Oracle AI Agents: Principaux 15 cas d'usage et 5 avantages

72 % des entreprises déploient des solutions d’IA.¹ Oracle exploite des agents IA combinant des modèles de langage à grande échelle, le traitement du langage naturel et la génération augmentée par récupération (RAG).

Découvrez les agents Oracle AI, leurs cas d’usage et leurs avantages :

Que sont les agents Oracle AI ?

Les agents d’IA générative OCI constituent un service entièrement géré qui intègre des modèles de langage à grande échelle (LLMs) à un système de recherche intelligent. Il est conçu pour fournir des réponses pertinentes en effectuant des recherches 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 la place de marché Fusion IA Agent. L’entreprise a lancé 22 nouvelles applications agentiques Fusion construites à partir d’équipes d’agents IA intégrées aux applications cloud Oracle Fusion pour les RH, la finance, la chaîne d’approvisionnement et l’expérience client.²

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

Principales fonctionnalités

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

Comment fonctionnent les agents Oracle AI ?

1. Entrée : requête de l’utilisateur
   • Un utilisateur soumet une requête en langage naturel à l’agent d’IA générative OCI.
   • Le service encode la requête et l’envoie à la banque de données d’entreprise (la base de connaissances) pour traitement.
2. Traitement : compréhension de la requête et formulation du plan
   • L’agent IA, propulsé par un modèle de langage à grande échelle (LLM), interprète la requête.
   • Il formule et exécute un plan pour générer une réponse. Cela implique les étapes suivantes :
     1. Rechercher dans la base de connaissances des articles ou documents pertinents.
     2. Reclasser les documents récupérés en fonction de leur pertinence sémantique.
     3. Combiner les documents les plus pertinents et la requête de l’utilisateur pour générer une réponse cohérente et contextuellement exacte.
3. Sortie : remise de la réponse
   • L’agent renvoie la réponse formulée à l’utilisateur.
   • La réponse inclut des références aux documents ou sources qui ont été utilisés pour générer la réponse.

Orchestration agentique

Les agents Oracle AI font fonctionner les systèmes de récupération et de réponse comme des orchestrateurs capables de planifier, coordonner et exécuter des flux de travail complexes sur les outils et sources de données de l’entreprise.

Contrairement à une IA conversationnelle à fonction unique, l’orchestration agentique permet aux modèles de :

• Décomposer des objectifs en plusieurs étapes en plans d’exécution structurés
• Sélectionner et appeler les bons outils, APIs et systèmes d’entreprise au bon moment
• Maintenir l’état, valider les sorties et s’autocorriger grâce à un raisonnement itératif
• Enchaîner des actions à travers les couches de récupération, d’analyse et d’exécution des tâches
• Fonctionner avec plusieurs sous-agents spécialisés si nécessaire (par ex., RH, finance, support)

Cette couche d’orchestration permet aux agents Oracle AI de dépasser la simple réponse aux questions pour passer à l’exécution de processus.

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

• orchestration de LLM
• Orchestration multi-agents
• ERP d’IA agentique
• Orchestration informatique.

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

• Explorez les benchmarks de navigateur MCP pour identifier les infrastructures de serveur MCP qui prennent en charge les agents compatibles 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 que les agents d’IA générative OCI peuvent utiliser comme base de connaissances. Une base de connaissances est essentiellement l’ensemble des informations ou documents que l’agent IA parcourt pour générer des réponses. Voici une description de ce que chaque type signifie :

1. Option gérée par le service

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

• Téléverser jusqu’à 1 000 fichiers, qu’il s’agisse de documents texte ou PDF, chacun d’une taille maximale de 100 Mo.
• Demander une augmentation de la limite via le support Oracle pour stocker davantage de fichiers ou des fichiers plus volumineux.

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 aura accès. Oracle fournit une intégration avec des outils spécifiques à cet effet. Elle est disponible sur des systèmes tels que :

• Oracle Database 23c (recherche vectorielle IA) : Il s’agit d’une base de données qui prend en charge des capacités de recherche avancées, notamment la recherche vectorielle, ce qui aide l’agent IA à récupérer plus efficacement les données pertinentes.
• 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 de stockage et de gestion des données. Vous pouvez intégrer l’agent IA à vos systèmes existants sans migrer les données vers OCI Object Storage.

15 cas d’usage des agents d’IA générative d’Oracle

Les agents de génération augmentée par récupération (RAG), comme le RAG agentique, combinent des capacités de récupération et de génération de langage pour produire des réponses précises et contextuelles. L’agent récupère des documents ou des données pertinents et génère des réponses cohérentes sur la base de ces informations.

Voici quelques exemples de cas d’usage :

1. Automatisation du service client : Un agent IA de service client peut rationaliser le service client en traitant les demandes via des interfaces conversationnelles, en récupérant les données de la base de connaissances et en escaladant les problèmes complexes vers des 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 les interactions personnalisées et à plus forte valeur ajoutée.
2. Recherche juridique : Les agents IA peuvent aider les professionnels du droit en recherchant rapidement des précédents et de la jurisprudence dans de vastes bases de données. Ces capacités améliorent l’exécution efficace des tâches de planification et de recherche. En simplifiant les recherches complexes, l’IA favorise une prise de décision plus rapide, en veillant à ce que les équipes juridiques respectent les délais et fournissent des conseils précis à leurs clients.
3. Analyse et reporting financiers : 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 telles que les actualités du marché et les rapports internes. Ces 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 des performances.
4. Soutien scolaire : 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 des conseils étape par étape. En automatisant la récupération des ressources, ils aident les apprenants à atteindre leurs objectifs académiques tout en permettant aux enseignants de se concentrer sur des stratégies pédagogiques innovantes.
5. Création de contenu : L’IA aide les créateurs de contenu en récupérant des informations pertinentes, en analysant les tendances et en proposant des suggestions d’articles, de rapports ou de présentations. Ces agents accélèrent le processus créatif tout en préservant l’originalité. En tirant parti des capacités avancées de l’IA, ils permettent aux professionnels de se concentrer sur l’amélioration de la qualité du contenu et sur la connexion avec leur public.
6. Support technique : Les agents IA guident les utilisateurs dans le dépannage en synthétisant les manuels techniques et les forums en solutions concises. Ils résolvent efficacement les problèmes et minimisent les temps d’arrêt. Ces agents renforcent 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 les données sur les stocks, les fournisseurs et la logistique. Ils analysent les tendances pour en tirer des informations exploitables, permettant aux entreprises de réduire les inefficacités et d’assurer le bon déroulement des opérations.
8. Intégration des fournisseurs : Un agent d’intégration des fournisseurs pourrait faciliter l’intégration de nouveaux fournisseurs en récupérant automatiquement les documents pertinents, en vérifiant la conformité aux politiques de l’entreprise et en mettant à jour les dossiers fournisseurs dans le système d’entreprise.
9. Analyse immobilière : Les agents IA aident les professionnels de l’immobilier en synthétisant les données immobilières et les tendances du marché. Ils fournissent des informations sur les prix, la demande et les opportunités d’investissement, facilitant la prise de décision. Grâce à une analyse pilotée par l’IA, les professionnels peuvent s’adapter à des conditions de marché dynamiques et fournir efficacement des conseils personnalisés à leurs clients.
10. Planification de voyages : Les agents IA servent de guides de voyage personnalisés en recommandant des destinations, des attractions locales et des itinéraires. Ils créent des expériences personnalisées en fonction des préférences des utilisateurs, simplifiant ainsi l’organisation du voyage. En intégrant diverses sources de données, ces agents améliorent la satisfaction des utilisateurs.
11. Assistance aux achats et aux ventes : Un agent IA de traitement de documents peut aider un responsable commercial à gérer les tâches d’approvisionnement. Par exemple, le responsable pourrait prendre en photo un devis d’un fournisseur étranger à l’aide de son téléphone. L’agent pourrait :
    • Extract les informations pertinentes du document.
    • Traduire le texte, par exemple du japonais vers l’anglais.
    • Créer une demande d’achat à partir des données extraites. Plus tard, le même agent pourrait automatiser le traitement de la facture du fournisseur, en la signalant pour examen par un gestionnaire des paiements.
12. Analyse des appels commerciaux : Dans la vente, un agent IA pourrait analyser les interactions avec les clients lors des appels commerciaux, en extraire des informations telles que les préférences des clients ou les principales objections, et générer des rapports détaillés permettant aux équipes commerciales d’améliorer leurs prochaines interactions.
13. Gestion des talents et recrutement : Les agents IA peuvent être utilisés pour identifier et analyser des candidats à l’embauche, aidant les équipes RH à rationaliser l’acquisition de talents. Hypothétiquement, un agent pourrait rechercher des candidats pertinents dans des bases de données, évaluer leurs CV et fournir des recommandations fondées sur des exigences de poste prédéfinies.
14. Contrôle qualité dans la fabrication : Les agents IA surveillent les données de production, identifient des schémas indiquant des défauts et recommandent des ajustements pour garantir les normes de qualité. En tirant parti d’analyses avancées, ils permettent aux fabricants de réduire 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 préconfigurés pour les flux de travail de la banque de détail qui peuvent automatiser des tâches de bout en bout telles que la fourniture d’informations, l’examen du crédit et le suivi de la conformité. Ces agents comprennent :
    • Un agent « Product Brochure Generation » et un agent « Credit Decisioning » qui aide à automatiser le traitement des demandes de prêt.
    • Des agents axés sur la conformité, comme un agent « Call Compliance Check » pour surveiller le respect de la réglementation lors des appels clients.³

Explorez des cas d’usage d’IA agentique généraux avec quelques exemples concrets.

Oracle AI Agent Studio

Oracle a présenté l’IA Agent Studio, un environnement centralisé visant à simplifier le déploiement et le suivi des agents IA. Ce studio représente une avancée vers la démocratisation de l’IA au sein de l’entreprise autour de deux piliers clés :

• Concepteur d’agents sans code : Une interface en langage naturel pour créer, tester et affiner des agents sans écrire de code. Les utilisateurs peuvent décrire l’objectif de l’agent en langage clair, et le concepteur gère la configuration sous-jacente.
• Tableau de bord ROI intégré : Le studio comprend un tableau de bord qui mesure l’impact commercial de chaque agent, en suivant des indicateurs reflétant le temps gagné ou l’efficacité des processus.

Types d’agents : flux de travail vs. RAG

Alors que de nombreux agents se concentrent sur la récupération d’informations, le Studio permet de créer des agents de flux de travail. Ceux-ci se distinguent des agents RAG standard car ils :

• Fonctionnent selon des séquences déterministes, basées sur des règles.
• Suivent des « nœuds » préconfigurés avec des fonctions, des entrées et des sorties spécifiques.
• Sont conçus pour des scénarios à enjeux élevés exigeant une gouvernance stricte, la conformité et la répétabilité, où une réponse « hallucinée » ou créative n’est pas envisageable.

Avantages des agents GenAI d’Oracle

• Transparence : Permet de suivre les 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 : Fonctionne sur une architecture évolutive et sécurisée.
• Ingestion incrémentale : Permet des mises à jour précises des données grâce à une ingestion incrémentale et à un contrôle des versions.
• Interactions améliorées : Maintient le contexte de la conversation sur plus de 10 tours.

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Dernières évolutions : les capacités RAG des agents Oracle AI

L’agent RAG d’IA générative OCI a été officiellement publié le 25 septembre 2024, après l’annonce préalable d’une version bêta. Les nouveaux agents RAG (génération augmentée par récupération) ont introduit plusieurs améliorations par rapport aux agents d’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 d’obtenir des résultats de recherche plus précis et plus pertinents en convertissant les données en représentations vectorielles. Cela permet de traiter de manière transparente des requêtes complexes et d’intégrer des 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 les efforts de configuration.
3. Qualité et pertinence des réponses améliorées : Les LLMs fournissent des réponses de meilleure qualité et plus précises. Cela garantit des interactions conversationnelles plus pertinentes et contextuellement appropriées.
4. Récupération et reclassement avancés des données : Les fonctions améliorées de récupération et de reclassement des données passent au crible de vastes ensembles de données et hiérarchisent les informations pertinentes. Elles améliorent 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. Elle garantit la récupération de résultats plus pertinents pour les données structurées et non structurées.
6. Bases de connaissances gérées : Stockage 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. Cela offre une gestion efficace des bases de connaissances sous forme de solution prête à l’emploi.
7. Prise en charge des bases de connaissances BYO avec OpenSearch : Prise en charge simplifiée de l’option « Bring Your Own » (BYO) OCI Search avec OpenSearch. Elle offre flexibilité et contrôle sur les configurations de recherche personnalisées. Elle simplifie l’intégration avec les systèmes OpenSearch existants.
8. Modération du contenu : Filtrage robuste pour signaler les contenus nuisibles ou inappropriés en entrée et en sortie. Elle maintient des interactions d’IA sûres et sécurisées.
9. Multimodalité : Traite et intègre des données de plusieurs formats, notamment du texte, des images, des graphiques et des diagrammes. Elle fournit des réponses plus complètes et riches en contexte.

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Pour aller plus loin

• Comparer les meilleurs outils d’agents IA

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Journal des modifications

1 mises à jour

2026

1. 2 avr

   Ajout d'une section Oracle AI Agent Studio couvrant le créateur d'agents sans code, le tableau de bord ROI et les agents de flux de travail.

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 l'intelligence des processus (y compris le process mining) et l'automatisation d'entreprise (y compris l'automatisation IT et l'automatisation low-code/no-code).

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