Alors que certaines organisations se concentrent encore sur l’intégration de solutions GenAI à usage unique dans leurs workflows, leurs homologues visionnaires passent déjà au défi passionnant de la gestion des systèmes multi-agents à grande échelle.
Ces systèmes impliquent plusieurs agents d’IA, chacun doté de compétences spécialisées, travaillant ensemble pour accomplir des tâches complexes. Ils collaborent en partageant des informations et en divisant les tâches de manière flexible et adaptative afin d’atteindre leur objectif.
De cette façon, ils aident les organisations à innover, à moderniser leurs opérations et à offrir d’excellentes expériences clients.
Technologie intelligente, défis complexes
Cependant, intégrer des agents dans des environnements technologiques divers, issus de différents fournisseurs et plateformes, est une tâche complexe. Cela peut entraîner d’importants problèmes de gouvernance, de gestion des risques, d’interopérabilité, d’échange de données et de sécurité.
Un autre défi dans la gestion des systèmes multi-agents consiste à maintenir tous les agents en conformité avec les cadres réglementaires et normatifs, tout en gérant également les aspects opérationnels de ces systèmes, tels que l’allocation des tâches et la gestion des workflows. Cela peut s’avérer très gourmand en ressources.
Protéger les systèmes multi-agents contre les cybermenaces et garantir la confidentialité des données sont également des préoccupations majeures.
Simplifier la gestion multi-agents
NTT DATA développe, met en œuvre et maintient déjà des solutions avancées d’IA et de GenAI à travers le monde pour des clients issus de divers secteurs.
Nous étions donc familiers avec les défis liés à l’orchestration de services d’IA agentique impliquant différents agents et fournisseurs, même lorsque l’industrie adoptait des avancées visant à créer un langage commun pour les agents, comme le Model Context Protocol (MCP) d’Anthropic ou le Agent2Agent (A2A) Protocol de Google.
Aujourd’hui, en combinant nos Agentic AI Services for Hyperscaler AI Technologies avec les capacités multi-agents de Microsoft intégrées dans Azure AI Foundry Agent Service, nous avons trouvé une façon d’observer et d’orchestrer les solutions d’IA agentique à travers différentes plateformes et de proposer ces capacités sous forme de service managé innovant et à forte valeur ajoutée.
Grâce à ce partenariat avec Microsoft, nous permettons aux systèmes multi-agents de fonctionner de manière fluide, de s’adapter aux environnements changeants et de fournir des solutions sécurisées et efficaces.
Nous avons choisi de travailler avec la plateforme Microsoft parce qu’elle prend en charge l’intégration d’agents provenant de divers fournisseurs et plateformes, leur permettant ainsi de collaborer efficacement.
Elle permet également de créer des workflows adaptatifs qui s’ajustent aux besoins spécifiques de chaque tâche, ce qui favorise l’efficacité opérationnelle.
Enfin, la plateforme inclut des outils robustes de sécurité et de conformité pour protéger les systèmes multi-agents et garantir qu’ils répondent aux exigences réglementaires.
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Un système multi-agents en action
L’un des exemples les plus marquants de la collaboration entre NTT DATA et Microsoft est un système multi-agents de gestion des tickets pour la gestion des services IT, récemment lancé lors de Microsoft Build, la conférence annuelle des ingénieurs logiciels et développeurs web.
Notre système rationalise et automatise le traitement des tickets, tels que les demandes de support ou les rapports d’incident. Il déploie cinq types d’agents d’IA
- Agent de collecte de données: recueille les données des utilisateurs.
- Agent de classification des tickets: classe et ouvre les tickets.
- Agent de priorisation: vérifie et hiérarchise les tickets selon leur nature.
- Agent de routage: décide de fermer le ticket, de le transmettre à un humain ou de l’envoyer à un agent de résolution.
- Agent de résolution: utilise MCP pour résoudre et fermer certains problèmes.
Les tickets sont acheminés vers l’agent d’IA le plus approprié afin de résoudre les problèmes rapidement et efficacement. Les agents collaborent en temps réel, offrant des réponses rapides et de haute qualité, et le système peut ajuster automatiquement les workflows en fonction des exigences de chaque ticket.
La valeur métier est significative : le système réduit les délais de réponse tout en augmentant les taux de résolution et la satisfaction globale des clients grâce à une gestion plus efficace des tickets.
Ce modèle démontre la flexibilité et l’évolutivité de notre approche, puisqu’il permet l’intégration et la gestion d’agents sur différentes plateformes et hyperscalers. Il prend également en charge l’ajout d’agents spécialisés, comme des agents de sécurité ou de conformité, tous mis à jour régulièrement dans le cadre de notre service managé de bout en bout.
La possibilité de créer et de gérer des agents dans l’environnement du client tout en les surveillant à distance est également cruciale.
Des agents d’IA pour l’assurance
Nous avons également développé un système conversationnel multi-agents pour soutenir des interactions clients personnalisées et à forte valeur pour une compagnie d’assurance.
Dans ce système, différents agents d’IA se concentrent sur des demandes clients spécifiques — comme des informations sur l’assurance-vie, les détails d’une police générale ou le programme de santé et bien-être de l’entreprise — ou jouent un rôle de supervision. Pour offrir un service fluide et efficace, tous ces agents travaillent en harmonie.
Les agents d’IA au sein de systèmes multi-agents sont appelés à révolutionner les processus et les résultats dans de nombreux secteurs — par exemple, la conception et l’optimisation de produits dans l’industrie manufacturière, les recommandations produits dans le commerce de détail, le traitement des prêts dans la banque, les plans de traitement dans la santé et les systèmes de réponse d’urgence dans le secteur public.
La puissance de Microsoft
Les workflows multi-agents de Microsoft et Semantic Kernel sont des outils essentiels pour l’orchestration et la surveillance de systèmes multi-agents de ce type.
Les workflows multi-agents permettent de créer, gérer et observer des interactions complexes entre différents agents. Semantic Kernel, quant à lui, aide à externaliser les données, ce qui facilite leur intégration et leur gestion à travers divers agents et plateformes.
En combinant ces technologies avec l’expertise mondiale de NTT DATA en intégration de systèmes et en réalisation d’objectifs business, vous obtenez une recette gagnante pour le succès de l’IA multi-agents.
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L’impact sur l’entreprise
«NTT DATA ouvre la voie en tant que premier intégrateur de systèmes mondial à développer un prototype fonctionnel utilisant le support des workflows multi-agents dans Azure AI Foundry Agent Service. Leur capacité à construire, gérer et orchestrer des modèles d’IA agentique à travers de multiples plateformes est une avancée majeure, permettant l’observabilité interplateformes, simplifiant les déploiements multi-agents complexes et accélérant le ROI des clients», déclare Yina Arenas, Vice-Présidente Product and Core AI chez Microsoft.
En simplifiant la complexité multi-agents et en gérant ces systèmes à grande échelle avec l’aide de NTT DATA, vous bénéficiez de:
- Des processus métiers simplifiés et automatisés: des workflows rationalisés et des processus automatisés réduisent la charge opérationnelle et améliorent l’efficacité.
- De meilleurs résultats opérationnels: une meilleure gouvernance, une gestion des risques optimisée et une sécurité renforcée.
- Des économies de coûts: une gestion efficace des systèmes multi-agents entraîne des économies et un ROI accru.
Passez à l’étape suivante
NTT DATA et Microsoft simplifient l’IA multi-agents en collaborant pour relever les défis de l’intégration, de la gouvernance, de l’efficacité opérationnelle et de la sécurité.
Nous établissons une nouvelle norme pour la gestion des systèmes multi-agents. Contactez-nous pour découvrir comment cela peut également bénéficier à votre organisation.