IA pour l'orchestration des flux de travail : les 15 meilleurs outils d'IA agentique et d'IA générative
On observe une utilisation croissante de l'IA dans les outils d'orchestration des flux de travail. Avec 36 % des organisations qui privilégient désormais la création de flux de travail assistée par l'IA, l'orchestration passe d'une planification statique à un raisonnement dynamique et automatisé. 1
Les outils d'orchestration de l'IA remplissent deux rôles principaux :
- Optimisation des flux de travail opérationnels :
- Le backend : outils d’automatisation des charges de travail d’entreprise pour les processus au niveau de l’infrastructure.
- L'interface utilisateur : Intellogiciel RPA Ligent pour automatiser les tâches d'interface utilisateur.
- Les données : Outils d'orchestration des données pour gérer et déplacer les informations sous-jacentes.
- Coordination de la couche logique : outils d’orchestration LLM ou d’orchestration d’agents pour coordonner le raisonnement complexe et l’interaction entre les agents d’IA.
Explorez ces principaux outils et la manière dont ils intègrent des capacités d'IA :
Outil | Catégorie | GenAI | Modèle d'exécution |
|---|---|---|---|
RunMyJobs | Entreprise WLA | Copilote : assistant RangerAI Génération : Génération de scripts et de flux de travail Compréhension : Interprétation des journaux, dépannage | Orchestration native SaaS avec couche d'IA intégrée |
Stonebranch | Entreprise WLA | Copilote : interface conversationnelle Robi AI Génération : Étapes LLM intégrées aux flux de travail Compréhension : Synthèse des journaux, assistance RCA | Hub hybride (contrôleur central + agents) |
ActiveBatch | Entreprise WLA | Copilot : Assistant de flux de travail low-code Génération : Modèles de flux de travail via la bibliothèque de tâches Compréhension : Interprétation limitée par l'IA | Orchestration hybride avec abstraction de bibliothèque de tâches |
BMC Control-M | Entreprise WLA | Copilote : conseiller en IA de Jett Génération : création de flux de travail NL Compréhension : enseignements opérationnels tirés des journaux | Orchestration multiplateforme (mainframe–cloud) |
HCL UnO | Entreprise WLA | Copilote : UnO AI Pilot Génération : Création d'invites pour le flux de travail Compréhension : Interrogation de la documentation, interprétation du contexte | Orchestration SaaS native du cloud |
AutomationEdge | Intelligent RPA | Copilote : Limité Génération : Flux de travail de traitement documentaire Compréhension : classification basée sur la reconnaissance optique de caractères (OCR) et le traitement automatique du langage naturel (NLP) | RPA avec couche d'automatisation cognitive |
Microsoft Power Automate | Intelligent RPA | Copilote : Créateur de flux de langage naturel Génération : Flux de travail et génération de code assistés par l'IA Compréhension : Traitement de texte, analyse de formulaires | RPA hybride cloud-native + desktop |
Robocorp | Intelligent RPA | Copilote : Scripting assisté par LLM Génération : Génération de code pour l'automatisation Compréhension : Analyse des données dans les scripts | Automatisation basée sur le code (agents Python) |
UiPath (pilote automatique) | Intelligent RPA | Copilote : assistant du pilote automatique Génération : Conception NL-à-automatisation Compréhension : IA documentaire, extraction basée sur la vision par ordinateur | Plateforme RPA d'entreprise pilotée par l'interface utilisateur |
Airbyte | Orchestration des données | Copilote : Limité Génération : génération de connecteurs assistée par l’IA Compréhension : Inférence de schémas | Pipelines d'ingestion de données basés sur les API |
Notez que ces outils sont classés par ordre alphabétique, à l'exception des sponsors, qui figurent en haut de la liste.
L'IA au service de l'orchestration des flux de travail opérationnels
Ces outils utilisent l'IA pour unifier l'ensemble de la pile opérationnelle, en synchronisant tout, des flux de données de bas niveau à l'automatisation de l'interface utilisateur.
Automatisation des charges de travail d'entreprise
Les outils d'automatisation des charges de travail , également connus sous le nom de plateformes d'orchestration et d'automatisation des services (SOAP), peuvent s'intégrer et orchestrer dans les environnements informatiques d'entreprise.
Stonebranch (Centre d'automatisation universel)
Stonebranch fournit une plateforme d'automatisation centralisée qui coordonne les charges de travail dans les environnements sur site, cloud, conteneurisés et hybrides. Principaux cas d'utilisation de l'IA de Stonebranch :
- Robi AI (Intelligent Orchestration) : Un framework GenAI gouverné qui fournit :
- Interface conversationnelle : dépannage en langage naturel et analyse automatisée des causes profondes.
- Tâches GenAI gouvernées : les étapes LLM sont directement intégrées dans les flux de travail pour gérer les tâches cognitives (par exemple, la synthèse des journaux ou la classification des tickets) à l’aide de schémas de sortie stricts.
- Interopérabilité des agents (MCP) : utilise le protocole de contexte de modèle pour relier les agents d'IA externes (ChatGPT, Claude ou agents personnalisés), leur permettant de déclencher des tâches UAC en tant qu'outils natifs.
- Modèle d'exécution basé sur des agents : utilise des agents universels pour exécuter des scripts, des commandes et des transferts de fichiers sur des systèmes distribués, permettant une exécution automatisée sécurisée et contrôlée.
- Intégration du pipeline de données et de MFT : Inclut des fonctionnalités de transfert de fichiers géré et d’orchestration du pipeline de données, permettant des flux de travail automatisés de déplacement et de transformation des données.
Découvrez-en plus sur Stonebranch et ses alternatives.
RunMyJobs par Redwood
RunMyJobs est un outil SaaS qui s'intègre aux environnements SAP, Oracle et hybrides pour gérer les dépendances, équilibrer les charges de travail et coordonner l'exécution des tâches inter-systèmes. Ses fonctionnalités d'IA incluent :
- Couche d'IA agentique RangerAI : Redwood RangerAI intègre une couche d'IA agentique tout au long du cycle de vie. Elle comprend :
- Un assistant de support et un copilote d'automatisation pour un dépannage instantané, la génération de scripts en langage naturel et des conseils de configuration technique (K8s/OpenVMS).
- Orchestration multi-agents pour coordonner les agents afin de résoudre des objectifs de haut niveau (par exemple, « Préparer la clôture financière mensuelle ») en planifiant et en déléguant les tâches.
- Auto-réparation autonome permettant d'analyser les journaux d'erreurs, d'interpréter les défaillances et d'exécuter des plans de remédiation en plusieurs étapes sans intervention humaine.
- Metaautomatisation pilotée par les données : utilise une architecture basée sur les métadonnées pour ajuster les flux de travail en fonction des états du système, des dépendances et du contexte d’exécution, permettant une orchestration flexible par rapport à la planification statique.
- Orchestration intégrée MFT (via JSCAPE) : Inclut le transfert de fichiers géré avec des déclencheurs basés sur des événements (par exemple, l’arrivée de fichiers) pour initier et contrôler les flux de travail sans nécessiter d’outils MFT externes.
Découvrez les fonctionnalités, les avantages et les inconvénients de RunMyJobs .
ActiveBatch
ActiveBatch est un outil d'automatisation des charges de travail qui permet de faire évoluer les ressources cloud et virtuelles. Il exploite également un adaptateur d'API REST avancé qui détecte automatiquement les exigences d'API pour connecter ActiveBatch à pratiquement n'importe quel service SaaS ou cloud (comme ServiceNow ou Snowflake) sans nécessiter de code personnalisé. Les capacités d'IA de ActiveBatch permettent :
- Allocation de file d'attente heuristique (HQA) : analyse les données historiques des instances et prédit l'allocation optimale des ressources pour répartir les charges de travail entre les agents d'exécution et minimiser le temps d'attente.
- Conception d'automatisation à faible code : Fournit un générateur de flux de travail visuel avec une bibliothèque de tâches de logique d'automatisation par glisser-déposer, permettant aux utilisateurs de définir des flux de travail complexes avec un minimum de script.
- Planification basée sur les événements et les contraintes : utilise une planification basée sur les contraintes pour garantir que les tâches s’exécutent lorsque des conditions environnementales spécifiques (comme l’espace disque ou la disponibilité de la base de données) sont remplies, réduisant ainsi le risque d’échec.
Consultez la documentation pour en savoir plus sur les capacités et les cas d'utilisation de ActiveBatch .
BMC Control-M
Les principaux cas d'utilisation de l'IA de BMC Control-M sont :
- Jett (conseiller GenAI) : Un assistant conversationnel qui fournit des conseils contextuels pour le dépannage des flux de travail et génère des informations opérationnelles automatisées pour optimiser les performances.
- Créateur de flux de travail IA : un outil de conception axé sur l’intention qui utilise le langage naturel pour élaborer instantanément des structures de flux de travail complètes, en suggérant des types de tâches et des dépendances pour accélérer la livraison.
- Orchestration des agents d'IA : Control-M peut s'intégrer à des frameworks tels que CrewAI et LangGraph pour gérer les agents d'IA et les tâches basées sur l'IA en tant qu'actifs gouvernés et prêts pour la production.
- Gouvernance et conformité des agents : Inclut des contrôles d'accès précis pour les fonctionnalités d'IA et fournit des pistes d'audit complètes pour toutes les actions déclenchées par les agents d'IA afin de garantir une exécution sécurisée.
HCL Universal Orchestrator
HCL UnO (anciennement Workload Automation) est une solution SaaS native du cloud qui introduit l'exécution adaptative des flux de travail grâce à des déclencheurs contextuels et une logique de décision basée sur l'IA. Ses principaux cas d'utilisation de l'IA sont :
- Projet pilote d'IA UnO : une interface générative qui transforme les invites en langage clair en modèles de flux de travail techniques, réduisant ainsi les efforts de programmation manuelle et la complexité de la configuration.
- Agentic AI builder : un environnement low-code pour créer des agents autonomes qui utilisent GenAI et la logique pour percevoir le contexte du système et prendre des décisions en temps réel sur des applications distribuées.
- Prise de décision autonome : UnO permet aux agents d’aller au-delà des étapes fixes, leur permettant de gérer les exceptions, d’optimiser les processus de devis à encaissement ou de gérer les clôtures financières grâce à une prise de décision intelligente.
Intelligent RPA
Les outils RPA utilisent la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique pour automatiser les tâches sur les interfaces existantes et les applications Web sans accès API.
AutomationEdge
AutomationEdge est une plateforme d'automatisation dotée d'une IA intégrée pour l'exécution des flux de travail frontaux.
- Fonctionnement des bots à auto-réparation : si un bot tombe en panne, un LLM analyse l’erreur et recalcule le chemin à suivre pour terminer la tâche.
- Prise de décision cognitive : applique des modèles d’apprentissage automatique pour déterminer la prochaine étape dans des tâches structurées en fonction des modèles de données entrantes.
- Traitement intelligent des documents : Inclut la reconnaissance optique de caractères (OCR) et l’apprentissage automatique intégrés pour extraire des données structurées à partir de documents non structurés pour les déclencheurs de flux de travail.
MS Power Automate
Microsoft Power Automate est une plateforme d'automatisation low-code qui fournit une interface Copilot et d'autres fonctionnalités d'agent.
- Copilot pour Power Automate : permet aux utilisateurs de créer, décrire et affiner des flux complexes en langage naturel. Il gère la génération de code par IA, en écrivant des expressions et une logique de script qui nécessitaient auparavant une expertise technique.
- Flux d'auto-réparation automatisés : plutôt que de rencontrer une erreur lors d'une modification de l'interface utilisateur, la couche d'IA recalcule le chemin. Elle utilise la vision par ordinateur et le raisonnement LLM pour identifier les éléments déplacés et corriger automatiquement l'exécution du flux en temps réel.
- Agents de bureau IA : allant au-delà des « bots », ces agents peuvent gérer des tâches non structurées, comme la lecture d’un courriel désordonné,
Robocorp (Semafor)
Robocorp est une plateforme d'automatisation native Python dotée d'un modèle d'exécution basé sur des agents qui intègre directement les bibliothèques d'apprentissage automatique dans les flux de travail.
- Contrôle du navigateur par agent : optimisé pour les agents Web naviguant dans des environnements dynamiques et riches en JavaScript pour l'extraction de données ou l'exécution de tâches.
- Mise à l'échelle native du cloud : fournit un modèle d'orchestration pour l'exécution parallèle de plusieurs agents sans contraintes de licence par bot.
UiPath
UiPath est une plateforme d'automatisation d'entreprise qui permet la coordination multi-agents, le raisonnement contextuel et l'exécution adaptative des tâches via des interfaces frontales en offrant des fonctionnalités telles que :
- Pilotage automatique : Il s’agit d’une couche d’agents capable de planifier, de prendre des décisions et d’utiliser des outils. Par exemple, elle peut identifier une facture mal structurée, planifier les étapes de saisie des données et agir en naviguant dans un système ERP existant.
- Orchestration multi-agents : un agent identifie un retard dans la chaîne d’approvisionnement, un autre calcule le réacheminement et un troisième met à jour les stocks. L’ensemble de ces agents est piloté par une approche impliquant un humain.
- IA du presse-papiers : elle utilise des LLM pour lire le contexte d’un écran (comme un e-mail désorganisé) et le transposer logiquement à un autre (comme un champ SAP) sans règles prédéfinies.
orchestration des données
Les outils d'orchestration de données gèrent le déplacement et la transformation des données en utilisant l'IA pour le contrôle qualité, la détection de schémas et la génération de pipelines.
Airbyte
Airbyte utilise l'IA pour détecter et s'adapter aux modifications des structures de données sources. Cela permet d'éviter les pannes de pipeline lors des mises à jour. Voici quelques exemples d'utilisation de l'IA par Airbyte :
- Génération de connecteurs IA : exploite les LLM pour créer des connecteurs de données personnalisés en analysant la documentation API pour des sources de niche.
- Destinations de la base de données vectorielle : Fournit des destinations spécialisées (par exemple, Pinecone, Weaviate) pour prendre en charge les pipelines d’applications d’IA basés sur RAG.
Dagster
Dagster peut coordonner les pipelines d'IA grâce à GenAI. Par exemple, il peut suivre l'état des données en vérifiant des milliers de transformations de tables et en interprétant le sens métier du flux de données. Parmi les autres fonctionnalités d'IA essentielles pour les applications d'orchestration de flux de travail, on trouve :
- Intégration ML : Gère l’intégralité du cycle de vie d’un modèle d’IA en déclenchant des agents de « réentraînement » lorsqu’elle détecte une baisse des performances du modèle.
- Garde-fous de qualité des données : Utilise des contrôles automatisés pour interrompre les pipelines lorsque l’IA détecte des anomalies dans les schémas de données ou les distributions de valeurs.
dbt Cloud
dbt Cloud peut s'intégrer aux frameworks d'agents basés sur MCP pour coordonner les agents d'IA externes et internes. Voici quelques exemples d'agents dbt :
- Agent développeur : Valider la génération SQL par rapport au moteur dbt Fusion et vérifier les dépendances avant l’exécution.
- Agent analyste : utilise la couche sémantique pour répondre aux questions en langage naturel avec un SQL précis, garantissant ainsi que l’IA utilise des définitions métier pour des indicateurs tels que le chiffre d’affaires ou le taux de désabonnement.
- Agent d'observabilité : cet agent surveille de manière autonome les pipelines, identifie les causes profondes des défaillances et suggère (ou applique) la solution.
Préfet
Prefect propose une interface GenAI nommée Prefect Control qui permet aux ingénieurs d'interroger l'état de l'ensemble de la couche d'orchestration. Par exemple, lorsqu'un utilisateur demande : « Qu'est-ce qui a causé le retard à 3 h du matin ? » , l'agent d'IA synthétise les journaux et la traçabilité pour fournir une réponse narrative. Voici d'autres fonctionnalités d'IA de cet outil :
- Gestion autonome des erreurs : analyse l’exception spécifique. S’il s’agit d’une erreur API temporaire, la tâche est redirigée ; s’il s’agit d’une incohérence de schéma, le flux est interrompu et une solution de code suggérée par GenAI est proposée à l’utilisateur.
- Orchestration hybride au niveau des tâches : Permet l’intégration de « nœuds agents » au sein d’un pipeline. Un flux de travail peut être interrompu à une étape spécifique afin de permettre à un agent LLM de vérifier la qualité des données avant que le pipeline ne poursuive son chemin vers l’entrepôt de données.
L'IA pour l'orchestration des agents
Cette section présente des plateformes qui exploitent l'IA pour coordonner des agents autonomes et plusieurs LLM.
Orchestration LLM
Les frameworks d'orchestration LLM fournissent le « moteur de raisonnement » de l'automatisation, gérant la collaboration multi-agents, la mémoire et la prise de décision autonome.
Selon notre référentiel d'orchestration d'agents , les performances sont mesurées en équilibrant l'efficacité des jetons (coût) et la latence (vitesse) :
- CrewAI : Jugé le moins attractif pour la tâche de planification de voyage testée, nécessitant plus de 6 500 jetons avec une latence élevée de 75 secondes.
- LangGraph : A obtenu la combinaison latence-utilisation de jetons la plus faible du test de performance, en maintenant environ 1 000 jetons de sortie avec une latence d’environ 25 secondes pour les tâches de bout en bout.
- Microsoft AutoGen : Occupe une position intermédiaire avec une efficacité modérée, utilisant environ 4 200 jetons avec une latence de 40 secondes.
IA d'équipage
- Raisonnement tolérant aux pannes : comme le souligne le test de performance, CrewAI utilise plusieurs événements de décision suite à des défaillances d’outils pour garantir l’exhaustivité des résultats, même au prix d’une latence plus élevée.
- Délégation autonome basée sur les rôles : attribue automatiquement des sous-tâches à des agents spécialisés (par exemple, chercheur, gestionnaire) en fonction de profils définis.
- Gestion hiérarchique des tâches : Prend en charge les structures organisationnelles complexes où les agents rendent compte aux agents principaux, imitant ainsi un flux de travail d’entreprise.
LangGraph (par LangChain)
- Orchestration cyclique avec état : contrairement aux chaînes linéaires, elle permet aux agents de boucler, de revenir en arrière et d'itérer sur les tâches, ce qui est essentiel pour la correction autonome des erreurs.
- Flux de contrôle précis : utilise une architecture basée sur un graphe pour prédéfinir les dépendances d’exécution, réduisant ainsi les appels LLM redondants et le gaspillage de jetons.
- Persistance multi-agents : Maintient des points de contrôle à long terme des états des agents, permettant une intervention humaine sans perte de progression des tâches.
Microsoft AutoGen
- Logique conversationnelle multi-agents : optimisée pour un raisonnement dynamique et non linéaire où des agents spécialisés dialoguent entre eux pour déboguer et résoudre des problèmes ouverts.
- Exécution autonome de code : Permet aux agents d’écrire, de tester et d’exécuter leur propre code en toute sécurité pour résoudre des tâches nécessitant un traitement important des données.
- Gestion du contexte à grande échelle : capable de synthétiser les résultats de plusieurs agents spécialisés (par exemple, agents de vol, de météo et d'activité) en un plan unifié.
Qu’est-ce que l’IA pour l’orchestration des flux de travail ?
L'orchestration des flux de travail par l'IA marque le passage d'une automatisation statique et basée sur des règles à une coordination dynamique et intelligente. Les systèmes pilotés par l'IA peuvent :
- Connectez des sources de données, des API et des services disparates en une seule couche cohérente qui apprend des retours d'information.
- Adapter les chemins d'exécution en fonction de l'évolution des conditions.
- Interpréter des données que les systèmes traditionnels ne peuvent pas traiter.
Choisissez l'IA adaptée à votre outil d'orchestration des flux de travail
Avertissements
Nous reconnaissons que notre liste d'outils et leur catégorisation sont mises à l'épreuve par des facteurs tels que :
- Chevauchement des catégories : De nombreuses plateformes possèdent des capacités hybrides et peuvent couvrir plusieurs catégories fonctionnelles.
- Mise en œuvre variable de l'IA : la profondeur et l'application de l'IA varient considérablement d'un outil à l'autre.
- Intégration universelle : Nous supposons une interopérabilité standard, car la quasi-totalité des outils d’entreprise offrent des intégrations natives avec les principaux écosystèmes tiers.
- Maturité de l'IA agentique : Le terme « agent IA » est souvent employé de manière imprécise dans la littérature spécialisée. Les fonctionnalités qualifiées d'agentiques ou autonomes peuvent ne pas être pleinement matures ni prêtes pour la production.
Pour en savoir plus
En savoir plus sur :
- Outils d'orchestration informatique
- Outils d'orchestration des processus
- Outils d'orchestration des processus SAP
Liens de référence
Soyez le premier à commenter
Votre adresse courriel ne sera pas publiée. Tous les champs sont obligatoires.