Présentation de l'IA agente
L'émergence de l'IA agente change la donne en termes de demande, avec moins de 1% des utilisateurs potentiels déployant des agents à grande échelle, laissant un énorme potentiel de croissance pour la demande d'inférence, selon Jeetu Patel, président et directeur des produits de Cisco Systems Inc.
Le rôle de la tokenomique
La tokenomique, qui concerne l'économie de la consommation de jetons d'IA, devient le facteur de contrainte budgétaire déterminant pour les entreprises, alors que l'inférence en continu remplace l'utilisation intermittente. Les agents, contrairement aux chatbots, fonctionnent en permanence et communiquent de plus en plus entre eux, ce qui pousse vers une nouvelle classe de machines dédiées aux charges de travail d'agents.
Architecture et gestion de l'inférence
Cisco propose Cisco Cloud Control, une plateforme de gestion unifiée pour suivre la dispersion de l'inférence à tous les endroits où elle peut se produire. Cette plateforme offre une visibilité sur les agents qui consomment des jetons et permet de gérer les coûts. De plus, les entreprises sont incitées à utiliser des modèles plus petits et spécifiques aux tâches pour contenir les coûts, plutôt que de recourir à des systèmes de pointe pour chaque travail.
Implications et limites
La facilité d'utilisation, et non la puissance de calcul, reste le plus grand obstacle à une adoption plus large des agents. La technologie doit encore parcourir une longue distance avant de pouvoir être utilisée par des utilisateurs ordinaires de la même manière que l'internet. Les entreprises comme Cisco travaillent sur des solutions pour rendre l'IA agente plus accessible et plus gérable, tout en maîtrisant les coûts de tokenomique.
