Le véritable potentiel de l'intelligence artificielle se révèlera à mesure que l’on passera de la théorie à la pratique en utilisant notamment les agents autonomes dans de multiples secteurs. Pour les usines, raffineries et réseaux électriques, ce sera comme disposer d’un mode « pilotage automatique » : grâce aux économies et aux gains d’efficacité qu’il permettra de réaliser, il sera amorti dès sa mise en service tout en assurant la résilience opérationnelle.

Les informations fournies par l'IA soutiennent déjà les décisions empiriques dans l’univers professionnel. L'IA agentique transforme ces informations en actions en temps réel. Ainsi, au fur et à mesure de l’automatisation d’étapes de production, le flux d’opérations industrielles devient plus rapide, plus intelligent et plus innovant.

Se familiariser avec l'IA agentique 

Un agent IA est un type d'application logicielle qui fonctionne en arrière-plan d’une plateforme technologique d'exploitation industrielle. Il fonctionne de manière autonome, souvent 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, en recherchant les relations entre les procédés et en contrôlant les opérations ou en faisant des suggestions aux opérateurs pour améliorer la performance.

On peut le considérer comme un collègue qui effectue une tâche en accédant et en interprétant des données du système, telles que les températures de fonctionnement, les spécifications de pression ou les mesures de sécurité. Par exemple, si des opérateurs sont préoccupés par les performances d'une pompe d'alimentation, ils peuvent demander au système de créer automatiquement un agent d’IA pour surveiller la pompe en 24/7 et les alerter en cas de détection d'une anomalie.

Intégrer l'IA agentique à l'IA générative et aux grands modèles de langage présente un avantage non négligeable : il n'est plus nécessaire d'être un scientifique des données ou un expert en IA pour tirer pleinement parti de l’IA. On peut communiquer avec l’interface en utilisant le langage naturel pour exprimer ce dont on a besoin, et obtenir des réponses dans le même langage. Il en résulte un système d’IA puissant et humanisé qui peut être adopté par un public beaucoup plus large.

Avec l’accélération de l’adoption de l’IA, d’ici cinq ans, le marché mondial de l'IA pourrait contribuer à l'économie mondiale à hauteur de 15 700 milliards de dollars, une somme colossale. Selon les estimations de PWC, cela inclut l'IA générative, l'IA agentique et d'autres types d'IA. Plus d'un tiers de cette somme proviendrait d'améliorations de la productivité.

L'IA agentique au service de l'industrie

L'IA agentique apporte une valeur ajoutée à toutes les applications industrielles. Cette technologie fonctionnera comme une extension des technologies industrielles existantes, ce qui facilitera son utilisation et augmentera la productivité des équipes.

- Retour sur investissement plus rapide et infrastructure numérique plus évolutive : l'une des principales applications concerne le développement de jumeaux numériques. Par exemple, si un équipement est nommé « pompe 101 » dans un système et « PMP 101 » dans un autre, un employé doit associer ces deux dénominations manuellement. L'IA agentique peut automatiser l’essentiel de ce travail en identifiant les équipements avec une précision pouvant atteindre 80 %. Cela signifie que les équipes d'ingénieurs passent moins de temps à rapprocher des feuilles de calcul et plus de temps à utiliser les jumeaux numériques pour traiter des questions plus stratégiques.

- Meilleure visibilité des risques et cycles de décision plus courts : un autre cas d'utilisation réside dans l'amélioration des programmes actuels. Les assistants d’IA actuels peuvent traiter des requêtes basiques telles que l'affichage de la consommation électrique moyenne au cours des dernières 24 heures. L'IA agentique va plus loin en effectuant des analyses plus approfondies : collecte de données, calculs, définition de cycles et de lien de cause à effet, et génération autonome d'informations. C'est la différence entre obtenir une mesure de température et être informé que votre système tend vers une panne en raison de multiples symptômes. Grâce à un modèle opérationnel plus intelligent, les équipes industrielles ont une meilleure connaissance des risques et peuvent agir plus rapidement.

- Solutions sans code et recommandations intuitives : l'IA agentique pourrait également transformer les problèmes complexes liés à la gestion des actifs en s'attaquant aux problèmes de fragmentation et de complexité des données. Un opérateur de centrale électrique peut utiliser l'IA pour créer rapidement un agent de surveillance pour un condenseur sous-performant. L'IA collecte des données provenant de divers systèmes, évalue les performances et crée un tableau de bord détaillé et transparent permettant aux équipes de suivre des problèmes tels que l'encrassement et les coûts associés, tout en continuant à surveiller 24h/24. Ici, l'automatisation rend les équipements complexes simples et intuitifs.

- Moins de temps d'arrêt et plus de résilience : nous voyons de nombreuses applications de surveillance et de dépannage. Dans de nombreux secteurs, l'IA agentique peut surveiller des infrastructures critiques en temps réel. En analysant les données des capteurs des appareils connectés à l'Internet des objets, le système peut signaler les risques, isoler les problèmes ou même agir de manière autonome. Avec moins de micro-gestion manuelle, les entreprises peuvent faire fonctionner leurs actifs de manière plus intelligente grâce à l’IA, ce qui permet d’étendre leur durée de vie.

Pourquoi l'IA agentique est-elle importante aujourd'hui ?

Dans un avenir proche, les industries peuvent s'attendre à accélérer la croissance de leurs activités. Nous verrons bientôt apparaître des systèmes de surveillance basés sur l'IA agentique qui identifient les problèmes et envoient des alertes lorsque quelque chose sort du cadre défini, ce qui apportera d'énormes gains de productivité et d'efficacité. À mesure que l'IA évoluera, elle prendra en charge des tâches de plus en plus complexes sans nécessiter de changements majeurs dans les infrastructures. Et comme nous le savons grâce à d'autres types d'IA, ces systèmes apprennent et s'adaptent au fil du temps, devenant plus efficaces à mesure qu'ils sont déployés.

Malgré ces avantages, l'adoption de l'IA agentique nécessite de relever plusieurs défis, notamment la mise en place d'une infrastructure de données robuste et une intégration harmonieuse avec les systèmes existants. Des données propres et exemptes de biais sont essentielles pour une prise de décision fiable par l'IA, tandis que la transparence des décisions autonomes renforce la confiance. Plus important encore, la supervision par des collaborateurs sera toujours essentielle pour clarifier, corriger et affiner les déductions et les résultats de l'IA.

Les opérateurs travaillent déjà en étroite collaboration avec des machines intelligentes. L'IA agentique est en passe de devenir le prochain grand changement technologique dans l'industrie, élevant cette collaboration au rang de partenariat intuitif basé sur le donnant-donnant. Une fois les tâches fastidieuses prises en charge, les équipes sont libres de se concentrer sur la stratégie et l'innovation de haut niveau. L'équilibre entre l'automatisation de l'IA et le jugement humain garantira une prise de décision plus sûre et plus efficace, nous permettant d'en faire plus avec moins tout en atteignant nos objectifs de durabilité.