IA 3 : Agents IA
Après l’IA générative et les assistants conversationnels, une nouvelle étape s’ouvre avec les agents IA. Ces systèmes sont capables d’analyser une situation, prendre des décisions et exécuter des actions de manière autonome, en interaction avec différents outils et sources de données.
Pour les directions financières et les trésoriers, les agents IA ouvrent de nouvelles perspectives : automatisation de tâches répétitives, analyse accélérée des données, surveillance d’indicateurs clés ou encore génération de reportings.
Cette formation vous permettra de comprendre comment fonctionnent les agents IA, quels sont leurs cas d’usage concrets dans l’entreprise et comment les intégrer dans vos processus métiers. À travers des exemples et démonstrations, vous découvrirez comment ces nouveaux outils peuvent contribuer à améliorer l’efficacité opérationnelle tout en maîtrisant les enjeux de gouvernance et de fiabilité.
- Comprendre ce qu’est un agent IA et en quoi il se distingue d’un simple outil d’IA générative.
- Identifier les cas d’usage concrets des agents IA dans les fonctions finance et trésorerie.
- Comprendre l’architecture et le fonctionnement des agents autonomes et systèmes multi-agents.
- Concevoir des agents IA capables d’automatiser certaines tâches métiers.
- Évaluer les bénéfices, les limites et les risques liés à l’utilisation d’agents IA dans l’entreprise.
Introduction aux agents IA
- Évolution de l’intelligence artificielle : de l’IA générative aux agents autonomes
- Définition d’un agent IA
- Différence entre :
- chatbot
- assistant IA
- agent IA autonome
- Panorama des tendances actuelles de l’IA agentique
Comment fonctionne un agent IA
- Les composants d’un agent :
- perception des données
- raisonnement
- prise de décision
- action
- Architecture d’un agent IA
- L’utilisation des LLM et des outils externes
- Les architectures modernes :
- RAG
- orchestration d’outils
- mémoire et contexte
- Certaines formations spécialisées abordent par exemple les architectures RAG, GraphRAG ou les modèles d’agents capables d’exécuter des tâches complexes .
Les systèmes multi-agents
- Concept de systèmes multi-agents
- Collaboration entre agents
- Orchestration des tâches
- Exemples d’architectures agentiques modernes
- Les programmes récents de formation incluent notamment l’étude de frameworks et architectures multi-agents permettant de décomposer des tâches complexes en étapes exécutées par plusieurs agents .
Cas d’usage des agents IA dans l’entreprise
- Automatisation de processus métiers
- Agents de support et de recherche d’information
- Agents d’analyse et d’aide à la décision
- Cas d’usage possibles pour la fonction trésorerie :
- suivi de trésorerie automatisé
- analyse de données financières
- surveillance des anomalies
- génération de reportings
Concevoir et déployer un agent IA
- Les étapes de création d’un agent IA
- Définition des objectifs et du périmètre
- Choix des outils et plateformes
- Intégration aux systèmes d’information
- Mesure de la performance et amélioration continue
Limites, risques et gouvernance
- Fiabilité et hallucinations
- sécurité et accès aux données
- supervision humaine
- gouvernance de l’IA en entreprise
- bonnes pratiques de déploiement
- Connaissances de base sur l’IA générative (niveau IA 1 ou IA 2 recommandé).
- Trésoriers
- Responsables ou collaborateurs des directions financières
- Responsables innovation / transformation digitale
- Toute personne souhaitant comprendre l’usage opérationnel des agents IA dans l’entreprise
Expert en intelligence artificielle appliquée aux processus métiers et à la finance d’entreprise.
- Démonstrations d’agents IA
- Cas pratiques
- Exercices pratiques
