Surge des agents de l'IA: les services informatiques se transforment en nouvelles unités RH

AI d'origine: l'épine dorsale des systèmes d'entreprise modernes

L'IA agentique transforme le paysage des entreprises connectées, se déplaçant bien au-delà du domaine des applications d'assistance simples. Ces agents de l'IA deviennent la force motrice derrière les microservices qui sous-tendent les systèmes d'entreprise. À mesure que leur utilisation se développe, les services informatiques évoluent vers une sorte de «ressources humaines» pour l'IA, la gestion de l'acquisition, de l'intégration et de la gestion de ces assistants numériques, un peu comme les RH gèrent les employés humains.

Ces idées ont émergé d'une table ronde lors du récent Congrès mondial mobile, organisé par Deloitte, qui s'est plongé dans le rôle évolutif des agents de l'IA au sein des entreprises. Les panélistes ont établi des parallèles entre l'architecture agentique et la montée des microservices, notant comment les deux décomposent les grandes applications monolithiques en unités plus petites, plus gérables et flexibles.

Du monolithique aux microservices

"L'IA agentique est la prochaine étape pour séparer et résoudre les problèmes", a expliqué Bryan Thompson, vice-président de Greenlake Product Management à HPE. Il a souligné le potentiel de l'IA agentique d'être segmenté en microservices, permettant une approche plus ciblée de la résolution de problèmes. "Il s'agit de tirer parti de ces modèles pour les diviser en services spécialisés", a-t-il ajouté.

Fred DeVoir, responsable mondial de l'architecture de solution pour les télécommunications à Nvidia, a convenu, soulignant comment l'IA agentique aide à assembler les workflows d'entreprise. "Nous intégrons les composants dans une architecture reposante", a-t-il déclaré. "NVIDIA optimise ces microservices, les assemblant en plans qui fournissent rapidement de la valeur ou des résultats."

Capacités au-delà des microservices traditionnels

Abdi Goodarzi, responsable des produits Gen AI, des innovations et de nouvelles entreprises pour Deloitte, a souligné que l'agent AI offre des capacités dépassant de loin celles des architectures de microservice traditionnelles. "Nous n'avons jamais eu de technologie qui pourrait ideate ou exécuter indépendamment", a-t-il noté. "Cette exécution indépendante est vraiment le pouvoir de l'IA."

Les services d'IA agentiques prennent en charge de nombreuses tâches fastidieuses traitées précédemment par les humains, formant une main-d'œuvre parallèle gérée par elle plutôt que par RH. "C'est le même concept que la gestion du capital humain, mais appliqué aux agents de l'IA", a fait remarquer DeVoir. "Le service informatique agit désormais en tant que RH pour ces agents, organisant, créant des garde-corps, formation et affectionnement pour les tâches spécifiques et l'intégration avec les flux de travail humains. C'est un travail complexe, semblable aux RH mais à un niveau technique beaucoup plus profond."

Quarts de travail organisationnels et culturels

La montée en puissance de l'IA agentique nécessite des changements importants au sein des organisations. Goodarzi a souligné l'aspect émotionnel: "Les humains ont des émotions, les agents ne le font pas. Comment intégrer les émotions dans l'exécution du travail? Au fur et à mesure que les processus de travail changent, la culture, les stratégies de talents et la façon dont les humains et les machines collaborent."

Défis de mise en œuvre

La mise en œuvre de l'IA agentique au sein des entreprises s'accompagne de son ensemble de défis, en particulier autour de la gestion des données, de la fiabilité et des talents. Goodarzi a mentionné que les entreprises d'investissement lourdes ont réalisées dans l'organisation de données structurées. "Ils ont construit des systèmes ERP et des systèmes d'enregistrement et d'action, mais ceux-ci entraînent souvent des silos de données."

L'IA agentique peut aider à résoudre ce problème en déploiement des agents où réside les données. "Vous apportez l'IA aux données", a expliqué DeVoir. "Lorsque vous passez un appel de service, il interroge les agents de données pour une réponse, puis rassemble ces données dans un modèle."

La fiabilité est un autre problème essentiel. Goodarzi a souligné la nécessité de vérifier les données et les résultats: "Êtes-vous traité avec les bonnes données? Les résultats sont-ils corrects? Les technologies traditionnelles a-t-elle axées sur les activités transactionnelles, mais l'IA agentique est probabiliste. Il fournit la meilleure réponse probable en fonction de sa formation et de sa digestion des données."

La confiance dans ces agents d'IA est primordiale: "Pouvez-vous faire confiance à cet agent? Les données sont-elles exactes? Ce sont des questions auxquelles il faut répondre."

La route à venir

Malgré ces défis, le potentiel de l'IA agentique est indéniable. Goodarzi a conclu: "Ce sont de nouveaux concepts pour les entreprises, ce qui a ralenti l'adoption. Mais les capacités sont réelles, et la technologie est suffisamment avancée pour être utilisée dans les systèmes de production d'entreprise. Je pense que cette année verra une adoption importante."

Le voyage vers une entreprise agentique alimentée par AI est complexe, mais les récompenses en termes d'efficacité et d'innovation sont substantielles. Alors que les entreprises continuent de naviguer dans ces eaux, le rôle des agents de l'IA ne fera que naître plus intégral de leur succès.