Qu'est-ce qu'Agentic AI ?

L'IA agentique fonctionne de manière similaire à un agent de voyages qui organise un voyage en fonction de préférences et d'exigences spécifiques. Par exemple, un utilisateur peut indiquer des dates de voyage, un budget, une compagnie aérienne préférée, un désir d'hôtel près de la plage à un certain endroit et une réservation pour un dîner pour deux près de l'hôtel à 19 heures le lendemain de l'arrivée. 

L'IA agentique diviserait cette entrée en tâches distinctes et les déléguerait à des modèles de langage de grande taille (LLM) spécialisés. Tout d’abord, il se connecterait à un LLM associé à la compagnie aérienne choisie pour identifier les vols appropriés, en tenant compte des contraintes budgétaires, du statut de fidélité et des préférences des utilisateurs, comme la sélection d’un vol de nuit. En fonction de l'heure d'arrivée, l'IA déterminerait les dates de réservation de l'hôtel, reconnaissant que l'hébergement n'est nécessaire qu'à partir du lendemain de l'arrivée d'un vol de nuit. Il se connecterait ensuite à un modèle d'IA pour que le fournisseur de l'hôtel puisse réserver une chambre près de la plage en utilisant les informations de paiement stockées, garantissant ainsi que les données sensibles restent sécurisées avec l'IA plutôt qu'avec le fournisseur. 

Ensuite, l’IA utiliserait l’emplacement de l’hôtel réservé pour effectuer des réservations de dîner à proximité. Il tiendrait compte du calendrier établi précédemment (sachant que la réservation devrait avoir lieu le deuxième jour du voyage en raison du vol de nuit) et compléterait la réservation en s'interfaçant avec un modèle d'IA pour les services de réservation spécifiques.

Ce processus montre comment l’IA agentique coordonne intelligemment les tâches dans plusieurs domaines pour répondre efficacement aux demandes complexes des utilisateurs.

L’IA agentique transforme les industries en allant au-delà de la simple automatisation. Les flux de travail automatisés gèrent généralement des tâches répétitives, mais ils ne parviennent pas à fournir des flux de travail de bout en bout et manquent d'une véritable autonomie. Les systèmes d’IA agentiques, quant à eux, peuvent ingérer de nouvelles données, interpréter les conditions changeantes et faire des choix stratégiques. Dans des environnements en évolution rapide, allant de la gestion de réseau aux services financiers, cette agilité est essentielle pour maintenir des performances élevées, contenir rapidement les menaces et capitaliser sur les évolutions du marché. Les entreprises qui adoptent l’IA agentique peuvent maximiser l’efficacité opérationnelle, réduire les frais généraux et offrir des expériences utilisateur plus personnalisées.

• Soins de santé : Les hôpitaux utilisent l’IA agentique pour surveiller les signes vitaux des patients et suggérer des interventions opportunes. En traitant les indicateurs de santé en temps réel, les agents intelligents aident les médecins à ajuster les plans de traitement à la volée. 
• Robotique : Les machines autonomes utilisent des algorithmes de prise de décision avancés pour naviguer dans les usines, les entrepôts ou les environnements dangereux. Grâce à une interaction et un apprentissage constants, ils peuvent coordonner des tâches, effectuer des inspections et détecter des problèmes de maintenance sans commande humaine directe. 
• Finance: Les algorithmes d'IA agentiques exécutent des transactions, gèrent des portefeuilles et évaluent rapidement les risques de crédit. Leur capacité à interpréter des données fluctuantes en quelques millisecondes ouvre de nouvelles possibilités de rentabilité et d’atténuation des risques. 
• Cybersécurité : Face à l’augmentation des menaces sophistiquées, l’intelligence agentique peut détecter les anomalies, isoler les activités malveillantes et réagir instantanément, bien avant que les équipes de sécurité ne réagissent manuellement.

Malgré tout son potentiel, l’IA agentique rencontre des obstacles. L’interopérabilité entre agents et LLM ainsi que l’accès aux sources de données héritées nécessitent de s’accorder sur des contrôles d’accès et une sémantique communs. La prise de décision soulève des enjeux éthiques puisque ces agents autonomes peuvent influencer des résultats majeurs, parfois liés à des données sensibles ou à des conséquences critiques. Par ailleurs, les besoins en calcul pour supporter les processus d’apprentissage continus sont importants, impliquant des infrastructures solides et une gestion attentive des ressources. Vous devez relever ces défis en définissant des cadres de gouvernance clairs et en investissant dans des systèmes évolutifs capables de maintenir une intelligence en temps réel.

À mesure que les coûts du matériel diminuent et que les algorithmes évoluent, l’adoption de l’IA agentique ne fera que croître. Les recherches sur le méta-apprentissage et l’apprentissage par transfert – où les systèmes d’IA apprennent à appliquer les connaissances d’un domaine à un autre – promettent une intelligence plus polyvalente, semblable à celle de l’humain. De plus, l’établissement de lignes directrices et de politiques sectorielles en matière de responsabilité, de confidentialité et de confiance continuera de façonner la croissance responsable de cette technologie.

F5 vous permet de déployer l’IA agentique grâce à une connectivité sécurisée et performante entre les systèmes d’IA et les sources de données distribuées qu’ils doivent consulter. Nous combinons des capacités réseau et sécurité, comme les contrôles d’accès basés sur des politiques, le chiffrement en transit et la gestion avancée du trafic, pour établir un socle solide qui garantit l’efficacité et la sécurité de l’IA agentique. En vous assurant un accès fluide aux données, F5 vous aide à exploiter pleinement le potentiel de l’IA agentique, pour une prise de décision intelligente et une excellence opérationnelle accrue.

Pour en savoir plus sur la manière dont F5 permet les déploiements d’IA en entreprise, visitez notre page Web sur l’IA .