Qu’est-ce qu’un agent IA ? Comment l’intelligence artificielle renforce le travail humain et booste la productivité

Et si vous pouviez compter sur un allié silencieux mais efficace pour alléger votre charge de travail ? Grâce aux agents IA, cette aide est désormais à portée de main. Ces outils intelligents automatisent les tâches répétitives, apportent des solutions à des problèmes complexes et facilitent des prises de décision plus rapides et plus pertinentes, basées sur l’analyse des données. Avec un marché estimé à 7,84 milliards de dollars en 2025 et projeté à 52,62 milliards en 2030, les agents IA occupent une place de plus en plus centrale dans notre quotidien professionnel.

Dans cet article, nous explorons ce qu’est un agent IA, son mode de fonctionnement et la manière dont il peut compléter les compétences humaines pour accroître la productivité et améliorer l’efficacité.

Qu’est-ce qu’un agent IA ?

Les agents IA sont des systèmes capables d’agir de façon autonome avec une intervention humaine minimale pour atteindre des objectifs définis par leurs utilisateurs. Ils s’appuient sur des technologies comme l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et les grands modèles de langage pour analyser les données, prendre des décisions et exécuter les tâches qui leur sont confiées. Leur but n’est pas de remplacer l’humain, mais de renforcer ses capacités et d’optimiser son efficacité.

Un agent IA autonome fonctionne de manière indépendante. Il perçoit une situation, raisonne et choisit la meilleure action à entreprendre pour atteindre le but fixé. Les agents les plus avancés apprennent de leurs expériences passées et ajustent leur comportement en fonction des évolutions du contexte et des attentes des utilisateurs.

Ces agents IA soutiennent le travail quotidien en automatisant les tâches répétitives, en mettant en lumière les informations clés, en résolvant des problèmes complexes et en facilitant les échanges avec les utilisateurs ou d’autres systèmes.

Comment fonctionnent les agents d’intelligence artificielle ?

Les agents IA suivent un cycle continu composé de quatre étapes : détecter, planifier, agir et réfléchir. Ce processus s’inspire du fonctionnement humain, en reproduisant la façon dont nous percevons notre environnement, analysons les situations et prenons des décisions. Grâce à ce cycle, les agents d’intelligence artificielle peuvent comprendre leur contexte, faire des choix pertinents et accomplir des tâches de manière autonome.

Le processus peut être décomposé en 4 étapes clés :

Détecter

Dans un premier temps, l’agent IA collecte et interprète des informations provenant de différentes sources. Il utilise des outils comme les API, les bases de données, le web scraping ou les flux de données directs pour accéder à des contenus internes ou externes. Un agent d’intelligence artificielle est capable de traiter du texte, des images et des données, tout en comprenant des requêtes formulées en langage naturel. Il peut aussi collaborer avec d’autres agents IA pour partager des informations, ce qui lui permet d’obtenir une vision globale essentielle à l’accomplissement de sa mission.

Planifier

Une fois les informations collectées, l’agent IA s’appuie sur ses algorithmes, ses modèles internes et sa base de connaissances pour élaborer un plan d’action. À cette étape, plusieurs technologies entrent en jeu, notamment l’apprentissage automatique (ML), le traitement du langage naturel (NLP) et les grands modèles de langage (LLM).

• L’apprentissage automatique (ML) permet à l’agent d’identifier des schémas, de formuler des prédictions et de progresser à partir des données.
• Le traitement du langage naturel (NLP) lui donne la capacité de comprendre les échanges en langage courant, ce qui est essentiel pour interpréter des instructions ou dialoguer avec les utilisateurs.
• Quant aux grands modèles de langage (LLM), ils offrent une compréhension contextuelle poussée, une aptitude à résoudre des problèmes complexes et une capacité à générer des réponses qui ressemblent à celles d’un humain.

Grâce à ces technologies, l’agent IA analyse les données obtenues, propose des pistes concrètes et structure une réponse adaptée. Il décompose les situations complexes en étapes claires, détermine les actions à entreprendre et anticipe les obstacles éventuels. Ce processus inclut souvent une réflexion stratégique, une évaluation des risques et une planification précise.

Agir

L’étape suivante consiste pour l’agent IA à mettre en œuvre le plan établi en réalisant les tâches dans le bon ordre. Les actions menées varient selon l’objectif et le contexte. L’agent peut, par exemple, envoyer des notifications ou des e-mails, modifier ou consulter des enregistrements dans des bases de données, ou encore analyser des données en temps réel pour aider à la prise de décision. Dans des situations plus complexes, l’agent peut mener plusieurs actions en parallèle ou collaborer avec d’autres agents IA et systèmes d’intelligence artificielle pour accomplir efficacement l’ensemble des tâches prévues.

Réfléchir

Les agents IA les plus avancés se distinguent par leur capacité à apprendre, s’adapter et tirer des enseignements de leurs actions. Une fois la tâche accomplie, l’agent évalue les résultats obtenus et tient compte des retours utilisateurs pour déterminer si ses actions ont été efficaces. En cas d’échec ou de résultat mitigé, il identifie ce qui n’a pas fonctionné.

Pour progresser, l’agent IA met à jour ses modèles internes et sa base de connaissances. Il renforce les stratégies efficaces et ajuste celles qui ont donné de moins bons résultats. Cette boucle d’amélioration continue, souvent guidée par des techniques comme l’apprentissage par renforcement, permet à l’agent de prendre de meilleures décisions et d’affiner ses réponses avec le temps.

Human in the loop : garantir le contrôle et l’alignement

Même si les agents intelligents sont conçus pour fonctionner de manière autonome, la présence humaine reste indispensable. Le principe du « human in the loop » assure une supervision à chaque étape, permettant aux utilisateurs d’observer, d’évaluer et, si nécessaire, de modifier les actions ou décisions prises par l’agent.

Cette intervention humaine joue un rôle clé dans l’amélioration des performances, la correction des biais éventuels et le maintien d’un alignement avec les objectifs stratégiques. Le modèle HITL est particulièrement important dans des domaines sensibles, comme la santé ou la finance, où les décisions prises par un agent IA peuvent avoir des conséquences réelles et significatives. Cette collaboration entre l’humain et l’intelligence artificielle souligne que les agents IA sont des outils puissants au service des compétences humaines, sans pour autant remplacer le jugement, l’intuition ou l’intelligence émotionnelle.

Différents types d'agents IA

Il existe six types d'agents IA, dont la complexité, la capacité de mémoire et la prise de décision varient. Ces différences fondamentales déterminent le comportement des agents et les types de tâches qu'ils peuvent prendre en charge dans les environnements professionnels.

Les types d'agents d'intelligence artificielle les plus courants sont présentés ci-dessous, du plus simple au plus avancé :

1. Agents simples

• Mode de fonctionnement : Il s’agit de la forme la plus simple d’agents IA, conçue pour exécuter des tâches basiques. Ces agents fonctionnent à partir de règles précises, déclenchant des actions spécifiques dès qu’une condition est remplie. Ils se concentrent uniquement sur l’état présent de l’environnement, sans mémoire des situations passées ni capacité à anticiper les conséquences futures. Cela signifie qu’ils ne peuvent ni évaluer leurs performances ni s’adapter à des circonstances imprévues dépassant les scénarios définis à l’avance.
• Comment ils aident les humains : Les agents simples sont idéaux pour automatiser des tâches très répétitives dans des contextes stables et prévisibles. Ils permettent de déléguer des actions administratives simples, ce qui libère du temps pour se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
• Exemple : Lorsqu’un nouveau contact est ajouté à une liste marketing, un agent IA peut automatiquement envoyer un e-mail de bienvenue.

2. Agents basés sur des modèles

• Mode de fonctionnement : Contrairement aux agents simples, les agents basés sur des modèles utilisent non seulement leurs perceptions actuelles, mais aussi leur mémoire pour construire une représentation interne de l’environnement. Ce modèle reflète l’état présent du monde et son évolution dans le temps. Grâce à cette représentation, l’agent peut prendre en compte ses expériences passées ainsi que les résultats probables avant de prendre une décision. Le modèle est régulièrement mis à jour au fur et à mesure que de nouvelles informations deviennent disponibles.
• Comment ils aident les humains : Les agents basés sur des modèles sont capables d’accompagner les humains dans des tâches plus complexes. Leur capacité à s’adapter aux changements de l’environnement leur permet de prendre des décisions plus pertinentes et ajustées.
• Exemple : Un agent IA suit les niveaux de stock, anticipe les besoins futurs et commande automatiquement de nouvelles fournitures.

3. Agents basés sur des objectifs

• Mode de fonctionnement : Ces agents sont conçus pour atteindre des résultats précis. Contrairement aux agents simples qui réagissent simplement à des stimuli, les agents basés sur des objectifs évaluent plusieurs options et choisissent la meilleure stratégie pour atteindre une cible définie.
• Comment ils aident les humains : Les agents basés sur des objectifs sont particulièrement utiles lorsque l’on connaît le résultat final à atteindre. Ils n’ont pas besoin d’instructions détaillées ou de règles prédéfinies pour accomplir une tâche.
• Exemple : Un agent IA gère le traitement des factures en vérifiant que toutes les données requises et les validations sont en ordre avant de valider l’approbation.

4. Agents basés sur l'utilité

• Mode de fonctionnement : Les agents basés sur l’utilité représentent la forme la plus avancée d’agents rationnels. Ils ne se contentent pas d’atteindre un objectif, mais évaluent chaque action possible selon plusieurs critères, comme l’efficacité, le coût ou le risque. Ils choisissent l’action qui promet les meilleurs résultats globaux.
• Comment ils aident les humains : Ces agents accompagnent les humains dans des processus décisionnels complexes. Ils prennent en compte divers facteurs pour recommander les actions les plus adaptées afin d’optimiser les résultats attendus.
• Exemple : Un agent IA oriente intelligemment les demandes de support vers les agents disponibles, en tenant compte de la nature de la plainte, de l’expérience de l’agent, de la charge actuelle et de l’urgence, afin de maximiser la satisfaction client tout en équilibrant la charge de travail.

5. Agents d'apprentissage

• Mode de fonctionnement : Les agents d’apprentissage s’améliorent au fil du temps en analysant leurs expériences passées et les retours externes. Ils intègrent généralement un module d’apprentissage qui adapte leur comportement, un système d’évaluation des performances et un générateur de nouvelles actions à tester.
• Comment ils aident les humains : Ces agents s’ajustent automatiquement aux évolutions des conditions et du comportement des utilisateurs, sans nécessiter de reprogrammation. Ils optimisent les processus en améliorant continuellement la façon dont les tâches sont réalisées, réduisant ainsi les interventions manuelles.
• Exemple : Un agent IA apprend en permanence quelles actions spécifiques des prospects (pages web consultées, taux d’ouverture des e-mails, etc.) prédisent le mieux les conversions, et ajuste automatiquement son modèle de scoring.

6. Agents hiérarchiques

• Mode de fonctionnement : Ces agents avancés sont organisés en plusieurs couches. Un agent de haut niveau interprète l’objectif de l’utilisateur, le divise en tâches plus petites, puis les répartit entre des agents de niveaux inférieurs qui les exécutent.
• Comment ils aident les humains : Les agents hiérarchiques facilitent la réalisation de tâches complexes et orchestrent des processus métier étendus impliquant plusieurs étapes.
• Exemple : Un ensemble d’agents IA gère l’ensemble du cycle client. L’agent principal supervise le parcours complet, tandis que des agents spécialisés prennent en charge l’acquisition, l’intégration, la fidélisation et la réactivation.

Avantages des agents IA

L'intégration d'agents IA dans les opérations commerciales peut apporter de multiples avantages, de l'augmentation de la productivité à une prise de décision plus intelligente.

Voici les principaux avantages des agents IA :

• Efficacité et productivité renforcées : Les agents IA automatisent les tâches répétitives et fastidieuses qui prennent habituellement beaucoup de temps aux employés. Des activités comme la saisie de données, les demandes routinières, l’attribution de prospects ou la génération de rapports standards sont ainsi prises en charge. Cela libère les collaborateurs pour se concentrer sur des missions plus complexes, stratégiques et créatives, où leurs compétences humaines sont indispensables.
• Précision et cohérence améliorées : Conçus pour suivre les instructions à la lettre et appliquer les règles sans faille, les agents IA réduisent les erreurs manuelles dans la saisie de données, le traitement des transactions ou la prise de décisions répétitives. Ils augmentent globalement la fiabilité et la qualité des résultats, même s’ils ne sont pas parfaits.
• Scalabilité et disponibilité permanente : Contrairement aux humains, les agents IA ne nécessitent ni pause ni repos et peuvent fonctionner 24 heures sur 24. Cela permet aux entreprises d’adapter leur capacité opérationnelle en fonction de la demande, sans recruter davantage. Avec ces agents autonomes, elles assurent un service continu et de qualité, y compris en dehors des heures classiques.
• Optimisation des coûts : En automatisant les tâches, en gagnant en efficacité et en limitant les erreurs, les agents IA contribuent à réduire les coûts d’exploitation. Ils permettent de diminuer les dépenses liées à la main-d’œuvre, d’éviter les erreurs coûteuses et de mieux allouer les ressources.
• Analyse des données et insights exploitables : Les agents intelligents traitent et analysent rapidement de très grands volumes de données, bien plus vite que les systèmes classiques ou les analystes humains. Ils identifient les tendances, les modèles, et fournissent des informations précieuses pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées, planifier, prévoir et résoudre des problèmes.
• Conformité et préparation aux audits renforcées : En suivant avec rigueur des workflows et règles prédéfinies, les agents IA garantissent une exécution cohérente des processus réglementaires. Ils génèrent aussi des journaux d’activité clairs et des traces d’audit, facilitant la démonstration de conformité.
• Réduction des risques opérationnels : Par la standardisation, l’automatisation et la surveillance continue, les agents IA limitent les erreurs humaines, les écarts de processus et les retards, notamment dans les opérations sensibles comme les paiements, les approbations ou l’intégration de nouveaux collaborateurs.
• Expérience client améliorée : Les agents IA soutiennent les équipes de service client en répondant instantanément aux questions fréquentes et en orientant les demandes complexes vers les bons agents humains, avec tout le contexte nécessaire. Cela permet de résoudre plus rapidement les problèmes, de personnaliser les échanges et d’améliorer la satisfaction client.
• Employés plus épanouis : En déchargeant les collaborateurs des tâches répétitives et chronophages, les agents IA leur donnent plus de temps pour se consacrer à des activités à forte valeur ajoutée comme la création de liens, l’innovation et le développement de nouvelles stratégies, ce qui accroît leur motivation et leur bien-être au travail.

Exemples réels de cas d'utilisation d'agents IA

Les agents IA sont déjà intégrés dans de nombreux aspects de notre univers numérique, souvent en arrière-plan, où ils contribuent à accroître l'efficacité, améliorer l’expérience utilisateur et faciliter une prise de décision plus éclairée. Selon Forbes, d'ici à la fin de 2025, une entreprise sur quatre aura lancé des programmes pilotes intégrant des agents IA. Ce taux devrait doubler d’ici 2027, témoignant d’une transition rapide de la phase d’expérimentation vers une adoption à grande échelle. Cette évolution souligne le rôle clé que jouent les agents IA dans la transformation digitale des entreprises et la construction d’un avantage concurrentiel durable.

Découvrons plusieurs cas d'utilisation réels qui montrent comment vous pouvez tirer parti des agents IA dans votre entreprise :

Scoring et routage intelligents des leads

Un agent IA surveille les leads entrants provenant de multiples canaux, comme un site web, les réseaux sociaux ou encore les événements numériques, tels que les webinaires et les lancements de produits. Il analyse les données des prospects — taille de l’entreprise, secteur d’activité, comportements sur le site, interactions passées — en les comparant à des profils clients idéaux prédéfinis pour attribuer un score de qualification. Selon ce score, l’agent achemine automatiquement les leads à fort potentiel vers le commercial le plus adapté, tout en fournissant un résumé des informations clés et en suggérant la prochaine action à mener pour conclure l’affaire plus rapidement.

Automatisation du support client

Les agents IA se déploient souvent sous forme de chatbots intelligents ou d’assistants virtuels capables de répondre aux questions des clients. Ils traitent les demandes fréquentes, résolvent les problèmes simples et effectuent des tâches basiques, comme vérifier l’état d’une commande ou remplir un formulaire de retour. En intégrant ces agents dans leur service client, les entreprises améliorent leurs temps de réponse et augmentent la satisfaction globale des utilisateurs.

Automatisation et optimisation des campagnes marketing

Les agents IA intégrés aux plateformes marketing peuvent automatiser la segmentation des audiences, personnaliser le contenu selon les préférences des clients et déclencher des campagnes d’e-mailing en plusieurs étapes, basées sur le comportement des utilisateurs. Par exemple, un agent autonome peut envoyer une série d’e-mails de relance après l’inscription à un webinaire ou ajuster automatiquement le budget publicitaire en fonction des performances observées.

En parallèle, ces agents optimisent les taux de conversion en analysant en temps réel des indicateurs clés comme les taux d’ouverture ou les taux de clics. Pour améliorer les résultats, ils peuvent modifier de manière autonome certains éléments — titres d’e-mails, visuels de publicités, appels à l’action — et lancer des tests A/B pour identifier la version la plus performante.

Planification intelligente de réunions

Les agents IA peuvent automatiser la planification des réunions clients en tenant compte des calendriers, préférences et fuseaux horaires de l’ensemble des participants. Ils identifient les créneaux optimaux, envoient automatiquement les invitations, mettent à jour les agendas et reprogramment les rendez-vous si nécessaire. En complément, ces agents peuvent synchroniser les informations avec le CRM, en y enregistrant les détails et les résultats de la réunion, fournissant ainsi un résumé exploitable pour les équipes commerciales ou support.

Recommandation dynamique de produits

Les entreprises de commerce électronique peuvent s’appuyer sur des agents d’intelligence artificielle autonomes pour générer et afficher en temps réel des recommandations de produits personnalisées. Ces suggestions sont basées sur les paniers d’achat, le comportement de navigation, l’historique d’achat et d’autres données contextuelles. Les agents IA mettent continuellement à jour leurs recommandations à mesure qu’ils collectent de nouvelles informations, afin de refléter les préférences et besoins actuels des clients.

Du côté commercial, ces recommandations peuvent être exploitées par les équipes de vente pour adapter leurs propositions, en intégrant des offres de vente croisée ou de montée en gamme personnalisées, augmentant ainsi la valeur moyenne des transactions.

Récupération des connaissances

Lorsqu’un représentant commercial ou un agent du service client a besoin d’accéder rapidement à des informations précises — qu’il s’agisse des caractéristiques d’un produit, de l’historique d’un compte client ou des détails d’une police d’assurance — un agent IA peut intervenir en temps réel pour retrouver et présenter ces données. Intégré au CRM et aux bases de connaissances de l’entreprise, il extrait instantanément les informations pertinentes, en génère un résumé clair et peut même proposer des réponses optimisées. Il agit ainsi comme un assistant virtuel, améliorant la réactivité et la qualité des interactions avec les clients.

Agents IA spécifiques à l'industrie

Selon une étude de Markets and Markets, le marché des agents d’intelligence artificielle spécialisés par secteur devrait croître de plus de 35 % au cours des cinq prochaines années. Ces agents sont conçus pour répondre à des fonctions bien définies dans des domaines comme la santé, la finance, la fabrication ou encore le droit, et sont généralement intégrés de manière approfondie dans les logiciels et processus propres à chaque secteur.

Voici quelques exemples de ce que ces agents spécialisés peuvent accomplir :

• Soins de santé : planification automatisée des rendez-vous, mise à jour des dossiers médicaux, traitement des demandes d’indemnisation.
• Finance : détection des fraudes, évaluation du risque de crédit, vérification de la conformité réglementaire.
• Fabrication : surveillance des performances des équipements, gestion intelligente des stocks, optimisation de la chaîne d’approvisionnement.

Défis liés à l'utilisation d'agents IA

Bien que les agents IA aient un énorme potentiel de transformation des opérations commerciales, leur mise en œuvre et leur gestion continue peuvent s'avérer difficiles.

Les défis courants liés à l'utilisation d'agents IA sont notamment les suivants :

• Accès à des données de qualité : Les agents IA ne peuvent être efficaces que s’ils reposent sur des données fiables. Des jeux de données incomplets, obsolètes ou biaisés peuvent entraîner des résultats inexacts, des erreurs ou des décisions inappropriées. Pour garantir de bonnes performances, les entreprises doivent s’assurer que leurs agents ont accès à des données pertinentes, complètes et à jour.
• Mise en œuvre complexe et intégration technique : Le déploiement d’agents IA nécessite souvent une expertise pointue en apprentissage automatique et en conception de systèmes intelligents. Adapter les agents aux besoins spécifiques d’une entreprise, tout en les intégrant à des systèmes existants, comme les CRM ou les outils internes, peut s’avérer complexe. Une solution consiste à choisir un fournisseur, comme Creatio, qui propose des agents IA intégrés nativement à sa plateforme, ce qui accélère considérablement le retour sur investissement.
• Biais et préoccupations éthiques : Les agents IA apprennent à partir des données qu’on leur fournit. Si ces données contiennent des biais historiques ou sociaux, l’agent risque de les reproduire — voire de les amplifier — dans ses décisions (par exemple, en matière de crédit ou de recrutement). Pour atténuer ce risque, il est essentiel d’établir des politiques de gouvernance strictes et de suivre des pratiques responsables en matière d’IA tout au long du développement et de l’évaluation des agents.
• Manque de transparence (le problème de la boîte noire) : Certains modèles d’IA avancés, en particulier ceux basés sur l’apprentissage profond, fonctionnent comme des « boîtes noires », rendant difficile la compréhension du raisonnement derrière leurs décisions. Ce manque de transparence peut nuire à la confiance et poser des risques en matière de conformité, notamment dans les secteurs réglementés. Il est donc crucial de choisir des agents IA qui privilégient la transparence et la traçabilité des décisions.
• Risques de sécurité et de confidentialité : En traitant de grandes quantités de données sensibles — qu’elles soient commerciales ou personnelles — les agents IA deviennent des cibles potentielles pour les cyberattaques. Pour garantir la sécurité des informations et préserver la confiance des clients, les entreprises doivent sélectionner des fournisseurs d’agents IA qui appliquent des mesures robustes : chiffrement des données, contrôles d’accès sécurisés, et conformité aux réglementations sur la protection des données (comme le RGPD ou le CCPA).

Boostez vos performances avec les agents IA de Creatio

Creatio est une plateforme de nouvelle génération, conçue autour de l’IA, qui permet d’automatiser le CRM et les workflows grâce au no-code. Au cœur de cette solution se trouve Creatio.ai, un assistant intelligent qui repose sur une architecture unifiée, intégrant des capacités avancées d’intelligence artificielle. La plateforme combine de manière fluide les approches prédictive, agentique et générative de l’IA. Elle aide ainsi les entreprises à éliminer les inefficacités, à prendre des décisions plus éclairées et à réaliser des gains significatifs en productivité.

Avec Creatio.ai, les utilisateurs collaborent au quotidien avec des agents IA autonomes, libérant tout le potentiel du duo homme-machine. Ces agents boostent la vitesse et l’agilité des équipes, leur permettant de se concentrer sur la créativité, l’innovation et l’atteinte de résultats exceptionnels.

Regardez cette vidéo pour découvrir comment fonctionne l'approche actionnable de Creatio en matière d'IA.

Les agents IA automatisent les tâches routinières et recommandent en temps réel les prochaines actions à entreprendre, permettant ainsi aux utilisateurs de consacrer davantage de temps à leurs clients et aux activités stratégiques. Ils fournissent de manière autonome des informations contextuelles pertinentes et hiérarchisent efficacement les priorités quotidiennes. De plus, ces agents sont intégrés directement dans les outils de productivité que vous utilisez déjà, comme MS Outlook et Teams, pour faire remonter les informations clés et booster votre efficacité.

Les agents IA de Creatio, basés sur des rôles, sont conçus pour des tâches spécifiques au sein des départements de vente, de marketing et de service à la clientèle :

• Les équipes de vente peuvent utiliser l’agent de vente pour automatiser la préparation, personnaliser la prise de contact et conclure des affaires plus rapidement, grâce à des outils qui anticipent intelligemment les besoins et suggèrent les meilleures actions suivantes. Elles peuvent également déployer des agents IA basés sur des rôles spécifiques, tels que l’agent de recherche de compte, l’agent de gestion de réunions et l’agent de génération de devis.
• Les équipes marketing s’appuient sur l’agent marketing pour optimiser la création de contenu et l’exécution des campagnes. Parmi les agents basés sur les rôles dédiés aux spécialistes du marketing, on trouve notamment l’agent de contenu marketing, l’agent de génération d’e-mails et l’agent de conversion de prospects.
• Les équipes de service client bénéficient de l’agent de service pour fournir des résolutions plus rapides et précises, en exploitant l’IA pour extraire des informations pertinentes, suggérer des actions adaptées et fluidifier la communication sur différents canaux. Les agents dédiés au service client incluent notamment l’agent de support client et l’agent de gestion de base de connaissances, qui collaborent efficacement pour améliorer l’expérience client.

En outre, les utilisateurs professionnels peuvent créer de nouveaux agents en composant visuellement des compétences, des workflows et des connaissances dans le No-Code Agent Builder, sans avoir besoin d'expertise technique. Cette fonctionnalité innovante combine la technologie no-code avec des capacités d'IA, donnant aux utilisateurs non techniques les moyens de concevoir des coéquipiers numériques intelligents adaptés à leurs besoins et tâches uniques.

Creatio.ai est sécurisé, transparent et régi par des pratiques responsables. Il offre des fonctions de confidentialité et de sécurité des données de niveau professionnel, conçues pour répondre aux normes les plus strictes en matière de confidentialité et de conformité. En intégrant une approche humaine dans la boucle, Creatio.ai garantit que les décisions de l'IA sont guidées par une surveillance humaine, ce qui renforce la responsabilité et la confiance.

En quoi Creatio est-il différent des autres fournisseurs du marché ?

Alors que de nombreux fournisseurs positionnent leurs agents IA comme des substituts de la main-d’œuvre humaine, Creatio adopte une approche radicalement différente : nous voyons les agents IA comme un allié stratégique, conçu pour augmenter les capacités humaines, et non les remplacer.

Chez Creatio, nous croyons que la véritable force de l’IA réside dans la collaboration homme-machine. Nos agents IA travaillent main dans la main avec les utilisateurs, automatisent les tâches répétitives, offrent des recommandations intelligentes et permettent des prises de décisions plus rapides, plus précises et plus éclairées. Cette philosophie centrée sur l’humain favorise l’adhésion, la transparence et la confiance, des piliers essentiels pour une adoption réussie.

Contrairement à d’autres fournisseurs qui facturent l’IA en tant qu’option additionnelle, Creatio intègre pleinement ces technologies dans son offre, sans frais supplémentaires, sans licences additionnelles, et sans complexité d’intégration. Résultat : une démocratisation réelle de l’IA, accessible à toutes les équipes, et un levier d'efficacité à portée de main.

Alors que d'autres proposent encore des solutions d'IA fragmentées et des modèles de tarification complexes, nous avons fait un choix différent. Creatio offre une plateforme unifiée, une expérience cohérente et une voie claire pour accélérer l'adoption de l'IA et générer une véritable valeur métier.

Burley Kawasaki

Vice-Président Monde du Marketing Produit et de la Stratégie, Creatio

Sur un marché où beaucoup misent sur l’automatisation au détriment des rôles humains, Creatio fait un choix différent : une innovation responsable, qui stimule l’efficacité, soutient la créativité et valorise l’expertise humaine.

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