Les agents d'IA "atteindront leur pleine maturité en 2025", selon le futuriste de l'IA Steve Brown. À l'inverse, l'expert en IA Tobias Zwingmann affirme que cette année, "l'adoption rapide des agents d'IA ne produira pas les augmentations de productivité que beaucoup anticipent. " Ces perspectives, offertes par deux experts de premier plan dans le domaine, se complètent en réalité plus qu'elles ne s'opposent. Les dirigeants d'entreprise sont désireux de déterminer si leurs sociétés peuvent améliorer leurs opérations tout en réduisant les coûts. Les économistes, quant à eux, cherchent à savoir si ces améliorations se produiront à une échelle suffisante pour se refléter dans les statistiques de productivité. Les agents d'IA incarnent ma prédiction antérieure selon laquelle la plupart des fonctions commerciales ne peuvent pas être améliorées simplement en utilisant des chatbots connectés à de grands modèles linguistiques. En fait, des avancées significatives devraient émerger d'applications spécialisées conçues pour répondre à des défis commerciaux spécifiques. Brown présente divers exemples d'agents d'IA, dont certains sont déjà opérationnels. Une illustration simple est l'Agent de Support Client : "Un agent qui gère les appels de support client, planifie des rendez-vous, répond aux demandes, vend des pièces de rechange et gère les suivis, comme l'envoi d'emails avec des instructions sur les produits. " Il mentionne également des agents de support client pour les voyages et les achats, des agents basés sur l'entreprise comme les assistants d'achat et les chercheurs scientifiques, ainsi que des "agents ambiants" capables de surveiller divers aspects des maisons, des espaces publics ou des efforts de cybersécurité. Un aspect crucial de ces agents est leur spécialisation dans des domaines particuliers. Par exemple, un agent de service client serait adapté à une entreprise spécifique, équipé de connaissances sur ses produits, ses spécifications techniques et ses systèmes de gestion des appels de service. Bien qu'un cadre pour ces agents puisse être partagé entre différentes entreprises, chaque agent nécessiterait une personnalisation pour s'aligner sur les besoins opérationnels individuels. Zwingmann souligne que les agents sont loin d'être des solutions plug-and-play. "Ils fonctionnent remarquablement bien lors de démonstrations et dans des environnements contrôlés, mais leur déploiement entraîne souvent des complications inattendues, " note-t-il.

Il propose trois recommandations clés pour la mise en œuvre des agents d'IA d'ici 2025. La première est de commencer par des projets à petite échelle, en augmentant progressivement l'autonomie et le pouvoir de décision de l'agent. Ensuite, il conseille de hiérarchiser les tâches, en se concentrant sur "des activités spécifiques et bien définies où les conséquences d'un échec sont gérables. Le traitement de documents est un excellent point de départ, tandis que des décisions financières à enjeux élevés pourraient être mieux laissées pour plus tard. " Enfin, Zwingmann souligne l'importance de planifier les échecs. Les agents feront inévitablement des erreurs, notamment dans des scénarios inhabituels ou lorsque les circonstances changent. Ainsi, la stratégie de mise en œuvre devrait minimiser les risques et garantir que l'intervention humaine soit immédiatement disponible. Je pense que Brown serait d'accord avec ces recommandations. En tant que futuriste, il envisage le potentiel énorme des agents d'IA, déclarant : "Le futur proche du travail impliquera des employés humains, numériques et robotiques collaborant étroitement pour atteindre des objectifs, chacun apportant des forces et des faiblesses uniques. Les entreprises qui parviennent à trouver le bon équilibre entre leur main-d'œuvre, à favoriser une culture de confiance entre employés humains et numériques, et à tirer parti des machines et des robots pour améliorer les capacités de leur personnel humain excelleront sur le marché. " De nombreuses entreprises prospères sont issues du partenariat de deux individus ayant des personnalités contrastées : un visionnaire audacieux aux côtés d'un technicien méticuleux. L'un prévoit un avenir transformateur impulsé par un changement radical, tandis que l'autre veille à ce que les factures soient réglées à temps et cherche à optimiser les coûts de production. Les deux articles abordant les agents d'IA et le futur de la productivité reflètent ces personnalités distinctes. L'un explore un avenir où les individus sont considérablement habilités par l'utilisation d'outils efficaces, tandis que l'autre décrit un chemin tangible et rentable vers la réalisation de cette vision.