Toujours plus d’orchestration des processus métier

En 2025, les entreprises risquent de sombrer dans le chaos numérique sans une visibilité totale sur leur « architecture spaghetti ». De nombreuses architectures informatiques d’entreprise peuvent être comparées à des plats de spaghetti composés de technologies interconnectées, ce qui fait de l’intégration et de la visibilité un défi majeur.

Alors que les entreprises cherchent à moderniser leur parc IT et à se concentrer sur l’automatisation des processus métier, elles se rendront compte que le simple ajout d’IA ou d’autres « solutions rapides » ne leur permettra pas d’augmenter leur efficacité, d’améliorer l’expérience client ou de rester compétitives. Avec la complexité croissante des processus technologiques et commerciaux, il est essentiel que l’automatisation des processus de bout en bout repose sur des bases solides, sinon un manque de contrôle entraînera un chaos numérique.

Pour relever ces défis en 2025, l’orchestration des processus permettra d’éviter le syndrome de « l’architecture spaghetti ». En permettant aux entreprises de rationaliser et de moderniser leurs processus, l’orchestration offrira aux équipes informatiques et commerciales une visibilité et un contrôle accrus. Cette meilleure supervision les aidera à gérer la complexité croissante et à obtenir de meilleurs résultats tout en étant capables de s’adapter plus rapidement aux aléas.

La nécessaire combinaison de l’orchestration et de l’intelligence artificielle

En 2025, le véritable avantage concurrentiel appartiendra aux organisations qui intégreront et orchestreront pleinement l’IA dans leurs flux de travail quotidiens.

Les utilisateurs avant-gardistes cesseront de considérer l’IA comme une solution isolée pour des tâches spécifiques. Au lieu de cela, les organisations intégreront l’IA dans toute l’entreprise, générant des résultats à valeur ajoutée et une cohésion dans tous les départements et processus.

Les entreprises doivent orchestrer l’IA comme n’importe quel autre sujet pour tirer le meilleur parti de leurs investissements. Le passage de l’adoption progressive de l’IA à son intégration complète se traduira par des stratégies commerciales plus adaptatives, pertinentes et un nouveau niveau d’agilité. Les solutions d’IA ou d’automatisation ne sont alors plus perçues comme des gadgets IT, elles deviennent un must have pour générer de meilleurs résultats commerciaux. Par conséquent, elles doivent être orchestrées de bout en bout dans les processus métier globaux.

OpenAI a récemment dévoilé Swarm, un framework expérimental open source conçu pour orchestrer des systèmes multi-agents. Il fournit aux développeurs un schéma pour créer des réseaux d’agents d’IA interconnectés qui peuvent communiquer et collaborer afin de gérer des tâches complexes de manière autonome.

Swarm est une illustration de la façon dont les concepts de “routines”, des séquences d’actions prédéfinies que les agents suivent pour accomplir des tâches spécifiques, et de  transferts, qui permettent à un agent de déléguer une tâche à un autre agent, peuvent être utilisés pour orchestrer plusieurs agents de manière simple et contrôlable.

Le framework repose sur l’idée que plusieurs agents, chacun avec des capacités uniques, peuvent améliorer la qualité et la rapidité des réponses ou actions dans un environnement dynamique. Par exemple, un agent peut se spécialiser dans la compréhension des instructions, tandis qu’un autre pourrait exceller dans l’analyse des données…

Swarm est construit autour de deux abstractions primitives :

• Agents autonomes : Chaque agent est un module indépendant capable d’exécuter des tâches spécifiques, avec des instructions et des fonctions définies. Un agent peut soit gérer une tâche donnée, soit déléguer ou transférer la responsabilité à un autre agent plus qualifié ;
• Transferts dynamiques : Ce concept est central dans Swarm. Lorsqu’un agent atteint ses limites, il peut transférer la conversation ou la tâche à un autre agent. Cela permet de maintenir la fluidité des opérations, sans qu’un agent soit surchargé ou dépassé par des requêtes trop complexes.

Les agents dans Swarm peuvent accéder à un contexte partagé, leur permettant de se tenir informés des actions précédentes ou des données disponibles et ainsi collaborer plus efficacement en ayant une vue d’ensemble des opérations en cours.

Exemples d’utilisation

Swarm propose déjà plusieurs exemples pratiques dans sa documentation, comme un scénario de service client, où un premier agent gère la question initiale d’un utilisateur et, si la requête devient plus technique, transfère la conversation à un autre agent spécialisé  dans la vente ou le remboursement.

OpenAI le présente comme une ressource éducative pour les développeurs curieux d’en savoir plus sur l’orchestration multi-agents. Contrairement à l’API Assistants d’OpenAI,  davantage conçue pour des flux de travail entièrement hébergés, Swarm s’exécute principalement sur le client, réduisant ainsi les besoins en infrastructure côté serveur et donnant aux développeurs le contrôle et la visibilité sur les interactions des agents. Son interface est similaire à celle de l’API de complétion de chat d’OpenAI, chaque interaction est exécutée individuellement, sans conserver un historique persistant.

OpenAI l’a rendu public sous la licence MIT, qui offre une grande flexibilité aux développeurs tout en offrant une protection minimale à ses concepteurs, rappelant que :

“Swarm est actuellement un framework d’échantillonnage expérimental destiné à explorer les interfaces ergonomiques pour les systèmes multi-agents. Il n’est pas destiné à être utilisé en production et ne bénéficie donc d’aucun soutien officiel. (Cela signifie également que nous n’examinerons pas les RP ou les problèmes !)

L’objectif principal de Swarm est de présenter les modèles de transfert et de routines explorés dans le livre de recettes Agents d’orchestration : transferts et routines. Il ne s’agit pas d’une bibliothèque autonome, mais principalement à des fins éducatives”.

Perspectives futures

Des développeurs utilisent déjà le framework dans le cadre de leur projet “Hierarchical Autonomous Agent Swarms (HAAS) visant à créer un écosystème d’agents d’IA autonomes et éthiquement gouvernés.

Alors que les applications commerciales potentielles de Swarm sont nombreuses (support client, analyses de marché, stratégies marketing…), le niveau d’automatisation introduit par les systèmes multi-agents soulèvent des préoccupations quant à leur impact sur l’emploi et le rôle de l’humain dans la prise de décision.