Exemples d'agents IA : exemples concrets dans différentes fonctions et industries

La présence croissante des agents IA transforme la manière dont les entreprises fonctionnent et interagissent avec leurs clients. Ces outils deviennent essentiels pour améliorer l’efficacité, soutenir la prise de décision et offrir des expériences personnalisées.

Dans cet article, nous allons explorer différents exemples d’agents IA utilisés dans des domaines tels que les ventes, le service client, la pharmacie, la finance et bien d’autres.

Que sont les agents IA ?

Les agents IA sont des systèmes logiciels capables de percevoir leur environnement, de prendre des décisions et d’exécuter des actions pour accomplir des tâches au nom des utilisateurs. Ils s’adaptent en continu grâce aux résultats obtenus et aux retours des utilisateurs, ce qui les rend plus performants et précis avec le temps.

Contrairement aux logiciels traditionnels qui suivent des règles fixes, les agents IA s’appuient sur des technologies avancées comme le machine learning, les grands modèles de langage et le traitement du langage naturel. Ils agissent de manière autonome et ajustent leur comportement en temps réel.

Types d’agents IA

Il existe plusieurs types d’agents IA, chacun conçu pour atteindre des objectifs spécifiques. Ils vont des agents réflexes simples qui automatisent des tâches répétitives aux systèmes hiérarchiques complexes capables d’orchestrer des processus métier entiers. Dans cette section, nous allons présenter les principales catégories d’agents et explorer d’autres exemples d’agents IA en fonction de leur niveau d’autonomie, de leur intégration avec des outils externes et de l’étendue de leurs compétences.

Principaux types d’agents IA

• Les agents réflexes simples sont des agents basés sur des règles prédéfinies qui exécutent des tâches répétitives. Ils ne tiennent pas compte des expériences passées ni des conséquences futures et ne s’adaptent pas aux nouvelles situations.
• Les agents réflexes à modèle construisent une représentation interne de leur environnement. Ils prennent des décisions autonomes en fonction de l’état actuel, des expériences passées et des résultats probables.
• Les agents orientés objectifs visent à atteindre des buts spécifiques en évaluant plusieurs options et en choisissant le meilleur chemin pour obtenir le résultat souhaité. Ils n’ont pas besoin de règles détaillées pour fonctionner efficacement.
• Les agents basés sur l’utilité ne se contentent pas d’atteindre un objectif. Ils recherchent la meilleure solution en tenant compte de facteurs comme l’efficacité, le coût ou les risques, ce qui les rend adaptés à la prise de décision complexe.
• Les agents apprenants analysent les expériences passées et les retours utilisateurs pour s’adapter et améliorer leurs performances au fil du temps. Ils aident ainsi les entreprises à optimiser leurs processus.
• Les agents hiérarchiques regroupent plusieurs agents organisés en couches. Ensemble, ils accomplissent des tâches complexes et gèrent des processus de bout en bout.

Autres types d’agents IA

• Les agents généralistes possèdent une large gamme de capacités et peuvent gérer diverses tâches. Ils privilégient la polyvalence, mais peuvent manquer de profondeur dans un domaine précis.
• Les agents verticaux sont spécialisés dans un secteur donné, comme la fabrication ou la pharmacie. Formés sur des données spécifiques, ils fournissent des analyses et soutiennent la prise de décision dans leur domaine.
• Les agents orientés rôles remplissent une fonction unique comme le scoring de prospects ou l’onboarding client. Ils sont plus simples à concevoir, mais leur champ d’action reste limité.
• Les agents pleinement autonomes prennent des décisions sans intervention humaine. Leur efficacité et leur évolutivité sont élevées, mais ils nécessitent une gouvernance et des mesures de sécurité solides.
• Les agents de soutien aident les humains à prendre des décisions en analysant des données et en proposant des recommandations. Ils s’inscrivent dans une approche “human-in-the-loop” qui garantit plus de sécurité et de conformité, notamment dans la finance et la santé.
• Les agents à architecture ouverte utilisent des outils externes, des API, des bases de données ou des sources tierces pour enrichir leurs fonctionnalités. Ils offrent de la flexibilité mais présentent aussi des risques de sécurité et d’intégration.
• Les agents à architecture fermée fonctionnent dans un environnement contrôlé et sécurisé. Cela renforce la fiabilité, mais limite la flexibilité et réduit leurs capacités.

Exemples d’agents IA dans les départements et les secteurs

Dans cette section, nous allons mettre en avant des exemples d’agents IA utilisés dans des fonctions comme les ventes, le marketing et le service client. Nous présenterons aussi des exemples d’agents IA appliqués à différents secteurs, notamment la finance, la pharmacie, la fabrication et bien d’autres.

Agents IA pour les ventes

Les agents IA pour les ventes automatisent et optimisent de nombreuses étapes du cycle commercial, de la génération de prospects à la conclusion des contrats. Ces agents intelligents permettent aux équipes commerciales de gagner en efficacité, d’améliorer l’engagement client et de stimuler la croissance du chiffre d’affaires.

Voici quelques exemples d’agents IA utiles pour les équipes de vente :

• Agent de génération de prospects : identifie et qualifie les clients potentiels en fonction de critères démographiques, comportementaux et du niveau d’engagement afin d’aider les entreprises à cibler les bons profils.
• Agent de prospection commerciale : automatise les actions de suivi et personnalise la communication pour engager prospects et clients à grande échelle.
• Agent de recherche de comptes : enrichit les données clients avec des informations issues de sources externes.
• Agent de préparation de réunions : élabore des agendas personnalisés, des points de discussion, des recommandations produits et du contenu adapté pour aider les commerciaux à se préparer plus efficacement.
• Agent de création de devis : simplifie la génération de devis grâce à des recommandations et à une tarification assistée par IA.
• Chatbot de vente : disponible 24h/24 sur sites web, applications de messagerie ou réseaux sociaux, il répond aux questions fréquentes, planifie des démonstrations et propose des recommandations produits.
• Agent de prévision des ventes : analyse de grandes quantités de données historiques et en temps réel pour fournir des prévisions sur les opportunités, les tendances du marché, le comportement des clients et les risques.

Agents IA pour le marketing

Les agents IA pour le marketing automatisent l’exécution des campagnes, optimisent les performances et facilitent la création de contenu à grande échelle. Ils aident les équipes marketing à mieux cibler leurs audiences, à personnaliser leurs messages et à accroître l’efficacité des campagnes.

Voici différents exemples d’agents IA utilisés dans le marketing :

• Agent de segmentation : analyse les données clients comme les données démographiques ou firmographiques, les habitudes d’achat et l’activité en ligne pour identifier des segments distincts et mieux cibler les campagnes.
• Agent de contenu marketing : génère des modèles prêts à l’emploi et des brouillons de contenus pour les emails, recommandations produits, annonces publicitaires ou articles.
• Agent de génération d’emails : améliore l’efficacité des envois groupés grâce à des messages personnalisés, une planification automatisée et des tests A/B.
• Agent de gestion de campagnes publicitaires : automatise la diffusion des publicités sur plusieurs canaux, surveille leurs performances en continu et ajuste les enchères, budgets et créations en temps réel.
• Agent pour les réseaux sociaux : surveille les canaux sociaux pour détecter les mentions de la marque, analyse le sentiment des utilisateurs et répond aux demandes des clients.
• Agent de conversion de prospects : interagit avec les leads à travers des contenus personnalisés et les hiérarchise pour maximiser les taux de conversion.
• Assistant d’achat : propose des recommandations produits personnalisées à partir des données clients, des historiques d’achats et du comportement de navigation.

Agents IA pour le service client

Les agents IA pour le service client permettent aux entreprises d’offrir une assistance 24h/24 et d’améliorer la rapidité de résolution des demandes. De la réponse aux questions fréquentes au soutien des conseillers, ces agents contribuent à enrichir l’expérience client.

Voici quelques exemples d’agents IA pour le service client :

• Chatbots IA : assurent un support continu en langage naturel, répondent aux questions courantes, résolvent des problèmes simples et transfèrent automatiquement les cas complexes aux conseillers.
• Agent vocal : gère les appels en reconnaissant la voix et l’intention des clients, puis fournit des réponses adaptées. Il peut traiter des demandes ou rediriger vers le service approprié.
• Assistants virtuels : apportent un soutien aux conseillers en mettant en avant des informations clés, en résumant les dossiers et en proposant des solutions adaptées.
• Agent de gestion des tickets : classe, priorise et oriente automatiquement les demandes selon leur urgence, leur complexité et les compétences des conseillers disponibles.
• Agent d’analyse de sentiment : interprète les émotions dans les interactions issues de chats, appels, réseaux sociaux ou enquêtes afin de déterminer si les clients sont satisfaits, frustrés ou insatisfaits.
• Agent de base de connaissances : crée et met à jour les articles de support pour maintenir une base d’information précise et à jour.

Agents IA pour la finance

Les agents IA spécialisés dans la finance transforment la manière dont les institutions interagissent avec leurs clients, gèrent les risques et optimisent leurs opérations. Ils aident les entreprises du secteur à prendre de meilleures décisions, à détecter les risques plus tôt et à offrir des conseils financiers personnalisés.

Voici un aperçu de différents exemples d’agents IA utilisés dans la finance :

• Agent de détection de fraude : surveille et analyse les transactions en temps réel pour identifier les activités suspectes. Il peut repérer des anomalies, bloquer des opérations et alerter les équipes de sécurité, renforçant ainsi la conformité avec les réglementations de lutte contre le blanchiment d’argent.
• Agent d’investissement : propose des recommandations adaptées aux objectifs, au profil de risque et aux conditions du marché propres à chaque client.
• Agent de scoring de crédit : évalue la solvabilité des clients en analysant l’historique de crédit, les habitudes de dépenses, les revenus et même certaines données sociales pour fournir des scores plus précis.
• Agent de trading : automatise les transactions en exécutant des ordres selon des critères définis et les conditions du marché. Il réduit les coûts et améliore l’efficacité grâce à des décisions pilotées par les données.
• Agent d’onboarding : facilite la collecte et la vérification des informations personnelles, de l’historique financier et des documents d’identité, rendant l’intégration des nouveaux clients plus rapide et fluide.
• Agent de recouvrement : envoie automatiquement des rappels de paiement, adapte les stratégies de relance aux préférences des clients et améliore les taux de recouvrement.

Agents IA pour l’assurance

Dans le secteur de l’assurance, les agents IA permettent de traiter les demandes plus efficacement, d’offrir des conseils personnalisés, d’améliorer la prise de décision et d’affiner l’évaluation des risques. Ces agents contribuent à accroître l’efficacité opérationnelle et à renforcer la satisfaction client.

Voici quelques exemples d’agents IA dans l’assurance :

• Agent de traitement des sinistres : automatise l’examen et l’évaluation des dossiers en analysant les documents et photos fournis, en estimant les dommages et en recommandant l’approbation, le refus ou une enquête approfondie.
• Agent de souscription : soutient les décisions de souscription en analysant les données démographiques, comportementales, historiques et des facteurs externes comme la météo afin d’évaluer les risques plus rapidement et avec plus de précision.
• Agent conseiller en assurance : recommande des polices personnalisées en fonction du mode de vie, de la tolérance au risque, de l’historique et des besoins spécifiques du client.
• Agent de support client : répond aux questions fréquentes sur les contrats, les options de couverture et le suivi des sinistres. Il peut aussi aider à la déclaration et au renouvellement, réduisant la charge de travail des conseillers humains.
• Agent de calcul des indemnisations : évalue automatiquement les montants dus en fonction des documents soumis et déclenche les paiements, ce qui accélère les règlements et améliore la satisfaction des assurés.
• Agent de détection de fraude : identifie plus efficacement les incohérences dans les déclarations de sinistres grâce à l’analyse de données et de comportements, réduisant ainsi les pertes financières.
• Agent de prévision des risques : examine les tendances du marché, les conditions externes, les fluctuations économiques et les données historiques en temps réel afin d’anticiper les risques. Cet agent aide les assureurs à ajuster leurs tarifs et à mieux allouer leurs ressources.

Agents IA pour la pharmacie

L’IA permet d’analyser rapidement de grandes quantités de données et de détecter des schémas que les chercheurs humains pourraient ne pas voir. Les agents intelligents conçus pour l’industrie pharmaceutique sont entraînés sur des données médicales et spécialisés en recherche clinique, ce qui les rend précieux pour la découverte de médicaments, les essais cliniques et la pharmacovigilance.

Voici quelques exemples d’agents IA appliqués à la pharmacie :

• Agent de découverte de médicaments : analyse des données chimiques et biologiques pour identifier de nouveaux candidats, prédire les interactions entre molécules et proposer des composés aux effets thérapeutiques potentiels. En automatisant les premières étapes de la recherche, il accélère le processus, réduit les coûts et favorise l’émergence de nouveaux traitements.
• Agent d’essais cliniques : étudie les données des patients afin d’identifier les candidats éligibles en fonction de leur historique médical et de leur état de santé actuel, améliorant ainsi le recrutement pour les essais.
• Agent de pharmacovigilance : surveille la sécurité des médicaments après leur mise sur le marché grâce à l’analyse des rapports patients, des données cliniques et de la veille post-commercialisation. Il détecte les effets indésirables, anticipe les risques potentiels et aide les laboratoires à respecter les normes réglementaires.
• Agent de fabrication de médicaments : suit en temps réel les indicateurs de production, prédit d’éventuels problèmes et garantit le respect des normes de qualité les plus strictes.
• Agent de gestion de la chaîne d’approvisionnement : assure la livraison des matières premières, intermédiaires et produits finis en temps voulu. Il anticipe aussi les perturbations et propose des solutions pour limiter pénuries et retards.
• Agent de conformité : accompagne les laboratoires dans le respect des réglementations complexes, surveille la conformité et prépare la documentation pour les autorisations auprès de la FDA ou de l’EMA.

Agents IA pour l’industrie manufacturière

Les agents IA destinés à l’industrie manufacturière veillent au bon déroulement des processus de production en prévoyant les besoins de maintenance, en optimisant la planification et en gérant les chaînes d’approvisionnement.

Voici quelques exemples d’agents IA utilisés dans l’industrie manufacturière:

• Agent de maintenance prédictive : surveille en temps réel les machines et prédit les pannes avant qu’elles ne surviennent. Cela permet de programmer les interventions au bon moment, de réduire les arrêts et de prolonger la durée de vie des équipements.
• Agent de documentation de maintenance : génère automatiquement des rapports détaillés pour consigner les opérations, réparations et inspections effectuées.
• Agent de contrôle qualité : exploite la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique pour inspecter les produits sur la ligne de production et détecter les défauts en temps réel. Il garantit ainsi des standards de qualité élevés et limite les erreurs d’inspection.
• Agent d’optimisation de la production : analyse les données de fabrication pour repérer les inefficacités et recommander des ajustements qui améliorent les performances globales.
• Agent de gestion de la chaîne d’approvisionnement : aide à gérer les stocks, prévoir la demande et rationaliser l’approvisionnement en matières premières.
• Agent de planification de la production : élabore des plannings optimaux en fonction de la demande, de la disponibilité des machines, des capacités de la main-d’œuvre et des stocks. Il ajuste aussi les programmes en cas de retards d’approvisionnement, de pénuries de personnel ou de pannes.

Agents IA pour le transport

Les agents IA appliqués au secteur des transports optimisent la logistique, améliorent la sécurité et renforcent l’efficacité opérationnelle globale.

Voici quelques exemples d’agents IA conçus pour l’industrie du transport :

• Agent d’optimisation des itinéraires : identifie les trajets les plus efficaces afin de réduire le temps de trajet, la consommation de carburant et les coûts. En analysant en temps réel des données comme l’état du trafic, les prévisions météo ou les fermetures de routes, il ajuste les itinéraires en fonction des nouvelles informations.
• Agent de gestion de flotte : améliore les performances des véhicules en exploitant les données GPS, les diagnostics et les plannings des conducteurs pour recommander des optimisations.
• Agent de suivi du fret et de la cargaison : surveille la localisation et l’état des expéditions et fournit des mises à jour en temps réel aux clients et aux entreprises logistiques. Il exploite des données issues du GPS, de capteurs IoT et des systèmes de gestion de chaîne d’approvisionnement.
• Agent de véhicule autonome : au cœur de la révolution des transports, il alimente les voitures autonomes. Cet agent analyse les données issues des capteurs du véhicule pour naviguer, détecter les obstacles et prendre des décisions.
• Agent de gestion du trafic : utilisé par les autorités et urbanistes pour fluidifier la circulation et réduire les embouteillages en zones urbaines. Il s’appuie sur des données issues de caméras, capteurs et GPS pour ajuster les feux et gérer l’utilisation des routes.
• Agent de service client : répond aux questions courantes sur le statut des vols, les horaires de trains, les politiques bagages et d’autres demandes liées au voyage. Il peut aussi assister les passagers dans des tâches simples comme la réservation, la modification ou l’annulation de billets.

Autres exemples d’agents IA

• Agents de tarification dynamique : ajustent les prix en fonction des conditions du marché, de la demande ou de la concurrence. Utilisés sur les plateformes de réservation de vols, hôtels ou taxis, ils modifient les tarifs en temps réel.
• Agents de recommandation de contenus : proposent des contenus personnalisés en fonction des données et comportements des utilisateurs. On les retrouve sur des plateformes comme Netflix, HBO ou Spotify pour suggérer des films, séries ou musiques.
• Agents de gestion de projets : planifient et distribuent les tâches, allouent les ressources, fixent des délais et envoient des rappels afin d’assurer le respect des échéances.
• Agents de développement : aident les programmeurs à écrire du code, à le déboguer et à le tester. Selon les instructions du développeur, ils peuvent suggérer des extraits de code ou générer des fonctions et classes complètes, accélérant le processus de programmation.
• Agents de gestion documentaire : organisent, classent et traitent automatiquement les documents d’entreprise. Ils peuvent catégoriser les fichiers selon leur contenu, extraire des données de factures, contrats ou formulaires, et les intégrer dans les systèmes internes.
• Agents de gestion des données : assurent la mise à jour et l’organisation des données à travers différents outils tels que CRM, ERP, logiciels comptables et autres applications métiers.

Agents d’IA basés sur les rôles chez Creatio

Creatio propose des agents IA basés sur les rôles pour les équipes en contact avec les clients, au cœur de sa plateforme native IA. Ces agents intelligents sont conçus pour automatiser et optimiser les tâches clés en ventes, marketing et service client, permettant aux organisations de fluidifier leurs workflows, d’améliorer la prise de décision et de renforcer l’engagement client. Creatio propose également des agents adaptés aux besoins du secteur financier, aidant banques, coopératives de crédit et autres institutions à optimiser leurs opérations.

Les agents IA de Creatio offrent aux équipes des insights basés sur les données et des outils d’automatisation, transformant la manière dont les entreprises interagissent avec les clients et gèrent leurs processus internes. Ils travaillent aux côtés des collaborateurs pour libérer le plein potentiel du talent humain et digital, en favorisant productivité, créativité et résultats exceptionnels.

Exemples d’agents IA basés sur les rôles chez Creatio :

• Agents commerciaux : l’agent de recherche de comptes, l’agent de génération de devis et l’agent de préparation de réunions permettent aux équipes de vente d’automatiser la préparation, de personnaliser les échanges et de conclure les affaires plus rapidement.
• Agents marketing : l’agent de conversion de leads, l’agent de contenu marketing et l’agent de génération d’emails aident les équipes marketing à créer du contenu à grande échelle et à exécuter des campagnes tout en maintenant une approche personnalisée.
• Agents de service client : l’agent de support client et l’agent de base de connaissances aident les équipes à fournir des réponses plus rapides et précises, améliorant ainsi l’expérience client.
• Agents financiers : l’agent d’onboarding client, l’agent d’ouverture de compte, l’agent de gestion de crédits et de prêts, et l’agent de conformité et gestion des risques permettent aux institutions financières de personnaliser l’expérience client tout en sécurisant leurs opérations.

Agents IA Creatio

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Les agents IA de Creatio sont intégrés directement dans des outils de productivité comme MS Teams et Outlook, assistant les utilisateurs dans leurs tâches quotidiennes et mettant en avant les informations essentielles. En automatisant les tâches répétitives et en fournissant des insights contextuels, ces agents libèrent les collaborateurs pour qu’ils se concentrent sur l’interaction client et les missions stratégiques. Creatio propose également un No-Code Agent Builder, permettant aux utilisateurs métier de créer de nouveaux agents en composant visuellement des compétences, workflows et connaissances. Grâce à cette combinaison d’outils no-code et de capacités IA, même les utilisateurs non techniques peuvent créer leurs propres assistants numériques adaptés à leurs besoins spécifiques.