Chatbots, agents, orchestrateurs, coéquipiers, superviseurs, assistants… Vous avez du mal à vous y retrouver dans cette profusion de termes et d’acronymes ? Rassurez-vous, vous n’êtes pas les seuls ! À force de multiplier les appellations et les promesses, les éditeurs de solutions d’IA générative entretiennent une confusion qui complique la compréhension des outils et leur adoption, aussi bien en entreprise que chez les particuliers. Pourtant, derrière ce jargon se cachent des différences fondamentales en matière de capacités, d’autonomie et d’usages. Je vous propose dans cet article des explications pour clarifier ces notions et mieux comprendre les différents types d’outils permettant d’exploiter les IA génératives.
#GenAI #AIagent
> https://lnkd.in/e_Kd58Dh
En synthèse :
1️⃣ Le flou sémantique autour de l’IA générative entretient la confusion : les éditeurs multiplient les appellations commerciales, ou au contraire ne les distinguent pas, au risque de compliquer la compréhension des outils et leur adoption en entreprise.
2️⃣ Tous les outils d’IA générative ne remplissent pas les mêmes fonctions : chatbots, agents, orchestrateurs, coéquipiers, superviseurs et assistants répondent à des besoins et des niveaux d’autonomie différents.
3️⃣ Les agents se distinguent par leurs compétences et leur environnement de travail : skills, plugins et harnais permettent de passer de tâches génériques à des processus métiers complexes.
4️⃣ L’IA agentique repose sur une organisation rigoureuse du travail : les orchestrateurs planifient et coordonnent les tâches, les coéquipiers les prennent en charge de façon autonome et les superviseurs contrôlent leur exécution.
5️⃣ Tous les modèles génératifs ne sont pas des LLM : ils se différencient par leur taille, leur spécialisation (texte, image, audio, code, raisonnement…) et leur puissance, indépendamment des outils qui les exploitent.
#GenAI #AIagent
> https://lnkd.in/e_Kd58Dh
En synthèse :
1️⃣ Le flou sémantique autour de l’IA générative entretient la confusion : les éditeurs multiplient les appellations commerciales, ou au contraire ne les distinguent pas, au risque de compliquer la compréhension des outils et leur adoption en entreprise.
2️⃣ Tous les outils d’IA générative ne remplissent pas les mêmes fonctions : chatbots, agents, orchestrateurs, coéquipiers, superviseurs et assistants répondent à des besoins et des niveaux d’autonomie différents.
3️⃣ Les agents se distinguent par leurs compétences et leur environnement de travail : skills, plugins et harnais permettent de passer de tâches génériques à des processus métiers complexes.
4️⃣ L’IA agentique repose sur une organisation rigoureuse du travail : les orchestrateurs planifient et coordonnent les tâches, les coéquipiers les prennent en charge de façon autonome et les superviseurs contrôlent leur exécution.
5️⃣ Tous les modèles génératifs ne sont pas des LLM : ils se différencient par leur taille, leur spécialisation (texte, image, audio, code, raisonnement…) et leur puissance, indépendamment des outils qui les exploitent.
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prin
X
Enterprises are increasingly hesitant to give #AI agents carte blanche ability to deploy #code or system changes to production without human approval, even as they continue investing in tools designed to evaluate agent reliability.
#GenAI #GenerativeAI
https://t.co/POsnxh4t4C
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Autre démonstration très impressionnante du module "Brand Visibility" chez Adobe :
- un tableau de bord présente une vue synthétique de la visibilité d'une marque sur les chatbots (ici, pour l'aéroport d'Easthrow) ;
- une analyse permet d'identifier les conversations les plus fréquentes (et la performance de la marque) ;
- un agent identifie les opportunités d'amélioration et les classes par pertinence ;
- un autre agent propose d'améliorer la visibilité pour un parcours spécifique (voyager en famille) ;
- il présente plusieures améliorations possibles ;
- l'orchestrateur prépare un plan de travail ;
- une landing page dédiée aux familles est proposée avec plusieures variantes ;
- des améliorations sur les contenus sont également suggérées en fonction des résultats des dernières campagnes ;
- deux déclinaisons sont proposées (pour les voyageurs américains et asiatiques) ;
- un dernier écran synthétise le chantier et demande une validation finale.
#GenAI #AdobeSummit
- un tableau de bord présente une vue synthétique de la visibilité d'une marque sur les chatbots (ici, pour l'aéroport d'Easthrow) ;
- une analyse permet d'identifier les conversations les plus fréquentes (et la performance de la marque) ;
- un agent identifie les opportunités d'amélioration et les classes par pertinence ;
- un autre agent propose d'améliorer la visibilité pour un parcours spécifique (voyager en famille) ;
- il présente plusieures améliorations possibles ;
- l'orchestrateur prépare un plan de travail ;
- une landing page dédiée aux familles est proposée avec plusieures variantes ;
- des améliorations sur les contenus sont également suggérées en fonction des résultats des dernières campagnes ;
- deux déclinaisons sont proposées (pour les voyageurs américains et asiatiques) ;
- un dernier écran synthétise le chantier et demande une validation finale.
#GenAI #AdobeSummit
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Très belle démonstration de Adobe Coworker, le système d'orchestration d'agents intelligent :
- un catalogue intégré donne accès à un certain nombre d'agents préconçus pour différentes tâches (en réalité des "skills") ;
- ici, un agent analyse les performances des précédentes campagnes et recommande deux actions (optimiser la landing page et affiner le ciblage) ;
- un deuxième agent conçoit une nouvelle version de la landing page et propose plusieures variantes de titre et accroche ;
- un troisième agent contrôle la cohérence et la conformité de la nouvelle page avec la charte ;
- un quatrième agent propose d'ajouter un nouveau segment à la cible visée par la campagne d'acquisition ;
- différents scénarios de campagne sont proposés ;
- une simulation des résultats permet de contrôler la pertinence des choix ;
- une vision synthétique du parcours de transformation est affiché pour la validation finale et le lancement.
#AdobeSummit #GenAI
- un catalogue intégré donne accès à un certain nombre d'agents préconçus pour différentes tâches (en réalité des "skills") ;
- ici, un agent analyse les performances des précédentes campagnes et recommande deux actions (optimiser la landing page et affiner le ciblage) ;
- un deuxième agent conçoit une nouvelle version de la landing page et propose plusieures variantes de titre et accroche ;
- un troisième agent contrôle la cohérence et la conformité de la nouvelle page avec la charte ;
- un quatrième agent propose d'ajouter un nouveau segment à la cible visée par la campagne d'acquisition ;
- différents scénarios de campagne sont proposés ;
- une simulation des résultats permet de contrôler la pertinence des choix ;
- une vision synthétique du parcours de transformation est affiché pour la validation finale et le lancement.
#AdobeSummit #GenAI
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