Qu'est-ce que l'IA agentique ?

L'IA vient de faire un grand bond en avant. Jusqu'à présent, elle assistait l'utilisateur ; maintenant, elle agait. C'est désormais elle qui prend les rênes. Elle est conçue pour planifier, exécuter et adapter de manière autonome, pour prendre seule des décisions en fonction de son environnement et effectuer des tâches dans son champ d'application opérationnel. Ce potentiel de résolution proactive et axée sur les objectifs de problèmes s'avère très prometteur pour relever des défis complexes dans divers domaines. Voici ce dont vous avez besoin de savoir.

Qu'est-ce que l'IA agentique ?

Le terme « IA agentique » désigne un système d'IA capable de prendre des décisions autonomes en fonction des performances passées et de son évaluation actuelle de ce qui est nécessaire pour accomplir une tâche, fonctionnant avec un minimum de supervision humaine. Un système d'IA agentique peut examiner les progrès réalisés, puis prendre les décisions appropriées, telles que l'ajout de nouvelles étapes ou la demande d'aide à des humains ou à d'autres systèmes d'IA.

Contrairement à l'IA traditionnelle, le terme couramment utilisé pour les services d'IA non générative, l'IA agentique n'est pas enfermée dans un modèle d'entrée/sortie avec des requêtes et de la supervision humaines. Au lieu de cela, la technologie est suffisamment autonome pour que le système puisse prendre des mesures complexes vers son objectif, en vérifiant avec les humains uniquement lorsque cela est nécessaire.

Une autre façon de concevoir l'IA agentique est de la comparer à un manager par rapport à un technicien. Les agents d'IA spécialisés sont formés pour effectuer des tâches basées sur des entrées externes, comme un technicien qualifié affecté à un travail. L'IA agentique peut déployer diverses techniques d'IA, y compris l'IA générative, tout en prenant des décisions autonomes, comme un manager qui sélectionne des techniciens pour réaliser un projet. Dans cette analogie, le manager peut collaborer avec ses collègues et recueillir le retour des techniciens sur le terrain, optimiser les workflows, demander plus d'informations et déployer des ressources supplémentaires selon les besoins.

Points à retenir

• Le terme « IA agentique » désigne les systèmes d'IA capables de prendre des décisions autonomes pour atteindre un objectif et exécuter ses décisions.
• Les systèmes d'IA agentiques peuvent collaborer avec des agents d'IA et des humains pour définir et atteindre des objectifs.
• Les systèmes d'IA agentiques utilisent souvent des outils, y compris des modèles d'IA et des agents d'IA spécialisés et des services d'IA orchestrés, pour atteindre des objectifs stratégiques.
• Bien qu'ils soient capables d'actions plus complexes et indépendantes que l'IA traditionnelle, les systèmes d'IA agentique peuvent également nécessiter beaucoup plus de ressources.

Ce que vous devez savoir sur l'IA agentique

L'IA agentique représente la troisième vague de développement de l'IA. La première explosion de l'IA moderne a été l'introduction de technologies, y compris des moteurs de recommandation et du texte de remplissage automatique, qui ont analysé de grands jeux de données pour identifier les corrélations statistiques et calculer les résultats probables. La deuxième vague, plus récente, marque l'introduction de nouveaux algorithmes ainsi qu'une augmentation de la puissance de traitement et de la disponibilité des données, qui ont permis à l'IA de générer du contenu créatif, y compris du texte, des images et de la musique.

La troisième vague d'IA se concentre sur la capacité à rassembler des éléments et des capacités disparates pour favoriser le choix. Il est important de faire la différence entre les agents d'IA et les systèmes d'IA agentiques. Les agents ont accès à des fonctionnalités d'IA prédictives, génératives et autres. Au lieu d'attendre qu'un utilisateur demande, par exemple, une sortie générative, un agent est programmé pour travailler vers un objectif spécifique. Ainsi, l'IA agentique analyse les chemins vers l'objectif et prend des décisions sur la meilleure façon d'accomplir la tâche. Les agents peuvent également tenir compte d'un enregistrement de l'achèvement des tâches passées pour améliorer les résultats.

Avec la capacité de traiter et de synthétiser de grands volumes de données, un agent d'IA peut être capable d'accomplir des recherches à un niveau que les humains ne peuvent pas. En faisant des choix sans prompt, les agents peuvent découvrir d'autres informations et absorber les commentaires, les aidant à devenir des partenaires collaboratifs, que ce soit pour le travail, les loisirs ou les tâches personnelles.

Les systèmes d'IA agentiques vont plus loin en tissant ensemble des agents d'IA individuels et d'autres systèmes ou outils appropriés dans un ensemble cohérent. Par exemple, un agent d'IA peut traiter les réclamations des clients. Un système d'IA agentique peut ensuite utiliser ces données pour aider les concepteurs de produits et les responsables marketing à adapter leurs offres en fonction des modèles de comportement des clients.

Dès lors, les entreprises ne doivent pas se demander ce que l'IA agentique peut leur apporter. Au contraire, elles devraient se demander par où commencer. La réponse est souvent des plateformes d'IA agentique prédéfinies qui offrent une intégration, une évolutivité et une personnalisation faciles.

Comment fonctionne l'IA agentique ?

Les systèmes d'IA agentiques sont conçus pour gérer et exécuter divers éléments d'IA dans la poursuite d'un objectif de projet établi. Bien que les détails spécifiques de chaque mission varient légèrement, les étapes générales utilisées par les systèmes d'IA agentiques sont illustrées ci-dessous :

1. Établir un objectif et des paramètres : L'objectif et les contraintes du projet sont reçus des entrées humaines.
2. Tâches et étapes : Un LLM approprié, éventuellement un modèle de base sélectionné à partir d'options prédéfinies, traite ces informations pour regrouper les tâches nécessaires à la réalisation de l'objectif tout en respectant les paramètres et les limites établis.
3. Décisions autonomes : Avec des tâches définies, le système d'IA agentique décide comment atteindre ses objectifs et s'exécute de manière autonome ou avec une interaction humaine, le cas échéant.
4. Commentaires et révision : L'agent prend les données des tâches parallèles et ajuste le workflow selon les besoins. Les possibilités sont infinies, de la réduction des étapes d'optimisation du flux de travail à l'ajout de nouvelles étapes pour la collecte de données. Ce qui rend les systèmes d'IA agentiques si convaincants, c'est leur capacité à prendre des décisions et à s'adapter en fonction des données en temps réel.
5. Amélioration systémique : Au fur et à mesure que l'agent atteint son objectif, il applique les résultats enregistrés et les actions dans une boucle de rétroaction systémique, communément appelée « volant d'inertie de données » dans le secteur de l'IA. Cette boucle repousse les limites de l'agent, visant à améliorer la précision et l'efficacité au fil du temps.

Pour que les systèmes d'IA agentiques fonctionnent comme prévu, les équipes informatiques mettent souvent à la disposition des agents des automatisations/agents et des données de niveau inférieur. Une fois que cela est en place, les entreprises peuvent intégrer un système d'IA agentique commercial qui répond à leurs besoins en termes de fonction, de personnalisation, d'évolutivité et de performances avant de l'affiner pour l'exécuter en fonction des objectifs du projet.

En quoi l'IA agentique est-elle différente de l'IA traditionnelle ?

L'IA traditionnelle désigne les systèmes d'IA qui ne sont pas génératifs et donc pas agentiques. Ces systèmes basés sur des règles et des logiques absorbent les données, les traitent et produisent davantage de données en sortie. Prenons l'exemple de la détection de fraudes. Dans ce cas, le système se concentrerait sur les dossiers client d'une entreprise financière après avoir été entraîné pour détecter les anomalies et les valeurs aberrantes dans une gamme de catégories, y compris le type d'achat, la géographie, le montant et l'heure de la journée. Il s'agit d'une situation d'entrée (données de transaction)/sortie (détermination du statut de fraude). Malgré les décisions de workflow impliquées, l'IA effectue finalement une tâche prédéfinie pour laquelle elle a été spécifiquement entraînée.

L'IA agentique est conçue pour être plus autonome, en se concentrant sur un objectif, puis en décidant de la meilleure façon d'y parvenir. Un système d'IA agentique peut rechercher les informations dont il a besoin de manière autonome pour déterminer comment atteindre son objectif, ou même de se connecter à d'autres outils disponibles. Revenons à l'exemple de la détection des fraudes. L'IA agentique peut poser des questions et découvrir des éléments qui peuvent fournir plus de contexte et donc produire de meilleurs résultats. Ainsi, si un précédent modèle de détection des fraudes signalait une anomalie sur la base du prix d'achat et de la catégorie, un système d'IA agentique serait, lui, en mesure de communiquer avec d'autres systèmes pour recueillir plus de détails sur la situation du client.

Dans ce cas, les conditions météorologiques pourraient révéler que la région du client a fait face à une tempête massive et soudaine avec des rapports généralisés de conditions de catastrophe. En outre, l'explosion soudaine d'achats alimentaires, ce qui pourrait indiquer l'achat de fournitures d'urgence. Malgré le comportement hors norme, l'agent peut appliquer cette connaissance et envoyer des notes contextuelles lors du signalement du cas afin qu'un humain puisse prendre la décision finale. En raison de la capacité de l'IA agentique à prendre des décisions, le superviseur dispose de beaucoup plus d'informations pour rendre un jugement final sans avoir à faire ce travail.

Quelle est la différence entre l'IA agentique et l'IA générative ?

L'IA agentique et l'IA générative sont des systèmes puissants, qui servent chacun des objectifs spécifiques et uniques. L'IA agentique se concentre sur la prise de décision et l'action, tandis que l'IA générative se concentre sur la génération de contenu. L'IA générative a gagné en puissance et en capacité ces dernières années, et sa production s'est améliorée en précision et en qualité. Toutefois, il s'agit toujours d'un workflow d'entrée/sortie.

En d'autres termes, l'IA générative requiert toujours un prompt.

Prenons l'exemple d'un grand modèle de langage pour la trouver un rapport technique. L'utilisateur introduit une variété de prompts et obtient un résultat détaillé. Il peut également poser des questions de suivi sur le résultat fourni ou modifier le contexte de la requête pour adapter l'approche ou la perspective. Il peut ensuite combiner les résultats et glaner ce qui est le plus approprié pour le rapport.

Avec l'IA agentique, une grande partie de ce processus pourrait théoriquement être rationalisée. Au lieu d'introduire une série de requêtes pour ensuite chercher où se situent les lacunes, le chercheur fournit au système d'IA agentique un objectif, le plus précis et détaillé possible. Dans ce but, le système d'IA agentique peut ensuite communiquer avec un LLM pour générer une réponse. Sachant quel est l'objectif visé, le système d'IA agentique peut alors prendre les informations fournies et continuer à affiner jusqu'à ce que la sortie soit satisfaisante. En outre, le système d'IA agentique peut communiquer avec d'autres sources externes et modèles d'IA, ouvrant ainsi la voie à une recherche originale qui peut être appliquée à la sortie avant de fournir un résultat final à l'utilisateur.

Voici une analogie avec le monde réel. L'IA générative, c'est comme une boîte à outils pour réparer un évier qui fuit. Un agent d'IA, c'est, quant à lui, un plombier qui répare la fuite et cherche la cause. Enfin, un système d'IA agentique agit comme un entrepreneur général, qui peut donner des instructions au plombier tout en coordonnant son travail avec un électricien et un inspecteur des moisissures pour déterminer les dommages liés à la fuite.

Cas d'utilisation réels de l'IA agentique

L'IA agentique a le potentiel d'accélérer les opérations et de résoudre les problèmes dans un éventail de cas d'utilisation : pour les entreprises, les administrations publiques, les applications personnelles, etc. Voici quelques-unes des façons dont l'IA agentique peut intégrer notre quotidien.

• Profils de soins de santé : Les données des patients peuvent provenir de nombreuses sources, notamment les dispositifs portables, les résultats sanguins et les signes vitaux d'un patient physique. Ensemble, ces données peuvent indiquer le début d'une pathologie. Cependant, pour arriver à cette conclusion, il faut disposer de connaissances plus larges et avoir la capacité d'accéder à ces données et de les évaluer. L'IA agentique peut traiter rapidement toutes les données entrantes d'un patient afin de voir les signes de problèmes émergents. De plus, l'agent dispose de l'autonomie nécessaire pour obtenir des données supplémentaires afin d'identifier et de produire un rapport pour le médecin responsable.
• Introduction d'un dossier auprès d'un assureur : La constitution d'un dossier nécessite plusieurs documents, qui proviennent souvent de parties différentes. Les systèmes d'IA agentiques peuvent accélérer ce processus en identifiant les données critiques et pertinentes à partir des formulaires et des détails soumis pour recouper les sources et vérifier les informations. En même temps, le système peut gérer le processus de workflow et envoyer un rappel aux parties prenantes lorsqu'elles doivent réagir.
• Gestion de la supply chain : De nombreux éléments d'une supply chain typique, de la prévision à la gestion des stocks, peuvent tirer parti de l'IA agentique. Un exemple particulier est la gestion des transports et des itinéraires. Dans ce cas, les données logistiques standard proviennent du système de suivi de l'expédition. Cependant, un agent d'IA peut s'interfacer avec d'autres systèmes pour envisager l'optimisation des itinéraires. La météo, le trafic et même des facteurs tels que la stabilité politique et les fêtes nationales peuvent tous être pris en compte, avec des ajustements générés par les agents pour optimiser les itinéraires de livraison.
• Gestion du trafic : Les administrations publiques pourraient intégrer l'IA agentique dans les systèmes de contrôle du trafic pour synthétiser une variété de données entrantes. Les données de trafic en temps réel provenant de caméras et de capteurs, les données météorologiques et de construction et les analyses prédictives à l'aide de modèles historiques peuvent toutes être traitées et analysées par une IA agentique supervisée pour ajuster le timing des feux de circulation afin de réduire la congestion et de soulager la frustration des conducteurs.

Avantages de l'IA agentique

L'IA agentique représente une mise à niveau vers l'automatisation et l'amélioration des processus, ce qui peut entraîner de nombreux avantages, en particulier lorsqu'elle est construite sur une base solide de systèmes d'agent spécifiques aux applications et de gestion des workloads et des données.

Voici quelques-uns des avantages les plus courants dont bénéficient les entreprises lorsqu'elles implémentent avec succès l'IA agentique.

• Opérations permanentes : L'IA agentique va au-delà du besoin d'apport de l'IA non-agentique lorsqu'elle termine une tâche et travaille plutôt vers un objectif. Cette autonomie de prise de décision signifie qu'elle peut contribuer à des opérations permanentes, que ce soit pour le traitement des données, la collecte de recherches, la réponse aux demandes et questions des clients ou d'autres fonctions.
• Réduction des coûts : Les systèmes d'IA agentiques peuvent être rapides, précis et toujours opérationnels, ce qui peut entraîner des gains d'efficacité. La source d'économies varie d'un secteur à l'autre, mais les entreprises bénéficient généralement d'une analyse plus rapide et à plus grande échelle, ce qui leur permet de prendre des décisions qui peuvent les aider à améliorer leurs processus ou à atteindre des jalons plus rapidement.
• Productivité accrue : Lorsqu'un système d'IA agentique a un objectif, tel que la classification des transactions financières, la création d'entrées dans le grand livre ou l'aide aux clients, l'IA peut prendre des décisions concernant la collecte d'informations supplémentaires, l'exécution d'une analyse tangentielle ou d'autres tâches connexes. Les systèmes d'IA agentiques peuvent collecter des informations rapidement tout en permettant une gamme de processus parallèles, le tout avec une intervention humaine minimale.
• Nouvelles perspectives : L'IA agentique est conçue pour atteindre un objectif avec l'autonomie nécessaire pour prendre des décisions sur la façon dont elle atteint son objectif. La collecte/le traitement de données supplémentaires sont tous dans le champ des possibilités d'un agent, ce qui peut ouvrir la porte à de nouvelles informations inattendues.

Défis liés à l'IA agentique

Alors que l'IA commence à présenter des interactions plus humaines, les défis deviennent une combinaison de problèmes techniques, tels que la gestion du traitement requis et l'établissement de mécanismes de confiance, de contrôle et d'alignement sur les valeurs et les intentions de l'entreprise. Plus l'IA agentique a d'autonomie pour fixer des objectifs, planifier des actions et interagir avec les gens, plus les entreprises doivent envisager de développer des méthodes de surveillance et d'intervention, sans étouffer le potentiel d'innovation et de résolution de problèmes.

Voici quatre questions spécifiques à surveiller.

• Exactitude : Les systèmes agentiques atteignent généralement la précision d'un humain. Cependant, comme toujours, de mauvaises données peuvent conduire à des résultats indésirables, y compris des résultats inexacts ou des actions indésirables. Tout comme avec une nouvelle recrue, les entreprises peuvent souhaiter surveiller les systèmes agentiques nouvellement déployés jusqu'à ce que les résultats soient toujours corrects. À l'instar d'un nouveau collaborateur, l'IA agentique doit faire ses preuves. Dans cet esprit, considérez que les premières tâches gérées par les systèmes d'IA agentiques doivent être à faible risque et facilement réparables.
• Gestion des données et des workloads : En fin de compte, tout système d'IA est une extension des données de l'entreprise et de la gestion des workloads et des ressources de calcul et de réseau nécessaires utilisées pour une tâche. Ainsi, les équipes informatiques peuvent vouloir déterminer si leur infrastructure locale et cloud, leurs bases de données et d'autres ressources sont efficaces et optimisées avant de se lancer dans l'intégration des agents.
• Confidentialité des données : Grâce à son autonomie, IA agentique peut demander l'accès à des systèmes et des données externes. Au fur et à mesure que les agents traitent des volumes importants avec rapidité, le risque de rencontrer des informations sensibles augmente. La protection de la vie privée et de la conformité réglementaire, ainsi que l'accessibilité des informations sur les actions et les données consultées peuvent permettre à l'IA agentique de fonctionner avec moins de risque de compromettre les données sensibles.
• Transparence : Les agents sont la base de l'IA agentique et ils doivent intégrer des moyens d'expliquer les décisions et les conclusions. En outre, considérez que les éléments clés, tels que la logique de l'agent et les méthodes d'évaluation, devraient être rendus accessibles afin qu'ils puissent être confirmés comme bien fondés ou corrigés s'ils ne le sont pas.

Comment se lancer avec l'IA agentique ?

8 étapes pour implémenter l'IA agentique

Les projets d'IA agentique sont généralement propres aux entreprises avec des paramètres basés sur les ressources disponibles, les objectifs de l'équipe et d'autres variables. Cependant, les étapes générales suivantes décrivent comment la plupart des équipes se lancent dans des projets d'IA agentiques.

1. Définir des objectifs

Les systèmes d'IA agentiques ont une autonomie et des capacités de définition d'objectifs, où ils planifient et exécutent des tâches en plusieurs étapes vers un résultat avec une intervention humaine minimale. Ceci est différent des systèmes d'IA sans agents et axés sur les tâches, qui peuvent avoir pour objectif de produire une sortie spécifique et précise, par exemple, une image générée par une requête ou un film que quelqu'un appréciera. Tant que l'objectif souhaité n'est pas défini, les équipes ne peuvent pas se concentrer sur la création d'un système basé sur les ressources disponibles. Les objectifs peuvent également indiquer avec quel système prédéfini commencer.

2. Créer une architecture robuste et fiable

Définissez des indicateurs de performances et des mesures appropriés couvrant le cycle de vie du système, de l'entraînement et de l'implémentation à l'IA agentique active. Les examens de la sécurité, de la conformité et de la qualité sont des facteurs clés et doivent intégrer autant de perspectives que possible. Enfin, même si un projet atteint ou dépasse même les KPI, les équipes voudront toujours s'engager dans une surveillance et des améliorations continues pour suivre ce qui, espérons-le, sera une demande croissante. Pensez aux problèmes potentiels et élaborez des plans d'urgence.

3. Intégrer des couches de sécurité

Parce que l'IA agentique se voit accorder un certain niveau d'autonomie pour prendre des décisions, considérez les couches de sécurité de votre projet. Ceux-ci peuvent inclure des garde-fous techniques qui aident à prévenir les utilisations abusives, la sécurité et les couches de confidentialité des données pour aider à protéger les données lorsque l'IA s'interface avec d'autres systèmes, et des étapes de surveillance humaine dans les workflows du projet.

4. Limiter la portée et l'autonomie

Les projets d'IA agentiques nécessitent des paramètres pour empêcher les décisions d'IA de dépasser les limites de portée ou d'autonomie. Des exemples de paramètres comprennent des seuils de décision qui déclenchent une intervention humaine, des contraintes sur certaines actions et décisions, des restrictions pour l'accès à certains types de matériaux et l'incorporation de boucles de rétroaction pour aider à s'assurer que les résultats de l'agent continuent de s'améliorer.

5. Mettre l'accent sur l'explicabilité et la transparence

Étant donné que l'IA agentique agit de manière autonome, les conclusions et les actions doivent être explicables afin que lorsque les équipes examinent les décisions, les comment et les pourquoi soient clairs. L'explicabilité prend en charge l'amélioration des modèles et aide à la résolution des problèmes lorsque les objectifs ne sont pas atteints de manière optimale.

6. Établir des contrôles clairs et prioriser la confidentialité, la sécurité et la conformité

Votre entreprise a probablement établi des règles en matière de confidentialité, de sécurité et de conformité. Déterminez si ces directives s'appliquent aux nouveaux systèmes, tels que l'IA agentique. Chaque fois qu'un système agentique prend une décision, se connecte à d'autres systèmes, traite des entrées ou génère des sorties, ce qui représente un risque potentiel, l'établissement de contrôles est donc une considération importante.

7. Surveiller, évaluer et améliorer continuellement

Tout comme pour toute nouvelle technologie, les systèmes d'IA agentique doivent être surveillés. Les domaines à surveiller incluent les performances, la disponibilité du système et la rapidité avec laquelle il effectue les tâches qui lui sont affectées, ainsi que la précision des sorties ou des actions. Considérez également la surveillance du comportement. En consignant les actions et les décisions au fil du temps, vous pouvez identifier des modèles de comportement ou des modifications inhabituels ou inattendus qui peuvent indiquer une dérive des données ou une dégradation du modèle. La profondeur et la fréquence de la surveillance dépendront de la criticité de l'IA agentique et de la façon dont son échec pourrait affecter l'organisation.

8. Encourager la collaboration et la participation multidisciplinaire

Un large éventail de perspectives permet aux équipes d'obtenir des informations sur les résultats et les opportunités de formation qui pourraient autrement être négligées. En analysant le modèle sous différents angles, les équipes peuvent disposer d'un système d'IA agentique plus complet et optimisé qui aide à réduire les angles morts et les risques potentiels.

Tous les détails ci-dessus concernant la surveillance, l'analyse et la transparence remontent à des transferts clairs qui définissent les responsabilités entre les agents d'IA comprenant le système d'IA agentique et les équipes humaines.

L'avenir de l'IA agentique

Les architectes travaillent à rendre les systèmes d'IA agentiques plus robustes, fiables et capables de fonctionner efficacement et en toute sécurité dans des environnements complexes et dynamiques. Le domaine évolue rapidement et les recherches en cours sur la conception modulaire, les avantages du cloud, les mécanismes d'apprentissage avancés et d'autres domaines devraient continuer à contribuer à la création de systèmes autonomes plus fiables.

Voici quelques-unes des zones à surveiller.

• Exactitude : Au fur et à mesure que les systèmes d'IA agentiques sont affinés, les équipes examineront de nouvelles façons d'améliorer la précision grâce à des processus d'apprentissage qui peuvent intégrer les commentaires des succès et des échecs pour améliorer les politiques et la prise de décision. Surveillez les techniques telles que l'apprentissage par renforcement et de meilleures techniques de filtrage et de validation.
• Intégration : Actuellement, l'intégration de l'IA agentique aux systèmes d'entreprise, telles que les applications métier, n'en est encore qu'à ses balbutiements. Au cours des prochaines années, l'utilisation de l'IA agentique devrait mûrir pour devenir plus adaptable et personnalisable, avec des points d'entrée plus faciles pour plus de fonctions.
• Efficacité énergétique : La consommation d'énergie est l'un des plus grands défis de l'IA. L'IA agentique, avec ses processus intrinsèquement plus complexes et sa recherche autogérée, utilise plus de ressources. Trouver des moyens de réduire l'empreinte énergétique des modèles peut être la clé du succès à long terme de l'IA agentique.
• Autonomie : Actuellement, les systèmes d'IA agentiques fonctionnent généralement avec une surveillance humaine, mais ce n'est pas inéluctable. En effet, la technologie doit encore faire ses preuves avant de gagner une autonomie totale. L'objectif de la technologie d'IA agentique est de trouver un juste équilibre entre autonomie, fonctionnalité et contrôle.

Lancez-vous avec OCI Generative AI Agents

Les entreprises peuvent facilement et rapidement intégrer l'IA agentique avec Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI Agents. Grâce à la puissance de traitement et à l'évolutivité d'OCI, la plateforme d'IA agentique d'Oracle combine des fonctionnalités de génération augmentée de LLM et de récupération avec les données d'une entreprise, permettant des informations puissantes découvertes de manière autonome et guidées par des interfaces en langage naturel. Les outils d'automatisation pour les systèmes d'IA agentique, tels qu'Oracle Integration, peuvent aider les entreprises à simplifier l'orchestration des services, y compris pour l'automatisation des processus robotiques, ou RPA, les robots avec une observabilité unifiée et une surveillance humaine efficace.

FAQ sur l'IA agentique

Quelle est la différence entre l'automatisation des processus robotiques et l'IA agentique ?

L'automatisation des processus robotiques se concentre sur des tâches spécifiques plutôt que sur la prise de décisions. Par exemple, elle excelle dans l'automatisation des tâches répétitives, telles que la mise à jour des formats de données ou le transfert de données d'une application à une autre. Les systèmes d'IA agentiques collaborent pour définir, affiner et atteindre des objectifs. Dans ce cas, un agent d'IA peut déterminer qu'un jeu de données doit être accessible dans un format distinct et il utilisera l'automatisation des processus robotiques pour créer une copie du jeu de données avant de mettre à jour le format.

Quelle est l'IA générative la plus utilisée ?

ChatGPT reste l'outil d'IA générative le plus connu. D'autres outils l'IA générative populaires qui fonctionnent pour d'autres médias comprennent Midjourney pour la création d'images et Sora pour la génération de vidéos.

Qu'est-ce qu'un framework d'IA agentique ?

D'un point de vue général, les frameworks agentiques font référence aux logiciels et aux systèmes utilisés pour développer des systèmes d'IA agentique. Les frameworks agentiques sont souvent construits sur des composants existants pour fournir la base de l'affinement et de la spécificité orientée projet pour les objectifs et les capacités. Les frameworks agentiques incluent généralement des modules de base pour l'interprétation des langues, l'intégration des outils, la gestion des ressources, l'analyse des sentiments, la recherche vectorielle et le prétraitement des données.