{"id":617771,"date":"2026-02-10T10:00:14","date_gmt":"2026-02-10T18:00:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/how-large-action-models-will-power-agentic-orchestration"},"modified":"2026-03-30T10:16:51","modified_gmt":"2026-03-30T17:16:51","slug":"how-large-action-models-will-power-agentic-orchestration","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/fr-fr\/blog\/post\/how-large-action-models-will-power-agentic-orchestration","title":{"rendered":"Comment les grands mod\u00e8les d’action vont alimenter l’orchestration agentique"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=\u00a0\u00bbstretch_row\u00a0\u00bb][vc_row][vc_column][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]Il est 8\u00a0heures du matin et votre vol a \u00e9t\u00e9 annul\u00e9 pendant la nuit. Vous ouvrez l’application de la compagnie a\u00e9rienne tout en vous pr\u00e9parant mentalement \u00e0 des probl\u00e8mes. Au lieu de cela, vous \u00eates accueilli par un agent virtuel calme et \u00e9loquent pilot\u00e9 par intelligence artificielle\u00a0(IA). Il s’excuse, explique la raison de la perturbation et vous propose plusieurs solutions. <\/span><\/p>\n

Pendant un instant, cela ressemble \u00e0 un progr\u00e8s. <\/span><\/p>\n

Sauf que concr\u00e8tement la solution n’\u00e9volue pas. Aucun billet n’est \u00e9mis. Aucun remboursement n’est effectu\u00e9. Vous fermez l’application en connaissant l’origine du probl\u00e8me, mais toujours dans l’attente de sa r\u00e9solution. Le probl\u00e8me ici n’est ni l’empathie ni l’intention. Le syst\u00e8me vous a parfaitement compris. C’est un probl\u00e8me de capacit\u00e9. <\/span><\/p>\n

De nombreuses interactions pilot\u00e9es par\u00a0IA sont utiles jusqu’\u00e0 ce qu’une action doive \u00eatre effectu\u00e9e. <\/span><\/p>\n

C’est exactement dans ce but qu’a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u Genesys Cloud\u2122 Agentic Virtual Agent<\/a> pilot\u00e9 par grand mod\u00e8le d’action\u00a0(LAM). Nos agents\u00a0IA n’auront pas besoin de scripts, de prompts ou de passations de la part d’humains. Ils seront en mesure de reconna\u00eetre ce que le client tente d’accomplir, de choisir les bonnes \u00e9tapes \u00e0 suivre et de faire avancer la t\u00e2che, sans franchir les garde-fous \u00e9tablis. <\/span><\/p>\n

Force est de constater que la plupart des agents\u00a0IA en production aujourd’hui sont incapables de mener des t\u00e2ches \u00e0 leur terme. Cette limite s’explique par la technologie sous-jacente \u00e0 l’exp\u00e9rience, en particulier la diff\u00e9rence architecturale entre les grands mod\u00e8les de langage (LLM) et les grands mod\u00e8les d’action : <\/span><\/p>\n

Les LLM sont con\u00e7us pour comprendre et expliquer, alors que les LAM sont pens\u00e9s pour la d\u00e9cision et l’action. <\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]<\/p>\n

La couche d’ex\u00e9cution de l’IA agentique <\/span><\/h2>\n

Les grands mod\u00e8les de langage ont transform\u00e9 la fa\u00e7on dont les gens interagissent avec les machines en rendant les conversations naturelles.<\/a> Ils peuvent comprendre des questions compliqu\u00e9es, suivre le contexte et r\u00e9pondre de mani\u00e8re \u00e0 refl\u00e9ter le ton et l’intention. Dans le cadre de l\u2019exp\u00e9rience client\u00a0(CX), ces mod\u00e8les ont remplac\u00e9 les scripts rigides par un dialogue qui s\u2019adapte en temps r\u00e9el et qui est beaucoup moins m\u00e9canique. <\/span><\/p>\n

Entra\u00een\u00e9s sur de grands volumes de textes, les LLM excellent dans la pr\u00e9diction de s\u00e9quences linguistiques. L’interpr\u00e9tation et l’expression sont leurs points forts. <\/span><\/p>\n

Ils comprennent ce que quelqu’un demande et peuvent r\u00e9pondre d’une mani\u00e8re qui semble coh\u00e9rente et humaine. Dans le domaine de l’exp\u00e9rience client, les LLM contribuent \u00e0 rendre les interactions plus fluides et mieux inform\u00e9es, mais leur contribution est limit\u00e9e. <\/span><\/p>\n

Ce n’est pas un d\u00e9faut. C’est le reflet de la fa\u00e7on dont les LLM ont \u00e9t\u00e9 con\u00e7us. Ils atteignent leur seuil lorsque les t\u00e2ches n\u00e9cessitent des workflows qui recouvrent les syst\u00e8mes, les politiques et le temps de l’entreprise. <\/span><\/p>\n

C’est l\u00e0 que les mod\u00e8les d’action \u00e0 grande \u00e9chelle prennent le relais. <\/span><\/p>\n

Les LAM \u00e9tendent l’intelligence conversationnelle \u00e0 l’ex\u00e9cution. Ils sont con\u00e7us pour raisonner sur des op\u00e9rations concr\u00e8tes au sein d’API approuv\u00e9es, de workflows encadr\u00e9s et de capacit\u00e9s renforc\u00e9es par des politiques<\/a> d\u00e9j\u00e0 en place sein de l’entreprise. Chaque op\u00e9ration a des entr\u00e9es d\u00e9finies, des permissions et des r\u00e9sultats attendus, ce qui donne au mod\u00e8le un environnement de base pour planifier. <\/span><\/p>\n

Ce contr\u00f4le est intentionnel. C’est ce qui permet de s\u00e9curiser l’autonomie. <\/span><\/p>\n

Les grands mod\u00e8les d’action ne parlent pas de ce qui pourrait arriver. Ils se concentrent sur ce qui doit se produire ensuite et continuent jusqu’\u00e0 ce que la t\u00e2che soit accomplie. Chaque \u00e9tape est suivie, contr\u00f4l\u00e9e et facile \u00e0 suivre. <\/span><\/p>\n

C’est cette distinction qui diff\u00e9rencie les plateformes pilot\u00e9es par\u00a0IA des syst\u00e8mes assist\u00e9s par\u00a0IA. Les conversations ne se terminent plus par \u00ab\u00a0quelqu’un assurera le suivi\u00a0\u00bb, mais bel et bien par une t\u00e2che effectu\u00e9e et une r\u00e9solution pour le client. <\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]<\/p>\n

Pr\u00e9sentation du tout premier agent\u00a0IA virtuel autonome <\/span><\/h2>\n

L’exp\u00e9rience que vous avez v\u00e9cue dans l’application de la compagnie a\u00e9rienne n’est pas inhabituelle. C’est pr\u00e9visible lorsque l’on demande \u00e0 des syst\u00e8mes conversationnels d’effectuer des t\u00e2ches op\u00e9rationnelles. L’agent virtuel vous a donn\u00e9 une explication claire, mais \u00e0 vous la corv\u00e9e d’attendre, de r\u00e9essayer ou d’escalader. <\/span><\/p>\n

\u00c0 l’inverse, Genesys Cloud Agentic Virtual Agent est con\u00e7u pour piloter l\u2019exp\u00e9rience client de bout en bout. Cet agent\u00a0IA virtuel conna\u00eet son p\u00e9rim\u00e8tre d’action, sait comment proc\u00e9der et quand passer le relais \u00e0 un agent. <\/span><\/p>\n

Revenons maintenant au vol annul\u00e9. Au lieu d’\u00e9num\u00e9rer les options de r\u00e9servation, Genesys Cloud Agentic\u00a0Virtual\u00a0Agent peut vous authentifier en tant que passager, v\u00e9rifier la disponibilit\u00e9, attribuer une nouvelle place, faire un remboursement lorsque le r\u00e8glement l’autorise, mettre \u00e0 jour la r\u00e9servation et confirmer le r\u00e9sultat, le tout au cours de la m\u00eame interaction. <\/span><\/p>\n

D\u00e9sormais, vous partez avec une certitude, et non plus avec un r\u00e9capitulatif. <\/span><\/p>\n

Cela est possible parce que cet agent\u00a0IA virtuel est pilot\u00e9 par le LAM APT-1 de Scaled Cognition<\/a>, form\u00e9 pour fonctionner dans des environnements d’entreprise r\u00e9els. Il raisonne en fonction d’outils et de politiques r\u00e9els plut\u00f4t que de workflows hypoth\u00e9tiques. <\/span><\/p>\n

Chaque action est tra\u00e7able et encadr\u00e9e. Rien n’est improvis\u00e9 ou cach\u00e9 derri\u00e8re un ticket de suivi. <\/span><\/p>\n

La prise en charge native de standards ouverts comme Agent-to-Agent (A2A) et Model Context Protocol (MCP) permettra \u00e0 nos agents\u00a0IA de collaborer en toute s\u00e9curit\u00e9 entre eux et avec les syst\u00e8mes de l’entreprise, sans perdre le contexte ou le contr\u00f4le. <\/span><\/p>\n

Chez Genesys, l’ex\u00e9cution et la gouvernance sont indissociables d\u00e8s la conception. Nos agents\u00a0IA virtuels op\u00e8rent au sein d’un cadre d\u00e9fini afin d’appliquer les politiques au moment de l’ex\u00e9cution et d’escalader uniquement lorsque l’expertise humaine est requise. <\/span><\/p>\n

Cela est important car les clients ne se soucient pas du nombre d’\u00e9quipes ou de plateformes derri\u00e8re une interaction. Ce qu’ils veulent, c’est que leur probl\u00e8me soit r\u00e9solu. Genesys Cloud Agentic Virtual Agent est con\u00e7u pour r\u00e9pondre \u00e0 cette attente. Sa mission\u00a0: assurer une exp\u00e9rience unique et ininterrompue o\u00f9 la progression est visible et les r\u00e9sultats sont clairs \u00e0 mesure que la t\u00e2che passe d’un d\u00e9partement \u00e0 l’autre de l’entreprise. <\/span><\/p>\n

Surtout, l’exp\u00e9rience client cesse de ressembler \u00e0 une s\u00e9rie d’excuses et d’explications pour devenir proactive. Les parcours sont d\u00e9sormais pens\u00e9s \u00e0 l’avance au lieu d’\u00eatre corrig\u00e9s a posteriori. <\/span><\/p>\n

Si votre IA peut expliquer le probl\u00e8me sans pouvoir le r\u00e9soudre, alors, elle n’est pas encore au point. Avec les premiers agents\u00a0IA virtuels autonomes pilot\u00e9s par LAM pour la CX d’entreprise, Genesys fait passer l’exp\u00e9rience client du stade de la conversation \u00e0 celui de l’action fiable, ax\u00e9e sur les r\u00e9sultats, et ce, \u00e0 l’\u00e9chelle de l’entreprise. D\u00e9couvrir la solution en action Demandez une d\u00e9monstration<\/a> de Genesys Cloud Agentic Virtual Agent. <\/span><\/p>\n

La solution Genesys Cloud Agentic Virtual Agent pilot\u00e9e par LAM devrait \u00eatre disponible en version GA dans le monde entier dans le courant du premier trimestre de l’ann\u00e9e financi\u00e8re 2027 de Genesys. <\/span><\/em>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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