Que sont les agents d’IA ?
Un agent d'intelligence artificielle (IA) est un logiciel qui peut interagir avec son environnement, collecter des données et les utiliser pour effectuer des tâches autodéterminées afin d'atteindre des objectifs prédéterminés. Les humains fixent des objectifs, mais un agent d'IA choisit indépendamment les meilleures actions à effectuer pour atteindre ces objectifs. Prenons l'exemple d'un agent d’IA d'un centre d'appels qui souhaite résoudre les requêtes des clients. L'agent posera automatiquement différentes questions au client, recherchera des informations dans des documents internes et répondra en proposant une solution. Sur la base des réponses des clients, il détermine s'il peut résoudre lui-même la requête ou la transmettre à un humain.
En savoir plus sur ce qu'est l'intelligence artificielle (IA)
Quels sont les principes clés qui définissent les agents d'IA ?
Tous les logiciels accomplissent de manière autonome différentes tâches déterminées par le développeur du logiciel. Alors, qu'est-ce qui rend l'IA ou les agents intelligents spéciaux ?
Les agents d'IA sont des agents rationnels. Ils prennent des décisions rationnelles en fonction de leurs perceptions et de leurs données afin d'obtenir des performances et des résultats optimaux. Un agent d'IA détecte son environnement à l'aide d'interfaces physiques ou logicielles.
Par exemple, un agent robotique collecte les données des capteurs et un chatbot utilise les requêtes des clients comme entrée. Ensuite, l'agent IA applique les données pour prendre une décision éclairée. Il analyse les données collectées pour prédire les meilleurs résultats qui soutiennent des objectifs prédéterminés. L'agent utilise également les résultats pour formuler la prochaine action à entreprendre. Par exemple, les voitures autonomes contournent les obstacles sur la route en fonction des données provenant de plusieurs capteurs.
Quels sont les avantages de l'utilisation d’agents d’IA ?
Les agents d'IA peuvent améliorer les opérations de votre entreprise et l'expérience de vos clients.
Amélioration de la productivité
Les agents d'IA sont des systèmes intelligents autonomes qui effectuent des tâches spécifiques sans intervention humaine. Les entreprises utilisent des agents d'IA pour atteindre des objectifs spécifiques et obtenir des résultats commerciaux plus efficaces. Les équipes commerciales sont plus productives lorsqu'elles délèguent des tâches répétitives à des agents d'IA. De cette façon, elles peuvent centrer leur attention vers des activités critiques ou créatives, ajoutant ainsi plus de valeur à leur entreprise.
Réduction des coûts
Les entreprises peuvent utiliser des agents intelligents pour réduire les coûts inutiles liés à l'inefficacité des processus, aux erreurs humaines et aux processus manuels. Vous pouvez effectuer des tâches complexes en toute confiance, car les agents autonomes suivent un modèle cohérent qui s'adapte à l'évolution des environnements.
La prise de décision informée
Les agents intelligents avancés utilisent le machine learning (ML) pour collecter et traiter d'énormes quantités de données en temps réel. Cela permet aux chefs d'entreprise de faire de meilleures prévisions au fur et à mesure lors de l'élaboration de leur stratégie pour la prochaine étape. Par exemple, vous pouvez utiliser des agents d'IA pour analyser les demandes de produits dans différents segments de marché lorsque vous lancez une campagne publicitaire.
Expérience client améliorée
Les clients recherchent des expériences attrayantes et personnalisées lorsqu'ils interagissent avec les entreprises. L'intégration d'agents d'IA permet aux entreprises de personnaliser les recommandations de produits, de fournir des réponses rapides et d'innover pour améliorer l'engagement, la conversion et la fidélité des clients.
Quels sont les composants essentiels de l'architecture des agents d'IA ?
Les agents de l'intelligence artificielle peuvent opérer dans différents environnements pour atteindre des objectifs uniques. Cependant, tous les agents fonctionnels partagent ces composants.
Architecture
L'architecture est la base à partir de laquelle l'agent opère. L'architecture peut être une structure physique, un programme logiciel ou une combinaison des deux. Par exemple, un agent d'IA robotique se compose d'actionneurs, de capteurs, de moteurs et de bras robotiques. Parallèlement, une architecture hébergeant un agent logiciel d'IA peut utiliser une invite de texte, une API et des bases de données pour permettre des opérations autonomes.
Fonction de l'agent
La fonction de l’agent décrit comment les données collectées sont traduites en actions qui soutiennent l'objectif de l'agent. Lors de la conception de la fonction de l'agent, les développeurs prennent en compte le type d'informations, les capacités d'IA, la base de connaissances, le mécanisme de feedback et les autres technologies requises.
Programme d'agent
Un programme d'agent est l'implémentation de la fonction d'agent. Cela implique le développement, l’entraînement et le déploiement de l'agent d'IA sur l'architecture désignée. Le programme d'agent aligne la logique métier, les exigences techniques et les éléments de performance de l'agent.
Comment fonctionne un agent d'IA ?
Les agents d'IA fonctionnent en simplifiant et en automatisant les tâches complexes. La plupart des agents autonomes suivent un flux de travail spécifique lorsqu'ils exécutent les tâches qui leur sont assignées.
Déterminer les objectifs
L'agent d’IA reçoit une instruction ou un objectif spécifique de la part de l'utilisateur. Il utilise l'objectif pour planifier des tâches qui rendent le résultat final pertinent et utile pour l'utilisateur. Ensuite, l'agent divise l'objectif en plusieurs petites tâches réalisables. Pour atteindre cet objectif, l'agent exécute ces tâches en fonction d'ordres ou de conditions spécifiques.
Acquérir des informations
Les agents d'IA ont besoin d'informations pour exécuter les tâches qu'ils ont planifiées avec succès. Par exemple, l'agent doit extraire les journaux de conversation pour analyser les sentiments des clients. Ainsi, les agents d'IA peuvent accéder à Internet pour rechercher et récupérer les informations dont ils ont besoin. Dans certaines applications, un agent intelligent peut interagir avec d'autres agents ou des modèles de machine learning pour accéder à des informations ou les échanger.
Mettre en œuvre des tâches
Avec suffisamment de données, l'agent d’IA met en œuvre méthodiquement la tâche à accomplir. Une fois qu'il a accompli une tâche, l'agent la supprime de la liste et passe à la suivante. Entre l'achèvement des tâches, l'agent évalue s'il a atteint l'objectif fixé en sollicitant des commentaires externes et en inspectant ses propres journaux. Au cours de ce processus, l'agent peut créer et exécuter d'autres tâches pour atteindre le résultat final.
Quels sont les défis liés à l'utilisation d’agents d’IA ?
Les agents d'IA sont des technologies logicielles utiles pour automatiser les flux de travail des entreprises afin d'obtenir de meilleurs résultats. Cela dit, les entreprises doivent répondre aux préoccupations suivantes lorsqu'elles déploient des agents d'IA autonomes pour des cas d'utilisation professionnels.
Problèmes liés à la confidentialité des données
Le développement et l'exploitation d'agents d'IA avancés nécessitent l'acquisition, le stockage et le transfert d'énormes volumes de données. Les entreprises doivent être conscientes des exigences en matière de confidentialité des données et prendre les mesures nécessaires pour améliorer la sécurité des données.
Défis éthiques
Dans certaines circonstances, les modèles de deep learning peuvent produire des résultats injustes, biaisés ou inexacts. L'application de mesures de protection, telles que des évaluations humaines, garantit aux clients des réponses utiles et équitables de la part des agents déployés.
Complexités techniques
La mise en œuvre d'agents d'IA avancés nécessite une expérience et une connaissance spécialisées des technologies de machine learning. Les développeurs doivent être en mesure d'intégrer des bibliothèques de machine learning aux applications logicielles et de former l'agent à l'aide de données spécifiques à l'entreprise.
Ressources de calcul limitées
L’entraînement et le déploiement d'agents d'IA basés sur le deep learning nécessitent des ressources informatiques importantes. Lorsque les entreprises mettent en œuvre ces agents sur site, elles doivent investir dans une infrastructure coûteuse qui n'est pas facilement évolutive et en assurer la maintenance.
Quels sont les types d’agents d’IA ?
Les entreprises créent et déploient différents types d'agents intelligents. Nous en donnons quelques exemples ci-dessous.
Agents réflexes simples
Un simple agent réflexe agit strictement sur la base de règles prédéfinies et de ses données immédiates. Il ne répondra pas aux situations dépassant une règle d'action liée à une condition d'événement donnée. Par conséquent, ces agents sont adaptés à des tâches simples qui ne nécessitent pas d’entraînement approfondi. Par exemple, vous pouvez utiliser un agent réflexe simple pour réinitialiser les mots de passe en détectant des mots clés spécifiques dans la conversation d'un utilisateur.
Agents réflexes basés sur des modèles
Un agent basé sur un modèle est similaire à un agent réflexe simple, sauf que le premier possède un mécanisme de prise de décision plus avancé. Plutôt que de simplement suivre une règle spécifique, un agent basé sur un modèle évalue les résultats et les conséquences probables avant de prendre une décision. À l'aide de données complémentaires, il construit un modèle interne du monde qu'il perçoit et utilise ces données pour étayer ses décisions.
Agents basés sur des objectifs
Les agents basés sur des objectifs, ou des agents basés sur des règles, sont des agents d'IA dotés de capacités de raisonnement plus robustes. Outre l'évaluation des données environnementales, l'agent compare différentes approches pour l'aider à atteindre le résultat souhaité. Les agents axés sur les objectifs choisissent toujours la voie la plus efficace. Ils sont adaptés à l'exécution de tâches complexes, telles que le traitement du langage naturel (NLP) et les applications robotiques.
Agents basés sur des utilitaires
Les agents basés sur des utilitaires utilisent un algorithme de raisonnement complexe pour aider les utilisateurs à optimiser les résultats qu'ils souhaitent. Ils comparent différents scénarios et leurs valeurs d'utilité ou avantages respectifs. Ensuite, ils choisissent celui qui offre le plus de récompenses aux utilisateurs. Par exemple, les clients peuvent faire appel à un agent spécialisé pour rechercher des billets d'avion dont la durée de trajet est minimale, quel que soit le prix.
Agents d'apprentissage
Un agent d'apprentissage tire continuellement des leçons de ses expériences précédentes pour améliorer ses résultats. À l'aide de mécanismes d'entrée sensorielle et de rétroaction, l'agent adapte son élément d'apprentissage au fil du temps pour répondre à des normes spécifiques. En plus de cela, il utilise un générateur de problèmes pour concevoir de nouvelles tâches afin de s'entraîner à partir des données collectées et des résultats antérieurs.
Agents hiérarchiques
Les agents hiérarchiques sont un groupe organisé d'agents intelligents organisés en niveaux. Les agents de niveau supérieur déconstruisent les tâches complexes en tâches plus petites et les attribuent à des agents de niveau inférieur. Chaque agent fonctionne de manière indépendante et soumet un rapport d'avancement à son agent superviseur. L'agent de niveau supérieur collecte les résultats et coordonne les agents subordonnés pour s'assurer qu'ils atteignent collectivement les objectifs.
Que peut apporter AWS pour répondre à vos besoins en matière d’agent d’IA ?
Amazon Connect Contact Lens est un agent d'intelligence artificielle autonome que votre entreprise peut utiliser pour gérer et générer des analyses de centre d'appels en temps réel. Vous pouvez créer automatiquement des résumés de contacts et découvrir les tendances des analyses clients. Voici comment :
- Amazon Connect Contact Lens détecte et supprime automatiquement les données sensibles des clients dans les conversations avec les clients afin d'améliorer les efforts de conformité.
- Les superviseurs peuvent examiner automatiquement les agents humains à partir des analyses conversationnelles générées par Amazon Connect Contact Lens.
- L'agent utilise les technologies de PNL pour capturer et analyser les sentiments des clients à partir des mots qu'ils utilisent.
Les entreprises peuvent également utiliser l’intelligence artificielle générative (IA générative) et d’autres services d’IA d’Amazon Web Services (AWS) pour créer leurs propres agents d’IA. AWS vous aide à surmonter les défis techniques, d'infrastructure et de conformité en vous fournissant des outils gérés pour créer, intégrer et faire évoluer des agents autonomes. Exemples :
- Amazon Bedrock permet d'accéder facilement à des modèles d'IA générative de pointe, tels que Claude, Llama 2 et Amazon Titan
- Amazon SageMaker vous permet d'expérimenter, de créer, de tester et de déployer des agents d'IA grâce à des algorithmes de machine learning personnalisables et prêts à être déployés.
- Formez, exploitez et faites évoluer vos agents d'IA sur AWS Trainium, un accélérateur de machine learning spécialement conçu pour les modèles de deep learning.
Commencez à utiliser l'agent d’IA sur AWS en créant un compte dès aujourd'hui.
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