La plupart des IA s'assoient sur le siège du passager - elles traitent des données, suivent des scripts et offrent des résultats préétablis. Mais l'IA agentique prend le volant. Elle n'attend pas d'être sollicitée ; elle fixe des objectifs, navigue dans la complexité et s'exécute de manière autonome pour faire progresser votre entreprise.
Le mot "agentique" provient du terme anglais "agency", qui désigne la capacité d'agir avec intention. Et c'est là que réside la percée : il ne s'agit pas seulement d'une IA qui répond à des requêtes, mais d'une IA qui agit dans un but précis. Il s'agit d'une IA qui agit avec détermination pour accomplir des tâches complexes et augmenter les flux de travail - parfois avec plusieurs agents.
Là où une solution d'IA traditionnelle est réactive, l'IA agentique est autonome et orientée vers les résultats - elle redéfinit la façon dont les entreprises conduisent l'efficacité, la croissance et l'innovation à grande échelle.
Les modèles d'IA générative produisent de nouveaux contenus sur la base des données fournies. Ils sont entraînés à prédire la suite d'une séquence, comme le prochain mot d'une phrase ou le prochain pixel d'une image. L'IA agentique fait référence à des systèmes capables de percevoir, de décider et d'agir de manière autonome pour atteindre des objectifs. Elle utilise généralement l'IA générative comme composante, mais l'intègre dans le raisonnement, la planification, la mémoire et l'interaction avec l'environnement.
L'IA agentique a le potentiel de conduire à des résultats commerciaux transformateurs, mais la réalisation de sa valeur dépend de la préparation fondamentale de l'entreprise - y compris l'infrastructure de données sécurisées, la gouvernance et l'évolutivité. Sans ces éléments, les projets s'enlisent souvent dans des expériences coûteuses. Le succès commence par des cas d'utilisation pragmatiques et axés sur le retour sur investissement, par le développement de la maturité grâce à l'IA basée sur les données d'entrée, comme la réponse générative, et par l'expansion vers des solutions agentiques autonomes et évolutives qui améliorent l'efficacité, l'innovation et la différenciation.
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Le commerce agentique est la prochaine évolution du commerce électronique où des agents d'intelligence artificielle agissent de manière indépendante pour le compte d'un client afin d'atteindre un objectif. Au-delà de la simple réaction, les agents d'IA comprennent l'intention, s'adaptent en temps réel et guident de manière proactive le voyage - en recommandant, en répondant et même en prenant des mesures.
Il en résulte des expériences d'achat sans friction et adaptatives qui stimulent l'engagement, rationalisent les parcours et génèrent un impact mesurable sur le chiffre d'affaires.
L'IA agentique rend la recherche sans friction et rentable. Elle comprend l'intention et le comportement en temps réel pour faire apparaître les produits les plus pertinents - sans filtres ni clics. Les acheteurs trouvent instantanément ce dont ils ont besoin, ce qui augmente les conversions et diminue les taux de rebond, tandis que votre expérience numérique s'adapte de manière autonome au parcours de chaque acheteur.
Voici quelques exemples d'IA agentique :
Une architecture RAG agentique se réfère à la conception d'un système qui combine la génération augmentée par récupération avec le raisonnement autonome - où l'agent décide quoi récupérer, quand et comment l'utiliser dans des tâches à plusieurs étapes. Elle se concentre sur la structure technique (par exemple, la mémoire, la planification, l'intégration des récupérateurs).
En revanche, un flux de travail agentique est le processus commercial ou l'automatisation des tâches que l'agent exécute, comme la synthèse de rapports ou le triage de tickets. Il définit la séquence d'actions qu'un agent entreprend pour atteindre un objectif. En bref : l'architecture est le moteur, le flux de travail est l'itinéraire. L'un alimente l'autre.
L'IA agentique peut agir de manière autonome, ce qui la rend puissante mais aussi risquée. Les principales préoccupations sont la perte de contrôle (elle peut prendre des décisions inattendues), les hallucinations composées (une mauvaise étape peut conduire à des résultats pires), la mauvaise utilisation des outils (comme appeler la mauvaise API), les lacunes en matière de sécurité (accès à des données sensibles) et une responsabilité floue (qui est responsable de ses actions). Il est plus difficile de prévoir ou d'auditer l'IA que l'IA plus simple.
Technologie émergente: L'IA agentique en est encore à ses débuts, avec des architectures, des cadres et des meilleures pratiques en pleine évolution. Cette immaturité crée des incertitudes pour les entreprises en ce qui concerne la viabilité à long terme, la stabilité des fournisseurs et les feuilles de route d'intégration. Les outils sont souvent fragmentés, nécessitant un développement personnalisé ou l'assemblage de composants open-source. En conséquence, les équipes peuvent être confrontées à une courbe d'apprentissage abrupte et à une expertise interne limitée, ce qui rend les projets pilotes lents ou difficiles à mettre à l'échelle au-delà de la validation du concept.
Connaissances d'entreprise cloisonnées : La plupart des organisations souffrent de référentiels de connaissances dispersés, incohérents ou incomplets - à travers les CRM, les wikis, les magasins de documents et les bases de données. Un système d'IA agentique dépend fortement de l'accès à des informations de haute qualité, structurées et à jour pour raisonner, planifier et prendre des mesures de manière efficace. Si les connaissances sont cloisonnées ou mal indexées, les agents seront moins performants, auront des hallucinations ou prendront des décisions erronées. Ce défi est amplifié lorsque des informations récupérées en temps réel, un ancrage ou une compréhension multimodale sont nécessaires. Sans une couche de récupération unifiée ou une stratégie d'orchestration, le comportement des agents devient fragile et peu fiable.
Sécurité et gouvernance: Avec la prise de décision autonome et l'utilisation d'outils, l'IA agentique présente des risques accrus pour la sécurité des données, la conformité et la gouvernance opérationnelle. Les agents peuvent accéder à des données confidentielles, appeler des API sensibles ou effectuer des actions dépassant le cadre prévu, en particulier lorsqu'ils bénéficient d'un accès à des outils ou sont intégrés à des flux de travail de production. Les modèles de sécurité traditionnels (accès basé sur les rôles, journaux d'audit) sont souvent insuffisants pour les agents agissant de manière dynamique. Les entreprises doivent mettre en place des garde-fous, des bacs à sable et des boucles d'approbation pour s'assurer que les agents se comportent de manière sûre et transparente. Les cadres de gouvernance doivent également évoluer pour suivre les décisions des agents, intervenir en cas de besoin et attribuer les responsabilités.
L'IA agentique représente un saut transformateur - mais son adoption réussie dépend de la préparation de l'entreprise. Cela signifie qu'il faut disposer d'un écosystème de données sécurisé et connecté, de cadres de gouvernance et d'une infrastructure évolutive.
Ces systèmes doivent permettre aux agents d'accéder à des connaissances fiables, de raisonner de manière autonome et d'agir de manière fiable sur l'ensemble des points de contact. Sans ces fondations, les initiatives agentiques s'enlisent souvent dans des prototypes coûteux et non évolutifs. Les dirigeants devraient se concentrer sur des cas d'utilisation avec un retour sur investissement mesurable, assurer l'interopérabilité entre les plateformes et établir des contrôles pour gérer les risques.
Commencer par l'IA réactive (comme la réponse générative) renforce la maturité interne - ouvrant la voie à des capacités agentiques qui favorisent l'efficacité, l'innovation et la différenciation concurrentielle à grande échelle.
Les entreprises d'aujourd'hui ont besoin d'un accès libre mais intentionnel à l'information. En combinant des méthodes telles que l'index unifié, la recherche hybride, le comportement de l'utilisateur et de nombreux modèles d'apprentissage automatique pour non seulement trouver des documents connexes mais aussi les évaluer en fonction de leur pertinence, les entreprises peuvent créer une expérience dynamique qui évolue en même temps que leur activité.
Un index unifié centralise l'accès aux données de toutes les sources et de tous les référentiels. Ainsi, un utilisateur n'a pas besoin de savoir où un document est stocké ; il peut simplement interroger l'index et obtenir une réponse. L'index unifié de Coveo incorpore également une sécurité de type "early-binding" (ce qui signifie qu'il indexe les permissions au niveau du document) et des contrôles d'accès basés sur les rôles, de sorte que les utilisateurs n'ont accès qu'aux documents qu'ils ont la permission de voir.
Les documents sont également divisés en morceaux et vectorisés au moment de l'indexation, ce qui facilite la récupération rapide de passages pertinents plutôt que de documents entiers. Cela permet de se prémunir contre les hallucinations de l'IA et les mauvaises réponses.
Larecherche hybride combine la précision de la recherche lexicale et la compréhension contextuelle de la recherche sémantique. Le système de recherche d'informations utilise d'abord une méthode lexicale pour extraire les documents qui correspondent à la requête ou à l'invite soumise. Il intègre ensuite une recherche sémantique/vectorielle pour élargir les résultats aux documents pertinents et connexes qui pourraient également correspondre à la requête.
L'ajout de l'IA améliore les approches traditionnelles axées sur les mots-clés, en particulier dans les domaines de la personnalisation et de la recherche prédictive, en permettant au système de comprendre les modèles de comportement des utilisateurs et de créer des "jumeaux numériques", c'est-à-dire de tirer des enseignements des interactions réussies d'un utilisateur afin d'améliorer les résultats pour des utilisateurs similaires.
En capturant des données de signal sur chaque action de l'utilisateur, les plateformes de recherche modernes peuvent déterminer l'intention. En tenant compte des données personnelles (y compris la géolocalisation), la plateforme peut faire correspondre une requête à un contenu cartographié et extraire les résultats les plus pertinents.
Coveo ajoute une couche supplémentaire et exclusive de pertinence à la méthodologie RAG traditionnelle, en ajoutant un R supplémentaire. L'IA récupère les résultats les plus pertinents dans l'index unifié d'une entreprise, puis à partir de cette sélection, les morceaux d'information les plus pertinents sont sélectionnés pour être ensuite transmis à un modèle génératif pour la sortie. Avec la réponse générative de pertinence entièrement gérée par Coveo, les entreprises peuvent exploiter le RAG en tant que service pour intégrer une réponse générative précise et sécurisée à travers leur expérience numérique.
En plus de Relevance Generative Answering, Coveo offre également une suite complète de modèles ML de niveau entreprise qui rationalisent et améliorent l'expérience numérique à travers tous les points de contact.
