Agent IA : qu'est-ce c'est et comment créer le sien ?

Vous n'avez fini d'en entendre parler. C'est LE trend du moment. Le 007 virtuel des organisations.

Dans un contexte où la compétition s'intensifie, où l'IA rentre dans nos vies à la vitesse d'internet et où la personnalisation de l'expérience client devient un avantage concurrentiel décisif, les agents IA (intelligence artificielle) s'imposent comme des leviers stratégiques incontournables pour les organisations, en particulier pour les directions marketing et commerciales (en attendant les RH, la compta', la prod'...).

Au delà de la "hype", on va tenter de clarifier et définir ce qu'est un agent IA, à quoi ça sert, pourquoi et comment le mettre en place et quelques cas d'usage concrets pour vous inspirer et débuter chez vous.

Qu'est-ce qu'un agent IA ? Définition

Commençons par le commencement. C'est quoi au juste un agent IA ?

Un agent IA est un logiciel autonome ou semi-autonome utilisant l'intelligence artificielle pour réaliser des tâches précises en interaction avec des utilisateurs ou d'autres systèmes.

Cour percevoir leur environnement, prendre des décisions et agir en conséquence, ces agents s’appuient sur des technologies comme :

• le machine learning (l'apprentissage  automatique des machines en VF) : il permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés pour chaque tâche

• le traitement automatique du langage naturel  : connu  en VO sous le nom de Natural Language Processing, le NLP est un domaine interdisciplinaire qui combine la linguistique, l'informatique et l'intelligence artificielle avec pour objectif de permettre aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain de manière utile et significative

• les réseaux de neurones : un système informatique dont la conception est inspirée à l'origine du fonctionnement des neurones mais qui, par la suite, s'est rapproché des méthodes statistiques (selon la définition de Wikipédia)

  
  

Les agents IA peuvent être déployés sur divers canaux (sur le site web, applications mobiles, réseaux sociaux, dans le CRM, etc.) et jouer un rôle clé dans l'amélioration de l’efficacité opérationnelle comme dans l’expérience client.

Les différentes typologies d'agents IA

On dénombre plusieurs typologies d'agent IA 

• Les agents conversationnels : ils sont utilisés pour interagir avec les clients via le texte ou la voix, ces agents répondent aux questions fréquentes, accompagnent dans les processus d’achat et réalisent des sondages ou des réservations. Sur notre site, nous en avons un exemple qui vient piocher et se nourrir des 500 articles de blog et d'autres sources (fichiers, autres URL etc) pour apporter la meilleure réponse

• Les agents d’analyse prédictive : ils exploitent les données historiques pour anticiper des comportements, comme l’intention d’achat ou le risque de churn (attrition en VF).

• Les agents autonomes : ils prennent pour leurs parts, des décisions de manière autonome pour automatiser des actions, comme ajuster dynamiquement les prix selon la demande.

• Les agents de recommandation : ils proposent enfin des produits ou des contenus personnalisés à chaque utilisateur, à partir de leur comportement passé et de profils similaires.

Vous comprenez mieux ? Alors , imaginez maintenant votre liste de tâches et essayer de voir quels agents pourrait répondre à certaines chronophage et sans valeur.

Pourquoi mettre en place un agent IA ?

2.1. Les bénéfices stratégiques et concrets des agents IA pour votre organisation

• Amélioration de l’expérience client :
  

L'agent IA fournit des réponses instantanées, personnalisées et disponibles en continu. Cela renforce la satisfaction et la fidélisation client, en rendant les interactions plus fluides et engageantes.

• Optimisation des processus :

Les tâches répétitives comme la saisie de données, le traitement des requêtes simples ou la segmentation de listes sont automatisées, libérant du temps pour des actions à plus forte valeur ajoutée.

• Augmentation du chiffre d’affaires :

En anticipant les besoins des clients et en proposant des recommandations pertinentes, l’agent IA améliore la conversion et favorise les ventes croisées et additionnelles (upsells et cross sells).

• Réduction des coûts :
  

L' automatisation permet de diminuer les dépenses liées au support client, à la prospection ou au traitement des données, tout en améliorant la qualité du service.

• Renforcement de la connaissance client :
  

Les agents IA analysent des volumes de données en continu, permettant une meilleure segmentation, une anticipation des besoins et un ajustement précis des offres.

2.2. L'agent IA : un avantage concurrentiel tangible ?

Poser la question c'est déjà y répondre.

Intégrer un agent IA dans son organisation, notamment dans sa stratégie marketing ou commerciale, c’est envoyer un signal fort d’innovation, d’agilité et de réactivité. C’est s’assurer de rester pertinent face à une concurrence qui, elle aussi, investit dans l’IA.

Et pour les autres services (RH, DSI, Prod'...), il y a atout autant d'applications possibles surtout dans l'optimisation et l'automatisation des processus, mais aussi pour réduire les coûts.

Comment mettre en place un agent IA ?

Nous y voilà.

Je vous vois venir  :"C'est bien beau tout ça mais, concrètement comment on fait ?"

Munissez-vous au préalable des ressources nécessaires

• Compétences : data scientists, développeurs, chefs de projet digitaux

• Outils : frameworks IA, plateformes cloud, API

• Temps : 1 (voir beaucoup moins pour les cas d'usage simple) à 9 mois selon la complexité

Une fois les ressources en place, voici les étapes clés du déploiement de votre agent IA sont les suivantes.

3.1. Définir votre champ d'application

Il s'agit tout d'abord de préciser l'objectif de votre agent IA. Que doit-il réaliser ? Est-ce une aide de camp, une "petite main"

Cela déterminera les capacités nécessaires ainsi que la plateforme adaptée.

Exemples d'application :

• Dans la vente :

L'agent IA pourrait répondre aux questions sur les produits, recommander des options, comparer des modèles, indiquer les prix

• Au support client :

Il peut résoudre les problèmes, partager des ressources, s'inspirer de la base de connaissance ou des FAQ, attribuer et gérer les incidents techniques, créer des tickets...

• Gestion des connaissances :

Il peut retrouver des documents, des infos sur la politique interne, résumer ces documents, orienter les collaborateurs.

• Pour la génération de leads :

L'agent IA peut capter les informations, automatiser les relances, synchroniser les informations avec le CRM.

• Pour les essources humaines :

Il est apte à répondre aux questions, faciliter l’intégration, gérer les demandes internes...

• Pour le E-commerce :

Il peut suivre les commandes, vérifier la disponibilité, recommander des produits.

3.2. Choisir une plateforme

Etape 2, il s'agit à cette étape de choisir une plateforme.

Les critères de choix sont les suivants :

1. • Accès à des ressources pédagogiques

   • Adéquation avec l’objectif métier

   • Offre gratuite ou période d’essai

   • Disponibilité open source pour des besoins spécifiques

3.3. Créer des instructions et des variables

Il s'agit à cette étape de :

• définir les scénarios

• déterminer les instructions et variables que l’agent IA devra gérer. Attention, cela dépend du cas d’usage, de la logique métier et des données à manipuler.

3.4. Développement et formation du modèle IA

Il s'agit à cette étape de d'utiliser vos données (textes, interactions, historiques) pour entraîner, tester puis valider le modèle.

3.5. Intégration dans les systèmes existants

5 ème étape, vous pouvez maintenant connecter l’agent aux outils comme :

• le CRM
• votre ERP
• les plateformes marketing

3.6. Pilotage, supervision et optimisation continue

Enfin dernière étape, vous pouvez suivre les indicateurs clés pour améliorer les performances de l’agent IA.

Outils et plateformes pour mettre en place un agent IA

4.1. Quelques plateformes populaires (non exhaustif)

• Dialogflow (Google)

• Azure Bot Service (Microsoft)

• IBM Watson Assistant

• Rasa (open source)

• OpenAI (ChatGPT)

• HubSpot CRM

4.2. Quelques outils complémentaires (non exhaustif)

• Zapier, Make, N8N

• Power BI

• Tableau

• Snowflake

• BigQuery

Les cas d’usage concrets et communs en marketing et commercial que l'on voit fleurir et que vous pouvez activer

5.1. Le support client automatisé 24/7

Un chatbot/agent IA du support, peut répondre aux questions sur les commandes ou retours, tout en réduisant la charge des équipes humaines.

5.2. La qualification et scoring de leads

L’IA analyse le comportement des visiteurs pour évaluer leur maturité commerciale.

Il score automatiquement chaque prospect, résume et définit l'étape d'après.

5.3. La personnalisation des campagnes marketing

Les messages sont adaptés automatiquement au profil et au comportement de chaque utilisateur.

L'agent est capable de rédiger automatique le meilleur message au meilleur moment.

5.4. La recommandation de produits ou contenus

Les suggestions s’ajustent dynamiquement selon les préférences et l’historique des utilisateurs.

5.5. L' analyse prédictive des ventes

Les tendances sont identifiées à partir des données passées, permettant d’ajuster les actions commerciales.

Sur les transactions, il peut scorer la probabilité qu'une opportunité aille au bout.

5.5 L'agent IA pour optimiser la prospection

L’agent IA enrichit les bases de contacts, détecte les décideurs et priorise les relances.

L’intégration d’agents IA dans les stratégies marketing et commerciales n’est plus une option. Elle devient un levier de croissance incontournable, combinant personnalisation, efficacité et réactivité.

Pour les directeurs marketing et commerciaux, l’enjeu n’est plus de savoir si adopter un agent IA, mais comment le faire efficacement, durablement et en cohérence avec leurs objectifs métier.

Bonne nouvelle ! Nous pouvons vous aider à déployer ces solutions.