Un agent d’IA est un programme intelligent capable d’interagir de façon autonome avec son environnement pour recueillir des données, prendre des décisions et exécuter des tâches. Les agents d’IA peuvent déterminer la meilleure façon de procéder pour atteindre les objectifs qu’ils reçoivent et peuvent intégrer de nouvelles données pour améliorer la performance au fil du temps.
Autrefois limitée à l’automatisation des tâches de base, l’intelligence artificielle a pris de l’ampleur et occupe une place dans la prise de décision et la planification stratégique, avec des résultats remarquables. Par conséquent, les organisations tirent de plus en plus parti de l’IA pour optimiser les opérations, prédire les tendances du marché, améliorer l’expérience client et automatiser les tâches et les processus qui n’auraient pas été de l’ordre du possible il y a quelques années seulement. La capacité de l’IA à traiter de grandes quantités de données et à fournir des aperçus qui favorisent des décisions d’affaires plus intelligentes et plus rapides a fait d’elle la composante la plus indispensable de l’innovation numérique d’aujourd’hui.
Les agents d’IA sont à l’avant-garde de cette transformation numérique. Les agents d’IA moderne ne se limitent pas aux simples actions de base; ils interagissent avec leur environnement, recueillent des informations en temps réel et s’adaptent aux nouveaux défis de façon intelligente. Les agents d’IA sont capables de prendre des décisions de façon autonome, de résoudre des problèmes complexes et d’améliorer continuellement leur performance.
La technologie au cœur de l’agent d’IA est le grand modèle de langage (GML). Classe puissante de systèmes d’apprentissage machine (ML) conçus pour traiter et générer du langage naturel, les GML portent la capacité d’un agent d’IA à comprendre les objectifs, à les diviser en tâches et à communiquer efficacement leurs solutions. Cependant, à eux seuls, les GML ne suffisent pas à permettre aux agents d’IA d’exécuter pleinement des tâches complexes à plusieurs étapes. C’est là que l’appel d’outil entre en jeu. Les agents d’IA peuvent étendre leurs capacités à l’aide d’outils externes, comme des API, des bases de données ou même d’autres modèles d’IA, afin de recueillir des informations en temps réel, d’analyser des données et d’adapter leurs flux de travail.
Les agents d’IA évoluent continuellement au moyen de boucles de rétroaction et d’un raffinement itératif : ils apprennent de leurs actions et s’adaptent en fonction des résultats et des apports humains, au besoin. Cette adaptabilité permet aux agents d’IA d’améliorer la prise de décision et d’optimiser la performance au fil du temps. Pour ce faire, ces agents suivent une séquence précise d’étapes :
- Définition des objectifs et planification des tâches
Au départ du processus, l’utilisateur fournit à l’agent d’IA un objectif ou un but précis. Une fois l’objectif fixé, l’agent d’IA amorce la planification en décomposant l’objectif en tâches plus petites et réalisables. Pour les objectifs plus complexes, l’agent d’IA établit une séquence complète de sous-tâches, créant une feuille de route complète pour diriger ses actions lors des étapes suivantes. - Collecte de données et acquisition de connaissances
Pour effectuer les tâches et les sous-tâches identifiées à l’étape précédente, les agents d’IA doivent avoir accès aux informations pertinentes. Ils recueillent des données de diverses sources (Internet, bases de données internes, outils externes, etc.). Dans les cas où une connaissance particulière lui manque, l’agent d’IA peut utiliser des API ou se connecter à d’autres systèmes pour combler les lacunes. - Prise de décision et exécution
Une fois équipé des données nécessaires, l’agent d’IA utilise des modèles d’apprentissage machine pour prendre des décisions. Il évalue l’information, détermine un plan d’action possible et commence à exécuter les tâches. - Surveillance et intégration de la rétroaction
Au fur et à mesure que l’agent d’IA effectue ses tâches, il contrôle en permanence les résultats de ses actions, en recueillant la rétroaction de son environnement et de l’utilisateur. Cette rétroaction est essentielle à l’autoévaluation et à la gouvernance, car elle permet à l’agent d’IA d’ajuster son approche au besoin. L’agent d’IA peut également créer de nouvelles sous-tâches en fonction de la rétroaction reçue, en s’assurant qu’elles concordent avec l’objectif ultime de l’utilisateur. - Apprentissage et amélioration
Après avoir effectué une tâche, l’agent d’IA stocke les données et les leçons apprises dans sa base de connaissances. Il affine ainsi ses stratégies pour les interactions futures. Au fil du temps, ce processus permet à l’agent d’IA de devenir plus précis et plus efficace.
Un système de mémoire efficace est essentiel à la performance des agents d’IA. C’est là qu’ils peuvent stocker, récupérer et mettre à jour les informations en temps réel. Grâce à la mémoire, les agents d’IA « se souviennent » des interactions, des décisions, des solutions et des données apprises dans le passé, ce qui favorise la cohérence et la pertinence lors de l’exécution des tâches. Sans une infrastructure de mémoire complète, les agents d’IA peuvent éprouver des difficultés en matière de cohérence, répéter des erreurs passées ou simplement perdre la trace des préférences de l’utilisateur.
Aujourd’hui, de nombreux systèmes d’IA s’appuient sur une combinaison de bases de données en mémoire, relationnelles et vectorielles pour gérer différents types de données. Toutefois, cette approche fragmentée peut engendrer des inefficacités, surtout dans les configurations à agents multiples plus complexes. Un système de mémoire bien intégré aide les agents d’IA à gérer divers formats de données, notamment des documents, du code, des tableaux et des concepts plus abstraits. Ils disposent ainsi des ressources dont ils ont besoin pour répondre efficacement à une gamme de tâches.
Pour soutenir plusieurs agents d’IA travaillant en collaboration, les systèmes de mémoire doivent également permettre un accès partagé aux informations tout en maintenant l’identité indépendante de chaque agent. Cela permet aux agents d’IA d’assurer une coordination pour les problèmes complexes tout en préservant leurs propres comportements appris. Un système de mémoire bien conçu améliore à terme la capacité d’un agent d’IA à effectuer des tâches et à s’améliorer.
Les agents d’IA sont des systèmes complexes constitués de divers composants. Certains sont inhérents à tous les agents d’IA, tandis que d’autres sont propres aux tâches que seuls certains agents sont conçus pour accomplir.
Les composants universels fournissent les fonctions de base qui permettent à l’agent de recueillir des données, de prendre des décisions et d’effectuer des tâches. Tous les agents d’IA comportent les composants suivants, peu importe où ou comment ils fonctionnent :
- Architecture d’agent d’IA
L’architecture constitue la base de l’agent d’IA. Il peut s’agir d’une structure physique, comme un robot avec des moteurs et des capteurs, ou d’une plateforme logicielle qui repose sur des API et des bases de données pour fournir un soutien essentiel. L’architecture héberge tous les outils et systèmes dont l’agent d’IA a besoin pour fonctionner de façon autonome. - Fonction d’agent d’IA
La fonction d’agent d’IA détermine comment les informations recueillies par l’agent sont traitées et transformées en actions. Elle est conçue pour mapper les données entrantes à un ensemble de réponses ou d’actions basées sur les objectifs de l’agent. - Programme d’agent d’IA
Le programme d’agent d’IA intègre l’architecture et la fonction d’agent dans un système opérationnel de mise en œuvre. Tout y est inclus : du codage de la logique derrière la prise de décision par l’agent d’IA au déploiement du système dans l’environnement requis. Le programme d’agent d’IA fait concorder les objectifs de l’agent d’IA et les exigences techniques nécessaires pour un fonctionnement sans heurts.
Selon les tâches affectées aux agents d’IA et l’endroit où ils sont conçus pour fonctionner, des composants supplémentaires peuvent être nécessaires pour activer des capacités plus spécialisées. Ces composants conditionnels ne se trouvent que dans des types précis d’agents d’IA :
- Capteurs
Les capteurs permettent à l’agent d’IA de recueillir des données de son environnement. Pour les agents physiques, il peut s’agir de caméras, de microphones, de radars, etc., tandis que les agents logiciels peuvent utiliser des outils comme des robots Web ou des lecteurs de fichiers. - Processeurs
Le processeur fait partie du « cerveau » de l’agent d’IA, responsable de la gestion des données des capteurs et de leur conversion en aperçus exploitables. Les processeurs effectuent les calculs complexes nécessaires pour analyser les informations et décider de la meilleure façon de procéder. - Actionneurs
Les actionneurs physiques comprennent des bras robotiques ou des roues pour le mouvement (ce qui permet à l’agent d’IA de se déplacer dans le monde physique), tandis que les agents d’IA numériques peuvent se servir d’outils pour créer des fichiers ou envoyer des commandes au sein des systèmes logiciels. Ces composants exécutent les actions dictées par le processus de prise de décision de l’agent d’IA. - Systèmes de commande
Les systèmes de commande gèrent la façon dont l’agent d’IA traite les données et décide des actions à exécuter. Ils assurent la coordination entre les capteurs, les processeurs et les actionneurs pour assurer que l’agent d’IA fonctionne comme prévu. Dans les systèmes d’intelligence artificielle plus avancés, les systèmes de commande permettent à l’agent d’IA de s’adapter et de se corriger en fonction de la rétroaction.
Comme mentionné précédemment, les agents d’IA peuvent prendre différentes formes selon la complexité de leurs objectifs et les environnements dans lesquels ils opèrent. De l’application des règles de base à l’apprentissage avancé, les capacités des agents d’IA varient des fonctions simples et réactives aux processus de prise de décision hautement autonomes. Vous trouverez ci-dessous les principales catégories d’agents d’IA couramment utilisés dans différents secteurs d’activité :
- Agents d’IA réflexes simples
Ces agents d’IA fonctionnent selon des règles prédéfinies et réagissent à des stimuli spécifiques. Il s’agit du type d’agent d’IA le plus élémentaire, fonctionnant sans mémoire ou prise de décision plus complexe. Les agents d’IA réflexes simples conviennent aux tâches ordinaires qui ne nécessitent ni contexte ni apprentissage, comme un système d’arrosage intelligent qui ouvre l’eau lorsque le niveau d’humidité du sol chute sous un seuil défini. - Agents réflexes d’IA basés sur un modèle
Les agents réflexes d’IA basés sur un modèle sont plus avancés que leurs homologues réflexes simples. Ils maintiennent un modèle interne de l’environnement, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées. Ces agents d’IA utilisent à la fois les données actuelles et la mémoire des interactions passées pour ajuster leur comportement. Un exemple courant est un aspirateur robot qui se souvient des endroits où il a déjà nettoyé et qui évite d’y retourner immédiatement. - Agents d’IA basés sur des objectifs
Les agents d’IA basés sur les objectifs sont conçus pour atteindre des objectifs précis par la génération et l’exécution de plans d’action. Ces agents d’IA considèrent plusieurs actions potentielles et choisissent la plus efficace pour atteindre leur objectif. On peut citer par exemple un agent d’IA basé dans un hôpital qui surveille les signes vitaux du patient et envoie des alertes si l’état de ce dernier s’aggrave. Il crée une série d’actions, comme l’escalade vers les médecins ou l’ajustement des doses de médicaments, dans le but de stabiliser le patient. - Agents d’IA basés sur l’utilité
Les agents d’IA basés sur l’utilité poussent la prise de décision plus loin en évaluant différentes actions possibles selon une fonction d’utilité. Cette fonction mesure le succès potentiel de chaque action selon des critères comme l’efficacité, le coût ou la vitesse. Ces agents d’IA sont parfaits pour les tâches où de multiples résultats sont possibles, comme l’optimisation d’un itinéraire de livraison en fonction de l’économie de carburant et des conditions de circulation. - Agents d’IA apprenants
Les agents d’IA apprenants s’adaptent au fil du temps en tirant des leçons de leur environnement et de leurs expériences. Ils peuvent améliorer leur performance en stockant les actions et la rétroaction passées et en les utilisant pour affiner leurs décisions futures. Ces agents d’IA sont couramment utilisés dans les systèmes qui nécessitent une personnalisation, comme les robots de soutien à la clientèle basés sur l’IA qui apprennent de chaque interaction pour améliorer leurs réponses. - Agents d’IA hiérarchiques
Les agents d’IA hiérarchiques travaillent en groupe coordonné, les agents de niveau supérieur décomposant les tâches complexes en tâches plus petites et plus faciles à gérer. Ces tâches plus petites sont déléguées à des agents de niveau inférieur qui fonctionnent de façon indépendante, mais qui signalent leur progression à l’agent de niveau supérieur. Cette structure est utile pour les grands projets à plusieurs étapes où différents agents gèrent des sous-tâches spécialisées. - Copilotes
Les copilotes sont conçus pour aider les humains en fournissant des recommandations ou en effectuant des tâches en fonction des entrées des utilisateurs. Bien qu’ils ne soient pas entièrement autonomes, les copilotes offrent un soutien en temps réel, augmentant la prise de décision humaine à l’aide de suggestions basées sur l’IA. Il peut s’agir d’assistants ou de systèmes d’écriture IA qui aident à effectuer des tâches de codage en suggérant des améliorations ou des corrections. - Agents d’IA autonomes
Les agents d’IA autonomes sont des systèmes entièrement indépendants capables d’exécuter des tâches complexes sans aucune intervention humaine. Contrairement aux copilotes, ces agents d’IA peuvent prendre des décisions, recueillir des données et exécuter des actions de manière indépendante. Ils sont souvent utilisés dans des environnements où une prise de décision continue en temps réel est requise, comme des véhicules autonomes ou des systèmes robotiques avancés.
Quels que soient les différents types d’agents d’IA, les avantages qu’ils offrent demeurent relativement constants. Voici quelques-uns des avantages les plus remarquables auxquels les entreprises peuvent s’attendre lors du déploiement d’agents d’IA :
Même si on leur enlève tout le reste, les agents d’IA sont essentiellement des systèmes autonomes capables d’automatiser les flux de travail sans nécessiter de supervision importante. Les agents d’IA peuvent ainsi prendre en charge des tâches répétitives et chronophages. Les employés humains peuvent alors consacrer plus de temps à un travail plus valorisant. En assurant les actions courantes telles que la saisie des données, la planification des horaires, le soutien à la clientèle ou d’autres activités essentielles (mais nécessitant beaucoup de temps), ces agents d’IA augmentent le potentiel de productivité des employés.
Les humains ne peuvent se concentrer que sur une poignée de problèmes à la fois; les agents d’IA ne présentent pas de telles limites. Les agents d’IA peuvent gérer plusieurs tâches ou interactions simultanément, traiter et agir sur des quantités énormes de données en très peu de temps. Cette vitesse et cette capacité de fonctionnement multitâche permettent aux entreprises de gérer des volumes importants de travail sans sacrifier la qualité, particulièrement dans le cadre des activités liées au service à la clientèle.
En matière de qualité, il a été démontré que les agents d’IA fournissent systématiquement des réponses plus précises, complètes et personnalisées que les systèmes automatisés traditionnels. Ils peuvent intégrer des connaissances provenant de diverses sources, collaborer avec d’autres agents et tirer des leçons de leurs interactions afin d’améliorer continuellement leurs résultats.
Les inefficacités des processus, les tâches manuelles répétitives, les erreurs humaines, les temps de réponse lents : tous ces problèmes entraînent une augmentation des dépenses pour les organisations. Avec les agents d’IA, tous ces problèmes n’en sont plus; en automatisant les tâches et en réduisant les opérations manuelles, les agents d’IA limitent les erreurs qui peuvent découler de la saisie humaine, écourtent le temps de traitement et simplifient les flux de travail. Cette réduction des inefficacités permet de gagner du temps tout en diminuant les frais généraux.
Les agents d’IA utilisent l’apprentissage machine et l’analyse pour traiter les données en temps réel, ce qui permet aux organisations de prendre des décisions plus rapidement en fonction d’aperçus fiables. Ils peuvent prédire les tendances, identifier les motifs et créer des solutions fondées sur des données utilisables dans tous les services.
Les agents d’IA fournissent des résultats cohérents et précis, éliminant ainsi la variabilité qui accompagne l’intervention humaine. Indépendamment des tâches qui leur sont affectées, ils assurent une exécution uniforme des processus, réduisant ainsi les erreurs et respectant des exigences strictes. Cela est essentiel pour les tâches où la cohérence est essentielle, comme le soutien technique ou le traitement des transactions.
Au fur et à mesure que les entreprises évoluent, leurs besoins opérationnels font de même. Les agents d’IA dynamisent l’extensibilité en s’adaptant à une augmentation des charges de travail sans sacrifier la performance ni exiger une augmentation des dépenses. Les agents d’IA peuvent facilement évoluer en fonction de la demande, ce qui permet aux entreprises de déterminer la taille adéquate de leurs capacités sans modification proportionnelle de la dotation en personnel ou en ressources.
Les agents d’IA améliorent l’expérience client en offrant un service personnalisé, rapide et fiable. Disponibles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, ils peuvent interagir avec les clients en tout temps, en fournissant instantanément des réponses et du soutien. Leur capacité à tirer des leçons des interactions précédentes et à utiliser ces données pour personnaliser les réponses et anticiper les besoins des clients les rend particulièrement aptes à établir des relations positives à long terme entre acheteurs et vendeurs. Cet engagement continu améliore la satisfaction de la clientèle et favorise la fidélité.
Bien que les agents d’IA offrent des avantages indéniables, ils peuvent également présenter certaines difficultés. Voici quelques-uns des obstacles les plus importants auxquels les organisations peuvent faire face lors du déploiement d’agents d’IA :
Les agents d’IA s’appuient sur un grand volume de données pour fonctionner efficacement et manipulent souvent des renseignements sensibles sur les clients ou des données commerciales exclusives. Les préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données sont donc importantes, car toute mauvaise manipulation pourrait entraîner un accès non autorisé aux données et compromettre l’identité des clients. De plus, le non-respect des règlements sur la confidentialité des données tels que le RGPD ou la CCPA peut exposer l’entreprise à des sanctions juridiques sévères et nuire de manière irréparable à sa réputation.
Les entreprises doivent mettre en œuvre de solides politiques de gouvernance des données, notamment le chiffrage, l’anonymisation et des vérifications régulières afin de protéger les données et de respecter totalement la conformité avec les lois sur la protection de la vie privée. La surveillance continue de l’activité des agents d’IA assure que tout comportement dangereux est détecté et traité rapidement.
Les agents d’IA, en particulier ceux qui tirent parti des modèles d’apprentissage machine, peuvent parfois produire des résultats partiaux ou injustes en raison de défauts dans leurs données d’entraînement. Les décisions ou les recommandations qui en résultent peuvent être involontairement discriminatoires en fonction de facteurs comme la race, le sexe, le statut socio-économique ou d’autres caractéristiques protégées.
De tels préjugés peuvent nuire aux utilisateurs et à la réputation des entreprises qui se servent d’agents d’IA. Ces problèmes doivent donc absolument être résolus pendant le développement et le déploiement. C’est pourquoi des contrôles d’équité, des audits réguliers et d’autres formes de surveillance humaine doivent être intégrés dans le processus de développement de l’IA. De même, la mise à jour et la diversification régulières des données d’entraînement réduisent la probabilité que l’agent produise des résultats partiaux.
La création, l’entraînement et le déploiement d’agents d’IA forment un processus complexe et exigeant beaucoup de ressources. Le développement de l’IA nécessite une expertise spécialisée dans plusieurs domaines hautement techniques. De plus, les modèles d’entraînement avec des données propres à l’entreprise peuvent être coûteux sur le plan informatique et nécessiter d’immenses ressources de calcul. De même, la mise à l’échelle de ces systèmes et la vérification de leur performance dans différents cas d’utilisation peuvent présenter leurs propres difficultés.
Pour relever ces défis techniques, les organisations peuvent tirer parti des plateformes d’IA prédéfinies ou collaborer avec des fournisseurs expérimentés qui offrent des solutions d’IA adaptées à des besoins d’affaires particuliers. Ces plateformes tierces peuvent réduire considérablement le temps et les coûts de développement tout en offrant l’évolutivité. De plus, investir dans une infrastructure infonuagique peut aider à simplifier le processus, en offrant une puissance de calcul flexible et des outils pour entraîner et déployer des agents d’IA sans avoir besoin d’une infrastructure interne étendue.
Une mise en œuvre efficace d’agents d’IA nécessite une planification minutieuse, des objectifs clairs et une optimisation continue. Pour éviter les difficultés abordées ci-dessus et donner à la transition numérique la meilleure chance de réussir, envisagez les étapes suivantes :
La base de toute mise en œuvre d’un agent d’IA commence par des objectifs bien définis; les organisations doivent préciser ce qu’elles visent à accomplir. Définir ces objectifs dès le départ crée une infrastructure pour évaluer le succès tout en garantissant que toutes les solutions d’IA sont adaptées aux besoins de l’entreprise. Les objectifs doivent être mesurables, précis et conformes aux priorités stratégiques à long terme.
Les données sont l’épine dorsale des agents d’IA et leur qualité définit la performance de ces derniers. Avant de déployer des systèmes d’IA, les organisations doivent vérifier les sources de données existantes pour s’assurer de leur exhaustivité, de leur pertinence et de leur exactitude. Les incohérences, les redondances et les inexactitudes doivent être éliminées, car elles pourraient entraîner des résultats erronés. De plus, la mise en place d’infrastructures de gestion des données efficaces donne aux agents d’IA le pouvoir d’accéder aux informations et de les traiter avec un minimum de friction. La normalisation des données entre les plateformes et les systèmes assure également une intégration plus fluide dans les flux de travail d’IA.
Les agents ne sont pas tous adaptés à chaque cas d’utilisation; la pertinence de l’agent d’IA dépend de la complexité des tâches qu’il effectuera. Par exemple, un agent réflexes simples peut suffire à l’automatisation des opérations courantes comme la planification, tandis que d’autres agents d’apprentissage plus avancés seront probablement nécessaires pour le service à la clientèle ou l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. Tenez compte de facteurs comme l’autonomie de la prise de décision, l’adaptabilité et la capacité d’apprentissage, et choisissez un agent d’IA équipé pour gérer les problèmes spécifiques de l’environnement opérationnel.
Les agents d’IA ne doivent pas fonctionner de manière isolée : ils sont plus performants lorsqu’ils sont étroitement intégrés à l’infrastructure existante (y compris les outils et les applications). Une intégration adéquate garantit que les agents d’IA ont accès aux données en temps réel. Ils peuvent ainsi fonctionner efficacement et en coordination avec d’autres processus opérationnels. Collaborez avec les équipes informatiques pour obtenir une intégration sécurisée et évolutive.
Les agents d’IA ne doivent pas fonctionner de manière isolée : ils sont plus performants lorsqu’ils sont étroitement intégrés à l’infrastructure existante (y compris les outils et les applications). Une intégration adéquate garantit que les agents d’IA ont accès aux données en temps réel. Ils peuvent ainsi fonctionner efficacement et en coordination avec d’autres processus opérationnels. Collaborez avec les équipes informatiques pour obtenir une intégration sécurisée et évolutive.
Une fois déployés, il convient d’assurer une surveillance et une optimisation continues des agents d’IA au fur et à mesure qu’ils évoluent avec les besoins et maintiennent une performance élevée. En suivant des indicateurs clés de performance (ICP), les organisations peuvent évaluer l’efficacité de leurs systèmes d’IA et identifier les domaines à améliorer éventuellement. Des mises à jour régulières, basées sur la rétroaction et les données de performance, aideront les agents d’IA à conserver leur pertinence à mesure qu’ils apprennent de leur environnement et de leurs interactions.
Les agents d’IA excellent à l’automatisation, mais ils ne sont pas infaillibles. Il existe des situations, surtout dans les cas complexes ou sensibles, où une surveillance humaine est nécessaire. La mise en œuvre de protocoles clairs pour les interventions humaines permet aux systèmes d’IA de fonctionner de manière efficace et éthique sans compromettre la qualité. En outre, cette démarche de collaboration humaine garantit que l’IA améliore, et non pas remplace, la prise de décision.
Privilégiez la conformité aux réglementations pertinentes en matière de protection des données. Effectuez régulièrement des vérifications de sécurité pour prévenir les infractions. Mettez en œuvre des mesures de sécurité complètes telles que le chiffrage fort, les contrôles d’accès détaillés et les vérifications régulières. Lorsque la protection des données est assurée, les agents d’IA peuvent fonctionner sans risquer les infractions ou la non-conformité, en veillant à ce que les informations de l’organisation et des clients demeurent sécurisées et intègres.
Les agents d’IA transforment la façon dont les entreprises atteignent la productivité à grande échelle, et ServiceNow AI Platform de ServiceNow fournit les ressources pour maximiser ce potentiel. Avec les agents d’IA de ServiceNow, les entreprises peuvent libérer une productivité permanente pour des centaines de cas d’utilisation, y compris les TI, le service à la clientèle, les RH, l’approvisionnement, et même des tâches de développement de logiciels. Les utilisateurs peuvent facilement créer des agents et des compétences d’IA personnalisés adaptés à leurs besoins spécifiques. Ces agents peuvent apprendre des autres outils essentiels de l’entreprise et s’y conformer. Les agents d’IA de ServiceNow sont également dotés d’une gouvernance et d’analyses intégrées, assurant ainsi leur fonctionnement dans le respect des paramètres d’affaires établis et contribuant efficacement à l’atteinte des objectifs organisationnels.
Les solides capacités d’intégration de ServiceNow AI Platform permettent aux entreprises d’exploiter les données, les flux de travail et les systèmes essentiels déjà en place. De plus, en mettant l’accent clairement sur la technologie de texte-action, les utilisateurs peuvent désormais lancer des flux de travail de plateforme en émettant simplement des commandes en langage naturel. Les tâches, des simples demandes aux processus opérationnels complexes, sont automatisées.
Demandez une démonstration de ServiceNow dès aujourd’hui et laissez-vous entraîner sur la voie de l’automatisation réussie par de puissants agents d’IA.