Le terme IA agentique désigne les systèmes d’intelligence artificielle, ou agents d’IA, en mesure d’interagir, de raisonner et de répondre de manière autonome ou semi-autonome. Les agents peuvent évoluer de réponses en une seule étape à un raisonnement qui en compte plusieurs, et d’une activité dirigée à une activité automatisée. Ils peuvent évoluer d’une base de données génériques et publiques jusqu’à des données exclusives et contextuelles.
L’IA générative se concentre sur la création de contenu (texte, images ou code) à partir de prompts. Les modèles d’IA générative analysent la grande quantité de contenu, les bases de données et les plateformes sur lesquels ils ont été formés pour prédire la meilleure solution, et ils créent un résultat sur la base d’un prompt saisi par un individu.
L’IA prédictive analyse les données historiques et utilise des algorithmes statistiques pour classer, étiqueter et formuler des prédictions sur de nouvelles données inédites. Elle anticipe les étapes suivantes en fonction des évènements passés. Alimentée par des modèles de machine learning, elle génère des probabilités ou des prédictions catégorisées plutôt que des résultats garantis. Les cas d’utilisation comprennent la prédiction de l’attrition client, la modélisation de l’audience par ressemblance et la prévision des tendances des ventes futures, qui viennent étayer les stratégies marketing.
Adobe investit dans l’IA prédictive depuis plus de dix ans, utilisant initialement le machine learning dans Adobe Analytics et Adobe Target. Aujourd’hui, l’IA prédictive est utilisée dans les applications créatives et marketing pour offrir une automatisation basée sur les connaissances, une idéation intelligente et des parcours optimisés.
Chez Adobe, les applications agentiques et autonomes utilisent un ou plusieurs agents Adobe Experience Platform pour offrir des expériences immersives à la clientèle, par exemple Adobe Brand Concierge. Les outils agentiques utilisent un ou plusieurs agents Adobe Experience Platform pour offrir des fonctionnalités nouvelles ou améliorées dans les applications Adobe, par exemple Adobe Experience Manager Sites Optimizer.
L’IA prédictive est un type d’intelligence artificielle qui analyse les tendances et prédit les résultats en s’appuyant sur la technologie du machine learning.
L’IA générative crée du contenu (texte, images, code, vidéo et audio) à partir de prompts. Elle se concentre sur la création de contenu, l’expression et la synthèse.
L’IA agentique est un système axé sur des objectifs qui peut agir de manière autonome et atteindre des résultats pratiquement sans interaction humaine. Elle met l’accent sur l’action, la prise de décision et l’exécution en une ou plusieurs étapes. L’IA agentique est l’aboutissement de l’IA générative et peut utiliser à la fois des modèles prédictifs et génératifs. Ces modèles peuvent effectuer des inférences ou créer du contenu tout en poursuivant un objectif spécifique, comme lancer une campagne ou répondre aux commentaires de la clientèle.
L’IA d’entreprise fait référence à l’intégration de l’intelligence artificielle dans les opérations, les systèmes et les stratégies des grandes organisations. Contrairement aux applications d’IA générales comme les chatbots ou les assistants vocaux, l’IA d’entreprise est conçue pour répondre à une variété de besoins commerciaux complexes en matière d’échelle, de sécurité et de performances.
L’IA d’entreprise peut :
- Automatiser les tâches répétitives telles que le traitement des factures et l’assistance clientèle.
- Fournir des informations prédictives telles que la prévision de la demande et du taux d’abandon.
- Optimiser les chaînes d’approvisionnement, les campagnes marketing et les stratégies de vente.
- Prendre des décisions en temps réel sur la base de vastes jeux de données.
Pour les avantages des solutions d’IA d’entreprise, les entreprises citent une productivité accrue, des coûts réduits et de meilleures expériences client.
Oui, lorsqu’elle est correctement mise en œuvre. Les plateformes d’IA d’entreprise comme Adobe sont conçues avec des cadres de gouvernance des données, des contrôles d’accès basés sur les rôles, une conformité aux réglementations telles que le RGPD ou HIPAA et des pipelines de données chiffrés. Les organisations doivent effectuer régulièrement des audits et surveiller les modèles d’IA pour prévenir tout abus ou biais, et détecter les dérives des modèles ou des données.
Tous les secteurs peuvent bénéficier de l’IA d’entreprise. Parmi les principaux adeptes de l’IA d’entreprise figurent :
- Le secteur de la finance pour la détection des fraudes et la modélisation des risques.
- Le secteur de la santé pour faciliter le diagnostic et la prise en charge des patients.
- Le retail et le e-commerce pour accroître la personnalisation et simplifier les prévisions d’inventaire.
- L’industrie pour aider à la maintenance prédictive et au contrôle de la qualité.
- La logistique et chaîne d’approvisionnement pour suggérer des optimisations d’itinéraires et soutenir la planification de la demande.
Commencez par définir clairement le problème métier à résoudre. Vous pouvez ensuite :
- Évaluer. Évaluez l’état de préparation de l’organisation et choisissez une technologie d’IA développée de manière responsable.
- Piloter. Identifiez et préparez les cas d’utilisation prioritaires et pilotez-les en fonction des critères commerciaux et éthiques de l’IA.
- Adopter. Formez et préparez l’organisation, puis déployez l’outil en tenant compte des directives de marque ou organisationnelles.
- Surveiller. Mesurez les performances par rapport aux critères de référence de l’entreprise et de l’IA responsable pour une gestion des risques en continu.
Pour en savoir plus, lisez « Un moment charnière pour l’IA »
