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Aujourd’hui, nous dévoilons une feuille de route qui précise le calendrier de lancement d’un réseau d’agents IA de planification. Déjà en phase de test privé, ces agents seront capables d’exploiter toute la puissance d’un portefeuille d’outils pour prendre en charge, de manière autonome, des tâches complexes et chronophages
Si vous ne savez pas ce qu'est un agent IA, cet article vous aidera.
Faites connaissance avec vos nouveaux coéquipiers
Aujourd'hui, nous dévoilons trois agents d'intelligence artificielle, chacun ayant sa propre spécialisation.
Agent Analyste
Cet agent analyse les données issues de sources internes et externes pour identifier des tendances, détecter des anomalies et dresser un panorama complet des facteurs à l’origine des données et des modèles de performance. Il restitue les informations sous différents formats — tableaux de bord, rapports ou encore audio — et formule des recommandations concrètes pour guider les équipes dans leurs décisions.L’ agent Analyste est dès aujourd’hui disponible en avant-première privée pour certains clients Pigment.
Agent Planificateur
Il collabore avec l'agent Analyste pour transformer les insights en actions concrètes. Grâce à son expertise métier (finance, chaîne d'approvisionnement et opérations), cet agent formule des recommandations, en tenant compte d'éléments tels que les objectifs de l'organisation et les conditions du marché. Par exemple, si les ventes en Amérique du Nord sont en retard tandis que l'Europe dépasse ses objectifs, l'agent Planificateur simulera différentes scénarios propres à chaque région afi de réaligner la performance globale de l'entreprise.
Agent Modélisateur
Il construit et met à jour de manière autonome les modèles qui constituent la base de Pigment et sur lesquels reposent les actions des agents Analyste et Planificateur. Il ajuste ces modèles en continu pour refléter l’évolution de l’organisation, tout en effectuant des contrôles qualité sur les données afin d’en garantir la précision et la pertinence en temps réel.
Pour permettre à ces agents de remplir leur mission, nous avons développé une suite d'outils qu'ils pourront utiliser librement, selon leurs besoins.
En voici quelques exemples :
- Analyse des données
Permet aux agents d'effectuer des tâches telles que l'analyse de la contribution/d'écarts, l'analyse de séries temporelles, le contrôle de qualité des données. - Recherche de données qualitatives
Permet aux agents de lire et d'exploiterer les informations contenues dans la documentation stockée sur le Pigment Drive. - Prédiction et détection des anomalies
Donne aux agents la capacité d’utiliser des algorithmes de machine learning pour effectuer des prédictions précises et identifier les anomalies dans les jeux de données. - Génération de rapports
Permet aux agents de produire des rapports dans différents formats (PDF, présentations PPT, fichiers audio, ...). - Boîte à outils de modélisation
Permet aux agents de créer des composants, de revoir et de mettre à jour les formules, d'optimiser les applications pour une performance maximale.
Pourquoi les agents sont-ils si importants ?
Pigment intègre déjà des fonctionnalités IA permettant aux utilisateurs de générer des visualisations et d’obtenir des insights sur leurs données en posant des questions en langage naturel, de retrouver instantanément des tableaux dans leur espace de travail, ou encore d’obtenir des réponses immédiates sur l’utilisation de la plateforme.
Autant de cas d’usage puissants qui permettent des gains de productivité incrémentaux à chaque utilisation de Pigment. Mais ces fonctionnalités restent réactives (elles ne s’activent que lorsqu’on les sollicite) et limitées (elles accomplissent une tâche précise, d’une seule manière).
Les agents, eux, sont collaboratifs, proactifs et autonomes. Ils conçoivent leurs propres workflows au lieu de suivre un chemin prédéfini, et disposent d’un portefeuille d’outils qui leur permet de répondre à des cas d’usage bien plus ambitieux.
Cela signifie qu'ils pourront collaborer pour répondre à des demandes complexes, par exemple :
Analysez l'évolution du chiffre d'affaires par pays pour le mois en cours par rapport au mois précédent. Décomposez-la en effets de prix, de volume et d'assortiment de produits. Identifiez les produits ou les régions qui ont le plus contribué aux changements. Si le volume a diminué, déterminez si cela est dû à une baisse de la demande ou à des contraintes d'approvisionnement. Incluez les tendances historiques pour situer le contexte. Générer un PDF avec une page par pays. Envoyez-le par courrier électronique aux directeurs nationaux le 3 de chaque mois.
ou...
Chaque dimanche, après le téléchargement des données réelles, générer une nouvelle prévision de la demande pour la semaine à venir à l'aide de l'algorithme de prévision Prophet. Une fois les prévisions terminées, identifiez tout changement dans la demande. Examinez les indicateurs clés, tels que les politiques d'inventaire, et envoyez des alertes aux planificateurs de la demande via Slack. Partagez les exigences mises à jour avec l'équipe de production pour les aligner sur la dernière demande du marché.
Le compte à rebourds est lancé
À l’heure où nous écrivons ces lignes, notre équipe d’agents est en phase d’apprentissage. L’Agent Analyste, actuellement disponible en avant-première privée, devrait être disponible d’ici la fin de l’année, suivi de près par les agents Planificateur et Modélisateur.
À mesure que les capacités des agents progresseront et que de nouveaux membres rejoindront l’équipe, nous nous attendons à voir émerger des cas d’usage passionnants — certains que nous pouvons déjà anticiper, d’autres encore insoupçonnés.
D’ici là, restez à l’écoute : de nouveaux articles sur les avancées de nos agents seront publiés très prochainement. Et si vous participez à nos prochains roadshows à Paris et à New York, vous aurez l'occasion de découvrir nos agents en live.
