Élever l'efficacité avec l'automatisation agentique

Depuis sa création, l'histoire de l'automatisme a été celle d'un progrès linéaire. De l'automatisation des processus robotiques (RPA) au traitement intelligent de documents (IDP), chaque nouvelle innovation a rendu les entreprises plus productives, rentables et agiles.

Mais maintenant, quelque chose de plus grand se passe. Une nouvelle technologie — l'automatisation agentique — perturbe ce cycle d'amélioration incrémentale, débloquant une réinvention des flux de travail comme nous n'en avons jamais vu.

Plutôt que de se concentrer sur des tâches individuelles, l'automatisation agentique tire parti de robots, IA, et orchestration pour s'attaquer à des flux de travail entiers de bout en bout. Au cœur de l'automatisation agentique se trouvent les agents IA — entités logicielles autonomes qui peuvent percevoir leur environnement, naviguer en territoire inconnu, et prendre des décisions sur le vif.

Le blueprint pour capturer la valeur de l'automatisation agentique était le thème de notre webcast trimestriel récent, UiPath Live : The Path to Agentic Automation. Nous avons eu le privilège de sonder les cerveaux d'un panel all-star — scientifiques IA, experts automatisation, et un leader enterprise — sur ce que cette transformation signifie pour les businesses maintenant et dans le futur.

La plupart des leaders n'ont pas encore saisi l'ampleur du potentiel de l'automatisation agentique. Mais les quelques uns qui l'ont fait sont prêts à récolter les plus grandes récompenses de cette technologie game-changing.

Trois domaines où l'automatisation agentique redéfinit comment le travail s'accomplit

Alors que l'automatisation traditionnelle reste vitale pour les tâches structurées, basées sur règles, l'automatisation agentique prospère là où l'imprévisibilité règne. Voici comment elle comble des gaps qui semblaient infranchissables.

1. Des règles au raisonnement

Combien de vos processus business reposent sur des inputs en formats variés ? Et qu'en est-il de données moins que parfaites ?

Pour la plupart des organisations, la réponse est : bien trop.

Historiquement, l'automatisation a lutté avec les incohérences de données. Si l'information n'arrivait pas dans un package structuré, standardisé, les employés devaient intervenir — traduisant données entre systèmes, nettoyant les discrepancies, et reformatant manuellement les fichiers. Alors que leur temps pourrait être mieux dépensé ailleurs, ces irrégularités ne leur laissaient pas d'autre option. C'était, jusqu'à l'arrivée des agents IA.

Les agents IA prospèrent dans l'ambiguïté. Ils n'ont pas besoin de données parfaites pour fonctionner. Le Dr Edward Challis, Head of AI Strategy chez UiPath, a expliqué aux hôtes UiPath Live Mary Tetlow et Geoff Anderson que "les agents offrent un moyen vraiment puissant d'adresser les tâches où les données changent constamment." Au lieu de demander aux employés de structurer manuellement chaque input, les agents IA peuvent prendre un objectif de haut niveau et déterminer la meilleure façon de traiter des données sales, incomplètes, ou incohérentes.

Cette compétence est particulièrement précieuse dans les industries où les formats de données varient largement. Prenez WEX, un fournisseur global de technologie financière qui traite un volume massif de réclamations santé chaque jour. Les réclamations structurées — soumissions digitales propres avec champs standardisés — sont facilement gérées par la RPA. Mais beaucoup d'autres arrivent dans des formats plus sales, comme notes manuscrites de médecins ou formulaires flous. Dans le passé, les employés devaient manuellement donner du sens à ce chaos avant que les réclamations puissent être traitées, menant à des retards frustrants pour les clients et coûts plus élevés pour WEX.

Maintenant, les agents IA gèrent cette variabilité automatiquement. Ils extraient les détails clés, les vérifient croisés contre les exigences de conformité, et escaladent seulement les cas les plus complexes aux équipes humaines.

2. De l'automatisation de tâches à la réinvention des flux de travail

Les inputs variables ne sont pas la seule barrière à l'automatisation enterprise généralisée. Il y a aussi la complexité de processus écrasante. Trop de "si" conditionnels, trop de variations, trop d'exceptions… à un certain point, essayer d'automatiser de tels flux avec méthodes traditionnelles devient ingérable. "C'est juste trop chronophage de définir le processus que l'automatisation devrait exécuter pour chaque scénario," a noté le Dr Challis.

L'automatisation agentique prend une approche fondamentalement différente. Au lieu de suivre un script, les agents raisonnent à travers les problèmes — déterminant ce qui compte, ce qui a besoin d'attention, et ce qui peut être traité autonomement.

Mais ils ne travaillent pas en isolation. Les agents IA sont à leur meilleur quand ils font partie d'un écosystème qui mélange intuition humaine, précision robotique, et adaptabilité agentique. Par exemple, un agent pourrait décomposer un flux complexe en sous-tâches : bots RPA gèrent la saisie de données, APIs tirent prix de marché temps réel, et humains résolvent les cas limites.

Le Dr Challis a liké ce processus à la cuisson d'un gâteau. "Quand vous exécutez cette recette, vous avez beaucoup de choix autour de quel beurre vous allez utiliser, comment vous obtenez le beurre, quel bol vous allez utiliser," a-t-il dit. "Donc, il y a cette flexibilité entre agence et une routine définie de comment ce processus va être fait."

Cet équilibre entre structure et adaptabilité est bien adapté à plusieurs défis enterprise persistants. Les systèmes anti-blanchiment (AML), par exemple, sont une partie essentielle des frameworks de sécurité des institutions financières. Mais ils sont loin d'être parfaits — les outils traditionnels ont tendance à noyer les équipes conformité dans de fausses alertes. Dans certains cas, celles-ci peuvent atteindre 90 %, forçant les équipes à tamiser beaucoup de bruit pour identifier les vrais risques.

Les agents IA excellent à filtrer les faux positifs pour identifier les vraies menaces. Ils font cela en analysant à la fois données structurées et non structurées — repérant des patterns comme de petits transferts répétés qui signalent de vrais risques. Comme l'invité Live Craig Le Clair, VP et Principal Analyst chez Forrester l'a souligné, les agents ont montré qu'ils réduisent les faux positifs dans ce processus de 60 %. Cela a libéré les équipes conformité pour se concentrer sur les investigations haute priorité au lieu d'être embourbées dans des revues inutiles.

3. Du codage à la collaboration

Pour réaliser leur pleine valeur comme partenaires collaboratifs, les employés doivent pouvoir communiquer avec les agents IA en langage naturel. Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT étaient censés débloquer ce genre de partenariat, mais pour les non-programmeurs, la réalité a été plus compliquée.

Même si les LLM répondent à des prompts en langage naturel, les faire livrer les bons résultats requiert quelque connaissance en programmation — à savoir, une compréhension profonde de la décomposition de problème et validation de code. Simplement put, savoir quoi demander n'est que la moitié de la bataille. Vous devez aussi savoir si ce que vous récupérez est correct.

Je suis programmeur, donc si un LLM me rend 100 lignes de code, je peux lire ça et comprendre si ça fait réellement ce que je veux. D'un autre côté, si mon ami non-programmeur essaie de faire la même chose, c'est vraiment dur de comprendre si la sortie est vraiment ce qu'elle voulait. Il faut beaucoup d'expertise pour même vérifier.

Dr. Sarah E. Chasins, Principal Applied Scientist chez UiPath

L'automatisation agentique dissout cette barrière. Les employés peuvent décrire leurs objectifs — même s'ils sont vagues — et laisser les agents traduire ces directives en action. Cela a été transformatif pour WEX, car les équipes n'ont plus besoin de traduire les exigences business en logique rigide.

Au lieu de devoir passer des semaines à passer par chaque scénario déterministe, je peux communiquer à mes développeurs l'objectif que je veux. Quel est ce business output que je recherche ? Et puis je peux réellement voir ces choses travailler ensemble. Donc ça a créé cette ouverture entre les équipes produit et tech qu'on n'avait pas dans le codage traditionnel auparavant.

Emily Krohne, Enterprise Automation Principal chez WEX

Ces capacités sont impressionnantes… mais comment être sûr que les agents IA ne partiront pas en vrille ?

Adressons l'éléphant dans la pièce : avec la capacité de fonctionner à travers systèmes et processus, comment puis-je être sûr que les agents font ce que je veux qu'ils fassent ?

C'est une préoccupation valide. Les agents sont non-déterministes, et leur imprévisibilité inhérente fait partie de ce qui les rend si puissants. Implémenter l'automatisation agentique en sécurité nécessite les bons garde-fous pour assurer que les agents opèrent de façon fiable, sécurisée, et transparente.

Garder les humains dans la boucle

Les agents opèrent avec un certain niveau d'autonomie, mais cela ne veut pas dire qu'ils devraient tourner unchecked. Dans la plupart des cas d'usage enterprise, ils serviront comme outils d'aide à la décision plutôt qu'acteurs pleinement autonomes. Le Dr Challis a clarifié : "Pour les prochaines années, les agents feront de la recherche et feront des propositions, mais un humain devra les revoir. Avant tout gros changement, nous aurons un checkpoint humain."

Monitoring continu

La visibilité, c'est tout. Pour assurer que les agents IA opèrent comme prévu, les organisations ont besoin de monitoring temps réel tant pendant le design que le runtime.

Zach Eslami, Senior Manager of Product Management chez UiPath, a renforcé ce point : "[la transparence est] un aspect clé pour s'assurer que votre agent opère bien dans un environnement siloé aussi bien que le monde extérieur." Les organisations ont besoin de visibilité dans comment les agents prennent des décisions pour qu'ils puissent affiner leur performance dans le temps et s'assurer qu'ils restent alignés avec les objectifs business.

Associer agents IA avec bots RPA déterministes est l'une des meilleures façons de maintenir le contrôle. Pendant que les agents s'adaptent et prennent des décisions contextuelles, les bots RPA suivent une logique stricte, basée sur règles — créant un équilibre entre flexibilité et prévisibilité. "Nous croyons que nos agents démontrent un nouveau niveau d'agence contrôlée parce qu'ils n'interagissent pas juste avec des outils et applications," a expliqué Eslami. "Ils ne créent pas de plans seuls. Ils sont capables de tirer parti d'humains et robots pour créer un nouveau niveau de déterminisme dans leur sortie et s'assurer qu'ils opèrent de la manière que nos utilisateurs et clients attendent."

Partenariat avec des vendeurs de confiance

La confiance est la fondation de l'automatisation enterprise efficace. Pas juste confiance dans la technologie, mais dans les partenariats qui la donnent vie. Krohne a mentionné que "l'historique de WEX avec les outils RPA UiPath nous a laissé scaler les agents plus vite."

Quand les agents IA sont introduits sur une infrastructure d'automatisation existante, ils ne se sentent pas disruptifs. Au lieu de cela, ils deviennent une extension naturelle de ce que les businesses font déjà — améliorant les flux sans les refaire. Eslami a renforcé ce point : "ultimement, nous voyons les agents être capables de construire sur la plateforme UiPath™ existante. Cela signifie qu'ils peuvent tirer parti de tous les incroyables outils d'automatisation que nous avons disponibles."

Mais poser les fondations n'est que la première étape. Pour débloquer le plein potentiel de l'automatisation agentique, les entreprises ont besoin d'un moyen de construire, déployer, et gérer des agents IA à l'échelle.

UiPath Agent Builder donne aux équipes les outils pour designer des agents qui cater à leurs besoins business. Avec monitoring et gouvernance intégrés, les entreprises peuvent déployer des agents IA avec confiance — sachant qu'ils marcheront comme prévu dès le jour 1. Rejoignez la liste d'attente Agent Builder aujourd'hui pour être parmi les premiers à explorer la prochaine ère de l'automatisation.

Et, pour une plongée encore plus profonde dans le présent et futur de l'automatisation agentique, regardez l'épisode complet UiPath Live: The Path to Agentic Automation, maintenant disponible on demand.