Construisez une IA agentique pour obtenir un retour sur investissement sans mauvaises surprises liées à une « mauvaise IA ».

L'IA agentique connaît actuellement un grand succès, et pour cause. Au lieu de servir de modèle pour répondre à une question, une agents IA réellement accomplir une tâche. Elle est capable de récupérer les données appropriées, de prendre une décision éclairée et d'agir (par exemple, mettre à jour un système, informer une partie prenante ou répondre à la question d'un client) et workflow le workflow jusqu'à ce que l'objectif final soit atteint.

Ce type agents IA appelé à jouer un rôle de plus en plus important dans les entreprises. Gartner prévoit que 40 % des applications d'entreprise intégreront des agents IA tâche d'ici la fin 2026, contre moins de 5 % en 2025.

Mais il y a aussi un revers à la médaille. Selon Gartner, plus de 40 % des projets d'IA agentique seront annulés d'ici la fin 2027, en raison de l'escalade des coûts, d'une valeur commerciale peu claire ou de contrôles des risques inadéquats.

Cela oblige les chefs d'entreprise à comprendre ce qui distingue une preuve de valeur convaincante d'une IA agentique fiable, axée sur le retour sur investissement et adaptée à la production. La différence ne réside pas seulement dans le modèle. Elle réside dans la workflow , en particulier la base de données, et dans la capacité des organisations à observer ce qui se passe avec leurs données afin que des entrées erronées ou erronées n'alimentent pas de mauvaises décisions de l'IA.

Comprendre ce qu'implique un Workflow agentique

Une manière utile d'appréhender les flux de travail agentifs consiste à les décomposer en plusieurs processus :

• L'agent recueille des informations telles que des données, des documents, des tickets, des événements et des indicateurs clés de performance (KPI).
• Il planifie les étapes, utilise des outils et décide des mesures à prendre ensuite.
• Il exécute des actions dans les systèmes, telles que l'envoi d'un e-mail, la mise à jour d'un enregistrement ou le déclenchement d'une tâche.
• L'agent utilise les retours d'expérience pour améliorer en permanence ses décisions futures.

Contrairement à l'automatisation traditionnelle, souvent rigide, les workflows agentifs sont adaptatifs, ce qui signifie qu'ils peuvent réagir lorsque la situation change. Cette flexibilité explique leur grande efficacité, mais aussi pourquoi le risque lié à leur utilisation augmente rapidement lorsque l'agent fonctionne à partir de données incomplètes, obsolètes ou mal gérées.

7 étapes pour créer des flux de travail d'IA agentique

Les organisations peuvent créer des flux de travail d'IA agentique fiables et dignes de confiance en suivant ces étapes :

1. Définissez l'objectif final. Commencez par un workflow le succès est mesurable et gérable, tel que l'amélioration des performances du cycle de revenus, la réalisation des objectifs de livraison dans les délais ou l'accélération des rapports d'analyse de fin de mois. Traduisez ensuite cet objectif en règles claires, telles que les données que l'agent peut utiliser, les systèmes auxquels il est autorisé ou non à accéder, et ce qui constitue un « bon » résultat, par exemple les seuils de précision.
2. Définissez des garde-fous avant d'activer l'autonomie de l'IA. Ensuite, mettez en place des garde-fous en classant les actions par niveau : ce que l'agent peut faire automatiquement, ce qu'il peut recommander mais qui nécessite l'approbation humaine, et ce qu'il ne doit jamais faire sans interaction humaine explicite. De nombreux projets d'IA sont bloqués ou échouent parce que les équipes déploient des agents sans limites claires, sans responsabilité bien définie et sans définition opérationnelle de la « sécurité ». Sans garde-fous, même de petites erreurs de données et des résultats trop optimistes peuvent avoir des conséquences en aval.
3. Transformez les systèmes en étapes vérifiables. En production, les systèmes agentifs fonctionnent mieux lorsqu'ils sont considérés comme de petites étapes à responsabilité unique. Ces étapes peuvent inclure la récupération, la validation, la classification, la prise de décision et l'action sur les données. Cela facilite le test, la surveillance et la gouvernance agents IA .
4. Assurez-vous que les données disposent d'un contexte fiable. Les agents IA ont besoin de plus que des lignes et des colonnes de données. Ils ont besoin d'un contexte tel que :

• • Définitions commerciales. Qu'est-ce qui caractérise un client actif ?
  • Relations. Comment le produit A correspond-il à la gamme de services B ?
  • Politiques. Quelles sont les données soumises à restriction et quelles sont les actions qui nécessitent une autorisation ?
  • Lignée. D'où vient cette mesure ?

Disposer d'un contexte de données fait toute la différence entre un agent qui semble sûr de lui, même si sa réponse est erronée, et un agent qui s'appuie réellement sur la réalité commerciale actuelle.

5. Rendez la confiance mesurable et continue. Si agents IA des décisions, les organisations ont besoin d'une visibilité en temps réel sur le comportement des données lorsqu'elles transitent par les systèmes d'IA. C'est là que observabilité des données devient essentielle. Elle permet aux équipes chargées des données de détecter les dérives, les anomalies et les ruptures avant qu' elles ne se traduisent par des erreurs visibles par les clients ou ayant un impact sur les revenus.
6. Garantissez la fiabilité des données grâce à des contrats. L'un des moyens les plus pratiques pour faire évoluer les flux de travail des agents consiste à traiter jeux de données clés jeux de données des produits, avec des attentes claires. Data contractssupport approche en définissant le schéma attendu, les seuils de qualité, la fréquence de mise à jour, la propriété et l'utilisation. De cette façon, agents IA deviner à quoi ressemblent de « bonnes données ». Elle utilise un produit de données régi par des garanties applicables.
7. Mettre en place un suivi, une réponse aux incidents et gouvernance. Pour qu'un agent puisse agir, il a besoin de la puissance opérationnelle qui s'applique à tout système de production. Cela inclut la mise en place d'alertes qui détectent et résolvent les problèmes de qualité des données, la garantie de pistes d'audit claires pour la visibilité et la mise en œuvre de contrôles d'accès pour les approbations. Les organisations doivent également disposer d'un plan pour identifier et corriger tout problème pouvant survenir.

Une feuille de route simple en 5 étapes pour démarrer

Les organisations qui souhaitent disposer d'une feuille de route pratique pour créer des workflows d'IA agentique peuvent commencer par suivre les étapes suivantes :

1. Choisissez un workflow avec une valeur mesurable et des limites claires.
2. Cartographier les décisions que l'agent prendra et les données nécessaires pour chaque décision.
3. Normalisez le contexte avec des définitions, une filiation et des politiques afin que l'agent n'improvise pas ou ne délire pas.
4. Activez observabilité en termes de fraîcheur, de volume, de schéma, de distribution et de lignage.
5. Fournir des garde-fous avec des processus impliquant l'intervention humaine, puis élargissez l'autonomie à mesure que la confiance devient mesurable.

Ne vous contentez pas de créer une IA agentique. Créez une IA en laquelle vous pouvez avoir confiance.

Les workflows d'IA agentique ne sont pas des automatisations « à configurer puis à oublier ». Ce sont des systèmes vivants, alimentés par des données qui peuvent changer, se rompre et dériver. C'est pourquoi le message d'Actian est si important à l'heure actuelle : ne vous contentez pas de créer une IA agentique. Créez-la à partir de données que les équipes peuvent découvrir, auxquelles elles peuvent se fier et qu'elles peuvent activer, puis prouvez continuellement cette confiance grâce à observabilité des données.

C'est ainsi que les organisations empêchent la « mauvaise IA » de devenir un problème en termes de réputation, de réglementation ou de finances. Découvrez comment observabilité des données Actian permet d'identifier de manière proactive les problèmes de qualité des données, de les prévenir et support l'IA support .

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À propos d' Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de contrôler leurs données à grande échelle en toute confiance. Les organisations font confiance aux solutions gestion des données d'intelligence des données d'Actian pour rationaliser les environnements de données complexes et accélérer la fourniture de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données et IA de HCLSoftware, rendez-vous sur actian.com.