Les agents d'IA représentent la dernière avancée en matière d'intelligence artificielle, s'imposant comme un levier stratégique pour les entreprises en quête d'efficacité et de productivité. Avec AI-Q et la boîte à outils open-source AgentIQ Toolkit, NVIDIA propose un cadre structuré permettant d’exploiter pleinement le potentiel de l'IA agentique, optimisant la collaboration entre agents et ainsi l'automatisation des tâches complexes.

Des agents d'entreprise plus performants et connectés

L'approche agentique avancée d'AI-Q intègre plusieurs composants clés, dont :
  • AgentIQ Toolkit : une boîte à outils open-source facilitant la connexion et l’optimisation des équipes d’agents d’IA dotés de capacités multimodales. Agnostique en termes de frameworks et s'intégrant facilement avec des outils comme LangChain ou Microsoft Semantic Kernel, cette bibliothèque offre des outils pour surveiller, profiler et évaluer les flux de travail, détecter les latences cachées et garantir des performances optimales. Chaque agent, outil ou flux de travail peut être réutilisé dans divers scénarios, un réel avantage pour les développeurs.
  • NVIDIA Llama Nemotron : des modèles de raisonnement avancés pour structurer la prise de décision et l’apprentissage adaptatif.
  • NVIDIA NeMo Retriever et microservices NVIDIA NIM : des technologies permettant une extraction rapide des connaissances et une orchestration fluide des agents.
Crédit image Nvidia

Une infrastructure flexible et performante

Le modèle AI-Q repose sur un cadre d’intégration modulable, combinant le calcul accéléré de NVIDIA, des plateformes de stockage partenaires et des logiciels de pointe. Cette approche permet aux entreprises de créer des écosystèmes intelligents capables d’éliminer les silos d’informations et d’améliorer la coordination entre agents d’IA.
L’un des atouts majeurs d’AI-Q est sa capacité à s’intégrer avec des solutions existantes, telles qu'Agentforce de Salesforce, Atlassian Rovo dans Confluence et Jira, la plateforme d’IA de ServiceNow ou encore Azure AI Agent Service. Cette compatibilité garantit une transition fluide pour les entreprises souhaitant optimiser leurs processus tout en conservant leurs outils habituels.

Cas d'usage envisagés

L’adoption d’AI-Q par les entreprises ouvre de nouvelles perspectives dans des domaines variés que ce soit l'industrie, le transport et la logistique, la santé, la robotique ou les véhicules autonomes.

Dans le domaine de la finance, NVIDIA cite le cas de VISA, qui utilise avec succès AI-Q pour automatiser l'analyse des emails de phishing, améliorant ainsi ses défenses en cybersécurité.
Avec AI-Q Blueprint, NVIDIA introduit un cadre de référence pour les entreprises cherchant à exploiter tout le potentiel des agents intelligents, contribuant ainsi à la démocratisation des systèmes multi-agents. La société encourage les développeurs à explorer la boîte à outils AgentIQ, disponible en open source sur GitHub. Il les invite d'autre part à s'inscrire à un hackathon qui leur permettra de développer les compétences pratiques nécessaires à la création de systèmes agentiques avancés à l'aide d'AgentIQ.

Pour mieux comprendre (assisté par l'IA)

Qu'est-ce que la boîte à outils open-source AgentIQ Toolkit et comment facilite-t-elle la gestion des agents d'IA?

La boîte à outils AgentIQ Toolkit est un ensemble d'outils open-source qui permet de connecter et d'optimiser les équipes d'agents d'IA dotés de capacités multimodales. Elle est agnostique en termes de frameworks, ce qui signifie qu'elle peut s'intégrer facilement à divers outils existants comme LangChain ou Microsoft Semantic Kernel. Elle offre des outils pour surveiller, profiler et évaluer les flux de travail, et détecter les latences cachées pour garantir des performances optimales.

Quels sont les défis réglementaires potentiels liés à l'intégration des agents d'IA dans les entreprises?

Les défis réglementaires pour les agents d'IA incluent la conformité aux lois sur la protection des données, telles que le RGPD en Europe, qui exigent une gestion rigoureuse des données personnelles. De plus, les entreprises doivent respecter les régulations liées à l'éthique de l'IA, assurant transparence, responsabilité et absence de biais dans les décisions automatisées.