Comment les entreprises accélèrent le temps à la valeur de l'IA agentique

Une récente enquête menée auprès de 1 050 directeurs des systèmes d'information (CIOs) a mis en lumière l'adoption rapide des agents AI dans le secteur informatique. Un impressionnant 93 % de ces leaders informatiques se préparent à intégrer des agents AI dans leurs systèmes au cours des deux prochaines années. L'objectif est de démanteler les silos de données pour faciliter cette intégration, visant un environnement informatique plus fluide et efficace.

L'enquête a également révélé l'utilisation extensive d'applications au sein de ces organisations, avec une moyenne de 897 applications en usage. Un significatif 45 % des répondants ont signalé utiliser plus de 1 000 applications, ce qui représente un défi pour les équipes informatiques cherchant à créer une expérience utilisateur cohérente.

Actuellement, seulement 29 % des applications d'entreprise sont intégrées et partagent des données à travers l'organisation. En préparation à l'augmentation de l'utilisation de l'AI, les CIOs consacrent 20 % de leurs budgets à l'infrastructure et à la gestion des données, soit quatre fois plus que ce qu'ils dépensent pour l'AI elle-même, à seulement 5 %.

Comprendre les Agents AI

Les agents AI, tels que définis par ARK Invest, sont sur le point de révolutionner la manière dont nous interagissons avec les applications numériques, marquant un changement significatif dans l'interaction homme-machine. Ces agents peuvent :

• Comprendre l'intention des utilisateurs grâce au traitement du langage naturel
• Planifier des actions en utilisant le raisonnement et la conscience contextuelle
• Exécuter des tâches en utilisant des outils pour répondre aux demandes des utilisateurs
• Améliorer leurs performances grâce à un apprentissage itératif et une amélioration continue

ARK Invest prédit que l'AI améliorera considérablement la productivité dans le travail intellectuel. D'ici 2030, ils anticipent une augmentation substantielle de l'utilisation de logiciels par travailleur intellectuel, les entreprises investissant dans des solutions améliorant la productivité. Selon les taux d'adoption, les dépenses mondiales en logiciels pourraient passer d'un taux annuel de 14 % au cours de la dernière décennie à entre 18 % et 48 % par an.

Accélérer le Retour sur Investissement avec l'AI Agentique

Valoir, une firme de recherche technologique, suggère que l'AI agentique peut offrir des avantages exponentiels en automatisant des tâches et interactions complexes sans intervention humaine. Cependant, construire une AI agentique capable de gérer ces tâches complexes de manière efficace présente ses propres défis.

L'utilisation d'une plateforme spécifiquement conçue pour le développement d'AI agentique, comme Salesforce Agentforce, peut considérablement accélérer le processus. Les recherches de Valoir indiquent que les organisations peuvent déployer des agents AI autonomes 16 fois plus rapidement et atteindre une augmentation de 75 % de la précision par rapport à d'autres méthodes.

Les Sept Phases de Développement Agentique de Valoir

Valoir a défini sept phases clés pour le développement d'AI agentique, adaptées à la complexité variable des tâches et des sources de données :

1. Configuration du Modèle : La base pour construire des agents AI.
2. Intégration des Données et des Applications : Assurer un flux de données fluide entre les systèmes.
3. Ingénierie des Prompts : Créer des prompts efficaces pour l'interaction avec l'AI.
4. Garde-fous et Sécurité de l'AI : Mettre en place des mesures de protection et de sécurité.
5. Interface Utilisateur et Développement de Flux/Application : Concevoir des interfaces conviviales.
6. Ajustement : Affiner les modèles AI pour des performances optimales.
7. Précision des Données : Garantir la fiabilité des données utilisées par les agents AI.

Les recherches de Valoir ont mis en évidence des différences significatives entre une approche Do-It-Yourself (DIY) et l'utilisation d'une plateforme profondément intégrée comme Agentforce. Par exemple, les configurations de modèles DIY prennent généralement de trois à douze mois, tandis que les modèles pré-intégrés d'Agentforce peuvent être déployés 7,5 fois plus rapidement.

De même, l'intégration des données et des applications avec des alternatives open-source peut prendre plus d'un mois, tandis qu'Agentforce peut accomplir cela en semaines, trois fois et demie plus rapidement. La différence la plus notable était dans l'établissement des garde-fous, de la confiance et de la sécurité de l'AI, où une approche DIY pourrait prendre plus d'un an, tandis qu'une plateforme comme Agentforce fournit ces couches beaucoup plus rapidement.

La précision est cruciale pour le déploiement efficace des agents AI. Pour des tâches simples, les approches DIY atteignaient 50 % de précision contre 95 % avec Agentforce. Dans des scénarios complexes comme le coaching des ventes, la précision DIY chutait à 40 % tandis qu'Agentforce maintenait 95 %. Globalement, l'utilisation d'une plateforme peut augmenter la précision des agents de 75 %.

Les conclusions de Valoir ont montré que le temps total pour les projets DIY atteignait en moyenne 75,5 mois, tandis que les projets utilisant Agentforce atteignaient une précision productive en seulement 4,8 mois, rendant l'approche par plateforme 16 fois plus rapide. Pour plus d'informations sur les recherches de Valoir sur l'AI agentique, vous pouvez consulter leur rapport détaillé.