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Agents IA pour une petite entreprise : où ils aident

Où un agent IA fait ses frais dans une petite entreprise, où il ne les fait pas, ce qu’il coûte à faire fonctionner, et quand une personne doit rester dans la boucle.

Par Shawn Wilson, fondateur et chef de la direction

Publié le · 5 min de lecture

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Chemins ramifiés abstraits en ambre et sarcelle, certains s’écoulant librement et d’autres s’arrêtant à des barrières translucides, représentant l’automatisation avec des points de contrôle.

Un agent IA est un logiciel qui reçoit un objectif, franchit une série d’étapes, fait appel à des outils comme votre courriel, votre calendrier ou votre base de données, et décide de la suite selon ce qu’il trouve. C’est différent d’un robot conversationnel qui répond à une question à la fois. C’est aussi différent d’une simple automatisation qui suit un script fixe. L’agent choisit.

Cette capacité de choisir, c’est tout l’intérêt, et tout le risque. Nous construisons des agents pour nos clients, et nous refusons des mandats d’agents quand un outil plus simple ferait mieux le travail. Voici comment nous voyons les choses.

Où les agents aident

Les agents réussissent bien le travail répétitif dans sa forme, mais varié dans ses détails. Les étapes sont à peu près les mêmes chaque fois, mais les données d’entrée sont désordonnées, alors un script fixe casse.

  • Trier les courriels entrants et rédiger des brouillons de réponse, quand chaque message est différent, mais que les types de réponses sont peu nombreux.
  • Extraire les mêmes données de factures, de formulaires et de documents qui arrivent dans des mises en page différentes.
  • Faire une première recherche, par exemple vérifier une liste de fournisseurs selon un ensemble de critères et rédiger un résumé que vous lirez.
  • Garder les dossiers synchronisés entre des outils qui ne se parlent pas, là où une personne copie et colle aujourd’hui.
  • Répondre aux questions courantes des clients à partir de vos propres documents, avec un transfert clair à une personne quand la question n’est pas courante.

Dans chacun de ces cas, l’agent fait gagner du temps sur le cœur de la tâche, et une personne reste responsable du résultat.

Où les agents n’aident pas

Un agent convient mal quand le travail est rare, quand une erreur coûte cher ou quand les règles sont déjà nettes.

  • Si une tâche survient quelques fois par année, le temps passé à construire et à vérifier l’agent ne sera pas récupéré.
  • Si une mauvaise action ne peut pas être annulée, comme envoyer de l’argent, supprimer des dossiers ou faire une promesse à un client, l’agent ne doit pas agir seul.
  • Si la logique est simple et stable, une automatisation ordinaire sans modèle à l’intérieur est moins chère, plus rapide et plus facile à tester. Ce n’est pas chaque flux de travail qui a besoin d’un modèle qui raisonne.
  • Si vous ne pouvez pas décrire à quoi ressemble un bon résultat, l’agent ne le saura pas non plus. Les agents ont besoin d’une définition claire de ce qui est terminé.

[ !NOTE] Un bon test : un nouvel employé consciencieux pourrait-il faire cette tâche dès sa première semaine avec un guide d’une page ? Si oui, un agent peut probablement la faire aussi. Si la tâche demande des années de jugement, gardez une personne dessus.

Les garde-fous

La différence entre un agent qui aide et un agent qui sème le désordre tient presque toujours aux garde-fous autour de lui, pas au modèle à l’intérieur. Nous les intégrons dès le départ.

  1. Limiter les outils. L’agent n’a accès qu’aux systèmes dont il a besoin, et seulement aux actions dont il a besoin. L’accès en lecture est accordé avant l’accès en écriture.
  2. Séparer la lecture de l’action. Consulter et rédiger des brouillons, c’est peu risqué. Envoyer, payer, modifier et supprimer, c’est très risqué, et chaque action à risque élevé a sa propre barrière.
  3. Tout consigner. Chaque étape, chaque appel d’outil et chaque décision sont enregistrés, pour que vous puissiez voir pourquoi l’agent a fait ce qu’il a fait.
  4. Fixer des conditions d’arrêt. L’agent s’arrête et demande de l’aide quand il n’est pas sûr, quand il rencontre quelque chose qu’il n’a jamais vu ou quand il a essayé trop de fois.
  5. Tester avec de vrais exemples. Nous faisons tourner l’agent sur un ensemble de cas passés, y compris les cas embêtants, avant qu’il touche au vrai travail.

Quand une personne doit rester dans la boucle

Humain dans la boucle veut dire qu’une personne révise ou approuve avant qu’une action soit exécutée. Cela ralentit l’agent, et c’est souvent le bon compromis.

Nous recommandons de garder une personne dans la boucle quand l’action est difficile à annuler, quand elle part vers un client en votre nom, quand elle touche à l’argent ou à des engagements juridiques, ou quand l’agent est nouveau et que vous ne faites pas encore confiance à son jugement. À mesure que les journaux montrent que l’agent réussit une catégorie de tâches encore et encore, vous pouvez lever la révision pour cette catégorie et la garder pour le reste.

L’erreur inverse est aussi fréquente : une étape de révision à chaque action, de sorte que personne ne gagne de temps. Réviser le résultat de l’agent devrait être plus rapide que de faire le travail vous-même. Sinon, l’agent n’aide pas et nous devons le repenser.

Ce qu’il coûte à faire fonctionner

Les agents ont un coût de fonctionnement que le logiciel ordinaire n’a pas. Chaque étape que l’agent franchit fait appel à un modèle, et chaque appel est facturé par le fournisseur. Un agent qui franchit beaucoup d’étapes, qui réessaie souvent ou qui lit de longs documents coûtera plus cher par tâche qu’un agent serré et bien délimité. Il y a aussi le coût des outils qu’il appelle, de l’hébergement, de la surveillance et du temps que quelqu’un passe à réviser son travail.

Nous ne donnerons pas de chiffres ici, parce que les tarifs changent. Notre estimateur vous donne une fourchette en quelques minutes, avec le coût de construction, les coûts mensuels de fonctionnement, l’effort par rôle et chaque hypothèse énumérée, pour que vous voyiez ce qui fait bouger le chiffre avant de parler à qui que ce soit.

Notre approche

Nous partons de la tâche, pas de la technologie. Nous cartographions les étapes qu’une personne fait aujourd’hui, nous marquons celles qui comportent un risque et nous décidons lesquelles ont vraiment besoin d’un modèle. Souvent, la réponse est un mélange : une automatisation ordinaire pour les étapes fixes, un agent pour le milieu désordonné, et une personne aux barrières qui comptent.

Nous pouvons construire cela à prix fixe pour une portée définie, en équipe au mois, ou en bloc d’heures avec un délai de réponse promis. Si vous songez à un agent pour votre entreprise, passez d’abord par l’estimateur. C’est rapide, et il vous dira franchement si l’idée vaut une conversation.

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