L’automatisation a longtemps impliqué un compromis entre efficience et flexibilité. Au début, l’automatisation des workflows s’appuyait sur des systèmes rigides basés sur des règles qui exécutaient bien les tâches prédéfinies, mais qui peinaient à produire des résultats adaptables et sensibles au contexte. En réalité, malgré (ou peut-être à cause de) la programmation étendue sur laquelle ces systèmes s’appuyaient, ils ne pouvaient tout simplement pas s’adapter aux nouvelles informations ou à l’évolution des conditions.
La technologie ne cesse de s’améliorer. Au fil du temps, des modèles de machine learning plus avancés ont amélioré l’automatisation en permettant aux workflows de traiter les informations et de reconnaître les schémas dans les données structurées et non structurées. À terme, l’émergence de grands modèles de langage (LLM) a permis aux solutions d’intelligence artificielle (IA) d’interpréter le contexte, de prendre des décisions, et même d’affiner leurs propres processus. Aujourd’hui, ce changement continu a conduit au développement de workflows agentiques, où les agents IA orchestrent les tâches de manière dynamique, collaborant avec des humains et d’autres programmes intelligents pour optimiser les processus en temps réel.
Les workflows fonctionnent à différents niveaux d’autonomie, en fonction des besoins de l’entreprise et des capacités technologiques. Certains workflows nécessitent encore une supervision humaine, tandis que d’autres peuvent fonctionner de manière indépendante :
- Niveau 0 : opérations manuelles
Chaque aspect du workflow est exécuté manuellement par des opérateurs humains. Il n’y a pas d’automatisation et les décisions dépendent entièrement des contributions humaines. - Niveau 1 : automatisation basée sur des règles
Les tâches sont automatisées en fonction de règles et de conditions prédéfinies. Le système exécute des actions lorsque des déclenchements spécifiques se produisent, mais il ne peut pas s’adapter au-delà de sa logique programmée. - Niveau 2 : logique conditionnelle
Les workflows disposent de capacités de prise de décision limitées, ce qui leur permet de répondre aux conditions et 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 le machine learning
Les workflows exploitent les modèles de machine learning pour analyser les schémas, prédire les résultats et optimiser les processus. Ils prennent des décisions éclairées par les données sans nécessiter de programmation explicite pour chaque scénario possible. - Niveau 5 : opérations entièrement autonomes
Les workflows guidés par l’IA exécutent les tâches de manière indépendante, nécessitant peu ou pas d’interventions humaines. Ils apprennent en permanence à partir des interactions, affinent leurs processus et gèrent des tâches complexes et imprévisibles avec une grande efficience.
Les agents IA apportent adaptabilité et intelligence aux workflows agentiques, ce qui permet une automatisation pertinente. Ils sont capables d’ajuster leur comportement en fonction des nouvelles données pour mieux relever les nouveaux défis. L’efficacité de ces agents dépend de la sophistication des modèles sous-jacents, qui détermine leur capacité à traiter les informations avec précision. Dans les environnements professionnels, les agents IA peuvent collaborer avec d’autres agents IA et des humains pour automatiser les demandes de routine et exécuter des workflows complexes, le tout avec une supervision minimale.
Les workflows agentiques ne fonctionnent pas de façon isolée : ils s’appuient sur une combinaison de technologies interactives. Ces technologies fournissent la structure et l’intelligence nécessaires pour que l’automatisation de l’IA fonctionne efficacement :
- RPA
L’automatisation robotisée des processus permet aux bots logiciels de gérer des tâches répétitives qui suivent des règles prédéfinies, telles que la saisie de données et le traitement des transactions. Dans un workflow agentique, les agents IA s’appuient sur la RPA pour interagir avec les applications et effectuer des opérations structurées, rapidement et de manière cohérente. - Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux agents IA d’interpréter et de générer du langage humain, ce qui rend 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 IA
Comme mentionné précédemment, les agents IA sont des systèmes autonomes conçus pour recueillir 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, qu’il s’agisse de simples actions répétitives ou de résolution de problèmes complexes. - Orchestration des workflows
L’orchestration des workflows coordonne les différents composants d’un workflow agentique afin que les tâches soient exécutées dans le bon ordre et que les dépendances soient gérées correctement. Les entreprises peuvent ainsi concevoir et surveiller des workflows qui intègrent des données issues de plusieurs technologies et systèmes. - Ingénierie des invites
L’ingénierie des invites influence la façon dont les agents IA structurent et effectuent les tâches. Des techniques telles que la planification et l’auto-réflexion aident les agents à résoudre les problèmes complexes, à déterminer les meilleures actions à effectuer, à affiner leurs résultats, etc. - Réseaux d’IA générative
Les réseaux d’IA générative (GAIN) permettent à plusieurs agents IA de coordonner leurs actions pour gérer des tâches complexes. Chaque agent est spécialisé dans une fonction spécifique : l’un peut générer du contenu, un autre peut critiquer la sortie et un troisième, affiner la structure globale. Cette approche collective permet d’obtenir des résultats de meilleure qualité.
Les workflows agentiques s’appuient sur des schémas de conception spécifiques, qui sont des approches reproductibles définissant le fonctionnement et l’interaction des agents IA. Voici les schémas de conception les plus utilisés dans les workflows agentiques :
- Réflexion
Les agents IA améliorent leurs performances en examinant leurs propres sorties et en identifiant les domaines à améliorer. Ce schéma leur permet d’affiner les réponses via plusieurs itérations et d’obtenir ainsi des résultats plus précis. Il est couramment utilisé dans la programmation, la rédaction, les tâches de résolution de problèmes et d’autres activités qui bénéficient d’une optimisation continue. - Utilisation des données et des outils
Les agents IA étendent leurs capacités en intégrant des outils externes, tels que des API, des moteurs de recherche et des bases de données. Ce schéma permet aux agents de récupérer des informations et d’utiliser des données pertinentes, en exécutant des commandes en interagissant avec les systèmes digitaux plutôt qu’en s’appuyant uniquement sur leurs propres modèles internes. - Planification
La planification consiste à rendre les agents IA plus intelligents, en les entraînant à raisonner et à élaborer des stratégies plus efficacement et en développant leur capacité à « décomposer » les tâches difficiles. Au lieu de se contenter de générer des réponses, ils déterminent la séquence d’actions simples requises pour effectuer une tâche, puis ajustent leur approche si nécessaire. Ce schéma permet aux agents de coordonner des workflows en plusieurs étapes. - Collaboration multi-agent
Plusieurs agents IA travaillent ensemble, chacun se spécialisant dans un rôle spécifique pour s’attaquer à des tâches plus complexes en équipe. En répartissant les responsabilités, les systèmes multi-agent améliorent la résolution des problèmes et garantissent des résultats de meilleure qualité.
Les agents IA se définissent par ce qu’ils sont capables d’accomplir. Les capacités suivantes sont essentielles au fonctionnement des workflows agentiques :
- Perception
Les agents IA collectent et interprètent des informations provenant de diverses sources, notamment des données structurées, du texte non structuré 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 supplémentaires. - Autonomie
Les agents IA opèrent de manière indépendante, en sélectionnant des stratégies et en gérant les ressources sans intervention humaine constante. Ils déterminent le meilleur plan d’action pour une tâche donnée et adaptent leur approche à mesure que les conditions changent. - Capacité d’apprentissage
Les workflows agentiques aident les agents IA à améliorer leurs performances grâce à l’expérience. En tirant parti des techniques de machine learning, les agents affinent leurs processus de prise de décision, identifient les schémas et améliorent les réponses futures. - Raisonnement
Les agents IA analysent leur environnement, évaluent les données disponibles et appliquent des cadres logiques à la résolution des problèmes. Cela leur permet de développer des solutions en phase avec des objectifs spécifiques, tout en tenant compte des contraintes et des ressources disponibles. - Prise de décision éthique
Les agents IA au sein des workflows agentiques sont conçus pour reconnaître et atténuer les biais dans les données et la prise de décision. Ils offrent une transparence en expliquant leurs actions et en veillant à ce que l’automatisation soit conforme aux normes éthiques et réglementaires.
- Prise de décision
Les agents IA doivent être en mesure d’évaluer les données, d’analyser les actions potentielles et de sélectionner l’approche la plus efficace pour chaque tâche. Ils appliquent des algorithmes de prise de décision pour traiter les informations et adapter leurs stratégies à leurs conditions. - Décomposition des tâches
La répartition des tâches complexes permet aux agents IA d’exécuter les workflows plus efficacement. En mappant les dépendances entre les sous-tâches, ils peuvent déterminer l’ordre optimal d’exécution et hiérarchiser les actions en conséquence. - Intégration avec les systèmes existants
L’intégration transparente avec les logiciels, les bases de données et l’infrastructure permet aux agents IA d’accéder aux informations dont ils dépendent. - Interactivité humaine
Autonomie mise à part, les agents IA peuvent nécessiter des données, des commentaires ou une supervision de la part d’opérateurs humains. Les utilisateurs peuvent fournir des conseils grâce à des invites textuelles, des commandes vocales ou des ajustements manuels, ce qui permet de maintenir les workflows en phase avec l’objectif principal et les objectifs business. - Exécution des tâches et suivi
Après avoir exécuté une tâche, les agents IA évaluent le résultat, suivent les mesures de performance et affinent leur approche pour les itérations futures. Le fait de documenter les résultats et d’identifier les domaines à améliorer contribue à maintenir la précision et la fiabilité au fil du temps.
Les workflows agentiques ont le potentiel de transformer le fonctionnement des entreprises. Grâce à l’automatisation intelligente, les entreprises peuvent rationaliser leurs opérations, relever plus efficacement les défis et maintenir la cohérence, même dans les workflows les plus complexes. Correctement appliqués, ces avantages améliorent la résilience et la réactivité, ce qui permet aux équipes d’en faire plus avec moins de ressources.
Plus précisément, les workflows agentiques présentent les avantages suivants :
- Efficience accrue
En automatisant les tâches complexes en plusieurs étapes, les workflows agentiques réduisent le temps et les efforts nécessaires à l’exécution des processus de routine. Les agents IA peuvent gérer de gros volumes de travail sans fatigue, ce qui garantit que les tâches sont exécutées plus rapidement, tout en offrant aux employés plus de temps pour se concentrer sur d’autres tâches essentielles. - Prise de décision améliorée
Les agents IA analysent de grands ensembles de données en temps réel, identifient des schémas et génèrent des informations qui facilitent la prise de décision. Pour les choix opérationnels de routine, les agents peuvent agir de manière autonome, tandis que pour les décisions plus complexes, ils fournissent aux personnes concernées des informations étayées par des données et des recommandations pertinentes. - Précision renforcée
Les défaillances dans les workflows manuels peuvent entraîner des erreurs coûteuses. Les agents IA atténuent ces risques en exécutant les tâches avec précision, en vérifiant par recoupement les données pour détecter les divergences et en signalant les anomalies avant qu’elles ne deviennent incontrôlables. - Agilité accrue
Contrairement aux systèmes d’automatisation rigides, les workflows agentiques peuvent ajuster leurs actions en fonction de nouvelles entrées, y compris lorsque les priorités évoluent ou que des disruptions surviennent. Cette adaptabilité permet aux entreprises de réagir rapidement aux évolutions du marché, aux changements réglementaires, aux défis opérationnels, etc. - Capacité d’adaptation
Les workflows agentiques s’adaptent parfaitement à l’augmentation des charges de travail, sans compromettre les performances. Que la demande augmente ou recule, ces agents distribuent les tâches pour s’assurer que les niveaux de service restent constamment élevés. - Réduction des coûts
Réduction de la dépendance à la main-d’œuvre manuelle, optimisation de l’allocation des ressources, réduction des erreurs coûteuses : il n’est pas difficile de voir comment les workflows agentiques contribuent à limiter les coûts. Les entreprises peuvent ensuite réinvestir ces économies dans d’autres initiatives à forte valeur ajoutée. - Capacité opérationnelle 24 h/24 et 7 j/7
Les agents IA travaillent en continu, assurant le maintien des opérations business 24 h/24. Contrairement aux équipes humaines qui nécessitent des temps d’arrêt, les workflows agentiques garantissent que les tâches critiques (telles que l’assistance client, le traitement des transactions et la surveillance du système) sont toujours disponibles, sans interruption. - Productivité à grande échelle
Les workflows agentiques accélèrent les résultats business en déléguant le travail à des agents IA qui fonctionnent de manière indépendante, mais efficace. Cette main-d’œuvre digitale évolutive génère des résultats améliorés, offrant aux employés le soutien dont ils ont besoin pour être plus productifs et plus efficaces.
Bien que les workflows agentiques offrent des avantages significatifs, leur mise en œuvre présente certains défis. Tenez compte des limites suivantes, car elles peuvent faire obstacle à un déploiement agentique réussi :
- Exigences élevées en matière d’infrastructure
Les workflows agentiques exigent la prise en charge d’une pile technologique capable de gérer le traitement des données à grande échelle et des calculs complexes. Les entreprises doivent investir dans des ressources cloud évolutives ou du matériel sur site puissant pour faciliter le travail de leurs agents IA. La maintenance de cette infrastructure en interne peut entraîner des coûts et une complexité supplémentaires. - Problèmes d’accessibilité et de fiabilité des données
Des données de haute qualité et bien structurées sont essentielles aux agents IA. Les ensembles de données cloisonnés ou incomplets peuvent ralentir les délais de traitement et réduire la précision des résultats. En outre, les biais dans les données d’entraînement peuvent entraîner des prises de décisions erronées, limitant l’efficacité des processus automatisés. - Défis liés à la compatibilité des systèmes hérités
De nombreuses entreprises utilisent des systèmes plus anciens qui n’ont pas été conçus pour prendre en charge l’automatisation de l’IA. L’infrastructure héritée peut manquer de connectivité API ou de capacité à traiter les données en temps réel. La mise à niveau ou l’adaptation de ces systèmes peut être une condition préalable à l’implémentation de workflows agentiques.
Les workflows agentiques peuvent être appliqués à l’ensemble des fonctions business, des départements et des secteurs, partout où une entreprise peut bénéficier d’un système automatisé intelligent et basé sur les données. Naturellement, certains domaines sont plus particulièrement adaptés à cette technologie que d’autres. En voici quelques exemples :
Les équipes RH gèrent un éventail de responsabilités administratives et stratégiques, du recrutement à l’implication des employés. Les workflows agentiques optimisent de nombreuses activités de gestion RH, telles que le traitement des demandes de congés et l’automatisation des documents liés à la conformité. Par exemple, les agents IA peuvent examiner les calendriers des employés et les charges de travail des départements pour approuver ou suggérer des alternatives aux demandes de congés, réduisant ainsi les goulots d’étranglement pour les départements RH.
Respecter le calendrier des projets nécessite souvent une supervision et une coordination continues entre plusieurs équipes. Les workflows agentiques peuvent automatiser de nombreuses responsabilités associées à la gestion de projet, telles que le suivi de l’état, l’ajustement des affectations des tâches en fonction de la répartition de la charge de travail et l’envoi d’alertes lorsque les échéances approchent. Imaginez un projet de développement logiciel : l’agent IA peut identifier et signaler les retards potentiels et réaffecter les ressources pour maintenir le rythme, sans nécessiter l’intervention directe des chefs de projet.
Gérer efficacement les demandes des clients est essentiel pour maintenir leur satisfaction et renforcer leur fidélité. Les workflows agentiques améliorent les services et les opérations en répondant automatiquement aux questions courantes et en faisant remonter les problèmes complexes en fonction du contexte pertinent. Les agents IA peuvent améliorer l’assistance client en traitant les demandes de remboursement et en proposant des étapes de dépannage, tout en sollicitant une approbation humaine si nécessaire.
Les départements IT gèrent fréquemment des tâches répétitives telles que la réinitialisation des mots de passe, la mise en service des logiciels, la surveillance des systèmes, etc., ce qui leur laisse peu de temps pour jouer un rôle plus direct dans la stratégie IT. Les workflows agentiques automatisent ces processus, ce qui permet au personnel IT d’appliquer son expertise ailleurs.
Les équipes financières s’appuient sur la précision, la rapidité et la conformité pour gérer les problèmes financiers. Les workflows agentiques facilitent la validation des données financières, la rationalisation du traitement des factures et la détection des anomalies dans les transactions financières susceptibles de révéler des erreurs ou une activité frauduleuse. Côté traitement des demandes de prêt, les agents IA peuvent examiner l’historique 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 de la prise de décision.
Les workflows agentiques améliorent la cybersécurité en détectant les anomalies, en analysant les cyberrisques et en automatisant les mesures de réponse. Si un système identifie une activité réseau inhabituelle, l’agent IA peut immédiatement isoler le point de terminaison affecté et alerter les équipes de sécurité, stoppant ainsi les violations potentielles, même lorsqu’elles se produisent.
La gestion de la chaîne d’approvisionnement implique un flux constant de données. Les workflows agentiques aident à surveiller les niveaux de stock, à optimiser les itinéraires d’expédition et à répondre aux disruptions de la chaîne d’approvisionnement, en fournissant aux décideurs les informations détaillées dont ils ont besoin. Par exemple, lorsqu’un produit est en retard, un agent IA peut identifier d’autres stocks, communiquer les options aux clients et mettre à jour les systèmes d’exécution pour réduire les retards.
Les workflows agentiques sont capables d’analyser le comportement des clients afin de prévoir les préférences et d’ajuster les messages marketing aux individus ciblés. Les agents IA peuvent également segmenter les audiences, générer des campagnes par e-mail et recommander des stratégies de contenu en fonction de l’historique des achats, garantissant ainsi une sensibilisation plus efficace avec un minimum d’efforts manuels.
Les workflows agentiques ont le potentiel de révolutionner la quasi-totalité des départements d’une entreprise, mais uniquement si ceux qui implémentent ces processus le font correctement. Lorsque vous envisagez une solution d’IA agentique, tenez compte des conseils suivants :
Définir clairement des objectifs garantit que chaque agent IA du workflow est aligné sur un résultat commun. Que l’objectif soit de réduire les délais de réponse du service client ou d’améliorer l’efficience de la chaîne d’approvisionnement (ou toute autre motivation importante), le fait de savoir clairement ce qui doit être accompli aidera à guider la conception des workflows et à fournir un critère de mesure de succès. Un objectif bien défini évite également les inefficiences en permettant aux agents de rester concentrés sur leurs tâches les plus importantes.
Les entreprises doivent mettre en œuvre des politiques de gouvernance des données pour suivre l’utilisation des données, gérer les autorisations d’accès et maintenir des pistes d’audit complètes. L’application de métadonnées aux points de données clés améliore la transparence, en veillant à ce que les workflows restent conformes aux réglementations en matière de sécurité et de confidentialité des données.
L’un des aspects les plus intéressants des workflows agentiques est leur capacité à fonctionner de manière autonome. Néanmoins, même les agents IA les plus avancés bénéficient toujours d’une certaine supervision humaine. Le maintien d’une implication humaine permet aux entreprises de valider les décisions générées par l’IA et d’affiner les processus en fonction des commentaires concrets. Dans les workflows qui traitent des informations sensibles ou qui interviennent dans des décisions importantes, une intervention humaine apporte un niveau supplémentaire de responsabilité et de confiance.
Les agents IA excellent dans différentes tâches et la conception de workflows pour tirer le meilleur parti de ces spécialisations améliore les performances. L’affectation des tâches en fonction des capacités de chaque agent permet de garantir l’exécution efficace des workflows.
Les workflows complexes nécessitent souvent que plusieurs agents IA travaillent ensemble pour exécuter des tâches interdépendantes. Concevoir des workflows qui permettent 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 IA peut surveiller les stocks, tandis qu’un autre coordonne les communications avec les fournisseurs, ce qui permet au système de s’adapter de manière dynamique aux fluctuations des stocks.
Les workflows agentiques s’améliorent au fur et à mesure, il est donc naturel de vouloir les mettre en service le plus rapidement possible. Cela dit, une mise en œuvre précipitée sans une base adéquate peut entraîner des problèmes tels que des inefficiences, une adoption limitée ou une diminution de l’efficacité de la sécurité. En adoptant une approche structurée, les entreprises peuvent s’assurer que leur approche de l’automatisation de l’IA est conçue pour produire des résultats significatifs.
Pour commencer, procédez comme suit :
- Évaluez l’état de préparation de l’entreprise
Avant de déployer des workflows agentiques, déterminez si l’entreprise dispose de l’infrastructure et des ressources nécessaires. Déterminez si les systèmes existants prennent en charge les processus intelligents ou, dans le cas contraire, déterminez les mises à niveau requises. De plus, encouragez l’adoption en veillant à ce que les employés et les personnes concernées comprennent les avantages et les implications de l’automatisation agentique. - Identifiez les bons processus
Tous les workflows ne bénéficient pas de la même manière de l’automatisation de 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 des informations à grande échelle, telles que la détection des fraudes ou le suivi des stocks, sont parfaitement adaptées aux workflows agentiques. - Choisissez les technologies d’IA appropriées
La sélection des bons outils d’IA dépend fortement des workflows à automatiser. Certains peuvent nécessiter un traitement avancé du langage naturel pour les interactions avec les clients, tandis que d’autres peuvent avoir besoin de modèles de machine learning pour les analyses prédictives. L’évaluation des options technologiques par rapport à des besoins spécifiques aidera à établir une base solide en vue de l’implémentation. - Exécutez des projets pilotes avant de généraliser les workflows
La patience est une vertu. Plutôt que de déployer immédiatement des workflows agentiques dans l’ensemble de l’entreprise, commencez par un projet pilote contrôlé. Cela permet aux équipes de tester les performances des agents IA, d’affiner les processus et de résoudre les éventuels problèmes avant de généraliser la solution. Une fois qu’un pilote s’est révélé efficace, étendez progressivement l’adoption à d’autres workflows et départements.
ServiceNow fournit une base puissante pour créer et gérer des workflows agentiques, unifiant les agents IA, les données et les workflows sur la ServiceNow Platform®. Les entreprises peuvent orchestrer des workflows intelligents qui connectent les départements, éliminent les erreurs manuelles et améliorent l’efficience du processus à l’échelle de l’entreprise. L’automatisation optimisée par l’IA garantit que les processus s’adaptent de manière dynamique et fluide à l’évolution des besoins, offrant ainsi à vos équipes le type d’assistance sur laquelle elles peuvent compter. Rationalisez les approbations, automatisez les demandes de service IT, optimisez la logistique et bien plus encore.
Les agents IA de ServiceNow agissent de manière autonome pour résoudre les problèmes, appliquer les décisions et interagir avec les systèmes d’entreprise, tout en maintenant la gouvernance et la supervision. Ils opèrent dans l’ensemble de votre entreprise, ce qui réduit les charges de travail manuel et accélère les résultats business. Vous pouvez tirer parti des agents IA prêts à l’emploi ou créer vos agents personnalisés en utilisant un langage naturel plutôt que du code.
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