Oracle Agents IA: Top 15 des cas d'utilisation et 5 avantages

72 % des entreprises déployant des solutions d'IA.¹ Oracle exploite les agents IA combinant des grands modèles de langage, le traitement du langage naturel et la génération augmentée par récupération (RAG).

Découvrez les agents IA d'Oracle, leurs cas d'utilisation et leurs avantages :

Que sont les agents IA d'Oracle ?

Les agents IA générative OCI sont un service entièrement géré qui intègre des grands modèles de langage (LLM) avec un système de récupération intelligent. Il est conçu pour fournir des réponses pertinentes en recherchant dans une base de connaissances spécifiée.

Oracle propose désormais plus de 600 agents IA au sein de sa suite Fusion Cloud Applications, ainsi que plus de 100 agents partenaires certifiés sur le marché Fusion AI Agent. L'entreprise a lancé 22 nouvelles applications agentic Fusion construites à partir d'équipes d'agents IA intégrées aux applications Fusion Cloud d'Oracle pour les RH, la finance, la chaîne d'approvisionnement et l'expérience client.²

Ces agents IA sont conçus pour gérer des processus multi-étapes, s'adapter à de nouvelles situations et répondre à des invites en langage naturel, offrant une plus grande flexibilité et précision par rapport aux systèmes basés sur des règles antérieurs. Les agents IA générative OCI offrent plusieurs méthodes pour l'intégration des données, permettant aux utilisateurs et à leurs clients d'interagir avec les données via une interface de chat ou une API.

Fonctionnalités clés

• Prend en charge diverses méthodes d'intégration des données et canaux d'interaction (interface de chat ou API).
• Génère des réponses contextuellement pertinentes en récupérant des informations dans une base de connaissances.
• Fournit une attribution de source pour toutes les réponses.
• Offre des capacités de recherche hybride, combinant des approches lexicales et sémantiques.
• Inclut une modération du contenu pour les entrées et les sorties.
• Prend en charge les conversations multi-tours, permettant aux utilisateurs de poser des questions de suivi qui tiennent compte du contexte précédent.
• Peut interpréter des données à partir de graphiques à deux axes et de tableaux de référence dans les PDF sans nécessiter de descriptions explicites des éléments visuels.
• Extrait et affiche les hyperliens présents dans les documents PDF dans les réponses de chat.

Comment fonctionnent les agents IA d'Oracle ?

1. Entrée : Requête utilisateur
   • Un utilisateur soumet une requête en langage naturel à l'agent IA générative OCI.
   • Le service encode la requête et l'envoie au magasin de données d'entreprise (la base de connaissances) pour traitement.
2. Traitement : Compréhension de la requête et formulation du plan
   • L'agent IA, alimenté par un LLM (LLM), interprète la requête.
   • Il formule et exécute un plan pour générer une réponse. Cela implique les étapes suivantes :
     1. Recherche dans la base de connaissances d'articles ou de documents pertinents.
     2. Reclassement des documents récupérés en fonction de la pertinence sémantique.
     3. Combinaison des documents les plus pertinents et de la requête utilisateur pour générer une réponse cohérente et contextuellement précise.
3. Sortie : Livraison de la réponse
   • L'agent renvoie la réponse formulée à l'utilisateur.
   • La réponse inclut des références aux documents ou sources utilisés pour générer la réponse.

Orchestration agentic

Les agents IA d'Oracle opèrent non seulement comme des systèmes de récupération et de réponse, mais comme des orchestrateurs capables de planifier, coordonner et exécuter des flux de travail complexes à travers les outils et sources de données d'entreprise.

Contrairement à une IA conversationnelle à fonction unique, l'orchestration agentic permet aux modèles de :

• Décomposer les objectifs multi-étapes en plans d'exécution structurés
• Sélectionner et invoquer les bons outils, API et systèmes d'entreprise au bon moment
• Maintenir l'état, valider les sorties et se corriger automatiquement grâce à un raisonnement itératif
• Enchaîner les actions à travers les couches de récupération, d'analyse et d'exécution de tâches
• Opérer à travers plusieurs sous-agents spécialisés si nécessaire (par exemple, RH, finance, support)

Cette couche d'orchestration permet aux agents IA d'Oracle de dépasser la simple réponse aux questions pour entrer dans l'exécution de processus.

Pour un contexte plus approfondi sur l'orchestration, explorez :

• LLM orchestration
• Orchestration multi-agent
• ERP IA agentic
• Orchestration IT.

À mesure que les agents s'étendent au-delà des systèmes internes, les environnements d'exécution web et les normes d'interopérabilité deviennent critiques :

• Explorez les benchmarks browser MCP pour identifier les infrastructures de serveurs MCP qui prennent en charge les agents activés par le web.
• Comparez les navigateurs distants pour observer comment les agents interagissent avec le web ouvert.

Types de données de la base de connaissances

Il existe deux façons différentes de fournir des données aux agents IA générative OCI à utiliser comme base de connaissances. Une base de connaissances est essentiellement la collection d'informations ou de documents que l'agent IA recherche pour générer des réponses. Voici un aperçu de ce que signifie chaque type :

1. Option gérée par le service

Cette option vous permet de stocker vos données dans l'infrastructure Oracle Cloud (OCI) Object Storage. Avec cette approche, vous pouvez :

• Télécharger jusqu'à 1 000 fichiers, soit des documents texte ou PDF, chacun avec une taille maximale de 100 Mo.
• Demander une augmentation de limite via le support Oracle pour stocker plus ou de plus grands fichiers.

2. Options Bring Your Own (BYO)

Cette option vous permet d'utiliser vos systèmes existants pour héberger et gérer les données auxquelles l'agent IA accédera. Oracle fournit une intégration avec des outils spécifiques à cette fin. Elle est disponible sur des systèmes tels que :

• Oracle Database 23c (recherche vectorielle IA) : C'est une base de données qui prend en charge des capacités de recherche avancées, y compris la recherche vectorielle, qui aide l'agent IA à récupérer des données pertinentes plus efficacement.
• OCI Search avec OpenSearch : Cette option utilise OpenSearch, une technologie de moteur de recherche, pour indexer et gérer vos données. Elle permet à l'agent d'effectuer des recherches efficaces sur les données ingérées et indexées.

Cette option vous offre flexibilité et contrôle si vous disposez d'une infrastructure pour stocker et gérer des données. Vous pouvez intégrer l'agent IA dans vos systèmes existants sans migrer les données vers OCI Object Storage.

15 cas d'utilisation des agents IA générative d'Oracle

Les agents de génération augmentée par récupération (RAG), tels que agentic RAG, combinent des capacités de récupération et de génération de langage pour produire des réponses précises et conscientes du contexte. L'agent récupère des documents ou des données pertinents et génère des réponses cohérentes basées sur ces informations.

Les exemples de cas d'utilisation incluent :

1. Automatisation du service client : Un agent IA de service client peut rationaliser le service client en traitant les requêtes via des interfaces conversationnelles, en récupérant des données de base de connaissances et en escaladant les problèmes complexes aux agents humains. Cela garantit une résolution plus rapide des problèmes et améliore la satisfaction des utilisateurs. L'automatisation réduit également les tâches répétitives, permettant aux équipes de support client de se concentrer sur des interactions personnalisées et à plus haute valeur ajoutée.
2. Recherche juridique : Les agents IA peuvent aider les professionnels du droit en recherchant rapidement de vastes bases de données pour des précédents et de la jurisprudence. Ces capacités améliorent l'exécution efficace des tâches de planification et de recherche. En simplifiant les recherches complexes, l'IA soutient une prise de décision plus rapide, garantissant que les équipes juridiques respectent les délais et fournissent des conseils précis à leurs clients.
3. Analyse et reporting financier : Les agents IA aident les équipes financières à analyser les données, détecter les anomalies et générer des rapports complets. Ils synthétisent des informations provenant de sources diverses comme les nouvelles du marché et les rapports internes. De tels outils améliorent la gestion financière en rationalisant les processus, en suggérant des actions correctives et en améliorant la précision de la prise de décision pour la budgétisation, les prévisions et l'évaluation de la performance.
4. Tutorat éducatif : Les agents IA agissent comme des tuteurs personnels en fournissant des ressources d'apprentissage personnalisées et en clarifiant des concepts complexes. Ces systèmes s'adaptent aux besoins des étudiants, offrant un contenu éducatif interactif et un guide étape par étape. En automatisant la récupération des ressources, ils aident les apprenants à atteindre leurs objectifs académiques tout en permettant aux éducateurs de se concentrer sur des stratégies d'enseignement innovantes.
5. Création de contenu : L'IA soutient les créateurs de contenu en récupérant des informations pertinentes, en analysant les tendances et en rédigeant des suggestions pour des articles, des rapports ou des présentations. Ces agents accélèrent le processus créatif tout en maintenant l'originalité. En tirant parti des capacités avancées de l'IA, ils permettent aux professionnels de se concentrer sur l'affinage de la qualité du contenu et la connexion efficace avec leur audience.
6. Support technique : Les agents IA guident les utilisateurs dans le dépannage en synthétisant des manuels techniques et des forums en solutions concises. Ils résolvent les problèmes efficacement, minimisant les temps d'arrêt. Ces agents autonomisent les équipes de support en réduisant la charge de travail et en fournissant des résolutions cohérentes et précises, améliorant considérablement l'expérience utilisateur dans les environnements techniques.
7. Gestion de la chaîne d'approvisionnement : Les agents IA optimisent les opérations de la chaîne d'approvisionnement en agrégeant des données sur les stocks, les fournisseurs et la logistique. Ils analysent les tendances pour des informations exploitables, permettant aux entreprises de réduire les inefficacités et d'assurer des opérations fluides.
8. Intégration des fournisseurs : Un agent d'intégration de fournisseurs pourrait faciliter l'intégration de nouveaux fournisseurs en extrayant automatiquement les documents pertinents, en vérifiant la conformité avec les politiques de l'entreprise et en mettant à jour les dossiers fournisseurs dans le système d'entreprise.
9. Analyse immobilière : Les agents IA soutiennent les professionnels de l'immobilier en synthétisant des données sur les propriétés et les tendances du marché. Ils fournissent des informations sur les prix, la demande et les opportunités d'investissement, aidant à la prise de décision. Grâce à une analyse pilotée par l'IA, les professionnels peuvent s'adapter aux conditions de marché dynamiques et fournir des conseils personnalisés aux clients efficacement.
10. Planification de voyage : Les agents IA servent de guides de voyage personnalisés en recommandant des destinations, des attractions locales et des itinéraires. Ils créent des expériences personnalisées basées sur les préférences des utilisateurs, simplifiant les arrangements de voyage. En intégrant diverses sources de données, ces agents améliorent la satisfaction des utilisateurs.
11. Assistance aux achats de vente : Un agent de traitement de documents peut aider un directeur commercial dans la gestion des tâches d'achat. Par exemple, le directeur pourrait prendre une photo d'un devis d'un fournisseur étranger avec son téléphone. L'agent :
    • Extrait les informations pertinentes du document.
    • Traduit le texte, par exemple, du japonais vers l'anglais.
    • Crée une demande d'achat basée sur les données extraites. Plus tard, le même agent pourrait automatiser le traitement de la facture du fournisseur, la signalant pour examen par un gestionnaire de paiement.
12. Analyse des appels de vente : Dans la vente, un agent IA pourrait analyser les interactions clients lors des appels de vente, extraire des informations telles que les préférences clients ou les objections clés, et générer des rapports détaillés pour les équipes de vente afin d'améliorer les futurs engagements.
13. Gestion des talents et recrutement : Les agents IA peuvent être utilisés pour identifier et analyser les candidats à l'emploi, aidant les équipes RH à rationaliser l'acquisition de talents. Hypothétiquement, un agent pourrait rechercher des candidats appropriés dans les bases de données, évaluer leurs CV et fournir des recommandations basées sur les exigences de poste prédéfinies.
14. Contrôle qualité dans la fabrication : Les agents IA surveillent les données de production, identifient les modèles indiquant des défauts et recommandent des ajustements pour garantir les normes de qualité. En tirant parti de l'analyse avancée, ils permettent aux fabricants de minimiser les déchets, d'améliorer l'efficacité et de maintenir la cohérence. Cette approche proactive garantit une qualité de produit supérieure et la satisfaction des clients.
15. Banque de détail : Oracle inclut des agents préconstruits pour les flux de travail bancaires grand public qui peuvent automatiser les tâches bancaires de bout en bout telles que la fourniture d'informations, l'examen du crédit et la surveillance de la conformité. Ces agents incluent :
    • Un agent « Génération de brochure produit » et un agent « Décision de crédit » qui aide à automatiser le traitement des demandes de prêt.
    • Des agents axés sur la conformité comme un agent « Vérification de conformité des appels » pour surveiller le respect des réglementations lors des appels clients.³

Découvrez les cas d'utilisation de l'IA agentic généraux avec quelques exemples de la vie réelle.

Oracle AI Agent Studio

Oracle a présenté l'AI Agent Studio, un environnement centralisé pour simplifier le déploiement et la surveillance des agents IA. Ce studio représente une avancée vers la démocratisation de l'IA au sein de l'entreprise grâce à deux piliers clés :

• Constructeur d'agents sans code : Une interface en langage naturel pour créer, tester et affiner des agents sans écrire de code. Les utilisateurs peuvent décrire le but de l'agent en anglais simple, et le constructeur gère la configuration sous-jacente.
• Tableau de bord ROI intégré : Le studio inclut un tableau de bord qui mesure l'impact commercial de chaque agent, suivant des métriques qui reflètent le temps gagné ou l'efficacité des processus.

Types d'agents : Workflow vs. RAG

Bien que de nombreux agents se concentrent sur la récupération d'informations, le Studio permet la création d'agents Workflow. Ceux-ci sont distincts des agents RAG standard car ils :

• Opèrent sur des séquences déterministes et basées sur des règles.
• Suivent des « nœuds » préconfigurés avec des fonctions, des entrées et des sorties spécifiques.
• Sont conçus pour des scénarios à haut risque nécessitant une gouvernance stricte, une conformité et une répétabilité, où une réponse « hallucinée » ou créative n'est pas une option.

Découvrez davantage de nos benchmarks et analyses basées sur les données dans la recherche Google.

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Avantages des agents GenAI d'Oracle

• Transparence : Permet le suivi des réponses jusqu'à leurs sources.
• Mises à jour continues : Les sources de données peuvent être mises à jour sans interrompre le fonctionnement de l'agent.
• Évolutivité et sécurité : Opère sur une architecture évolutive et sécurisée.
• Ingestion incrémentielle : Permet des mises à jour de données précises grâce à une ingestion incrémentielle et un contrôle de version.
• Interactions améliorées : Maintient le contexte de conversation sur plus de 10 tours.

Derniers développements : capacités Oracle AI Agents RAG

L'agent RAG IA générative OCI a été officiellement publié le 25 septembre 2024, après qu'une version bêta ait été annoncée précédemment. Les nouveaux agents RAG (Génération Augmentée par Récupération) ont introduit plusieurs améliorations par rapport aux agents IA générative OCI existants :

1. Intégration avec Oracle Database 23ai : Oracle Database 23ai ajoute une recherche vectorielle avancée pour les données non structurées comme le texte et les images. Elle permet des résultats de recherche plus précis et pertinents en convertissant les données en représentations vectorielles. Cela permet une gestion transparente de requêtes complexes et l'intégration de données structurées et non structurées.
2. Configuration simplifiée : Processus de configuration simplifié avec une interface utilisateur améliorée. Il permet aux utilisateurs ayant une expertise technique limitée de déployer rapidement et facilement des agents RAG. Moins d'étapes et une expérience plus intuitive réduisent le temps et l'effort de configuration.
3. Qualité et pertinence de réponse améliorées : Les LLM fournissent des réponses de meilleure qualité et plus précises. Cela garantit que les interactions conversationnelles sont plus instructives et contextuellement appropriées.
4. Récupération et reclassement de données avancés : Les fonctions de récupération et de reclassement de données améliorées filtrent d'énormes ensembles de données et priorisent les informations pertinentes. Cela améliore la profondeur et la précision des réponses de l'IA, en particulier pour les requêtes nuancées.
5. Recherche hybride : Combine les recherches traditionnelles par mots-clés avec la recherche sémantique. Cela garantit la récupération de résultats plus pertinents pour les données structurées et non structurées.
6. Bases de connaissances gérées : Stock vectoriel intégré et pipeline robuste d'ingestion de données pour les données non structurées. Cela simplifie le stockage, la récupération et l'indexation de données complexes. Il offre une gestion efficace des bases de connaissances comme solution prête à l'emploi.
7. Prise en charge des bases de connaissances BYO avec OpenSearch : Prise en charge rationalisée pour Bring Your Own (BYO) OCI Search avec OpenSearch. Cela offre flexibilité et contrôle sur les configurations de recherche personnalisées. Cela simplifie l'intégration avec les systèmes OpenSearch existants.
8. Modération de contenu : Filtrage robuste pour signaler le contenu nuisible ou inapproprié dans les entrées et les sorties. Cela maintient des interactions IA sûres et sécurisées.
9. Modularité : Traitement et intégration de données provenant de multiples formats, y compris le texte, les images, les diagrammes et les graphiques. Cela fournit des réponses plus complètes et riches en contexte.besoins.

FAQ

Pour aller plus loin

• Comparer les meilleurs outils d'agents IA

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Liens de référence

1.

Why AI agents are the next frontier of generative AI | McKinsey

McKinsey & Company

2.

Apps update—AI agents, AI marketplace, and more | fusioninsider

3.

Oracle Reimagines Banking for the AI Era with New Agentic Platform

Hazal Şimşek

Analyste sectorielle

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans le process mining et l'automatisation informatique (IT).

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