Symphonie d'agents orchestrateurs d'IA
Les entreprises devraient disposer d'une multitude d'agents d'IA, modèles semi-autonomes et formés qui fonctionnent sur les réseaux internes pour aider le service client, les ressources humaines ou la sécurité des données. Pour maximiser ces gains d'efficacité, on peut s'attendre à une augmentation des orchestrateurs d'IA qui travaillent avec de nombreux agents pour acheminer de manière transparente les demandes humaines et interpréter les résultats collectifs afin de recommander et de prendre des mesurespour les utilisateurs.
Ces orchestrateurs auront accès à une compréhension plus approfondie du contenu, à des capacités multilingues et à la maîtrise de plusieurs types de données, allant des PDF aux flux vidéo. Alimentés par des volants de données auto-apprenants, les orchestrateurs d'IA affineront en permanence les informations spécifiques à l'entreprise. Par exemple, dans le secteur manufacturier, un orchestrateur d'IA pourrait optimiser les chaînes d'approvisionnement en analysant les données en temps réel et en formulant des recommandations sur les calendriers de production et les négociations
avec les fournisseurs.
Cette évolution de l'IA d'entreprise stimulera considérablement la productivité et l'innovation dans tous les secteurs, tout en devenant plus accessible. Les travailleurs du savoir seront plus productifs parce qu'ils pourront faire appel à une équipe d'experts dotés d'outils d’IA. Les développeurs pourront créer ces agents avancés à l'aide de modèles
d'IA personnalisables.
Amplification des connaissances de l'IA grâce au raisonnement en plusieurs étapes
Depuis des années, l'IA est capable de donner des réponses à des questions spécifiques sans avoir à se plonger dans le contexte d'une requête donnée. Grâce aux progrès de l'informatique accélérée et aux nouvelles architectures de modèles, les modèles d'IA s'attaqueront à des problèmes de plus en plus complexes et répondront avec une plus grande précision et une analyse plus approfondie.Grâce à une capacité appelée raisonnement en plusieurs étapes, les systèmes d'IA augmentent le « temps de réflexion » en décomposant les questions complexes et volumineuses en tâches plus petites - parfois même en effectuant plusieurs simulations - afin de résoudre les problèmes sous différents angles. Ces modèles évaluent dynamiquement chaque étape, garantissant des réponses contextuelles et transparentes. Le raisonnement en plusieurs étapes implique également l'intégration de connaissances provenant de diverses sources afin de permettre à l'IA d'établir des connexions logiques et de synthétiser des informations dans différents domaines.
Cela aura probablement un impact sur des domaines allant de la finance, des soins de santé à la recherche scientifique et au divertissement. Par exemple, un modèle de soins de santé doté d'un raisonnement en plusieurs étapes pourrait formuler un certain nombre de recommandations à l'intention d'un médecin, en fonction du diagnostic du patient, des médicaments qu'il prend et de sa réaction à d'autres traitements.
Des moteurs de recherche IA pour les entreprises
Alors que les entreprises et les organismes de recherche disposent de pétaoctets de données, le défi consiste à accéder rapidement aux données pour obtenirdes informations exploitables.
Les moteurs de recherche spécifiques aux entreprises seront capables de passer au crible les données structurées et non structurées, y compris le texte, les images et les vidéos, en utilisant le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour interpréter l'intention de l'utilisateur et fournir des résultats plus pertinents et plus complets.
Il en résultera des processus décisionnels plus intelligents, une meilleure expérience client et une productivité accrue dans tous les secteurs d'activité. Les capacités d'apprentissage continu des moteurs de recherche d'IA créeront des volants de données auto-améliorants qui aideront les applications à devenir de plus en plus efficaces.
À l'aube d'une révolution de l'IA, la convergence des orchestrateurs d'IA, des moteurs de recherche avancés et des capacités de raisonnement à plusieurs étapes promet de transformer l'entreprise. Ces technologies permettront de rationaliser les opérations, de libérer le potentiel des données et de relever des défis complexes dans tous les secteurs d'activité. La démocratisation de l'IA grâce à des modèles personnalisables permettra d'uniformiser les règles du jeu en matière d'innovation, tandis que les systèmes d'auto-apprentissage garantiront une amélioration continue.
Par Kari Briski, Vice-président Generative AI Software chez NVIDIA
