Agents AI : le combat des géants 

Le sujet n'est pas nouveau pour moi ni pour mes collègues informaticiens du secteur SAP. Mais la description et l'analyse détaillées dans un magazine économique de premier plan nous ont tous surpris. De quoi s'agit-il ?

Au début, il y avait la Robotic Process Automation (RPA), qui a été très promue dans la communauté SAP, entre autres par le professeur August-Wilhelm Scheer, il y a déjà de nombreuses années. Mais beaucoup de ces concepts étaient trop rigides et peu agiles. L'idée était juste : il existe de nombreux processus commerciaux dans les organisations de structure et de déroulement traditionnelles de la gestion d'entreprise qui peuvent être largement automatisés.

Le défi n'est pas d'automatiser des processus standard, mais de tracer la limite entre un standard organisationnel et une exception autorisée. En fin de compte, la RPA fonctionne parfaitement lorsqu'il y a un super-superviseur humain. Mais un superviseur pour un processus monotone et répétitif n'est guère durable, de sorte que la RPA n'a jamais réussi à faire une grande percée.

La combinaison de la RPA et de la GenAI (IA générative), éventuellement couplée à un LLM (Large Language Model) spécifique à l'entreprise, pourrait probablement fournir de meilleurs services, voir également les recherches d'Aleph Alpha.

Depuis que nous nous occupons beaucoup du thème de l'IA, également à la base de SAP, je raconte régulièrement à ma femme des anecdotes divertissantes sur le domaine GenAI Hub de la SAP Business Technology Platform. Elle réplique alors avec un doux sourire en évoquant les problèmes de notre robot d'essuyage et d'aspiration, qui possède sa propre station de base où il va chercher de l'eau fraîche pour essuyer et déposer la saleté qu'il a aspirée. Équipé d'un LiDAR, un capteur de lumière laser pour l'orientation, le robot se déplace dans notre maison (il ne peut pas monter les escaliers, mais les chutes ne sont pas non plus son truc). Les défis sont ailleurs, m'a expliqué ma femme. Pour que le robot puisse nettoyer plus ou moins efficacement, il faut enlever tous les objets mobiles : les chaises sur la table à manger, les poubelles sur la commode, les chaussures dans l'armoire, etc. Une fois le sol débarrassé de la plupart des objets gênants, le processus de nettoyage peut commencer. Ce n'est pas que le robot ne puisse pas reconnaître ces objets et les contourner, mais il ne peut pas pousser les fauteuils sur le côté pour nettoyer aussi sous la table.

Le succès de notre robot de nettoyage dépend donc des travaux préparatoires et d'une certaine supervision, voir aussi RPA. Les agents IA dans l'environnement ERP travaillent de manière plus agile et plus prudente. Le texte de The Economist le décrit bien, mais entre-temps, chaque fournisseur de logiciels B2B commercialise des agents IA correspondants, de sorte que le fonctionnement devrait être connu de tous. Mais c'est ici que commence l'expérience de pensée stimulante du reportage "AI agents are turning Salesforce and SAP into rivals".

Deux agents IA se rencontrent : Qui a la priorité ? Il n'y a pas de règles générales pour cette classe de logiciels, il n'y a pas de code de la route ici. L'agent IA de Salesforce pourrait ainsi se charger de tâches ERP, tandis que l'agent IA de SAP se consacrerait au CRM. Quel est le système leader ? Le back-office (ERP) ou le front-office (CRM) ? Et le scénario du texte de The Economist peut être poursuivi à volonté si, au carrefour de tous les processus commerciaux, les agents IA de SAP, Salesforce, Workday, UiPath et ServiceNow se rencontrent : Qui aura alors la priorité ?

En théorie, GenAI avec des agents IA pourrait devenir un combat de tous contre tous, comme au Far West. Le plus fort l'emporte et un futur ERP sera gouverné par les agents IA de Salesforce et Workday, tandis que UiPath, ServiceNow et SAP fourniront des services auxiliaires. Mon département informatique expérimente et apprend, mais nous ne savons pas encore à qui reviendra le leadership de l'IA. Lire le texte de The Economist here.