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ORCHESTRATION DE L'IA MULTI-AGENTS

Orchestration d'IA multi-agents pour l'expérience client en entreprise

Orchestration d'IA multi-agents pour l'expérience client en entreprise

Orchestration d'IA multi-agents pour l'expérience client en entreprise

L'IA multi-agents s'effondre à grande échelle lorsque chaque agent génère des informations erronées de manière indépendante. Les erreurs s'accumulent à chaque transfert jusqu'à ce que le résultat final ne soit plus fiable. Inbenta Encore coordonne des agents spécialisés à partir d'une couche d'ingénierie des connaissances centralisée, garantissant ainsi la précision et la traçabilité de chaque transfert. Conçu pour les équipes d'expérience client soumises à une réglementation.

Illustration Inbenta
Allume

Qu'est-ce qu'un système d'IA multi-agents ?

Un système d'IA multi-agents est constitué de plusieurs agents d'IA spécialisés travaillant de concert, chacun se chargeant d'une tâche spécifique, sous la coordination d'une couche d'orchestration de l'IA qui achemine, régit et gère leur collaboration. Dans le contexte de l'expérience client en entreprise : un agent traite la question d'un client, un deuxième extrait les données du compte d'un système de back-office, un troisième déclenche un workflow dans le CRM. Le client vit une interaction aboutissant à une résolution. L'entreprise dispose d'un enregistrement traçable de bout en bout décrivant le déroulement de la résolution.

IA mono-agent ou multi-agent : quelle solution convient le mieux à votre entreprise ?

L'IA mono-agent fonctionne lorsque la tâche est bien délimitée et prévisible. Une réinitialisation de mot de passe. Une vérification du statut d'un retour. Un système, une réponse, et le tour est joué. L'IA multi-agent, c'est ce à quoi ressemble le reste de l'expérience client : des demandes ambiguës, des flux de travail qui couvrent les ventes, le service client et les opérations, des interactions qui nécessitent des données provenant de trois systèmes et une action sur un quatrième. C'est précisément pour cela que la couche d'orchestration Encore AI d'Inbenta a été conçue.

Comment fonctionne le cadre d'IA multi-agents d'Inbenta Encore

Encore privilégie la connaissance et ne repose pas obligatoirement sur les grands modèles linguistiques (LLM). Chaque agent du système puise dans la même couche d'ingénierie des connaissances, soumise à des règles, qui sert de source de vérité. Les grands modèles linguistiques (LLM) assurent la compréhension et l'enrichissement du langage naturel au moment de l'ingestion. Ils ne génèrent pas de réponses lors de l'exécution. L'intelligence programmée, optimisée par l'architecture à double LLM d'Encore, régit la manière dont les agents se coordonnent, se relaient et escaladent les demandes. Chaque décision peut être consultée dans la couche d'ingénierie des connaissances.

IA multi-agents pour l'automatisation des flux de travail

L'agent client d'Encore comprend l'intention du client, extrait la politique pertinente de la couche d'ingénierie des connaissances et apporte une réponse. Un workflow multi-agents d'Encore résout les problèmes dès le premier contact. Le client obtient la réponse qu'il attend. L'entreprise dispose d'une trace vérifiable du déroulement de la résolution, des systèmes d'où proviennent les données et des politiques qui ont été appliquées. Réservez une démonstration pour découvrir comment Encore coordonne les agents au sein de votre service client.

Les résultats constatés par nos clients

Les résultats constatés par nos clients

Les résultats constatés par nos clients

Les équipes CX des entreprises qui utilisent les solutions d'IA d'Inbenta constatent :

+35%
amélioration du taux de résolution dès le premier contact sur l'ensemble des canaux de service
+98%
précision des interactions réglementées, vérifiées de bout en bout
+30%
Amélioration du CSAT grâce aux interactions qui aboutissent à une résolution effective
+50%
réduction des frais généraux grâce à la consolidation de piles fragmentées au sein d'une plateforme centralisée
OPPLUS a réduit le nombre d'escalades de 84 %, permettant ainsi aux agents de se concentrer sur les interactions qui nécessitent véritablement un jugement humain.
GOL Airlines traite plus de 10 millions de demandes par an grâce à l'architecture multi-agents d'Encore, 90 % des interactions étant résolues de manière autonome.
Travel Club a réduit le coût par appel de 39 % après avoir centralisé ses opérations sur la plateforme.
Inbenta Encore a également reçu le prix TSIA Star Award dans la catégorie « Innovateur de l'année en matière de réussite client numérique », ce qui confirme la qualité de son architecture par rapport aux références du secteur en matière d'expérience client.
Vous souhaitez découvrir comment cela fonctionne au sein de votre infrastructure ? Prenez rendez-vous pour une démonstration et découvrez comment Encore coordonne les agents au sein de votre service d'expérience client.

Foire aux questions

Foire aux questions

Foire aux questions

Questions fréquentes sur l'orchestration multi-agents.

Qu'est-ce qu'un système d'IA multi-agents ?

Un système d'IA multi-agents est constitué de plusieurs agents d'IA spécialisés, coordonnés par une couche d'orchestration de l'IA qui gère et régit leur collaboration. La solution Inbenta Encore est prête à l'emploi pour les équipes chargées de l'expérience client en entreprise : configuration sans code, traçabilité totale et résolution régulée intégrées.

Quelle est la différence entre un système d'IA à agent unique et un système d'IA multi-agents ?

Les agents individuels gèrent des tâches circonscrites et prévisibles. L'IA multi-agents gère la complexité qui s'étend sur plusieurs systèmes, fonctions et sources de données. Une précision terminologique : l'automatisation basée sur des déclencheurs est souvent présentée comme une approche « agentique ». Une véritable IA multi-agents reçoit un objectif, assure la coordination entre les systèmes et exécute les tâches sans suivre de scénario prédéfini.

Qu'est-ce qu'un cadre d'IA multi-agents et comment Inbenta Encore se positionne-t-il par rapport à celui-ci ?

Un cadre d'IA multi-agents est un logiciel qui coordonne des agents spécialisés. Les cadres axés sur les développeurs sont des bibliothèques de codage centrées sur les grands modèles linguistiques (LLM), dont la mise en place et la maintenance incombent aux ingénieurs. Encore est prêt à l'emploi pour les équipes chargées de l'expérience client : axé sur les connaissances, avec les grands modèles linguistiques en option, sans code, une précision de plus de 98 % et une traçabilité totale intégrée dès le premier jour.

En quoi l'IA multi-agents améliore-t-elle l'automatisation des processus ?

Une demande client déclenche l'intervention d'un agent client d'Encore, qui la transfère à SmartOps pour la récupération des données administratives, puis résout l'interaction sans intervention humaine. Chaque étape est contrôlée et vérifiable. Le résultat est une interaction résolue, et non un ticket transféré.

Comment plusieurs agents IA communiquent-ils et se coordonnent-ils entre eux ?

La couche d'orchestration IA d'Encore achemine les requêtes, transmet le contexte entre les agents et gère la remontée des dossiers. L'intelligence programmée, optimisée par l'architecture double LLM d'Encore, associe la compréhension des conversations à une recherche propriétaire issue de la couche d'ingénierie des connaissances. Les réponses restent précises et vérifiables. Les erreurs ne s'accumulent pas lors des transferts.

Peut-on faire confiance à l'IA multi-agents dans des environnements réglementés ?

Oui, lorsque chaque décision est traçable. La gouvernance « boîte de verre » d'Encore enregistre chaque transfert entre agents, chaque décision de routage et chaque consultation de données. Votre RSSI, votre directeur de la conformité ou votre responsable de la conformité peut vérifier précisément ce que le système a indiqué, pourquoi il l'a indiqué et quelle politique a été appliquée. C'est ce que signifie « vérifiable » en environnement de production.

En combien de temps peut-on mettre en service un système d'IA multi-agents ?

Inbenta Encore se déploie 75 % plus rapidement que les solutions traditionnelles. L'intégration du contenu dans les intents en temps réel s'effectue en 30 à 60 minutes, grâce à plus de 850 intégrations d'entreprise couvrant la plupart des infrastructures CX existantes. Le délai de mise en production se mesure en heures ou en semaines, et non en mois.

MISE EN ŒUVRE EN QUELQUES JOURS

Pour les entreprises qui façonnent l'expérience client.

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