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

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

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

Que sont les agents IA Oracle ?

Les agents d'IA générative OCI sont un service entièrement géré qui intègre des large language models (LLMs) à un système de recherche 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 d'applications cloud Fusion, ainsi que plus de 100 agents partenaires certifiés dans la marketplace d'agents IA Fusion. L'entreprise a lancé 22 nouvelles applications agentiques Fusion conçues à partir d'équipes d'agents IA intégrés 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 basés sur des règles antérieurs. 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.

Caractéristiques clés

• Prend en charge diverses méthodes d'intégration des 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.
• Offre des capacités de recherche hybride, combinant approches lexicales et sémantiques.
• Inclut la modération de contenu pour les entrées et les sorties.
• 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 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 Oracle ?

1. Entrée : requête 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, propulsé par un large language model (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 Oracle 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 l'IA conversationnelle à fonction unique, l'orchestration agentique permet aux models 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 par un raisonnement itératif
• Enchaîner des actions entre les couches de récupération, d'analyse et d'exécution des tâches
• Fonctionner avec plusieurs sous-agents spécialisés lorsque nécessaire (par exemple, RH, finance, support)

Cette couche d'orchestration permet aux agents IA Oracle d'aller au-delà de la réponse aux questions et de 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 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 la collection d'informations ou de documents dans laquelle l'agent IA effectue des recherches 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 le stockage d'objets d'infrastructure Oracle Cloud (OCI). Avec cette approche, vous pouvez :

• Télécharger jusqu'à 1 000 fichiers, au format texte ou PDF, chacun d'une taille maximale de 100 Mo.
• Demander une augmentation de la limite via le support Oracle pour stocker des fichiers plus nombreux ou 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 accédera. 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 les 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 de stockage et de gestion des données. Vous pouvez intégrer l'agent IA à vos systèmes existants sans migrer les données vers le stockage d'objets OCI.

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

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

Voici quelques exemples de cas d'utilisation :

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 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 des interactions personnalisées et à plus forte valeur ajoutée.
2. Recherche juridique : Les agents IA peuvent aider les professionnels du droit en recherchant rapidement dans de vastes bases de données 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 favorise 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 telles que les nouvelles 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 des décisions en matière de budgétisation, de prévision et d'évaluation des performances.
4. Tutorat éducatif : Les agents IA agissent comme des tuteurs personnels en fournissant des ressources d'apprentissage sur mesure 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 éducateurs 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 rédigeant 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 une connexion efficace 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, minimisant ainsi 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 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 aux politiques de l'entreprise et en mettant à jour les dossiers des 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 ainsi la prise de décision. Grâce à l'analyse pilotée par l'IA, les professionnels peuvent s'adapter aux conditions dynamiques du marché 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 des voyages. 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 aider un responsable commercial à gérer les tâches d'approvisionnement. Par exemple, le responsable pourrait prendre en photo le 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 sur la base des données extraites. Plus tard, le même agent pourrait automatiser le traitement de la facture du fournisseur, en la signalant pour examen par un responsable 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 extrayant des informations telles que les préférences des clients ou les principales objections, et en générant des rapports détaillés pour que les équipes commerciales améliorent leurs futurs échanges.
13. Gestion des talents et recrutement : Les agents IA peuvent être utilisés pour identifier et analyser les candidats à un poste, aidant les équipes RH à rationaliser l'acquisition de talents. Hypothétiquement, un agent pourrait rechercher des candidats appropriés dans les bases de données, évaluer leur 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 d'analyses avancées, 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 préconfigurés pour les workflows de banque de consommation qui peuvent automatiser les tâches de banque de détail de bout en bout telles que la fourniture d'informations, l'examen du crédit et la surveillance 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'utilisation d'IA agentique généraux avec quelques exemples concrets.

Studio d'agents IA Oracle

Oracle a lancé 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 grâce à deux piliers clés :

• Créateur 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 anglais simple, et le créateur 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 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 Workflow. Ceux-ci se distinguent des agents RAG standard car ils :

• Fonctionnent selon 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 enjeux élevés nécessitant une gouvernance stricte, la conformité et la répétabilité, où une réponse « hallucinée » ou créative n'est pas une option.

Avantages des agents GenAI 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 l'ingestion incrémentale et au contrôle des versions.
• Interactions améliorées : Maintient le contexte de conversation sur plus de 10 tours.

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Derniers développements : capacités RAG des agents IA Oracle

L'agent RAG d'IA générative OCI a été officiellement lancé le 25 septembre 2024, après qu'une version bêta a été annoncée précédemment. 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 telles que le texte et les images. Elle permet d'obtenir des résultats de recherche plus précis et pertinents en convertissant les données en représentations vectorielles. Cela permet une gestion fluide 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. Amélioration de la qualité et de la pertinence des réponses : Les LLM 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 : 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. 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 de données complexes. Cela offre une gestion efficace des bases de connaissances en tant que 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. 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 les contenus nuisibles ou inappropriés en entrée et en sortie. Cela maintient des interactions IA sûres et sécurisées.
9. Multimodalité : Traite et intègre des données issues de multiples formats, notamment le texte, les images, les graphiques et les diagrammes. Il fournit des réponses plus complètes et riches en contexte. besoins.

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Autres lectures

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Journal des modifications

1 mises à jour

1. 20262 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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