L'agent d'IA reçoit des informations de son environnement par le biais de capteurs physiques ou virtuels.
À l'aide d'API, de plateformes d'automatisation, de grands modèles de langage (LLM) et de capteurs IoT, l'agent d'IA analyse les données d'entrée et détermine la réponse appropriée.
Ils exécutent leurs décisions en agissant sur l'environnement par le biais de commandes numériques (logiciels) ou de mouvements physiques (matériel, robots).
Ils se présentent sous différentes formes :
→ Agents réflexes : Réagissent immédiatement en utilisant des règles prédéfinies.
→ Agents d'apprentissage : Ils deviennent plus intelligents au fil du temps grâce à l'expérience et à la formation continue.
→ Agents interactifs : Communiquez et collaborez avec des utilisateurs ou d'autres agents d'intelligence artificielle.
→ Systèmes mono ou multiagents : Fonctionnent individuellement ou ensemble pour gérer des flux de travail complexes.
→ Agents homme-machine : Améliorer la prise de décision en intégrant l'assistance de l'IA dans les flux de travail humains (par exemple, les chatbots d'assistance à la clientèle).
Chez isahit, notre approche "Human-in-the-Loop" garantit que nos agents d'intelligence artificielle donnent le meilleur d'eux-mêmes. Voici comment : le développement d'un agent d'IA performant se fait en suivant les étapes suivantes :
- Définir l'objectif :
Déterminez si le but de l'agent est l'automatisation, la collecte de données ou l'interaction avec l'utilisateur.
- Choisissez l'environnement :
Décidez si l'agent fonctionnera dans un espace virtuel, dans un environnement réel ou dans un environnement hybride.
- Collecte de données :
Rassembler des ensembles de données pertinents, diversifiés et de haute qualité qui fournissent le contexte nécessaire à l'apprentissage.
- Algorithme et formation :
Sélectionner la meilleure approche d'apprentissage et affiner le modèle. Entraînez l'agent à l'aide des données collectées et affinez ses paramètres pour obtenir des performances optimales.
- Test et surveillance :
Tester rigoureusement l'agent dans différents scénarios pour évaluer son efficacité avant son déploiement. Contrôler en permanence l'agent pour l'adapter aux conditions changeantes et maintenir sa fiabilité.
Les agents d'IA transforment les industries en intégrant une compréhension multimodale en temps réel.
- Véhicules autonomes : Les agents d'IA prennent des décisions de conduite basées sur des données environnementales en temps réel.
- Chatbots de service à la clientèle : Les agents d'IA créent en temps réel des interactions d'assistance de type humain dans les secteurs de la vente au détail et de l'assurance.
- Fabrication : Les machines effectuent des tâches répétitives dans les usines avec précision et efficacité.
- Finance : Les systèmes de détection des fraudes analysent en direct des données transactionnelles complexes.
- RH et recrutement : Les agents d'IA automatisent la sélection des CV et l'appariement des candidats.
- Marketing : Des agents intelligents suivent le comportement des consommateurs sur plusieurs canaux.
Décrivez votre projet et faites appel à notre force de travail. Avec éthique.
Commencez un projet test d'annotation de données gratuitement, dès maintenant, grâce à notre outil d'annotation !
Apprenez-en plus sur notre communauté, nos offres d'emploi et commencez à gagner de l'argent tout en acquérant de nouvelles compétences.