Voici 5 exemples concrets d'agents que vous pourrez créer avec H, la start-up spécialisées dans l'IA agentique", qui vient de lever 220 millions de dollars via Accel, Eric Schmidt, Xavier Niels, BPI France ou Bernard Arnault.

Avertissement sympathique: parmi ces exemples, vous remarquerez que certains correspondent à des applications déjà en place dans certaines entreprises, notamment via des systèmes de Robotic Process Automation.

Mais, Runner H, l'agent star du "studio" de H, promet une mise en place plus simple de ces applications (via des instructions transmises sous forme de prompt), une mise à jour automatique des connecteurs aux briques auxquelles l'agent doit se connecter (alors qu'en RPA ou avec Make, les connexions peuvent tomber au fur et à mesure que les API/intégrations se mettent à jour) et est censé être capable de créer les workflows lui-même.

Voici, donc, les exemples.

Automatisation des processus d'entreprise

Un agent H pourrait gérer automatiquement le processus de recrutement en analysant les CV, en présélectionnant les candidats, en programmant les entretiens et en préparant les rapports d'évaluation.

Assistance à la recherche

Dans le domaine scientifique, un agent H pourrait analyser de grandes quantités de données, identifier des tendances, générer des hypothèses et même proposer des expériences à mener.

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement

Un agent H pourrait surveiller en temps réel les niveaux de stock, prévoir la demande, passer des commandes automatiquement et optimiser les itinéraires de livraison.

Support client avancé

Un agent H pourrait gérer les demandes des clients, résoudre les problèmes complexes en accédant à diverses bases de données, et escalader les cas difficiles aux humains tout en fournissant un contexte détaillé.

Analyse financière et trading

Dans le secteur financier, un agent H pourrait analyser les tendances du marché, évaluer les risques et exécuter des transactions en fonction de stratégies prédéfinies.

Runner H peut aussi réaliser des actions sur des sites web, à partir d'un simple prompt telles que:

Peux tu trouver un arrêt de bus dans tel quartier avec Google Maps ?

Peux tu trouver et lire l'article sur l'impact de la deforestation du site de la BBC ?

Peux-tu te connecter sur le site de mes concurrents Bouygues Telecom et Free et dresser une liste de toutes leurs offres commerciales ?

Peux-tu trouver sur Marmiton une recette italienne de lasagne avec plus de 1000 avis et une note moyenne supérieure à 4,5 et me la transmettre ?

Nos prévisions sur  l’IA en 2024 : l’IA au-delà de ChatGPT, revanches des Siths, LLMs français, IA Act, Scandales.

Au fil des ans, l'influence de l'intelligence artificielle (IA) s'est étendue à presque tous les aspects de l'industrie du voyage et de l'hospitalité. Trente pour cent des entreprises du secteur de l'hôtellerie et de la restauration utilisent l'IA pour améliorer au moins un de leurs principaux processus de vente, et la plupart des personnalisations des clients sont réalisées à l'aide de l'IA.

Le raisonnement automatisé consiste à créer des programmes informatiques qui permettent aux ordinateurs de raisonner complètement, ou presque, automatiquement. Bien que la synthèse automatisée soit considérée comme un sous-domaine de l’intelligence artificielle, elle a également des liens avec l'informatique théorique, voire la philosophie.

L'intelligence artificielle (IA), parfois appelée intelligence machine, est l’intelligence simulée par des machines, contrairement à l'intelligence mise en oeuvre par les humains. Dans la pratique, le terme « intelligence artificielle » est souvent utilisé pour décrire les machines (ou ordinateurs) qui imitent « cognitives » fonctions que les humains associent à l’esprit humain, comme « l'apprentissage », la « résolution de problèmes » ou encore l'identification d'éléments, la prévision statistique ou la simulation de sens telle que la vue.

L'Action model learning (parfois abrégé en action learning) est un domaine de l’apprentissage machine destinés à la création et la modification d’agent logiciel connaissances de sur les effets et les conditions des actions qui peuvent être executé dans son environnement . Cette connaissance est généralement représentée dans un langage de description d’action basé sur la logique et utilisée comme entrée pour les planificateurs automatisés .