonctionnement des agents d’IA. Des ensembles de données cloisonnés ou incomplets peuvent ralentir les temps de traitement et réduire la précision. De plus, les biais dans les données d’entraînement peuvent conduire à des prises de décision erronées, limitant l’efficacité des processus automatisés. - Défis liés à la compatibilité des systèmes hérités
De nombreuses entreprises fonctionnent avec des systèmes anciens qui n’ont pas été conçus pour prendre en charge l’automatisation par l’IA. Les infrastructures héritées peuvent manquer de connectivité API ou de capacité à traiter des données en temps réel, et la mise à niveau ou l’adaptation de ces systèmes peut être une condition préalable à la mise en œuvre de flux de travail agentiques.
Les flux de travail agentiques peuvent être appliqués à toutes les fonctions commerciales, tous les services, toutes les industries, partout où une organisation peut tirer profit d’un système automatisé intelligent et basé sur les données. Bien sûr, certains domaines se prêtent mieux que d’autres à cette technologie. Notamment :
Les équipes RH gèrent toute une série de responsabilités administratives et stratégiques, du recrutement à l’engagement des employés. Les flux de travail agentiques optimisent de nombreuses activités de gestion des RH, telles que le traitement des demandes de congés et l’automatisation des formalités administratives liées à la conformité. Par exemple, les Agents d’IA peuvent examiner les horaires des employés et la charge de travail des services afin d’approuver ou de suggérer des solutions de rechange pour les demandes de congés, réduisant ainsi les goulots d’étranglement pour le service des RH.
Le respect du calendrier des projets nécessite souvent une surveillance et une coordination continues entre plusieurs équipes. Les flux de travail agentiques peuvent automatiser de nombreuses responsabilités relatives à la gestion de projets, telles que le suivi de l’état d’avancement, le réglage des attributions de tâches en fonction de la répartition de la charge de travail et l’envoi d’alertes à l’approche des échéances. Prenons l’exemple d’un projet de développement logiciel : l’agent d’IA peut identifier et signaler les retards potentiels et réaffecter les ressources afin de maintenir la dynamique sans nécessiter l’intervention directe des chefs de projet.
Il est essentiel de traiter efficacement les demandes des clients afin de maintenir leur satisfaction et de les fidéliser. Les flux de travail agentiques améliorent l’exploitation des services en résolvant automatiquement les questions courantes et en réorientant les problèmes complexes grâce au contexte pertinent. Les Agents d’IA peuvent améliorer le soutien à la clientèle en traitant les demandes de remboursement et en fournissant des étapes de dépannage, tout en demandant l’approbation humaine lorsque cela est nécessaire.
Les services informatiques sont souvent confrontés à des tâches répétitives telles que la réinitialisation des mots de passe, l’approvisionnement de logiciels, la surveillance des systèmes, etc., ce qui laisse peu de temps pour jouer un rôle plus directement lié à la stratégie informatique. Les flux de travail agentiques automatisent ces processus, libérant ainsi le personnel informatique qui peut alors mettre son expertise à profit ailleurs.
Les équipes financières s’appuient sur la précision, la rapidité et la conformité pour gérer les questions financières. Les flux de travail agentiques les aident en validant les données financières, en simplifiant le traitement des factures et en détectant toute anomalie dans les transactions financières qui pourrait indiquer des erreurs ou des activités frauduleuses. Dans le traitement des demandes de prêt, les Agents d’IA peuvent examiner les antécédents de crédit, vérifier les documents relatifs aux revenus et générer des recommandations d’approbation, ce qui réduit les délais de traitement et garantit la cohérence dans la prise de décision.
Les flux de travail agentiques améliorent la cybersécurité en détectant les anomalies, en analysant les risques cybernétiques et en automatisant les mesures de réponse. Si un système identifie une activité réseau inhabituelle, l’agent d’IA peut immédiatement isoler le point de terminaison concerné et alerter les équipes de sécurité, empêchant ainsi les violations potentielles dès qu’elles se produisent.
La gestion de la chaîne d’approvisionnement implique un flux constant de données. Les flux de travail agentiques facilitent cette tâche en surveillant les niveaux de stock, en optimisant les itinéraires d’expédition et en réagissant aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement, fournissant ainsi aux décideurs les informations détaillées dont ils ont besoin. Par exemple, lorsqu’un produit est en rupture de stock, un agent d’IA peut identifier un autre inventaire, communiquer les options aux clients et mettre à jour les systèmes d’exécution des commandes afin de minimiser les retards.
Les flux de travail agentiques sont capables d’analyser le comportement des clients afin de prédire leurs préférences et d’adapter les messages marketing à chaque individu. Les Agents d’IA peuvent également segmenter les audiences, générer des campagnes par courriel et recommander des stratégies de contenu en fonction de l’historique des achats, garantissant ainsi une communication plus efficace avec un minimum d’efforts manuels.
Les flux de travail agentiques ont le potentiel de révolutionner pratiquement tous les services d’une entreprise, mais uniquement si ceux qui mettent en œuvre ces processus le font correctement. Lorsque vous envisagez une solution d’IA agentique, tenez compte des conseils suivants :
Définir clairement les objectifs permet de s’assurer que tous les agents d’IA du flux de travail travaillent dans le même sens pour atteindre un résultat commun. Que l’objectif soit de réduire les temps de réponse du service à la clientèle ou d’améliorer l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement (ou toute autre motivation importante), le fait d’être clair sur ce qui doit être accompli aidera à orienter la conception du flux de travail et fournira un indicateur pour mesurer le succès. Un objectif bien défini permet également d’éviter les inefficacités en permettant aux agents de se concentrer sur les tâches les plus importantes.
Les organisations doivent mettre en œuvre des politiques de gouvernance des données afin de suivre l’utilisation des données, de gérer les autorisations d’accès et de conserver des pistes d’audit complètes. L’application de métadonnées aux points de données clés améliore la transparence et garantit la conformité des flux de travail avec les réglementations en matière de sécurité et de confidentialité des données.
Il est vrai que l’un des aspects les plus attrayants des flux de travail agentique est leur capacité à fonctionner de manière autonome. Néanmoins, même les Agents d’IA les plus avancés continuent de bénéficier d’une certaine supervision humaine. En impliquant les personnes, les organisations peuvent valider les décisions générées par l’IA et affiner les processus en fonction de la rétroaction venant du monde réel. Dans les flux de travail qui traitent des informations sensibles ou impliquent des décisions à haut risque, la révision humaine apporte un niveau supplémentaire de responsabilité et de confiance.
Différents Agents d’IA excellent dans différentes tâches, et la conception de flux de travail permettant de tirer le meilleur parti de ces spécialisations conduit à une amélioration des performances. L’attribution des tâches en fonction des capacités de chaque agent permet de garantir le bon fonctionnement des flux de travail.
Les flux de travail complexes nécessitent souvent la collaboration de plusieurs Agents d’IA pour accomplir des tâches interdépendantes. La conception de flux de travail permettant aux agents de mieux communiquer et coordonner leurs actions peut se traduire par une automatisation plus adaptative et plus résiliente. Dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, par exemple, un agent d’IA peut surveiller l’inventaire tandis qu’un autre coordonne les communications avec les fournisseurs, ce qui permet au système de s’adapter de manière dynamique aux fluctuations de l’inventaire.
Les flux de travail agentiques s’améliorent au fur et à mesure, il est donc naturel de vouloir les mettre en place et les exploiter le plus rapidement possible. Cela dit, précipiter la mise en œuvre sans disposer des bases adéquates peut entraîner des problèmes tels que des inefficacités, une adoption limitée ou une diminution de l’efficacité de la sécurité. En suivant une approche structurée, les organisations peuvent s’assurer que leur approche de l’automatisation par l’IA est conçue pour produire des résultats significatifs.
Suivez ces étapes pour commencer :
- Évaluez l’état de préparation de l’organisation
Avant de déployer des flux de travail agentiques, évaluez si l’organisation dispose de l’infrastructure et des ressources nécessaires. Déterminez si les systèmes existants offrent le soutien aux processus intelligents ou, dans le cas contraire, déterminez les mises à niveau qui pourraient être nécessaires. De plus, encouragez l’adoption en vous assurant que les employés et les parties prenantes comprennent les avantages et les implications de l’automatisation agentique. - Identifiez les processus appropriés
Tous les flux de travail ne bénéficient pas de la même manière de l’automatisation par l’IA. Concentrez-vous sur les processus répétitifs, gourmands en données ou sujets aux erreurs humaines. Les tâches qui nécessitent une prise de décision en temps réel ou impliquent un traitement d’informations à grande échelle, telles que la détection des fraudes ou le suivi des inventaires, sont des candidates idéales pour les flux de travail agentiques. - Choisissez les technologies d’IA appropriées
Le choix des outils d’IA appropriés dépend fortement des flux de travail à automatiser. Certains peuvent nécessiter un traitement du langage naturel avancé pour les interactions avec les clients, tandis que d’autres peuvent nécessiter des modèles d’apprentissage machine pour l’analyse prédictive. L’évaluation des options technologiques en fonction des besoins spécifiques permettra d’établir une base solide pour la mise en œuvre. - Lancez des projets pilotes avant de passer à l’échelle supérieure
La patience est une vertu : plutôt que de déployer immédiatement des flux de travail agentique dans toute l’organisation, commencez par un projet pilote contrôlé. Cela permet aux équipes de tester les performances des agents d’IA, d’affiner les processus et de relever les défis avant de passer à l’échelle supérieure. Une fois que le projet pilote s’est avéré fructueux, étendez progressivement son adoption à d’autres flux de travail et services.
ServiceNow fournit une base solide pour créer et gérer des flux de travail agentiques, en unifiant les Agents d’IA, les données et les flux de travail sur ServiceNow PlatformMD. Les entreprises peuvent orchestrer des flux de travail intelligents qui relient les services, éliminant ainsi les erreurs manuelles et améliorant l’efficacité à l’échelle de l’entreprise. L’automatisation basée sur l’IA garantit que les processus s’adaptent de manière dynamique et fluide à l’évolution des besoins, offrant à vos équipes un soutien sur lequel elles peuvent compter. Simplification des approbations, automatisation des demandes de services informatiques, optimisation de la logistique, et bien plus encore.
Les Agents d’IA de ServiceNow agissent de manière autonome pour résoudre les problèmes, exécuter les décisions et interagir avec les systèmes d’entreprise tout en maintenant la gouvernance et la supervision. Ces Agents d’IA opèrent dans l’ensemble de votre organisation, réduisant la charge de travail manuelle et accélérant les résultats commerciaux. Vous pouvez utiliser des Agents d’IA prêts à l’emploi ou créer vos propres agents personnalisés en utilisant le langage naturel plutôt que le code.
Les flux de travail agentiques sont l’avenir : planifiez dès aujourd’hui une démonstration des Agents d’IA et découvrez ce que l’avenir réserve à votre entreprise.