Au-delà des attentes : les agents IA et le prochain chapitre du travail

Les agents IA, ou agents autonomes, en sont à leurs débuts. Très tôt – fin de la première manche tôt. Le domaine regorge d'innovations, depuis la recherche révolutionnaire jusqu'aux preuves de concepts et aux applications pratiques – tout cela faisant allusion au vaste potentiel de l'IA. 

Il ne fait aucun doute que les agents autonomes transformeront tous les secteurs, avec leurs capacités allant au-delà de la simple automatisation des tâches jusqu'à la refonte des flux de travail, la simulation de scénarios complexes et la réduction du besoin d'intervention humaine dans divers processus. Nous envisageons un avenir (à court terme) où les agents pourront exécuter des simulations à grande échelle, repenser les campagnes marketing ou même automatiser des processus de tests R&D complexes.

Boston Consulting Group (BCG) souligne le saut évolutif des grands modèles de langage (LLM) aux agents autonomes conçus pour exécuter des tâches de bout en bout, surveiller les résultats, s'adapter et utiliser des outils de manière autonome pour atteindre les objectifs. Ils représentent une étape importante vers une véritable intelligence artificielle, capable de fonctionner de manière indépendante sans surveillance humaine continue. 

Sur le plan de la taille du marché, l’IA autonome et les agents autonomes étaient évalués à 4.8 milliards USD en 2023 et devraient enregistrer un TCAC de plus de 43 % entre 2023 et 2028, pour atteindre 28.5 milliards. Il est clair que nous sommes à l’aube d’un changement de paradigme – une phase remplie d'anticipation, enthousiasme, scepticisme et évaluation pragmatique. Ce changement ne concerne pas seulement le progrès technologique ; il s'agit de redéfinir notre approche même du travail, de la productivité et de l'innovation. Presque tous les investisseurs, fondateurs, développeurs et passionnés de technologie tentent de comprendre l’impact que cette technologie aura sur la façon dont nous travaillons au cours de notre vie et au-delà, et d’évaluer les implications sur leurs opérations et leurs objectifs stratégiques. 

Cependant, pour l’instant, nous n’avons pas la capacité de comprendre pleinement l’ampleur du déplacement de masse que cela entraînera. Tout ce que nous pouvons faire, c'est spéculer. Cet article n’est que cela : ma spéculation sur la dynamique en cours des agents autonomes et ses implications pour les fondateurs, les investisseurs et l’économie dans son ensemble. Je parlerai de la façon dont nous, chez Forum Ventures, réfléchissons et investissons dans l'espace, ainsi que de fournir une carte du marché avec les sociétés qui, selon nous, mènent l'exploration. 

Où nous en sommes aujourd’hui

Malgré les progrès considérables en matière de recherche et de preuve de concept, nous essayons toujours de comprendre et de projeter comment exploiter toutes les capacités des agents d'IA. Jusqu’à présent, il y a une convergence de trois tendances :

1. Des avancées en matière de maîtrise et d’efficacité de l’IA, repoussant les limites du possible. 
2. La diminution du coût des capacités d'action, telles que ChatGPT 4.0, par exemple, rend l'utilisation des agents d'IA plus accessible à un plus grand nombre de personnes et entraîne une adoption plus large et une adoption globale de cette technologie.
3. La démocratisation de l'accès à l'IA, open source ou non, permettant à un plus large éventail d'entités d'explorer et de mettre en œuvre des solutions d'IA, accélérant ainsi le rythme de l'innovation.

Comme pour toute nouvelle technologie, en particulier une transformation aussi importante que celle-ci, de nombreux défis sont en train d’être relevés. Voici les deux premiers :

1. Sécurité et précision

L’accent est de plus en plus mis sur le développement de l’infrastructure nécessaire pour garantir le déploiement sûr et éthique des agents d’IA. Pour de nombreux secteurs et entreprises, il n’y a pas de place à l’erreur. Si un LLM a un taux d'hallucinations de seulement 0.1 %, on ne pourra jamais lui faire confiance dans aucun processus critique, et ce taux d'erreur doit être encore plus faible pour un processus en 10 ou 100 étapes. Résoudre ce problème est primordial pour une adoption généralisée, et de nombreuses entreprises attendent avant d'adopter les LLM, soit dans le cadre de leur pile technologique, soit comme un tout nouveau mode de fonctionnement. 

Des outils de surveillance de l'exactitude et de la sécurité grâce à l'observabilité et à l'autorisation des utilisateurs, ainsi que des cadres éthiques, sont en cours d'élaboration pour favoriser une approche responsable de l'intégration de l'IA. Nous avons vu certaines entreprises faire cela bien, IA privée étant l'un d'entre eux. Ils utilisent l'inférence pour s'assurer que les entreprises ne s'entraînent pas sur les données privées afin qu'elles ne fuient pas. Nous sommes également très enthousiasmés par l'arrivée de nouvelles entreprises sur le marché, comme SafeguardAI, un agent d'IA autonome qui protège contre les hallucinations, permettant aux entreprises de déployer plus rapidement une utilisation de l'IA générative.

De plus, des outils tels que des mesures d'évaluation automatique, des cadres d'évaluation humaine et des ensembles de données de diagnostic sont en cours de développement pour aider à l'évaluation et à l'amélioration de la précision des LLM. Ces outils aident les chercheurs et les développeurs à identifier les forces et les faiblesses des LLM et à guider les progrès ultérieurs dans le domaine.

2. Interaction homme-IA

Le défi ici est de savoir dans quelle mesure les humains doivent interagir avec des logiciels autonomes. Il existe des inquiétudes quant aux risques potentiels liés au fonctionnement des systèmes d'IA sans contrôle humain suffisant, c'est-à-dire à quel point l'autonomie est trop importante. Mais nous devons également déterminer dans quelle mesure nous voulons que les humains soient impliqués et quel niveau d’interaction humaine crée plus de sécurité tout en limitant les préjugés et en diminuant les risques d’erreur humaine. Nous n’avons pas encore de bonnes réponses à cette question, à une échelle raisonnable.

D'un point de vue opportuniste, j'espère que nous pourrons définir un nouveau paradigme pour que les logiciels autonomes fonctionnent sous le contrôle des humains, de manière à ce qu'ils soient surveillés et observés afin que les humains puissent empêcher des choses potentiellement « fatales » de se produire comme un système beaucoup plus vaste. version d’un krach éclair de l’économie. À mon avis, ceux qui parviendront à construire cela gagneront et offriront des opportunités de transformation. 

Le passage de processus axés sur les tâches à des processus axés sur les objectifs

Aucun secteur ou domaine de travail ne restera épargné par les agents de l’IA, et une grande partie des changements qui se produiront se produiront dans un avenir proche. A mon avis, ol'un des impacts les plus profonds qu'auront les agents d'IA est le passage de processus axés sur les tâches à des processus axés sur les objectifs. Aujourd’hui, vous saisissez quelque chose dans un ordinateur, comme « écrivez-moi un article d’opinion sur les agents IA », et l’ordinateur vous renvoie quelque chose que vous agissez ensuite. Il s'agit d'une invite très orientée tâche, et nécessite toujours que l'utilisateur forme l'agent en fonction des objectifs et du ton de voix de la personne. Cependant, cela se limite à cela et le résultat est donc largement déterminé par la qualité de l'apport de formation, ainsi que par les objectifs prédéterminés (et éventuellement limités) de l'utilisateur, qui dépendent encore fortement des actions humaines. 

La puissance sous-utilisée des agents d’IA réside dans le pouvoir du travail axé sur les objectifs. L’avenir ne sera plus celui d’une description de processus étape par étape ou d’une ingénierie rapide et compliquée des processus. Les entreprises et les dirigeants devraient changer leur façon de penser sur la manière dont ils construisent et utilisent des processus autonomes basés sur des règles, dans lesquels des objectifs sont prescrits et les agents déterminent la meilleure voie à suivre pour atteindre ce résultat (avec des interventions humaines appropriées). Un exemple de ceci pourrait être : « réservez-moi un événement à New York avec 100 professionnels qui souhaitent en savoir plus sur la façon dont l'IA pénètre le marché américain de la santé grâce à l'un de nos conférenciers ». Dans un cas comme celui-ci, l’IA sera utilisée pour opérationnaliser la pensée stratégique au-delà du champ limité des possibilités qu’une simple tâche pourrait accomplir.

C’est une toute nouvelle façon de penser et de travailler. Il n'existe pratiquement aucun ensemble d'objectifs que nous poursuivons actuellement avec un ordinateur qui ne puisse être poursuivi de manière très différente. Cela constituera un changement fondamental dans la façon dont nous nous orientons et dont le travail est conçu et exécuté. 

Monétisation et dynamique du marché

À mesure que l’IA fait de plus en plus partie intégrante des modèles commerciaux, les stratégies de monétisation traditionnelles sont réévaluées. Par exemple, à l’heure actuelle, dans les logiciels d’entreprise, les clients achètent généralement des licences et leur utilisation. Du côté des consommateurs, les gens effectuent des achats via l’application. Notre hypothèse est que cela va évoluer de telle sorte que les éditeurs de logiciels seront de plus en plus en mesure de vendre des résultats plutôt que des outils. Les particuliers et les entreprises paieront-ils pour les résultats ? Pour que leurs objectifs soient atteints ? Nous n'en sommes pas encore sûrs. Mais nous considérons cela comme le reflet d’une tendance plus large vers des engagements fondés sur des valeurs. Cependant, il est difficile de prédire la rentabilité et de gérer les coûts, en particulier compte tenu de la nature intensive des technologies d’IA en termes de calcul. 

Décider dans qui et dans quoi investir dès le début

Chaque fois que nous investissons à ce stade précoce, le fondateur est l'un des paris les plus importants que nous faisons – en tenant compte à la fois de l'adéquation du fondateur au marché et de sa personnalité. Avec les agents IA, cet objectif devient encore plus important car avec autant d'inconnues, la solution construite aujourd'hui ne sera probablement pas celle qui sera construite demain, mais le fondateur restera le même. Ainsi, nous examinons non seulement l’adéquation des fondateurs au marché, mais également leur attachement au problème, la manière dont ils envisagent le problème différemment du paradigme existant, leur volonté d’accepter l’inconnu et leur plasticité et flexibilité pour suivre le rythme d'un marché qui connaît autant de changements. 

Après le fondateur, nous examinons le marché et s'il existe un vaste marché adressable total et un chemin crédible vers une opportunité de revenus de 1 milliard de dollars. Nous sommes ouverts à la fois aux marchés traditionnels comme la proptech et la chaîne d’approvisionnement, et aux marchés plus avant-gardistes et flexibles comme la fintech et le commerce électronique, à condition que la solution/l’outil de démarrage apporte une amélioration fonctionnelle progressive par rapport à l’ancienne méthode.

Notre troisième objectif lors de l’évaluation d’une solution d’agent IA est de savoir si l’outil sera compatible dans un avenir logiciel centré sur l’IA. En d’autres termes, la solution proposée s’intégrera-t-elle de manière transparente et améliorera-t-elle la façon dont nous envisageons le futur paysage logiciel et sa pile au sein de ce marché ?

Nous ne pouvons pas encore faire de véritables prévisions basées sur les coûts. À l’heure actuelle, les entreprises IA sont fondamentalement moins rentables que les entreprises SaaS. Les coûts associés au traitement et à l’analyse des données dans les systèmes d’IA peuvent rapidement s’accumuler. Des progrès à court terme devront être réalisés pour améliorer l’efficacité de l’IA et réduire les coûts opérationnels avant de pouvoir procéder à ce type d’évaluation. Idéalement, il existe des progrès qui reflètent la loi de Moore dans le secteur de l’IA, et les coûts de l’énergie et des puces sont réduits grâce à l’augmentation des investissements. Si nous parvenons à trouver un équilibre dans lequel l’IA est non seulement innovante mais également économiquement durable, alors nous sommes en or. Mais il reste encore beaucoup d’inconnues, et la plupart d’entre nous ne font que deviner (faire des spéculations éclairées, pour le dire gentiment).

Un « Meilleur des Mondes » de possibilités

La plupart des gens considèrent l'introduction de ChatGPT comme le « moment iPhone » de l'IA. Cependant, je ne pense pas que nous y soyons… encore. À ce jour, ces interfaces de chat n’ont pas fait grand-chose de plus que rationaliser nos flux de travail actuels. Même si ces outils ont sans aucun doute facilité la gestion des tâches, notre approche reste fondamentalement axée sur les tâches. La vision plus large est de transformer complètement cette dynamique, où l’IA sera capable de opérationnaliser la pensée stratégique et de réaliser des résultats complexes, avec encore moins de contribution humaine. Le véritable moment de l’iPhone pourrait donc être le dévoilement des agents IA comme ensemble d’applications B2B par défaut, ce qui aura à son tour un impact démesuré sur l’avenir du travail. 

Dans dix ans, il ne fait aucun doute que nous regarderons en arrière et nous émerveillerons de l’idée selon laquelle nous fonctionnions sur la base de listes de tâches plutôt que de fixer des objectifs stratégiques et de permettre à l’IA de nous aider à itérer et à affiner ces objectifs. Ce changement vers un environnement de travail axé sur les objectifs représente non seulement une évolution de la technologie, mais aussi une transformation dans la façon dont nous conceptualisons et abordons notre travail. 

La voie à suivre est semée d’incertitudes, mais le potentiel de l’IA pour révolutionner les industries, amplifier le potentiel humain, générer des progrès significatifs et apporter une valeur durable est indéniable. Notre engagement est de surmonter ces incertitudes et d’identifier, de parier et de soutenir les initiatives d’IA à un stade précoce et les esprits brillants qui donnent vie à leurs visions.