Oracle IA Agents: Top 15 Cas d'Usage et 5 Avantages

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

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

Que sont les agents IA d'Oracle ?

Les agents d'IA générative OCI est un service entièrement géré qui intègre des grands modèles de langage (LLMs) avec un système de récupération 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 d'applications cloud Fusion, ainsi que plus de 100 agents partenaires certifiés sur la place de marché d'agents IA Fusion. 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 plus grande flexibilité et précision par rapport aux systèmes antérieurs basés sur des règles. Les agents d'IA générative OCI proposent plusieurs méthodes pour intégrer 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 de données et 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.
• Offre des capacités de recherche hybride, combinant des approches lexicales et sémantiques.
• Inclut une modération de 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 provenant de graphiques à deux axes et de tableaux de référence dans des PDF sans nécessiter 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 IA d'Oracle ?

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 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. 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 précise.
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 IA d'Oracle font fonctionner les systèmes de récupération et de réponse comme des orchestrateurs capables de planifier, coordonner et exécuter des flux de travail complexes à travers les outils et sources de données de l'entreprise.

Contrairement à l'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 invoquer les bons outils, APIs et systèmes d'entreprise au bon moment
• Maintenir l'état, valider les sorties et s'auto-corriger par un raisonnement itératif
• Enchaîner des actions à travers les couches de récupération, d'analyse et d'exécution de tâches
• Opérer à travers plusieurs sous-agents spécialisés si nécessaire (par ex., RH, finance, support)

Cette couche d'orchestration permet aux agents IA d'Oracle de dépasser le simple question-réponse 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 IT.

Alors 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 navigateur MCP pour identifier les infrastructures de serveurs 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 la collection d'informations ou de documents que l'agent IA recherche pour générer des réponses. Voici une analyse de ce que chaque type signifie :

1. Option gérée par le service

Cette option vous permet de stocker vos données dans le stockage d'objets d'Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Avec cette approche, vous pouvez :

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

2. Options Apportez Votre Propre (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 comme :

• Base de données Oracle 23c (recherche vectorielle IA) : Il s'agit d'une base de données qui prend en charge des capacités de recherche avancées, y compris la recherche vectorielle, ce 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 les données. Vous pouvez intégrer l'agent IA dans vos systèmes existants sans migrer les données vers le stockage d'objets OCI.

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

Les agents de génération augmentée de récupération (RAG), tels que le RAG agentique, combinent des capacités de récupération et de génération de langage pour produire des réponses précises et adaptées au contexte. L'agent récupère des documents ou des données pertinents et génère des réponses cohérentes sur la base de ces informations.

Exemples de cas d'usage :

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 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 des interactions personnalisées et à plus forte valeur ajoutée.
2. Recherche juridique : Les agents IA peuvent assister les professionnels du droit en effectuant des recherches rapides dans de vastes bases de données de précédents et de 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 financiers : Les agents IA aident les équipes financières à analyser les données, à détecter les anomalies et à générer des rapports complets. Ils synthétisent des informations provenant de sources diverses comme 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. Tutorat éducatif : Les agents IA agissent comme des tuteurs personnels en fournissant des ressources d'apprentissage adaptées 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 de 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 élaborant 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 avec leur public de manière efficace.
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 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 des données sur les stocks, les fournisseurs et la logistique. Ils analysent les tendances pour obtenir des informations exploitables, permettant aux entreprises de réduire les inefficacités et d'assurer des opérations fluides.
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 avec les politiques de l'entreprise et en mettant à jour les dossiers des fournisseurs dans le système d'entreprise.
9. Analyse immobilière : Les agents IA soutiennent 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, aidant à la prise de décision. Grâce à l'analyse pilotée par l'IA, les professionnels peuvent s'adapter aux conditions dynamiques du marché et fournir des conseils adaptés aux clients de manière efficace.
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. Aide à l'approvisionnement commercial : Un agent IA de traitement de documents peut assister un cadre commercial dans la gestion des tâches d'approvisionnement. Par exemple, le cadre pourrait prendre une photo d'un devis d'un fournisseur étranger avec son téléphone. L'agent pourrait :
    • Extraire les informations pertinentes du document.
    • Traduire le texte, par exemple, du japonais vers l'anglais.
    • Créer 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 responsable des paiements.
12. Analyse des appels commerciaux : Dans la vente, un agent IA pourrait analyser les interactions clients lors des appels commerciaux, en extrayant des informations telles que les préférences des clients ou les principales objections, et en générant des rapports détaillés pour les équipes commerciales afin d'améliorer les engagements futurs.
13. Gestion des talents et recrutement : Les agents IA peuvent être utilisés pour identifier et analyser les candidats, 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 des exigences de poste prédéfinies.
14. Contrôle qualité dans la fabrication : Les agents IA surveillent les données de production, identifient les schémas 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 du client.
15. Banque de détail : Oracle inclut des agents préconstruits pour les flux de travail bancaires grand public qui peuvent automatiser des tâches bancaires de détail de bout en bout telles que la fourniture d'informations, l'examen de 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 réglementaire lors des appels clients.³

Explorez les cas d'usage de l'IA agentique généraux avec quelques exemples concrets.

Oracle IA Agent Studio

Oracle a présenté l'IA 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 à travers deux piliers clés :

• Constructeur d'agents no-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 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, en suivant des métriques qui reflètent le temps gagné ou l'efficacité des processus.

Types d'agents : Workflow vs. RAG

Alors que de nombreux agents se concentrent sur la récupération d'informations, le Studio permet la création d'agents de workflow. Ceux-ci se distinguent des agents RAG standards car ils :

• Fonctionnent selon des séquences déterministes basées sur des règles.
• Suivent des « nœuds » préconfigurés avec des fonctions, entrées et 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.

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 la fonctionnalité de l'agent.
• Évolutivité et sécurité : Fonctionne sur une architecture évolutive et sécurisée.
• Ingestion incrémentielle : Permet des mises à jour précises des données grâce à l'ingestion incrémentielle et au contrôle de version.
• Interactions améliorées : Maintient le contexte de conversation sur plus de 10 tours.

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

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Derniers développements : Capacités RAG des agents IA d'Oracle

L'agent RAG d'IA générative OCI a été officiellement lancé le 25 septembre 2024, après qu'une version bêta ait été précédemment annoncée. Les nouveaux agents RAG (Retrieval-Augmented Generation) ont introduit plusieurs améliorations par rapport aux agents d'IA générative OCI existants :

1. Intégration avec la base de données Oracle 23ai : La base de données Oracle 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 des 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 les efforts de configuration.
3. Qualité et pertinence des réponses améliorées : Les LLMs fournissent des réponses de meilleure qualité et plus précises. Cela garantit que les interactions conversationnelles sont plus pertinentes et contextuellement appropriées.
4. Récupération et reclassement avancés des données : Des fonctions améliorées de récupération et de reclassement des données parcourent de vastes 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 par mots-clés traditionnelles avec la recherche sémantique. Cela garantit la récupération de résultats plus pertinents pour les données structurées et non structurées.
6. Bases de connaissances gérées : Magasin vectoriel intégré et pipeline robuste d'ingestion de données pour les données non structurées. Cela simplifie le stockage, la récupération et l'indexation des données complexes. Cela offre une gestion efficace des bases de connaissances en tant que solution prête à l'emploi.
7. Support pour les bases de connaissances BYO avec OpenSearch : Support rationalisé pour Apportez Votre Propre (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. Multimodalité : Traite et intègre des données provenant de multiples formats, y compris le texte, les images, les graphiques et les diagrammes. Cela fournit des réponses plus complètes et contextuellement riches.

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Lectures complémentaires

• 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 sectoriel

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Hazal est analyste sectoriel chez AIMultiple, spécialisée dans le process mining et l'automatisation informatique.

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