Un guide pratique des agents IA

Mettre à l'échelle les applications GenAI en production à l'aide de systèmes d'agents IA

L'IA générative est extrêmement prometteuse, mais pour de nombreuses organisations, le passage des projets pilotes à des applications entièrement déployées reste un défi de taille. Selon un récent rapport de The Economist, intitulé « Unlocking Enterprise AI », 85 % des entreprises mondiales utilisent déjà GenAI, un chiffre qui devrait atteindre 99 % d'ici 2027. Cependant, de nombreuses organisations rencontrent des difficultés pour mettre ces projets à l'échelle de manière efficace. Le rapport indique également que seulement 22 % des entreprises sont convaincues que leur infrastructure est prête pour l'IA, et que seulement 37 % estiment que leurs modèles GenAI sont véritablement prêts pour la production. Ces lacunes soulignent la nécessité d'une infrastructure robuste et d'outils avancés pour garantir que les applications GenAI répondent aux normes élevées requises pour leur succès. 

De nombreux projets GenAI échouent faute d'intégration avec les données d'entreprise, ce qui peut entraîner des résultats inexacts ou non pertinents. Pour exploiter pleinement le potentiel de la GenAI, les entreprises ont besoin de plus que de simples modèles autonomes. Elles ont besoin de systèmes d'agents IA complets, adaptés à leurs données et à leurs besoins métiers spécifiques.

Databricks Agent Bricks : des agents IA de production optimisés sur vos données

Databricks Agent Bricks permet aux organisations de créer des agents IA de haute qualité. Il améliore la qualité et la précision en créant des benchmarks personnalisés à l'aide de vos propres données et tâches, et en évaluant chaque sortie par rapport à ceux-ci. S'appuyant sur les dernières recherches et les retours humains, Agent Bricks améliore automatiquement les performances, afin que vos agents restent précis sans reconstructions coûteuses. Comme il est agnostique au modèle, Agent Bricks peut utiliser n'importe quel modèle d'IA (commercial, open source ou variantes affinées) et les interchanger au fur et à mesure que les innovations apparaissent. 

La Databricks Platform vous permet d'appliquer l'IA directement à vos données afin d'étendre les contrôles de gouvernance, de sécurité et de conformité que vous utilisez déjà. Il permet automatiquement de : 

• Applique les politiques d'accès
• Applique des limites de débit pour gérer les coûts
• Empêche le contenu préjudiciable
• Fournit une traçabilité de bout en bout 

Tout cela sans jamais déplacer les données en dehors de votre organisation.

Ce que vous allez apprendre

Dans ce guide, vous obtiendrez une compréhension complète des agents IA et des systèmes d'agents IA, de leurs applications et de la manière de les créer efficacement. Plus précisément, vous apprendrez : 

• Les fondamentaux des agents IA et des systèmes d'agents : comprendre les composants clés, les capacités et les avantages de ces systèmes pour résoudre des défis métiers complexes 
• Cas d'utilisation concrets : Explorez des exemples pratiques d'agents d'IA en action, tels que l'automatisation du service client et la collaboration multi-agent pour la résolution de problèmes avancés. 
• Création et mise à l'échelle de systèmes d'agents IA : découvrez comment concevoir des systèmes d'agents modulaires et évolutifs qui s'intègrent en toute transparence aux données d'entreprise, incorporent l'IA générative et classique, et s'adaptent aux besoins de votre entreprise. 

En suivant les informations, les cas d'utilisation et les stratégies pratiques décrits dans ce guide, vous serez en mesure de déployer des systèmes d'agents IA performants, gouvernés et alignés sur les objectifs de votre organisation.

Qu’est-ce qu’un agent IA ?

Les agents IA sont des applications intelligentes conçues pour automatiser des tâches et améliorer la productivité humaine. Ils peuvent analyser des informations, prendre des décisions et effectuer des actions pour atteindre des objectifs spécifiques, libérant ainsi du temps et des ressources pour un travail plus stratégique. 

par exemple : 

• Agent de service client: ces agents interagissent avec les clients, comprennent leurs demandes et fournissent des réponses rapides et pertinentes, dans le but d'améliorer la satisfaction client et de résoudre les problèmes efficacement. 
• Agent de génération de campagnes : ces agents analysent les données, identifient les audiences cibles et génèrent des campagnes marketing personnalisées pour atteindre des objectifs spécifiques, tels que l'amélioration de la notoriété de la marque ou la stimulation des ventes. 
• Agent de génération de code : ces agents aident les développeurs à écrire, debugging et optimiser le code en fonction d'exigences données, ce qui rationalise le processus de développement logiciel et améliore la productivité. Pour créer et déployer un agent d'IA efficace, vous avez besoin d'un système d'agents d'IA, qu'il s'agisse d'un agent unique ou de plusieurs agents en interaction.

Un agent utilise le LLM comme son cerveau pour le raisonnement

Qu'est-ce qu'un système d'agents IA ?

Un système d'agents IA permet aux entreprises de créer et opérationnaliser un ou plusieurs agents capables de réaliser des tâches complexes en combinant différents composants en interaction. Un système d'agents va plus loin qu'un modèle en intégrant un large éventail de composants – grands modèles de langage (LLM), modèles de machine learning (ML) classiques, données d'entreprise et outils – pour atteindre efficacement des objectifs précis. De plus, un système d'agents intègre des techniques d'évaluation et des principes de gouvernance qui veillent à ce qu'il produise des résultats de qualité par rapport aux objectifs poursuivis, en encadrant rigoureusement tous les composants du système. 

Les étapes clés du développement et de la gestion d'un système d'agent d'IA sont les suivantes : 

• Préparer les données : organisez et prétraitez les données pour vous assurer qu'elles sont accessibles et pertinentes pour la prise de décision et l'interaction des agents 
• Créer des agents : combinez des modèles d'IA générative, des modèles de ML classiques et des outils pour effectuer des tâches spécifiques. 
• Déployer des agents : implémentez l'agent dans des environnements réels pour qu'il interagisse avec les utilisateurs et les systèmes, en garantissant des opérations sécurisées et efficaces. 
• Évaluer les performances : mesurez et évaluez les résultats et la progression de l'agent pour vous assurer qu'il atteint ses objectifs et s'améliore grâce aux retours d'expérience. 
• Gouverner les opérations : Maintenez les normes de sécurité, de conformité et d'éthique tout en suivant les activités de l'agent et en garantissant sa responsabilité. 

Un exemple de système d'agent d'IA est une application de génération augmentée par récupération (RAG), qui combine des LLM et des systèmes de récupération de données pour fournir des réponses précises et contextuelles. Ces systèmes excellent dans les tâches de données non structurées, telles que la réponse aux query des clients, en récupérant des documents pertinents dans une base de données. 

Les modèles de machine learning classiques jouent également un rôle clé dans les systèmes d'agents, en particulier lorsqu'il s'agit de travailler avec des données structurées telles que des tableaux, des Logs ou des séries temporelles. Les modèles de ML servent d'outils spécialisés pour des tâches telles que la prévision, la classification ou la détection d'anomalies. Par exemple, un modèle de ML au sein du système pourrait prédire les besoins en stock ou signaler les transactions à haut risque, en complément des LLM, en se concentrant sur des insights précis et data-driven. 

L'approche systématique d'un système d'agents IA garantit l'intégration de divers composants d'IA, ce qui permet aux agents d'effectuer efficacement des tâches complexes et autonomes. Ce framework modulaire rend les agents IA polyvalents et réutilisables pour différents cas d'usage comme le support client, l'analytique de données et l'automatisation des workflows, les transformant de simples répondeurs en décideurs et acteurs.

Quels sont les cas d'utilisation des agents d'IA ?

Les agents d'IA peuvent être appliqués à diverses fonctions de l'entreprise, ce qui se traduit par des gains significatifs en matière d'efficacité, de précision et de productivité. Voici quelques exemples pratiques de la manière dont les agents d'IA peuvent être mis à profit :

Automatisation du support client

Les agents d'IA peuvent automatiser les interactions client via des chatbots ou des assistants virtuels, en fournissant des réponses rapides et précises aux demandes courantes. Cela réduit la charge de travail des agents humains, leur permettant de se concentrer sur des problèmes plus complexes. Par exemple, un agent d'IA pourrait être utilisé pour traiter les demandes de service courantes, tandis que les agents humains gèrent les besoins d'assistance plus complexes ou spécialisés.

Assistance Ventes et Marketing

Les agents d'IA aident les équipes de Ventes et Marketing en automatisant des tâches répétitives telles que la qualification des leads, les e-mails de suivi et la saisie de données. De plus, ils peuvent analyser les données client pour fournir des informations et des recommandations pour des stratégies marketing ciblées. Par exemple, un agent d'IA pourrait identifier les meilleurs leads pour un suivi ou suggérer des promotions personnalisées en fonction des préférences des clients.

Analyse de données et reporting

Les agents d'IA excellent dans l'automatisation de la collecte, de l'analyse et du reporting des données. Ceci est particulièrement utile pour les entreprises qui ont besoin de traiter de grands volumes de données rapidement et avec précision. Un agent d'IA peut extraire des données de plusieurs sources pour générer des rapports de vente hebdomadaires ou des tableaux de bord de performance, fournissant ainsi aux équipes des informations opportunes et exploitables sans effort manuel.

Personnalisez les recommandations

Les agents d'IA peuvent proposer des recommandations personnalisées en analysant le comportement et les préférences des utilisateurs. Cette approche est couramment utilisée dans l'e-commerce, le divertissement et d'autres Secteurs d'activité pour suggérer des produits ou des contenus adaptés à chaque utilisateur. Par exemple, un agent IA pourrait recommander des produits en fonction de l'historique de navigation ou fournir des suggestions de contenu dans un service de streaming en fonction des habitudes de visionnage passées.

Automatisation des tâches dans les Opérations

Les agents d'IA peuvent prendre en charge les tâches opérationnelles de routine telles que la planification, la gestion des stocks et le traitement des commandes. Cela réduit le risque d'erreur humaine et augmente l'efficacité opérationnelle. Dans le secteur de la fabrication, par exemple, un agent d'IA pourrait automatiser les mises à jour des stocks et Trigger des actions de réapprovisionnement lorsque les niveaux de stock sont bas.

Détection et prévention
des fraudes

Les agents d'IA peuvent surveiller les transactions et les activités en temps réel pour détecter et prévenir la fraude. En analysant les schémas et en identifiant les anomalies, ils peuvent aider les entreprises à prendre des mesures proactives pour atténuer les risques. Une institution financière, par exemple, pourrait déployer un agent d'IA pour identifier les transactions suspectes et les signaler pour une enquête plus approfondie avant que tout dommage ne soit causé. 

Ces exemples illustrent comment les agents IA peuvent être intégrés dans divers processus métiers pour piloter l'automatisation, améliorer la prise de décision et augmenter la productivité, ce qui en fait un atout inestimable pour toute organisation.

Création d'agents d'IA

La création d'agents d'IA efficaces nécessite une approche structurée pour garantir leur fiabilité et leur alignement sur les objectifs de l'entreprise. En décomposant le processus en étapes clés, les organisations peuvent concevoir, déployer et gérer des agents précis, évolutifs et bien gouvernés. Ci-dessous, nous explorons les composants principaux de la création d'agents d'IA :

1. Préparer les données

La première étape de la création d'agents IA consiste à s'assurer que vos données sont bien organisées et accessibles. Les agents s'appuient sur des données pertinentes et de haute qualité pour prendre des décisions éclairées. La préparation des données comprend des tâches telles que le nettoyage, le traitement et l'indexation des données pour en faciliter l'accès. Avec l'intégration d'outils tels que les bases de données vectorielles, vous pouvez stocker et récupérer des données dans un format qui permet aux agents d'interagir avec elles et d'en tirer des enseignements de manière efficace. 

De plus, les agents peuvent être personnalisés pour fonctionner avec des données d'entreprise spécifiques. Au lieu de dupliquer des données, les agents d'IA peuvent générer des index vectoriels et des caractéristiques de ML directement à partir des données de production, fournissant ainsi des informations en temps réel et garantissant une intégration transparente de vos données dans le processus décisionnel d'un agent.

2. Créer des agents

Au cœur du système d'agent IA se trouve un agent central — le moteur de décision qui traite les entrées et pilote les actions en fonction d'objectifs prédéfinis. Généralement, il s'agit d'un grand modèle de langage pré-entraîné, capable de comprendre et de répondre à des prompts en langage naturel. Cependant, l'agent peut être personnalisé pour gérer des tâches spécifiques en définissant son persona et son expertise. 

Une fois l'agent mis en place, de la mémoire est ajoutée pour lui permettre de retenir les informations contextuelles au fil du temps. Cette mémoire peut être à court terme (mémoire de travail) pour les tâches en cours ou à long terme (mémoire épisodique) pour stocker les interactions passées, ce qui permet à l'agent de se souvenir des décisions précédentes et d'apprendre de ses expériences. La combinaison de la mémoire à court et à long terme permet à l'agent de fournir des réponses plus pertinentes et personnalisées à mesure qu'il continue d'interagir avec les utilisateurs.

La planification est un autre composant essentiel de la création d'agents. Cette fonctionnalité permet à l'agent de décomposer des tâches complexes en étapes gérables, en appliquant des techniques de raisonnement comme la chaîne de pensée ou en utilisant une approche hiérarchique pour la prise de décision afin de déterminer le meilleur plan d'action. La fonction de planification garantit que l'agent peut s'attaquer efficacement à des problèmes complexes et ajuster son approche si nécessaire.

Enfin, les outils permettent à l'agent d'effectuer des tâches spécifiques, comme passer des appels d'API, exécuter du code ou récupérer des informations. Ces outils étendent les capacités de l'agent, lui permettant de travailler de manière autonome tout en interagissant avec des systèmes externes pour recueillir les données nécessaires ou effectuer les actions requises pour atteindre ses objectifs. 

En utilisant des outils comme Databricks Notebooks ou LangChain, vous pouvez concevoir, tester et déployer ces outils en toute simplicité : 

• Dans Databricks Notebooks, les développeurs peuvent définir des outils en tant que fonctions personnalisées, les enregistrer dans Unity Catalog et les intégrer à des workflows, en exploitant directement les données de l'entreprise. 
• Avec LangChain, vous pouvez créer des pipelines de tâches dynamiques où les outils sont enchaînés pour traiter des requêtes complexes ou interagir avec des systèmes externes.

3. Déployer des agents

Une fois votre agent créé, l'étape suivante est le déploiement. C'est là que l'agent prend en charge des tâches du monde réel, en interagissant avec les utilisateurs, les systèmes et les données pour atteindre ses objectifs. Le processus de déploiement implique de s'assurer que l'agent fonctionne de manière sécurisée et efficace, avec des contrôles d'accès et des protections appropriés en place. 

Lorsque les agents interagissent avec les systèmes d'entreprise, ils peuvent ajuster leur comportement en continu en fonction de nouvelles entrées et des tâches en cours. En utilisant des mécanismes de planification et de feedback comme ReAct et Reflexion, les agents peuvent améliorer leurs performances au fil du temps, en affinant leur prise de décision grâce à l'apprentissage itératif.

4. Évaluer les agents

Une évaluation efficace est essentielle pour garantir que vos agents d'IA fournissent des résultats de haute qualité. L'évaluation des performances de l'agent consiste à mesurer la qualité des résultats et à s'assurer qu'il atteint vos objectifs. Les outils d'évaluation vous aident à suivre et à évaluer les performances de l'agent par rapport à des points de référence, en identifiant les points à améliorer. 

L'évaluation personnalisée permet l'affinement des capacités de l'agent, à l'aide de juges assistés par l'IA et de retours humains pour noter les réponses. Si des problèmes de qualité sont détectés, vous pouvez rapidement en identifier les causes profondes, évaluer les correctifs potentiels et redéployer l'agent, garantissant ainsi une amélioration continue en temps réel.

5. Gouverner les agents

La gouvernance est essentielle pour les agents d'IA afin de garantir la sécurité, la conformité et un fonctionnement éthique. Elle englobe les données, les modèles et les outils, assurant l'application des contrôles d'accès, la gestion des coûts, la prévention des contenus préjudiciables et le suivi du data lineage. Une gouvernance robuste atténue les risques, maintient la transparence et garantit que les agents fonctionnent de manière responsable. 

Prenons l'exemple d'un agent de service client qui traite les requêtes sensibles des utilisateurs et accède à des APIs externes pour des tâches telles que le suivi des commandes ou le traitement des paiements. Avec un outil de gouvernance Databricks comme AI Gateway, vous pouvez auditer les charges utiles. Ceci Logs chaque requête et réponse avec des enregistrements d'inférence détaillés, créant ainsi une piste d'audit complète. Par exemple, si un client conteste une réponse, vous pouvez retracer les données exactes et le chemin de décision qui ont conduit à la sortie de l'agent.

En suivant ce cycle de vie (préparation des données, création des agents, déploiement, évaluation des performances et gestion des opérations), vous pouvez créer un système d'agents d'IA robuste qui favorise la prise de décision autonome et l'amélioration continue, tout en veillant à ce que la supervision humaine reste essentielle au maintien du contrôle, de la transparence et des normes éthiques.

Parcours prédéfinis pour les agents d'IA d'entreprise

Traditionnellement, la création d'agents d'IA prêts pour la production impliquait l'assemblage de nombreux composants déconnectés — pipelines de données, systèmes de récupération, logique d'orchestration, frameworks d'évaluation et gouvernance — chacun étant développé et maintenu séparément. 

Agent Bricks simplifie les étapes 1 à 5 du cycle de vie du système d'agent en fournissant des modèles prédéfinis et prêts pour l'entreprise pour les schémas courants. Ces workflows gérés unifient l'ingestion de données, l'intégration des connaissances, le déploiement, l'évaluation et la gouvernance en une seule expérience de bout en bout. 

Quelques exemples : 

• Agent d'extraction d'informations : optimisé pour l'analyse de PDF et de formulaires structurés
• Assistant de connaissances : système RAG préconfiguré avec mémoire intégrée et boucles de feedback
• Agent superviseur : orchestre et gouverne plusieurs agents, en gérant le routage, l'exécution et l'évaluation des tâches dans des workflows complexes à plusieurs étapes.

Pour les équipes qui développent des cas d'usage d'entreprise standard, Agent Bricks supprime la nécessité de start de zéro — accélérant le temps de valorisation tout en préservant la précision, la gouvernance et la flexibilité sur l'ensemble des modèles.

Conclusion et lignes directrices générales

Les agents d'IA remodèlent la manière dont les entreprises automatisent, s'adaptent et innovent. En combinant l'IA générative, le machine learning classique et des outils spécialisés, ces systèmes permettent de créer des solutions plus intelligentes et plus évolutives. Pour maximiser leur potentiel, concentrez-vous sur ces trois principes clés : 

1. Agents qui raisonnent sur vos données : connectez directement les agents aux données d'entreprise pour une prise de décision précise et contextuelle. Évitez la duplication des données et exploitez les outils pour générer efficacement des insight et des caractéristiques. 
2. Évaluation personnalisée pour votre cas d'usage : évaluez régulièrement les performances de l'agent avec des méthodes d'évaluation sur mesure, y compris les retours d'un humain dans la boucle. Affinez continuellement les agents pour les aligner sur des objectifs commerciaux spécifiques et garantir la qualité. 
3. Gouvernance des données, des modèles et des outils : maintenez la transparence et la sécurité en mettant en œuvre la gouvernance à tous les niveaux. Appliquez des contrôles d'accès, suivez le lignage des données et surveillez la conformité pour garantir des opérations fiables et éthiques. 

En suivant ces directives, les entreprises peuvent exploiter toute la puissance des agents d'IA pour relever des défis complexes et obtenir des résultats significatifs.

Quelle est la prochaine étape si je veux start à créer des agents d'IA ?

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À propos de Databricks

Databricks est l'entreprise de données et d'IA par excellence. Plus de 20 000 organisations dans le monde entier — notamment adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever et plus de 60 % du Fortune 500 — font confiance à Databricks pour créer et mettre à l'échelle des applications de données et d'IA, d'analytique et des agents. Avec son siège social à San Francisco et plus de 30 bureaux dans le monde, Databricks propose une plateforme unifiée de Data Intelligence qui inclut Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase et Unity Catalog. Pour en savoir plus, suivez Databricks sur LinkedIn, X, YouTube et Instagram.