Maîtriser une nouvelle forme de littératie en matière d’IA afin de prospérer dans des écosystèmes d’IA agentique

Alors que la technologie redéfinit le monde du travail, les professionnels réévaluent les compétences qui compteront le plus pour leur avenir. Dans le même temps, la rapidité avec laquelle la technologie de l’intelligence artificielle (IA) évolue rend difficile la prévision des compétences qui seront réellement indispensables. 

Parmi elles, la rédactique, c’est-à-dire la formulation d’instructions pour guider l’IA générative vers des résultats précis, semble avoir perdu de son attrait en raison des progrès réalisés dans les services basés sur les grands modèles de langage. Pourtant, ce devrait être le contraire. Qu’il s’agisse d’exploiter des assistants virtuels, des fonctions de clavardage, des systèmes d’IA agentique ou encore des agents (des systèmes semi-autonomes capables de percevoir, de décider et d’agir), la capacité à interagir clairement avec l’IA confère un avantage certain à ceux qui maîtrisent la rédactique et possèdent une solide culture de l’IA, tant dans la sphère professionnelle qu’en dehors. 

Appliquer les principes de la communication à l’intelligence artificielle

Interagir efficacement avec une IA, qu’il s’agisse d’un agent conversationnel, d’un assistant virtuel ou d’un système d’automatisation, présente des similitudes étonnantes avec la communication humaine. Un cadre théorique fondamental, formulé par des chercheurs dans les années 1950, identifie sept caractéristiques clés d’une communication réussie : être complet, concis, attentionné, concret, courtois, clair et correct. Ces principes, longtemps appliqués aux relations publiques et aux communications professionnelles, gagnent aujourd’hui en pertinence dans nos interactions avec les systèmes intelligents.
 
Même si le support change, bon nombre de ces principes restent valables dans nos échanges avec l’IA. Parmi les compétences essentielles figure la gestion des ressources. Il s’agit de la gestion stratégique de l’ensemble des actifs mis à la disposition des agents d’IA, qu’il s’agisse d’informations, d’API, d’outils informatiques ou de ressources financières. Cette gestion des ressources constitue une base indispensable, sur laquelle s’appuient deux sous-compétences clés : la conservation du contexte et la formulation de l’intention, devenues cruciales dans les interactions avec les systèmes d’intelligence artificielle.

Conservation du contexte et formulation de l’intention : des compétences essentielles à l’ère de l’IA

La conservation du contexte désigne la sélection et la structuration délibérées d’informations pertinentes, afin de fournir aux systèmes d’IA les éléments nécessaires à la production de résultats pertinents et précis. Ces données peuvent provenir de sources structurées ou non structurées, et inclure de la documentation, des exemples concrets ou des interactions passées. Par opposition, la formulation de l’intention consiste à établir des attentes claires quant à ce que le système d’IA doit accomplir : cela inclut la définition de la tâche, des contraintes, du ton et des résultats attendus. Ces deux compétences, la conservation du contexte et la formulation de l’intention, permettent aux outils d’IA de générer des réponses cohérentes avec les objectifs de l’utilisateur, tout en s’alignant sur les priorités organisationnelles.

Ensemble, elles maximisent l’efficacité des applications d’IA dans des domaines variés : génération de code, automatisation des processus d’affaires, planification stratégique. À mesure que l’IA s’intègre aux flux de travail, la capacité à façonner à la fois les données d’entrée et la demande devient essentielle pour créer de la valeur, tout en maintenant une supervision humaine. Autrement dit, les organisations capables de maîtriser leur flux d’information et de définir clairement les résultats attendus auront un meilleur contrôle sur leur avenir numérique.

Réunir tous les éléments : exemples pratiques

Lorsque vous réfléchissez aux compétences à développer, pour vous et vos équipes, afin de maîtriser l’ingénierie d’invite dans un contexte d’IA agentique, pensez aux exemples suivants.

1.  Un détaillant de produits de rénovation pour la maison envisage d’inviter un prestataire à répondre à un appel d’offres dans le cadre d’un projet de transformation numérique. Il déploie des agents d’IA pour évaluer la pertinence du prestataire, en suivant les étapes suivantes pour créer des invites.

• Conservation du contexte : les agents d’IA recueillent des informations depuis le site Web du prestataire, ses offres de services, ses études de cas, des articles sur le secteur, des informations accessibles sur le Web ouvert ainsi que des antécédents de collaboration. Cette synthèse permet de brosser un portrait à jour et complet des capacités du fournisseur.
• Formulation de l’intention : les agents utilisent ces informations pour formuler l’objectif de leur requête à l’IA : « Évaluer dans quelle mesure les services de transformation numérique de ce prestataire répondent aux exigences de notre projet. Mettre en évidence les principaux points forts et les éventuels sujets de préoccupation. Au besoin, demander des informations complémentaires pour améliorer la qualité de votre évaluation. »

2.  Un stratège marketing fait appel à un agent d’IA pour générer du contenu de campagne et des informations sur son audience cible.

• Conservation du contexte : l’agent d’IA est alimenté par des données sélectionnées : données de performance des campagnes passées, profils types de clients, lignes directrices de la marque, ainsi que de la veille concurrentielle issue de sources ouvertes. Ces éléments garantissent que le contenu généré reste cohérent avec la voix de la marque et s’inscrit dans les dynamiques actuelles du marché.
• Formulation de l’intention : le stratège précise ensuite l’objectif à atteindre et définit des attentes claires : adapter le message à une audience ciblée, adopter un ton persuasif, et synchroniser la communication avec un lancement de produit imminent. Ces consignes orientent l’agent afin qu’il produise un contenu à la fois pertinent, fidèle à l’image de marque et stratégiquement efficace.

3.  Un développeur utilise LangGraph (un cadre conçu pour créer des agents d’IA complexes) afin de mettre en place un écosystème d’agents d’IA dédiés à l’automatisation du service client.

• Conservation du contexte : les agents d’IA sont connectés à l’historique des demandes d’assistance, aux questions fréquentes sur les produits, à la documentation technique, ainsi qu’à des flux de données en temps réel. Cette combinaison de ressources sélectionnées et d’instructions précises assure des réponses pertinentes, à jour et adaptées au contexte.
• Formulation de l’intention : le développeur définit le comportement des agents et les résultats attendus : résoudre les demandes dès le premier contact, transférer les cas complexes à un humain, et maintenir un ton convivial. Cette formulation permet de synchroniser les résultats de l’IA avec les normes de qualité de la production.

Regarder vers l’avenir : se préparer aux écosystèmes d’IA agentique

Au cours des cinq prochaines années, les entreprises s’appuieront de plus en plus sur des écosystèmes d’IA agentique : des réseaux d’agents d’IA fonctionnant de manière semi-autonome dans différents services, systèmes et flux de travail. Pour un dirigeant, ce changement implique de repenser la manière de créer, de mettre en œuvre et de faire évoluer la valeur. Les dirigeants qui comprennent et défendent l’importance de la conservation du contexte et de la formulation de l’intention seront mieux armés pour allouer les ressources de manière judicieuse, préserver la qualité des décisions, maintenir la cohérence stratégique entre les équipes augmentées par l’IA, et surtout, pour renforcer leur expertise en rédactique.

Pour les développeurs, maîtriser ces deux compétences ne se résumera plus à écrire du code. Au contraire, ils concevront la façon dont les agents intelligents interagissent, prennent des décisions et apprennent. En passant du rôle de constructeurs à celui d’ingénieurs de l’alignement, les développeurs auront la responsabilité de faire en sorte que les résultats produits par les systèmes agentiques restent ancrés dans les objectifs humains.

Une nouvelle forme de compétence

De la même manière que nous avons appris à utiliser une calculatrice ou Google, la conservation du contexte et la formulation de l’intention sont en passe de devenir une nouvelle forme de compétence numérique. Savoir poser les bonnes questions, fournir le bon contexte et orienter un agent intelligent vers un objectif sera bientôt aussi fondamental que lire et écrire. C’est pourquoi j’enseigne déjà ces compétences de base à mes enfants. 

Le succès à l’ère des écosystèmes d’IA agentique dépendra en grande partie de notre capacité à maîtriser ces compétences et déterminera la manière dont votre organisation conçoit, guide et gouverne l’IA pour qu’elle reste cohérente avec les objectifs humains.