Les entreprises investissent massivement dans les agents d’IA pour rationaliser leurs opérations, mais de nombreux déploiements ne parviennent pas à produire des résultats concrets. Le problème principal n’est pas l’intégration, c’est la compréhension. Les agents sont confrontés à l’ambiguïté inhérente aux données, aux politiques et aux processus métier, souvent parce qu’ils ne disposent pas d’une définition commune et cohérente des termes clés.
Les silos de données sont la norme : les équipes commerciales définissent le « client » différemment de la finance, les définitions de produits varient selon les départements (SKU par rapport à la famille de produits par rapport aux offres groupées marketing), et même les indicateurs de base tels que les « ventes de produits » peuvent avoir de multiples interprétations. Sans définitions standardisées, les agents IA ne peuvent pas combiner les données de manière fiable, ce qui conduit à des informations inexactes et à une automatisation défectueuse. Cela entraîne également des risques de non-conformité, car une classification appropriée des données sensibles (PII selon le RGPD ou le CCPA) repose sur un étiquetage et une interprétation cohérents.
Même si les démonstrations fonctionnent bien, le déploiement réel sur des données commerciales complexes révèle que les agents d’IA ont besoin de plus qu’un simple accès aux données : ils doivent comprendre ce que signifient les données.
La solution : une source de vérité basée sur l’ontologie
La clé pour débloquer des agents d’IA fiables est de créer une ontologie : une définition formelle et explicite des concepts commerciaux, de leurs relations et de leurs hiérarchies. Une ontologie agit comme une source unique de vérité, garantissant que tout le monde (et chaque agent d’IA) comprend les termes de manière cohérente.
Cela peut être spécifique à un domaine (comme la finance ou la santé) ou adapté aux structures internes d’une organisation. La création d’une ontologie est un investissement initial, mais elle établit une base solide pour l’IA agentique et standardise les processus métier.
Les ontologies peuvent être stockées dans des formats interrogeables tels que des triplestores ou, pour des règles plus complexes, des graphes de propriétés étiquetés tels que Neo4j. Les ontologies publiques existantes (FIBO pour la finance, UMLS pour la santé) constituent un point de départ mais nécessitent souvent une personnalisation pour refléter les détails métier uniques.
Comment les ontologies alimentent les agents IA
Une fois mise en œuvre, une ontologie devient la force directrice des agents d’IA. Vous pouvez demander à l’IA de suivre l’ontologie lors de la découverte de données et de relations. L’ontologie elle-même peut être exposée via une couche agent, permettant aux agents de l’interroger directement. Les règles et politiques métier sont ensuite intégrées dans l’ontologie, garantissant que les agents y adhèrent.
Cette approche réduit considérablement le risque d’hallucinations provoquées par les grands modèles de langage (LLM) au cœur de nombreux systèmes d’IA. Par exemple, un agent peut être programmé pour appliquer une politique indiquant qu’un statut de prêt reste « en attente » jusqu’à ce que tous les documents associés aient des indicateurs de vérification définis sur « vrai ». L’agent interroge la base de connaissances pour déterminer quels documents manquent, puis applique la règle.
Une mise en œuvre pratique
Considérez cette architecture : les données structurées et non structurées sont traitées par un agent d’intelligence documentaire (DocIntel), qui alimente une base de données Neo4j basée sur une ontologie spécifique à l’entreprise. Un agent de découverte de données interroge ensuite ce graphique pour trouver les bonnes données pour d’autres agents d’IA exécutant des processus métier. La communication inter-agents s’effectue via des protocoles tels que A2A (agent à agent) et les interfaces utilisateur sont construites à l’aide de normes émergentes telles que AG-UI (Agent User Interaction).
Cette méthode permet un contrôle évolutif des hallucinations en appliquant des chemins basés sur l’ontologie et en maintenant les classifications des données. Les anomalies, comme un « client » halluciné avec des données invérifiables, peuvent être facilement détectées et éliminées.
Bien que cette approche entraîne des frais généraux (découverte de données, bases de données graphiques), elle fournit les garde-fous nécessaires aux grandes entreprises pour orchestrer de manière fiable des processus métier complexes.
En conclusion, même si le développement d’agents d’IA évolue rapidement, une ontologie bien définie n’est pas facultative : c’est la condition fondamentale pour créer des solutions d’IA fiables et efficaces dans le monde réel.
