Amener les agents IA en production :le rôle essentiel de la conception de plateforme

Les modèles de raisonnement progressent, mais la production reste difficile

Les modèles de raisonnement ont progressé rapidement. Les systèmes peuvent désormais analyser des documents, écrire du code et émettre des jugements qui relevaient autrefois du domaine de la recherche. Pourtant, malgré ces avancées, la plupart des initiatives d’IA ont encore du mal à atteindre des environnements de production où la cohérence, la gouvernance et la fiabilité sont importantes. En fait, un récent rapport du MIT a révélé que seule une petite fraction des projets d’IA sont intégrés dans les opérations quotidiennes.

Apparaissant sur la scène principale de FUSION, notre événement client phare 2025, Jerry Liu, fondateur de LlamaIndex, a bien résumé le défi :

« Le plus grand obstacle à l’adoption de l’IA est votre propre capacité à contextualiser et à concevoir ces modèles en flux de travail. »

En d’autres termes, l’obstacle à l’exécution de l’IA ne réside pas dans les modèles. Il s’agit du tissu opérationnel qui les entoure :orchestration, observabilité, gouvernance, intégration et capacité à passer des informations expérimentales à une exécution fiable.

Pour les responsables de l'automatisation et des opérations qui évaluent où créer des flux de travail agentiques, la considération clé n'est plus de savoir quelle plate-forme produit la démo la plus impressionnante, mais laquelle prend en charge de manière cohérente la transition du prototype à la production.

Les workflows agents nécessitent plus que l'IA seule

Les équipes qui opérationnalisent l’IA de manière fiable comprennent que les applications agentiques du monde réel associent plusieurs modes d’exécution :la logique déterministe, le jugement humain et le raisonnement ciblé de l’IA.

Prenez un flux de travail typique d’approbation de voyage. Une demande est soumise via un formulaire déterministe. Un agent extrait les détails des politiques à partir d’une documentation complexe à l’aide d’un raisonnement basé sur l’IA. Un responsable examine et approuve. Les finances effectuent un contrôle final. Le voyage est ensuite réservé selon des règles déterministes.

Si la composante IA est clairement essentielle dans ce processus, elle ne constitue qu’un segment d’une chaîne opérationnelle plus large. Sans orchestration, surveillance et gouvernance de l’ensemble du flux, même les modèles de raisonnement sophistiqués restent confinés aux démonstrations plutôt qu’à la production.

Les plates-formes de développement à usage général fournissent souvent des éléments de base solides pour les segments de raisonnement. Mais un succès opérationnel durable nécessite un environnement conçu pour relier le raisonnement de l'IA au processus métier plus large, de manière sécurisée, observable et avec une appropriation claire de chaque étape.

Une plate-forme conçue pour les workflows agents

UiPath Platform™ aborde l'automatisation agentique à partir d'une expérience approfondie de l'exécution des processus d'entreprise. Cet héritage façonne la manière dont les équipes créent, orchestrent et exploitent aujourd'hui des flux de travail basés sur l'IA, en particulier lorsqu'elles vont au-delà des premières expériences vers des environnements qui exigent prévisibilité et surveillance.

Orchestration tout au long du flux de travail de bout en bout

Les systèmes agentiques modernes combinent des appels de modèles, une logique déterministe, des approbations humaines et des intégrations de systèmes. Une couche d'orchestration unifiée regroupe ces éléments dans un flux opérationnel unique, permettant aux équipes de voir où en est un processus, comment les décisions ont été prises et quelles actions restent à accomplir.

Au lieu de coordonner des outils distincts pour chaque étape, l’orchestration s’effectue en un seul endroit. Cela réduit les frais opérationnels, clarifie la propriété et permet une exécution plus cohérente.

Observabilité de bout en bout

Lorsque les flux de travail s'étendent sur plusieurs niveaux de décision (raisonnement de l'IA, logique déterministe, interaction humaine et appels système), l'observabilité devient essentielle à la fiabilité. La plateforme fournit des traces d'exécution détaillées qui combinent des journaux de raisonnement avec des journaux de processus déterministes, permettant aux équipes de voir comment un agent est arrivé à une décision et comment le processus a progressé d'une étape à la suivante.

Les invites, l'utilisation des outils, les transferts entre les humains et l'automatisation, les appels d'intégration et les chemins de logique métier apparaissent tous dans la même trace. Ce niveau de visibilité aide les équipes à diagnostiquer les problèmes, à améliorer le comportement des agents et à maintenir la confiance dans les décisions exécutées à grande échelle.

Gouvernance et couche de confiance IA

Les systèmes agents fonctionnant en production nécessitent des garde-corps cohérents. La couche de confiance UiPath AI fournit une surveillance centralisée des interactions génératives de l'IA, masquant les informations personnellement identifiables avant qu'elles n'atteignent un modèle, appliquant les choix politiques, auditant l'utilisation et gérant les contrôles des coûts.

Les équipes peuvent exécuter des modèles fournis par la plateforme ou apporter les leurs, qu'ils soient hébergés en privé, gérés dans le cloud ou optimisés pour des domaines spécifiques. Tous ces éléments héritent de la même gouvernance et des mêmes contrôles, garantissant la cohérence opérationnelle quel que soit le choix de modèle.

Intégrations d'entreprise prenant en charge l'évolutivité opérationnelle

La plupart des flux de travail agentiques touchent les systèmes de base de l'entreprise :planification des ressources de l'entreprise (ERP), gestion de la relation client (CRM), référentiels de documents, systèmes de service client, plates-formes de données, etc. La plateforme comprend une vaste bibliothèque d'intégrations de niveau entreprise développées dans le cadre de nombreux déploiements à grande échelle. Cela permet aux agents d'extraire des données des systèmes opérationnels ou de piloter des actions au sein de ceux-ci sans que les équipes aient à créer et à maintenir des connecteurs personnalisés.

Raisonner sur des données non structurées

De nombreuses automatisations commencent par des entrées non structurées : PDF, rapports ou contenu mixte. Grâce à une intégration directe avec des frameworks d'orchestration de données tels que LlamaIndex, la plateforme permet aux agents de raisonner sur de grands volumes de matériel non structuré. Les capacités de traitement de documents convertissent les entrées complexes en formats structurés adaptés à la consommation de modèles, garantissant ainsi que les agents peuvent travailler avec des documents du monde réel et pas seulement avec des échantillons soigneusement formatés.

Choix de modèles ouverts et flexibles

Les performances des modèles évoluent rapidement. Les équipes choisissent souvent différents modèles pour différentes tâches :un pour le raisonnement structuré, un autre pour l'analyse de contexte long, un autre pour les interactions vocales ou multimodales, et parfois des modèles spécifiques à un domaine pour un travail réglementé ou sensible.

La plateforme est conçue pour prendre en charge cette flexibilité. Les agents peuvent appeler plusieurs modèles au sein du même flux de travail, et les équipes peuvent sélectionner le bon modèle pour chaque étape sans restructurer leur processus. Cela aide les organisations à s'adapter à mesure que le paysage évolue, en maintenant la continuité même lorsque de nouvelles options de modèle apparaissent ou que les performances évoluent.

Interopérabilité approfondie des écosystèmes

Pour prendre en charge cette flexibilité, la plate-forme s'intègre en profondeur aux principaux fournisseurs de modèles d'IA, de services cloud, de systèmes logiciels d'entreprise et de cadres d'agents open source, sans enfermer les utilisateurs dans un fournisseur particulier.

Cela inclut les interactions bidirectionnelles des agents avec les plates-formes conversationnelles, les connexions d'orchestration aux nuages de données d'entreprise, la prise en charge des cadres d'agents ouverts et des outils d'évaluation, ainsi que la compatibilité avec les passerelles de modèles qui permettent aux équipes d'incorporer des modèles hébergés de manière privée ou optimisés. La conception ouverte de la plateforme permet aux organisations de faire évoluer leurs choix de modèles et d'outils au fil du temps tout en maintenant une gouvernance et des pratiques opérationnelles cohérentes.

Outils pour tester, évaluer et améliorer les agents

Les agents de construction sont relativement simples. Le déploiement d’agents qui fonctionnent de manière fiable en production nécessite des tests, des évaluations et des perfectionnements rigoureux. La plateforme comprend des fonctionnalités spécialement conçues pour prendre en charge ce cycle de vie opérationnel.

Les équipes peuvent simuler le comportement des agents à l'aide de données synthétiques ou d'outils fictifs, ce qui est particulièrement utile lorsque les systèmes réels ne sont pas encore prêts ou lors de tests de cas extrêmes susceptibles de produire des transactions en direct indésirables. Ces simulations apparaissent clairement dans les historiques d’exécution, ce qui permet de les séparer facilement des données d’exécution réelles.

Les ensembles d'évaluation permettent aux équipes de mesurer les performances des agents dans différents scénarios. Des évaluateurs déterministes et basés sur LLM sont disponibles, et les équipes peuvent créer des évaluateurs personnalisés adaptés à leur contexte commercial. Des évaluateurs prédéfinis évaluent l'exactitude des résultats, la cohérence de la trajectoire étape par étape et d'autres facteurs qui influencent la fiabilité.

Un score d’intégrité d’agent synthétise la qualité rapide, la configuration des outils, la conception du schéma et la couverture d’évaluation pour indiquer la préparation à la production. Les recommandations générées par Agent Optimizer mettent en évidence les domaines où les améliorations auront le plus d'impact, aidant ainsi les équipes à concentrer efficacement leurs efforts de raffinement.

Flexibilité de déploiement pour répondre aux exigences du monde réel

Les organisations opèrent dans une variété d’environnements. Certains fonctionnent entièrement dans le cloud. D’autres ont des exigences strictes en matière de résidence des données, des environnements réglementés ou une infrastructure qui doit rester isolée.

La plateforme prend en charge tous ces scénarios :déploiements cloud, installations sur site, environnements basés sur Linux, serveurs nus et clusters Kubernetes, notamment AKS, EKS et OpenShift. Dans des environnements isolés, la plate-forme complète peut fonctionner sans accès à Internet. Les mises à jour récentes incluent une prise en charge IPv6 améliorée, une mise en réseau double pile, des options étendues de récupération après sinistre et la prise en charge de plusieurs instances au sein d'un seul cluster Kubernetes.

Cette flexibilité garantit que les flux de travail agents peuvent s'adapter aux réalités de l'infrastructure et aux besoins de conformité de chaque organisation.

Un pont entre le low code et le pro code pour les équipes modernes

Les modèles de raisonnement remodèlent la façon dont les automatisations sont construites. De plus en plus, les utilisateurs non techniques peuvent décrire ce dont ils ont besoin en langage naturel, et les systèmes peuvent générer un flux de travail initial. Cela élargit le nombre de personnes pouvant participer à l'automatisation des bâtiments tout en augmentant le besoin d'une plate-forme prenant en charge à la fois une création rapide et une opérationnalisation rigoureuse.

La UiPath Platform™ prend depuis longtemps en charge les deux extrémités de ce spectre. Les outils low-code offrent vitesse et accessibilité, tandis que les capacités pro-code garantissent que les développeurs peuvent mettre en œuvre une logique complexe, s'intégrer en profondeur aux systèmes et gérer le cycle de vie complet des automatisations de production. La création assistée par l'IA accélère désormais la création initiale du flux de travail, les développeurs affinant et étendant l'automatisation à mesure qu'elle évolue vers la production.

Parce que les deux approches reposent sur les mêmes fondations, les organisations évitent la fragmentation qui survient souvent entre l'expérimentation et le déploiement opérationnel.

Démarrage :des individus aux équipes d'entreprise

Qu'il s'agisse d'apprendre, de construire pour une petite équipe ou de guider un déploiement à grande échelle, la plateforme prend en charge un cheminement cohérent depuis les premières expérimentations jusqu'aux opérations de production soutenues.

Les individus peuvent commencer avec l'édition communautaire gratuite, qui comprend l'utilisation quotidienne du LLM et l'accès à des ressources d'apprentissage complètes via l'UiPath Academy. L’apprentissage se déroulant sur la même plateforme que celle utilisée en entreprise, les compétences sont directement transférées vers des projets réels.

Les petites équipes peuvent profiter de bibliothèques de modèles et d’une vaste communauté de praticiens partageant les meilleures pratiques. À mesure que les besoins augmentent, l’environnement évolue avec eux, évitant ainsi le besoin de migrations perturbatrices ultérieures.

Les équipes d'entreprise qui exécutent des preuves de concept bénéficient d'une gouvernance et d'une conformité intégrées dès le départ. Cela permet de montrer plus facilement aux parties prenantes comment exactement un agent expérimental peut évoluer vers un flux de travail gouverné, observable et de niveau production.

Les organisations consolidant des expériences d’IA fragmentées atteignent souvent un point où l’orchestration, l’observabilité et la stabilité opérationnelle comptent plus que des démonstrations isolées. La plate-forme rassemble ces fonctionnalités, et les équipes peuvent aider les organisations à effectuer une transition fluide et à concevoir des flux de travail conçus pour la production dès le premier jour.

Pourquoi les compétences acquises ici sont importantes

La plateforme UiPath est utilisée par des milliers d’organisations dans le monde, dont bon nombre des plus grandes entreprises mondiales. En conséquence, les professionnels qui apprennent ici à concevoir et à exploiter des flux de travail acquièrent des compétences directement applicables aux environnements du monde réel.

Pour les responsables de l'automatisation et des opérations, cela signifie qu'investir dans l'expertise en matière de plateforme renforce à la fois les capacités organisationnelles et la préparation des talents.

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