De nombreux systèmes d’entreprise exploitent plusieurs agents qui collaborent selon un modèle « gestionnaire et exécutant ». Des agents spécialisés gèrent les tâches de recherche, de rédaction et de validation, tandis qu’un agent coordinateur pilote le workflow.
Secteurs ayant le plus recours aux agents
Les agents IA apportent de la valeur dans tous les secteurs devant gérés de gros volumes de workflows répétitifs. Les cas d’usage courants incluent :
- Services financiers : détection de fraude, surveillance des transactions et assistance client automatisée
- Soins de santé : planification, automatisation de l’accueil et workflows de documentation
- Commerce de détail : découverte de produits, traitement des retours et recommandations personnalisées
Les secteurs réglementés comme les services financiers et les soins de santé figurent également parmi les plus actifs dans l’évaluation du déploiement d’agents, bien que les exigences de gouvernance et de conformité déterminent comment et où ces agents sont intégrés.
Création de valeur dans le marketing et l'expérience client
Pour les équipes de marketing et d'expérience client, les agents IA génèrent une valeur mesurable dans cinq domaines opérationnels :
- Automatisation du service client et de l’assistance. Les agents effectuent un premier tri, gèrent les transferts aux équipes et orchestrent les flux en libre-service afin de dévier les tickets de routine, réservant l’attention humaine aux cas les plus complexes.
- Automatisation des workflows et des opérations. Les agents automatisent les approbations, les transferts de contenu et d'assets, ainsi que les contrôles de conformité, remplaçant les workflows manuels par des processus automatisés continus dans toute l’entreprise.
- Données et analytics. Les agents peuvent prendre en charge les rapports automatisés, la détection des anomalies et les prévisions, transformant les tableaux de bord de vues passives en recommandations actives.
- Opérations créatives et de contenu. Les agents génèrent, adaptent et améliorent le contenu sur tous les canaux à un rythme que les humains ne peuvent égaler seuls. Ils représentent un pilier de la gestion de contenu par IA générative.
- Orchestration de parcours et de campagnes. Les agents séquencent les actions cross-canal, sélectionnent les meilleures actions et prennent des décisions de personnalisation en temps réel.
À l'avenir, la recherche IA estompera les frontières entre LLM, agents et le contenu consommé par les agents.
Les capacités des agents vont plus loin que celles des LLM. Ils exploitent dynamiquement leurs propres outils pour atteindre un objectif. Les trois évolutions ci-dessous reflètent ce modèle plus autonome.
- Des modèles de langage aux systèmes actifs. Les modèles IA passent de la génération de texte à l’accomplissement de tâches et l’interaction avec les logiciels.
- Standardisation multi-agents. Les protocoles et les frameworks émergents permettent désormais aux agents de différents fournisseurs de collaborer en toute sécurité. Ainsi, aucune entreprise ne fonctionnera avec les agents d’un seul fournisseur. L’interopérabilité entre agents deviendra une question centrale lors de la prise de décisions.
- L’économie agent-à-agent. Les agents consommeront de plus en plus le contenu et les API au nom des humains. Un agent d’achat, et non un nouvel acheteur, consultera votre page produit. Un agent de recherche, et non un lecteur, analysera votre leadership. Pour cette raison, la visibilité dans la recherche IA ne se contente plus d'être une préoccupation secondaire : votre stratégie de contenu doit servir ces deux types de lecteurs à la fois.
Pour cela, les marques ont besoin d’une infrastructure qui non seulement déploie des agents, mais garantit également qu’ils opèrent, ainsi que les agents externes visitant vos propriétés, sur du contenu structuré et fiable. Le rapport sur les tendances digitales d’Adobe met en lumière cette transformation à travers des questionnaires et les connaissances de clients, alors que l’adoption en entreprise s’accélère.
Alignement des agents IA sur les besoins des workflows d’entreprise
L’approche d’Adobe en matière d’IA agentique se concentre sur des agents spécialement conçus pour gérer les principaux workflows d’entreprise dans l'assistance, les données, le contenu et l’orchestration de parcours, alliés à des agents supplémentaires axés sur les workflows et l’expérience intégrés aux applications Adobe.
L’adoption tend à s’accélérer lorsque les agents sont introduits en combinaison avec des mécanismes de sécurisation clairs (entrées définies, autorisations limitées et points de validation) permettant aux équipes d’étendre l’autonomie progressivement à mesure que la confiance grandit.
Agents de service IA dédiés à l'assistance produit
L'agent Product Support d’Adobe aide les clients à optimiser le dépannage et la gestion des cas nécessitant une assistance en fournissant des conseils conversationnels pour résoudre des problèmes liés aux produits Adobe à l’aide de sources de connaissances fiables, telles que des articles de dépannage rédigés par le support Adobe, des tutoriels sur les produits et des documents juridiques, tout en simplifiant la création et le suivi des tickets (Consultez le webinaire Customer Success d'Adobe sur les agents IA d'Adobe Experience Platform pour obtenir un meilleur aperçu des fonctionnalités et des exemples.)
Agents IA d’automatisation de workflows
Les agents Workflow Optimization aident les équipes à automatiser les tâches de planification et d’exécution, telles que la configuration de projets, la surveillance de workflows et la coordination opérationnelle dans des outils comme Adobe Workfront.
Exemples de workflows alimentés par des agents :
