Les géants de l'entreprise Atlassian, Intuit et AWS planifient un monde où les agents appellent les API
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L'avènement de l'IA agentique exige une refonte complète de la manière dont nous concevons des logiciels. Les API d'entreprise actuelles ont été conçues pour un usage humain ; celles du futur seront des interfaces multimodèles natives.
« Nous devons créer le type d'API qui fonctionnera bien avec les agents, car ce sont les agents qui vont désormais interagir avec les API, et non les humains », a déclaré Merrin Kurien, ingénieur principal et architecte de la plateforme d'IA chez Intuit , lors du petit-déjeuner Women in AI lors du VB Transform de cette année.
Kurien a eu une discussion dynamique sur le présent et l'avenir des agents d'IA avec ses collègues praticiens de l'IA Mai-Lan Tomsen Bukovec, ingénieur et responsable produit pour les services de stockage et de calcul chez AWS , et Tiffany To, vice-présidente principale des produits pour la plate-forme et l'entreprise chez Atlassian .
« J'aimerais penser que d'ici cinq ans, les agents seront monnaie courante », a déclaré Kurien. « Si l'on en croit les deux ans et demi écoulés, bon nombre des défis auxquels nous sommes confrontés aujourd'hui seront probablement surmontés grâce à de meilleurs outils. Dans quelle mesure serez-vous préparés ? Cela dépend de vos investissements actuels. »
Intuit utilise des agents et constate des « progrès incroyables », a rapporté Kurien lors du panel sur scène, modéré par Betsy Peretti, partenaire pour l'innovation et le design chez Bain .
Notamment, la société de plateforme de technologie financière a intégré la génération automatisée de factures et de rappels dans son offre QuickBooks , qui est populaire parmi les petites et moyennes entreprises (PME).
« Nous avons constaté que les entreprises sont payées en moyenne cinq jours plus rapidement, et qu'il y a 10 % de chances supplémentaires que les factures soient payées en totalité », a déclaré Kurien.
AWS a également connu du succès avec AWS Transform , une infrastructure agile qui migre les charges de travail .NET, mainframe et VMware vers AWS, a déclaré Tomsen Bukovec.
Le scénario de migration classique, tel qu'elle l'a décrit : un client contactait le propriétaire de l'application et demandait, par exemple, la migration de son application Windows vers une application Linux exécutée sur AWS. « Et devinez ce qu'il répondait ? "Prenez un numéro. Vous êtes prioritaire numéro 42." »
Mais aujourd'hui, les entreprises peuvent réaliser la majorité de ces migrations grâce à l'IA . « Vos équipes généralistes peuvent effectuer beaucoup plus de travail de manière autonome, ce qui réduit la charge de travail des spécialistes », a déclaré Tomsen Bukovec. « Cela transforme le secteur de la migration. »
En fin de compte, l'évolution d'AWS et des autres acteurs sera étroitement liée à la façon dont les clients utilisent l'IA, a-t-elle déclaré. Elle s'est émerveillée de voir que les avancées incroyables de l'IA « nous incitent à adopter une nouvelle approche, une approche innovante » de la création d'applications.
« Lorsque nous construisons des infrastructures d'agents et intégrons l'IA à la mission de nos entreprises, nous ne nous contentons pas de mettre la technologie au service de nos activités », a déclaré Tomsen Bukovec. « Nous transformons véritablement la nature du lieu de travail, la main-d'œuvre. »
Elle a ajouté : « Nous le constatons en ce moment même. Nous le constatons à une vitesse fulgurante. »
Atlassian adopte une approche réfléchie de l'intérieur vers l'extérieur pour les agents d'IA , a déclaré To.
Par exemple, la plateforme de gestion de projet a lancé un outil d'intégration pour aider les nouveaux employés à accéder à tous les documents nécessaires à leur prise de poste. Au cours du premier mois de lancement, l'outil a traité 7 000 demandes. Aujourd'hui, il fait partie intégrante du processus d'intégration, a déclaré M. To.
Parallèlement, l'équipe marketing de l'entreprise dispose de nombreux points d'interface avec les clients, ce qui peut compliquer la collecte de tout le contexte nécessaire. Atlassian a développé un agent client qui rassemble toutes ces données, et To a indiqué qu'il s'agit de l'un de ses agents les plus populaires, utilisé par 80 équipes dans toute l'entreprise. « Je l'utilise assez souvent avant de m'adresser aux clients », a-t-elle reconnu.
Chez Atlassian, nous avons la responsabilité de « prêter l'exemple » (en utilisant nos propres produits et services) et d'expérimenter de manière itérative pour accompagner nos clients dans leur évolution avec l'IA, a expliqué To. Ce travail peut ensuite être traduit en solutions prêtes à l'emploi qu'Atlassian livre à ses clients.
« Cela ne viendra pas seulement de l'ingénierie ; cela viendra de toute l'organisation », a-t-elle déclaré. « Alors, comment pouvez-vous, par programmation, mobiliser la créativité de chacun au niveau interfonctionnel, fédérer les idées et concevoir des workflows ? »
L'entreprise a récemment lancé sa « Teamwork Collection », une sélection d'applications (Jira, Confluence et Loom) gérées par des agents Rovo. Intégrée à sa plateforme, elle prend en charge divers aspects du processus collaboratif. Par exemple, avant une réunion, l'agent rédige un excellent résumé basé sur les pages Confluence et les tickets JIRA.
« Ainsi, lorsque vous participez à cette réunion, vous disposez désormais de tout le contexte commun », a déclaré To. « Vous n'essayez pas de vous tenir au courant, vous pouvez consacrer du temps à des décisions stratégiques importantes. »
Atlassian estime que ce cas d'utilisation particulier permet d'économiser au moins quatre heures par personne et par semaine. Son client HarperCollins, en particulier, l'a utilisé avec « beaucoup d'efficacité », a souligné To.
Les clients utilisent des agents d'IA à des degrés de complexité variables, a-t-elle déclaré : parfois, ils se contentent de décharger du travail, de collecter des données ou de rédiger des notes de publication ; d'autres fois, ils se plongent dans les données brutes et pré-élaborent des feuilles de route stratégiques.
To a expliqué qu'Atlassian a créé une couche graphique sur ses données, fournissant ainsi des informations plus précises sur la manière dont elles sont connectées. Par exemple, les entreprises peuvent analyser leurs objectifs, la structure de leurs équipes et les projets en cours. « Ce n'est pas seulement un organigramme RH », a déclaré To.
« Lorsque l'on réfléchit à la manière dont les gens construisent actuellement leurs cycles de développement logiciel, une grande partie de cette démarche consiste à créer des feuilles de route et à prioriser les stratégies », a-t-elle déclaré. « Mais cela peut être très dynamique, et prendre en compte toutes ces données est difficile pour un humain. Les agents qui gagnent en popularité auprès des clients construisent en fait ces feuilles de route stratégiques à l'avance. »
Il a souligné l'importance de créer des boucles de rétroaction avec les clients, en notant qu'au cours des trois derniers mois seulement, les utilisateurs d'Atlassian ont personnalisé 10 000 versions différentes des agents prêts à l'emploi de l'entreprise.
« C'est une mine de données de retour d'expérience très précieuse qui nous aide à comprendre comment ils intègrent ces agents à leurs flux de travail », a déclaré To. « Je pense que ce qui est vraiment passionnant dans cette vague, c'est le processus de conception collaboratif avec les clients. »
La confiance est la pierre angulaire de tout produit, et il ne devrait pas en être autrement avec l'IA, a souligné Kurien. Les clients veulent savoir ce que fait l'agent en coulisses et contrôler ses actions. Cela nécessite des processus de vérification rigoureux.
« Les nouvelles vagues s'accompagnent de nouvelles vulnérabilités », a-t-elle déclaré. « Nous avons mis en place un processus robuste qui nous permet d'identifier le cycle de vie dans lequel un agent s'inscrit et de créer les processus d'évaluation adaptés à cette phase. »
Pour souligner qu'il s'agit de bien plus qu'une simple technologie brute ; les individus doivent collaborer, construire ensemble des solutions complètes et exploiter leur expérience. Le secteur doit investir dans une architecture de données solide et disposer du contexte de données adéquat pour que les agents d'IA puissent prendre les décisions importantes que nous leur demanderons.
« Ce qui devient vraiment passionnant, c'est quand c'est un super pouvoir dans votre organisation, quand cela est capable de vous aider à prendre de meilleures décisions, à lancer de meilleurs produits, à réorganiser vos objectifs, à être plus compétitif en tant qu'entreprise », a déclaré To.
Elle a souligné que de nombreuses vagues d'innovation ont eu lieu au fil des ans, mais que celle de l'IA est unique en son genre. « J'ai l'impression qu'avec l'IA, c'est un véritable raz-de-marée. C'est une vague qui se succède, n'est-ce pas ? L'IA est tout simplement complètement différente de toutes les autres. »
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venturebeat
