Alors que l'IA générative continue d'évoluer, l'année 2025 devrait voir une augmentation des cas d'utilisation à forte valeur ajoutée pour les agents d'IA, qui deviennent de plus en plus pertinents dans les environnements professionnels.
Les agents d'IA, initialement développés parallèlement à diverses modalités telles que le traitement d'images et d'audio, englobent désormais des systèmes qui facilitent l'action et la communication via des modèles de langage de grande taille (LLM). Ces agents sont définis comme des systèmes d'IA complets qui intègrent plusieurs outils pour effectuer des tâches complexes au-delà des simples interactions question-réponse.
Nicolas Gaudemet, directeur de l'IA chez OnePoint, décrit les agents d'IA comme des architectures cognitives qui utilisent des modèles d'IA pour orchestrer diverses tâches, y compris la planification, la recherche en ligne et l'analyse de documents.
OpenAI a rapidement capitalisé sur le potentiel des agents d'IA en lançant des plugins offrant de nombreux outils aux développeurs, y compris des interprètes de code et des capacités de recherche sur le web. De même, la startup française LightOn se prépare à offrir à ses clients des outils pour créer des agents personnalisés d'ici la fin de l'année.
Les offres de LightOn comprendront Websearch pour la récupération d'informations en ligne, Executive Python pour l'analyse de données et Search Document pour des requêtes documentaires. Laurent Daudet, co-CEO de LightOn, note que la phase actuelle de l'IA générative représente un tournant vers des utilisations plus sophistiquées des LLM capables de gérer des données diverses.
OnePoint a développé des agents démonstrateurs qui réussissent à réaliser des tâches telles que l'analyse des appels d'offres et le développement de modèles commerciaux. Ces agents automatisent des processus comme le résumé de documents et la génération de questions pertinentes.
À l'avenir, on s'attend à ce que les agents d'IA améliorent leurs capacités avec de nouveaux outils et connecteurs, facilitant l'intégration avec diverses sources de données telles que les systèmes CRM d'entreprise. Ce développement est crucial car il élargira les possibilités opérationnelles pour les entreprises.
Les avancées à venir incluent des capacités d'interaction améliorées, telles que la communication en temps réel et la collaboration autonome entre agents, se rapprochant de la vision d'assistants entièrement autonomes.