L'IA multijoueur remplace les chatbots individuels sur les lieux de travail
Les entreprises délaissent les outils d'IA et chatbots autonomes pour des agents d'IA "multijoueurs" collaboratifs, partagés et utilisés en équipe. Ce nouveau modèle vise à accroître la productivité et l'automatisation.
L'intelligence artificielle (IA) transforme rapidement les environnements de travail, mais les entreprises évoluent des chatbots "joueurs uniques" vers une IA "multijoueur" collaborative, selon Gabriel Hubert, PDG de la société d'IA Dust.
Traditionnellement, les employés utilisaient des outils d'IA isolés pour des tâches individuelles. Dans un modèle d'IA multijoueur, les agents sont partagés et utilisés en collaboration entre différents départements. Ces agents apprennent à partir des données de l'entreprise, permettant l'automatisation des processus et le partage des flux de travail.
"Une personne apprend une meilleure façon de faire quelque chose, mais cette amélioration ne se propage pas nécessairement", explique Hubert. Avec l'IA multijoueur, les agents peuvent "participer aux mêmes flux de travail que d'autres personnes et d'autres agents." Ils peuvent transmettre le travail, réutiliser ce que d'autres équipes ont appris et contribuer à un système partagé au lieu de recommencer à zéro à chaque fois.
Un exemple pourrait être un agent "rédacteur de blog" générant du contenu, puis le transmettant à un agent "LinkedIn" pour rédiger des publications sur les réseaux sociaux en se basant sur un contexte partagé. Ce modèle offre également un potentiel pour des ventes plus efficaces, où les agents peuvent collecter des informations, qualifier des prospects et mettre à jour les systèmes CRM, tout en assurant l'uniformité au sein de l'équipe.
Cependant, ces systèmes présentent également des défis. Les modèles de gouvernance informatique et de sécurité peuvent ne pas répondre pleinement aux nouvelles exigences. Rien qu'en Europe, 55% des grandes entreprises utilisent l'IA, mais seulement un quart estime que leurs modèles de gouvernance sont entièrement adéquats. Cela peut conduire à une utilisation non autorisée de "l'IA fantôme" au sein des organisations. Dust vise à résoudre ce problème en modélisant les droits d'accès aux données des agents afin qu'ils héritent de l'accès de l'espace sur lequel ils sont construits, garantissant ainsi que les utilisateurs ne voient que les données pour lesquelles ils sont autorisés.