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

Les agents IA, ou agents autonomes, sont encore à leurs débuts. Très tôt – au début du premier inning tôt. Le domaine est en effervescence avec l’innovation, des recherches révolutionnaires aux preuves de concept aux applications pratiques – tout laissant entrevoir le potentiel immense de l’IA.

Il n’y a aucun doute que les agents autonomes transformeront chaque industrie, leurs capacités allant au-delà de la simple automatisation des tâches pour redessiner les flux de travail, simuler des scénarios complexes et réduire le besoin d’intervention humaine dans divers processus. Nous regardons un avenir (à court terme) où les agents peuvent exécuter des simulations à grande échelle, redessiner des campagnes de marketing ou même automatiser des processus de test de R&D complexes.

Le Boston Consulting Group (BCG) met en évidence 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 des objectifs. Ils représentent un grand pas vers une véritable intelligence artificielle, capable d’une opération indépendante sans surveillance humaine continue.

En termes de taille du marché, l’IA autonome et les agents autonomes étaient évalués à 4,8 milliards de dollars en 2023 et devraient enregistrer un taux de croissance composé annuel (TCAC) de plus de 43 % entre 2023 et 2028, pour atteindre 28,5 milliards. Il est clair que nous sommes à la veille d’un changement de paradigme – une phase remplie d’anticipation, d’excitation, de scepticisme et d’évaluation pragmatique. Ce changement ne concerne pas seulement le progrès technologique ; il s’agit de redéfinir notre approche du travail, de la productivité et de l’innovation. Presque tous les investisseurs, fondateurs, développeurs et enthousiastes de la technologie tentent de comprendre l’impact que cette technologie aura sur notre façon de travailler dans notre vie et au-delà, et d’évaluer les implications pour leurs opérations et leurs objectifs stratégiques.

Cependant, pour l’instant, nous manquons de capacité à pleinement comprendre l’ampleur du changement 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 vais parler de la façon dont nous, chez Forum Ventures, réfléchissons et investissons dans ce domaine, ainsi que fournir une carte du marché avec les entreprises que nous croyons être à la pointe de l’exploration.

Où nous en sommes aujourd’hui

Malgré les progrès considérables de la recherche et des preuves de concept, nous essayons tous encore de comprendre et de projeter comment exploiter pleinement les capacités des agents IA. Jusqu’à présent, il y a une convergence de trois tendances :

1. Les progrès de la compétence et de l’efficacité de l’IA, élargissant les limites de ce qui est possible.
2. La diminution du coût de la mise en œuvre des capacités, telles que ChatGPT 4.0, par exemple, rendant l’utilisation des agents IA plus accessible à plus de personnes et provoquant une adoption plus large et une acceptation plus générale de cette technologie.
3. La démocratisation de l’accès à l’IA, en open source ou non, permettant à un plus large éventail d’entités d’explorer et de mettre en œuvre des solutions IA, accélérant ainsi le rythme de l’innovation.

Comme pour toute nouvelle technologie, en particulier une transformation aussi importante, il y a une série de défis qui sont en cours de résolution. Voici les deux principaux :

1. Sécurité et précision

Il y a une attention croissante pour développer les infrastructures nécessaires pour assurer le déploiement sécuritaire et éthique des agents IA. Pour de nombreuses industries et entreprises, il n’y a pas de place pour l’erreur. Si un LLM a un taux d’hallucination de seulement 0,1 %, il ne pourrait jamais être fiable dans un processus critique, et ce taux d’erreur doit être encore plus bas pour un processus de 10 étapes ou 100 étapes. Résoudre ce problème est primordial pour une adoption généralisée, et de nombreuses entreprises attendent avant d’adopter les LLM soit comme partie de leur pile technologique, soit comme une nouvelle façon de fonctionner.

Des outils pour surveiller la précision et la sécurité via l’observabilité et les autorisations utilisateur, ainsi que des cadres éthiques, sont mis en place pour favoriser une approche responsable de l’intégration de l’IA. Nous avons vu certaines entreprises le faire bien, PrivateAI étant l’une d’elles. Ils utilisent l’inférence pour s’assurer que les entreprises ne forment pas sur des données privées afin qu’elles ne fuient pas. Nous sommes également très enthousiastes à l’égard de nouvelles entreprises qui arrivent sur le marché comme SafeguardAI – un agent IA autonome qui protège contre les hallucinations, permettant aux entreprises de déployer plus rapidement l’utilisation de l’IA générative.

En outre, des outils tels que des métriques d’évaluation automatiques, des cadres d’évaluation humaine et des jeux de données diagnostiques sont développés 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 futurs dans le domaine.

2. Interaction humain-IA

Le défi ici est de savoir à quel point les humains devraient interagir avec des logiciels autonomes. Il y a des préoccupations quant aux risques potentiels des systèmes IA opérant sans contrôle humain suffisant, c’est-à-dire jusqu’à quel point l’autonomie est trop grande. Mais nous devons également déterminer à quel point nous voulons que les humains soient dans la boucle et quel niveau d’interaction humaine crée plus de sécurité tout en limitant les préjugés et en diminuant la chance d’erreur humaine. Nous n’avons pas de bonnes réponses à cela pour l’instant, à aucune échelle raisonnable.

D’un point de vue opportuniste, j’espère que nous pouvons définir un nouveau paradigme pour que les logiciels autonomes fonctionnent à l’intérieur du contrôle humain d’une manière qui est surveillée et observée afin que les humains puissent arrêter des choses potentiellement « mortelles » de se produire, comme une version beaucoup plus grande d’une chute de flash dans l’économie. À mon avis, ceux qui peuvent construire cela gagneront et offriront des opportunités de transformation.

Le passage d’une approche tâche-orientée à une approche orientée objectif

Il n’y aura pas de secteur ou de domaine de travail qui ne sera pas touché par les agents IA, et beaucoup des changements qui se produiront seront dans un avenir proche. À mon avis, lun des impacts les plus profonds que les agents IA auront est le passage d’une approche tâche-orientée à une approche orientée objectif. Aujourd’hui, vous entrez quelque chose dans un ordinateur, comme « écrivez-moi un éditorial sur les agents IA », et l’ordinateur vous donne quelque chose en retour, que vous actionnez ensuite. C’est une invite très tâche-orientée, et nécessite encore que l’utilisateur forme l’agent selon les objectifs et le ton de la personne. Cependant, cela est limité à cela, et donc la sortie est en grande partie déterminée par la qualité de l’entrée de formation, plus les objectifs prédéterminés (et possiblement limités) de l’utilisateur, qui dépend encore fortement des actions humaines.

Le pouvoir sous-utilisé des agents IA réside dans le pouvoir du travail orienté objectif. L’avenir ne sera plus une description de processus étape par étape ou une ingénierie de invites compliquée pour les processus. Les entreprises et les dirigeants devraient changer leur façon de penser à la construction et à l’utilisation de processus autonomes basés sur des règles, où les objectifs sont prescrits et les agents déterminent le meilleur chemin pour atteindre ce résultat (avec des interventions humaines appropriées). Un exemple de cela pourrait être : « réservez-moi un événement à New York avec 100 professionnels qui veulent apprendre comment l’IA pénètre le marché de la santé aux États-Unis à partir de l’un de nos intervenants ». Dans un cas comme celui-ci, l’IA sera utilisée pour opérationnaliser la pensée stratégique au-delà de la portée limitée de possibilité qu’une simple tâche pourrait accomplir.

C’est une toute nouvelle façon de penser et de travailler. Il y a presque pas de but que nous poursuivons actuellement avec un ordinateur qui ne sera pas poursuivi de manière très différente. Ce sera 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 devient plus intégrée aux modèles commerciaux, les stratégies de monétisation traditionnelles sont réévaluées. Par exemple, actuellement, dans les logiciels d’entreprise, les clients achètent généralement des sièges et des utilisations. Du côté consommateur, les gens effectuent des achats dans les applications. Notre hypothèse est que cela va changer de telle sorte que les entreprises logicielles pourront vendre des résultats, plutôt que des outils. Les gens et les entreprises paieront-ils pour atteindre leurs objectifs ? Nous ne sommes pas sûrs pour l’instant. Mais nous voyons cela comme un reflet de la tendance plus large vers des engagements basés sur la valeur. Cependant, il y a des défis pour prédire la rentabilité et gérer les coûts, en particulier compte tenu de la nature computationnellement intensive des technologies IA.

Décider qui et quoi investir au stade le plus précoce

Lorsque nous investissons à ce stade précoce, le fondateur est l’un des plus grands paris que nous faisons – en regardant à la fois l’adéquation du fondateur au marché et la personnalité du fondateur. Avec les agents IA, cette lentille devient encore plus importante car, avec autant d’inconnues, la solution construite aujourd’hui ne sera probablement pas ce qui sera construit demain, mais le fondateur restera le même. Nous regardons donc non seulement l’adéquation du fondateur au marché, mais également son attachement au problème, comment il regarde l’ensemble du problème différemment du paradigme existant, qu’il est prêt à embrasser l’inconnu et qu’il a la plasticité et la flexibilité pour suivre un marché qui a autant de fluctuations.

Après le fondateur, nous regardons le marché et s’il y a un marché total adressable important et un chemin crédible vers une opportunité de revenu d’un milliard de dollars. Nous sommes ouverts à la fois aux marchés hérités comme la technologie immobilière et la chaîne d’approvisionnement, et aux marchés plus flexibles et plus visionnaires comme la technologie financière et le commerce électronique, tant que la solution de démarrage / outil apportera une amélioration significative par rapport à l’ancienne façon de faire.

Notre troisième axe de concentration 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, l’outil proposé s’intégrera-t-il sans heurt et améliorera-t-il la façon dont nous voyons le paysage et la pile logiciels futurs dans ce marché.

Nous ne pouvons pas faire de prédictions basées sur les coûts pour l’instant. Actuellement, 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 IA peuvent s’accumuler rapidement. Il faudra des progrès à court terme qui améliorent l’efficacité de l’IA et réduisent les coûts opérationnels avant que nous puissions effectuer ce type d’évaluation. Idéalement, il y a des progrès qui reflètent la loi de Moore dans le secteur de l’IA, et à la fois le coût de puissance et le coût des puces sont réduits en raison d’investissements accrus. Si nous pouvons trouver un équilibre où l’IA n’est pas seulement innovante mais également durable sur le plan économique, alors nous sommes gagnants. Mais il y a encore tant d’inconnues, et la plupart d’entre nous font des spéculations (des spéculations éclairées, pour être gentil).

Un « monde courageux » 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 soyons là… encore. Jusqu’à présent, ces interfaces de conversation n’ont pas fait grand-chose de plus que de rationaliser nos flux de travail actuels. Même si ces outils ont indubitablement rendu les tâches plus faciles à gérer, notre approche reste fondamentalement tâche-orientée. La vision plus large est de transformer complètement cette dynamique, où l’IA sera capable d’opérationnaliser la pensée stratégique et de produire des sorties complexes, avec encore moins d’entrée de la part des humains. Le véritable moment iPhone, par conséquent, pourrait être la présentation des agents IA comme l’ensemble d’applications B2B par défaut, qui aura à son tour un impact démesuré sur l’avenir du travail.

Dans une décennie, il n’y a aucun doute que nous allons regarder en arrière et nous émerveiller de l’idée que nous avons utilisé pour fonctionner sur la base de listes de tâches plutôt que de fixer des objectifs stratégiques et de laisser l’IA nous aider à itérer et à affiner ces objectifs. Ce passage vers un environnement de travail orienté objectif représente non seulement une évolution de la technologie, mais une transformation de la façon dont nous conceptualisons et abordons notre travail.

Le chemin à suivre est rempli d’incertitudes, mais le potentiel de l’IA pour révolutionner les industries, amplifier le potentiel humain, impulser un progrès significatif et apporter une valeur durable est indéniable. Notre engagement est de naviguer dans ces incertitudes, d’identifier, de parier sur et de soutenir les initiatives IA de stade précoce et les esprits brillants qui mettent leurs visions en vie.