Quatre scénarios pour comprendre où un agent IA peut réellement aider, quelles informations il utilise, ce qu’il peut faire et comment mesurer son utilité.
Un cas d’usage pertinent associe un irritant opérationnel précis, des sources identifiées, des actions limitées et un résultat observable. Les exemples ci-dessous décrivent des architectures possibles : ils ne constituent ni témoignages clients ni promesses de performance.
L’agent rassemble le contexte autorisé avant un rendez-vous, prépare une synthèse, propose les prochaines actions et signale les opportunités sans suivi.
L’agent vérifie la présence des pièces attendues, extrait les informations utiles et transmet les exceptions à la bonne personne avec leur contexte.
L’agent recherche uniquement dans les espaces autorisés, restitue une synthèse avec ses sources et indique clairement lorsqu’une information manque.
L’agent identifie le sujet et l’urgence, retrouve le contexte utile, prépare une réponse et transfère les situations sensibles ou hors périmètre.
Choisir un travail fréquent dont les entrées, exceptions et résultats peuvent être décrits.
Définir les sources, droits, actions permises, arrêts obligatoires et responsables.
Comparer délai, qualité, reprises et exceptions avant d’étendre le périmètre.
Un travail réel, répétitif mais variable, avec des sources autorisées et des actions que l’on peut limiter, tracer et mesurer.
Avec des indicateurs liés au processus : délai, complétude, reprises manuelles, engagements tenus et qualité de l’escalade.
Oui dans un périmètre explicite et réversible. Les décisions sensibles, engageantes ou inhabituelles restent soumises au contrôle prévu.
Nous cartographions le processus, ses données, ses risques et ses indicateurs avant de proposer une architecture.
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