fr.wedoany.com Rapport : Andi Gutmans, vice-président et directeur général de Google Cloud Data Cloud, a déclaré lors du sommet Google Cloud à Londres que l'ère des agents est entrée en phase de production, le secteur des télécommunications devenant l'un des domaines d'application les plus remarquables. Fort de près de trente ans d'expérience dans les logiciels open source et les infrastructures d'entreprise, Gutmans a co-créé PHP, fondé et vendu Zend Technologies, et dirigé les activités d'analyse chez Amazon Web Services (AWS).
Gutmans a expliqué que Google Cloud collabore avec des opérateurs tels que Vodafone et Verizon pour construire des jumeaux numériques de réseaux, en utilisant des agents pour piloter des opérations réseau autonomes. Il estime que la combinaison des capacités de plateforme de données, du mappage de graphes, de la recherche en texte intégral, des données géospatiales avec l'intelligence artificielle et l'orchestration des agents constitue un avantage clé. Google Cloud peut intégrer des ensembles de données différenciés, comme les données cartographiques et Earth Engine, en synergie avec l'IA et les capacités des agents.
Gutmans a souligné que les entreprises sont généralement confrontées au défi du désordre des actifs de données avant de déployer l'IA. Certains clients, avec 20 000 tables de bases de données, sollicitent l'aide de Google Cloud, mais les contraintes de coûts humains rendent difficile une gestion manuelle des données. Le Knowledge Catalog de Google utilise des agents pour enrichir et contextualiser automatiquement les données, en analysant les journaux de requêtes pour identifier les relations, construisant ainsi des connaissances structurées exploitables par d'autres agents, ce qui réduit considérablement le chemin des données brutes à l'activation des agents.
Pour les données non structurées, dont jusqu'à 90 % ne sont pas cataloguées, le Borderless Lakehouse de Google permet d'étendre l'activation des agents à AWS, Azure, aux systèmes locaux ainsi qu'aux applications SaaS comme Salesforce et ServiceNow. Gutmans estime que de nombreux projets d'IA échouent à passer du pilote à la production, principalement en raison d'un périmètre trop large. Il recommande aux entreprises de commencer par des cas d'usage concrets et des indicateurs de succès clairs, d'établir d'abord la confiance avant d'envisager un déploiement à grande échelle.
Gutmans a mentionné que l'émergence d'architectures de validation d'agents constitue une évolution prometteuse. Ces agents assurent le contrôle qualité d'autres agents, par exemple en faisant voter plusieurs agents sur la qualité des réponses. Il y a un an, les capacités de raisonnement des modèles de base étaient insuffisantes pour soutenir une telle architecture, mais Google a déjà réécrit tous ses agents propriétaires pour exploiter cette capacité. Actuellement, les agents autonomes peuvent exécuter des tâches pour le compte des utilisateurs, chaque contributeur individuel pouvant disposer d'une équipe d'agents travaillant en parallèle.
Concernant les limites de confiance, Gutmans a comparé avec Waymo pour souligner que l'autonomie totale est un spectre. Les opérateurs, dans la gestion des décisions d'escalade du support client, sont déjà habitués à laisser les agents traiter de manière autonome, mais conservent une intervention humaine pour les engagements financiers importants. Il a donné l'exemple : si la commande est de 50 000 livres sterling, un agent autonome n'a aucune raison de ne pas la passer ; si elle est de 20 millions de livres sterling, on souhaite généralement une participation humaine. Il a clairement indiqué que la direction à suivre est celle d'une autonomie accrue, et non réduite, et que la question clé pour les entreprises aujourd'hui n'est pas de savoir si commencer, mais par où commencer.
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