Les agents restent pour l’instant limités à la génération de contenu et à des actions assez basiques. Pourtant, le potentiel pour l’avenir est là.
L’IA générative est au centre de toutes les conversations dans le domaine des applications de travail collaboratif. Pour Bastien Le Lann, directeur associé du cabinet de conseil français Lecko, le marché de la gen AI orientée collaborative se divise en deux grandes familles. « D’un côté, nous avons une voie historiquement soutenue par les deux géants du domaine, Microsoft avec son offre Copilot et Google avec Gemini. Elle consiste à construire une IA générative à partir de contenus, en vue par exemple de synthétiser des réunions, de produire des synthèses de documents ou encore de répondre à des questions. D’un autre côté, on retrouve des éditeurs issus d’horizons multiples qui favorisent l’utilisation d’agents pour automatiser les tâches afin d’enrichir la collaboration. la personne concernée.
Pour le consultant Lecko, ces deux approches sont susceptibles de converger. Un mouvement que l’on observe déjà suite au lancement par Microsoft d’une plateforme d’agents conçue pour son assistant Copilot intégré à sa suite Microsoft 365. Selon la définition de l’éditeur, « les agents sont des assistants IA conçus pour automatiser et exécuter des processus métiers, en collaboration ou au service des humains. Leurs capacités vont des agents simples basés sur des interactions questions-réponses aux agents effectuant des tâches répétitives, en passant par des agents plus avancés et complets. autonome.” De son côté, Didier Gaultier, responsable de l’IA chez Orange Business Digital Services, intervient : « Nous sommes encore très loin d’agents qui pourraient prendre des décisions à la place des humains dans le flux collaboratif. Les modèles dont nous disposons aujourd’hui «ne sont pas suffisamment fiables».
La vision des agents 100% autonomes
De son côté, Salesforce veut y croire. « Les agents auront un impact profond sur le travail d’équipe et la productivité. Cette technologie a potentiellement la capacité d’effectuer des actions pour les employés et de les remplacer la nuit ou le week-end, y compris pour orchestrer leurs interactions », déclare Peter Doolan, directeur client de Slack, la plateforme de messagerie d’équipe acquise par Salesforce en 2021.
Lors de son événement mondial organisé du 17 au 19 septembre à San Francisco, Salesforce a annoncé toute une série d’agents, basés sur une technologie tierce, pour servir sa messagerie collaborative. Parmi ceux lancés en version finale, citons Adobe Express qui est conçu pour générer des contenus personnalisés : présentations, campagnes média, publications sur les réseaux sociaux… Mais aussi un agent basé sur le service de stockage en ligne Box, conçu pour analyser les contrats, répondre aux questions sur les paysage concurrentiel basé sur des documents internes, voire des rapports de synthèse. Autres agents disponibles : un agent Cohere qui se présente sous la forme d’un assistant conversationnel intégré à Slack, ou un agent Writer qui se concentre sur la rédaction de contenu.
“Certains fournisseurs comme OpenAI ou Anthropic vendent des agents prêts à l’emploi qui activent des tâches”
« Nous fournissons également à nos clients un environnement leur permettant de créer leurs propres agents », ajoute Peter Doolan. « Ces IA bénéficient de tout le contexte métier de Slack pour répondre au mieux aux questions des utilisateurs : l’historique des échanges, le contenu des canaux conversationnels, etc. »
Il est clair que tous les exemples mentionnés ci-dessus enrichissent simplement le contenu existant avec une couche d’IA générative. Tous ces robots ne prennent pas de décisions, ils répondent aux demandes qui leur sont soumises. Salesforce affirme néanmoins que sa plateforme Agentforce pour Slack permet de créer des agents actionnables. « De la même manière, de nombreux fournisseurs commercialisent des agents prêts à l’emploi qui activent des tâches. Sur le créneau de la digital Workplace, c’est le cas de LumApps, Powell, Jalios, Mozzaik, Sociabble et Elium. Preuve que les approches convergent. Il existe également de nombreux pure player, au premier rang desquels Elqano. Les agents de ces joueurs peuvent traiter les demandes entrantes par email ou répondre aux demandes de création de nouveaux espaces d’équipe », note Bastien Le. Lann. “C’est une nouvelle façon de faire de l’automatisation qui était jusqu’à présent supportée par des solutions comme Zapier, IFTTT ou encore Power Automate.” Ici, ce sont des actions mises en œuvre par un bot. Il n’en demeure pas moins qu’ils se limitent à des routines sans prendre de décisions impactantes pour l’organisation.
Les agents proposés par Microsoft autour de Copilot s’inscrivent dans cette logique. Un agent qualifié d’animateur, par exemple, rend les visioconférences plus fluides. Supportant neuf langues, dont le français, il prend des notes en temps réel et résume les discussions. Il en va de même pour un agent interprète qui traduit les conversations au fur et à mesure qu’elles se déroulent en imitant la voix de l’orateur. Enfin, un agent orienté gestion de projet gère l’attribution des tâches, leur suivi, les rappels et notifications et génère des rapports d’état. Nulle part il n’est question de prendre les décisions clés à la place des humains. Ces produits rendent simplement la collaboration plus fluide.
Une concrétisation d’ici deux ans
Et Peter Doolan de Salesforce de préciser : « La vision que nous avons d’un agent qui pourra prendre le contrôle à 100 % du travail collaboratif d’un collaborateur n’est pas pour maintenant. Cette révolution aura lieu dans les deux « Nous passerons d’actions très basiques à l’exécution de tâches et de workflows beaucoup plus complexes et pouvant être mis en œuvre en continu. » Peter Doolan poursuit : « Par exemple, dans le cas où deux managers discutent d’une politique RH, en termes de déménagement ou de promotion, un agent peut leur apporter des réponses basées sur l’historique RH de l’entreprise. Il peut alors mettre à jour en toute autonomie le système RH en conséquence puis réaliser un workflow opérationnel basé sur la décision prise. Autre exemple, un agent pourrait trouver au sein d’une organisation un profil possédant des compétences particulières en fonction de sa base de connaissances pour répondre. à un problème de projet donné. Ensuite, organisez-vous. prendre rendez-vous avec cette personne en parlant avec son agent. Nous n’en sommes pas encore là.
Comme pour l’IA générative au sens large, un agent impliquera une division fine du contenu pour arriver à des réponses efficaces. « Dans le cas contraire, les réponses seront beaucoup trop générales », reconnaît Bastien Le Lann. « Pour le bot que nous développons dans le cadre de notre étude annuelle sur les Digital Workplaces, nous avons déployé un déclencheur qui nous permet d’interroger directement le document comparatif des solutions du marché dans le cas où nous avons une question sur le sujet. Cela empêche l’agent d’analyser l’intégralité du référentiel. Plus la base documentaire est limitée, meilleure est la réponse.» En fonction des demandes, le format de réponse peut également être adapté. « Dans le cas d’un helpdesk informatique, si un collaborateur s’est fait voler son ordinateur portable, il faudra mettre en évidence la bonne procédure et demander à l’interlocuteur de contacter la bonne personne », conclut le consultant Lecko.
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