Alvarez & Marsal : Les grands modèles linguistiques pilotent l'automatisation des processus métier

Le cabinet de conseil en management Alvarez & Marsal a publié une analyse détaillant le rôle des flux de travail basés sur des agents, pilotés par de grands modèles linguistiques (LLM), dans l'automatisation des processus métier. L'entreprise suggère que ces flux sont cruciaux pour l'avenir de l'automatisation commerciale et de l'intelligence axée sur les données, 70 % des entreprises pilotant déjà des technologies d'automatisation.

Les flux de travail basés sur des agents représentent une évolution significative par rapport aux processus automatisés traditionnels, car ils permettent aux agents d'IA d'opérer avec un plus grand degré d'autonomie. Ces systèmes peuvent apprendre des interactions et prendre des décisions indépendamment, promettant d'améliorer l'efficacité opérationnelle, de réduire les coûts et les imprécisions, et d'améliorer l'expérience client.

L'analyse identifie quatre modèles de conception principaux pour les flux de travail basés sur des agents : la réflexion, où le LLM critique sa propre sortie ; l'utilisation d'outils, où le LLM exploite des outils externes pour des tâches telles que la récupération de données ; la planification, permettant au LLM de créer et d'exécuter des stratégies en plusieurs étapes ; et la collaboration multi-agents, où plusieurs agents d'IA travaillent ensemble vers un objectif commun.

Un flux de travail typique, illustré par une demande de service client, comprend la réception d'une entrée, la compréhension de son intention, l'exécution de tâches (potentiellement à l'aide d'outils pour accéder à des bases de données ou des systèmes) et la fourniture d'un retour d'information. Le processus se conclut par l'achèvement de la tâche et la mise à jour des enregistrements pertinents, tels que l'enregistrement d'une demande de retour client.