Podcast HFS Research : La prochaine vague avec...
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En savoir plusDes nouvelles passionnantes ! Thirdera a été rachetée par Cognizant.
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L'intelligence artificielle (IA) modifie la façon dont nous interagissons avec la technologie, en améliorant les processus d'entreprise et l'expérience des clients. L'IA agentique et l'IA générative (GenAI) sont deux des avancées les plus discutées dans le domaine de l'IA. Parallèlement à l'IA héritée « traditionnelle », ces technologies sont en train de remodeler des plateformes comme ServiceNow. Dans cet article, vous découvrirez ce qu'est l'IA agentique, comment elle se compare aux autres types d'IA et comment elle modifie notre façon de travailler, tout en mettant l'accent sur le rôle essentiel de l'expérience utilisateur.
L'IA agentique représente un bond en avant dans le domaine de l'intelligence artificielle. Contrairement à l'IA héritée, qui suit principalement des instructions préétablies, l'IA agentique est conçue pour fonctionner de manière autonome et proactive. Elle peut :
Essentiellement, l'IA agentique agit comme un agent numérique doté d'une « autorité », qui évalue les situations, les options et prend les mesures appropriées sans attendre l'intervention de l'homme.
Il est important de comprendre en quoi l'IA agentique diffère des autres types d'IA :
|
IA héritée |
IA générative |
IA agentique |
Définition |
Les systèmes d'IA qui analysent les données et exécutent des tâches prédéfinies. |
Les systèmes d'IA qui génèrent de nouveaux contenus sur la base de modèles appris à partir de données. |
Les systèmes d'IA qui fonctionnent de manière autonome et prennent des mesures proactives. |
Rôle principal |
Résolution réactive des problèmes et automatisation des tâches. |
Production de contenu créatif. |
Prise de décision proactive et résolution de problèmes. |
Autonomie |
Faible, repose sur des règles prédéfinies ou des données humaines. |
Modéré, nécessite des instructions pour générer des résultats. |
Élevé, agit de manière autonome en évaluant les contextes et en exécutant certaines actions. |
Apprentissage |
Apprentissage supervisé ou non supervisé avec des données structurées. |
Apprentissage profond avec de vastes ensembles de données non structurées. |
Combine l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement pour s'adapter de manière dynamique. |
ServiceNow exploite les trois formes d'IA pour transformer les flux de travail et les activités des entreprises.
Si les capacités techniques de l'IA agentique sont impressionnantes, son succès repose sur l'expérience vécue par l'utilisateur. Les utilisateurs veulent de la clarté, du contrôle et de la confiance dans les interactions basées sur l'IA. Voilà ce qui est important :
Prenons le cas d'une employée, Sarah, qui perd l'accès à un dossier SharePoint essentiel. Grâce à l'IA agentique de ServiceNow, elle peut demander de l'aide à un agent virtuel. Au lieu de simplement la diriger vers un article de référence, l'IA reconnaît sa demande, vérifie son identité et contrôle ses autorisations. L'IA prend alors les mesures qui s'imposent : elle peut dépanner, lancer une demande d'accès ou transférer de manière transparente le dossier à un spécialiste informatique. Tout au long de ce processus, Sarah fait confiance à l'IA qui lui fournit des explications claires, des mises à jour et des options de recours en cas d'échec.
L'intégration de ces technologies d'intelligence artificielle offre des avantages considérables :
L'adoption de l'IA agentique par ServiceNow s'inscrit dans un mouvement plus large vers des systèmes d'entreprise autonomes. L'IA agentique devrait permettre de répondre de manière proactive aux défis et aux opportunités. Les entreprises qui adoptent ce changement seront mieux équipées pour offrir des expériences transparentes, pour fonctionner efficacement et pour conserver un avantage concurrentiel dans un contexte numérique de plus en plus complexe.
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