Nous sommes entrés dans l'ère agentique. L'IA est désormais capable de raisonnement avancé et d'exécuter des tâches complexes. Au cours des deux dernières années, la plupart d'entre nous avons expérimenté l'IA à la maison comme au travail, trouvant des moyens de gagner du temps ou de remplacer des tâches par l'IA. Si nous avons constaté certains gains de temps, nous n'avons fait qu'effleurer la surface de ce qui est possible. Aujourd'hui, grâce à l'intelligence croissante des modèles combinée à une plateforme d'agents unifiée et à la créativité des collaborateurs, de nouvelles façons de travailler nous permettent de gagner du temps et de repenser notre manière de travailler d'une façon qui était impossible avant l'IA.
Chez Glean, nous constatons déjà l'impact de l'IA agentique sur la façon dont nous développons notre entreprise. Par exemple, les collaborateurs de Glean utilisent des applications, des agents, des assistants et des chatbots qui permettent :
- aux chefs de produit de Glean d'analyser des milliers d'appels clients pour orienter notre feuille de route produit, nous aidant à rester au plus près des besoins clients en constante évolution, et ce à grande échelle ;
- à nos ingénieurs de passer en revue et de documenter automatiquement les PR ;
- à nos équipes de vente d'arriver aux réunions clients avec une meilleure compréhension du client et du secteur, et de pouvoir répondre aux questions et résoudre les problèmes sur le moment, tirant ainsi le meilleur parti du temps du client.
Il existe bien d'autres exemples, mais l'idée reste la même : l'IA agentique, lorsqu'elle est dirigée avec expertise par nos collaborateurs, permet à Glean d'atteindre un impact stratégique sur l'entreprise, et non de simples gains de temps marginaux.
Malgré tous les discours du secteur sur le remplacement des humains par des agents IA, j'ai pu constater directement, auprès de nos clients comme de nos collaborateurs, que l'IA donne le meilleur d'elle-même lorsqu'elle assiste les humains. Par exemple, nos clients de :
- Zillow ont développé un agent d'analyse de l'évolution de carrière. Cet agent aide les collaborateurs à analyser leurs évaluations de performance et leurs opportunités de développement, et détaille ce qu'ils doivent faire pour accéder au niveau de poste supérieur ;
- Miro ont personnalisé leurs démarches commerciales, ce qui a permis d'obtenir des messages plus ciblés et de réduire de 80 % le temps consacré à la rédaction d'e-mails ;
- Deutsche Telekom ont déployé un concierge pour plus de 80 000 collaborateurs, qui automatise les demandes IT et RH en langage naturel.
Ce n'est qu'un infime aperçu des plus de 50 millions d'actions agentiques que les clients ont exécutées dans leurs organisations au cours de l'année écoulée avec Glean.
Aujourd'hui, nous sommes fiers de franchir une étape supplémentaire dans l'ère agentique avec le lancement de Glean Agents, l'environnement d'agents horizontal de Glean pour créer, déployer, orchestrer et gouverner des agents au travail. Avec Glean Agents, chacun peut facilement créer et utiliser des agents, et les entreprises peuvent gérer et gouverner des milliers d'agents, aidant ainsi les organisations à adopter l'IA de manière conforme et sécurisée à grande échelle. Nous présentons également plusieurs nouvelles capacités de plateforme intégrées à Glean Agents :
- La connaissance universelle accède aux données des applications et bases de données de l'entreprise, ainsi qu'aux informations du web et aux données des LLM, afin de rechercher, d'analyser des insights, de prendre des décisions et d'automatiser le travail ;
- L'analyse de données structurées permet à chacun de prendre des décisions fondées sur les données en interrogeant des données en temps réel issues d'applications de données structurées, telles que Salesforce, Databricks et Jira, en langage naturel ;
- La gouvernance active des données et de l'IA analyse en continu et masque automatiquement les données sensibles trop largement partagées dans l'ensemble des applications d'entreprise, offrant aux entreprises une couche de contrôle supplémentaire sur les données utilisées pour l'IA.
Glean Agents — créez et utilisez des agents en langage naturel
Glean Agents est l'environnement horizontal permettant à chacun de créer, d'utiliser et de partager des agents. Nous ne réservons pas les agents aux seuls développeurs ayant une expérience en IA et les compétences nécessaires pour intégrer des agents à des bases de données, des API et d'autres plateformes d'entreprise. C'est lorsque les utilisateurs peuvent les créer en quelques minutes, ou lorsqu'ils sont automatiquement déclenchés en fonction de la requête de l'utilisateur, que nous observons les gains les plus importants avec les agents. Les agents sont également mieux créés par les utilisateurs eux-mêmes : ceux qui comprennent le mieux des processus métier spécifiques sont les plus à même de les capturer et de les automatiser.
Avec cette approche à l'esprit, nous avons conçu Glean Agents pour qu'il s'étende à toute l'entreprise. Les agents sont propulsés par le moteur de raisonnement agentique de Glean, indépendant des LLM, et ont accès à la connaissance de l'entreprise et du monde ainsi qu'à une suite d'actions orchestrées.
Glean Assistant offre une expérience d'agent clé en main, à l'échelle de l'entreprise, que chacun peut utiliser, et pour les collaborateurs qui souhaitent créer leurs propres agents, démarrer est simple. Les utilisateurs n'ont qu'à fournir quelques lignes de texte décrivant leurs objectifs pour que le créateur d'agents en langage naturel commence à concevoir un agent. Par exemple, supposons que mon équipe de gestion de produit veuille créer un agent pour comprendre les demandes de fonctionnalités les plus fréquentes de l'entreprise ce trimestre. Ils saisissent la requête et le créateur d'agents crée un agent complet et fonctionnel. Bien sûr, si une personnalisation plus poussée est nécessaire, les utilisateurs peuvent l'ajuster manuellement et fournir des instructions supplémentaires selon leurs préférences.
Une fois créés, les agents peuvent être enregistrés, programmés ou déclenchés en fonction d'un large éventail de conditions. Ils peuvent être partagés avec l'ensemble de l'organisation via la bibliothèque d'agents de Glean, permettant aux utilisateurs d'explorer et d'expérimenter l'IA agentique. Glean recommandera également de manière proactive des agents aux utilisateurs en fonction de leurs interactions avec Glean Assistant, intégrant les agents à la manière dont ils utilisent déjà Glean au quotidien.
Aujourd'hui, la plupart des entreprises disposent de centaines d'applications SaaS. Je vois les entreprises déployer demain 10 fois ou 100 fois ce nombre d'agents. Vous aurez besoin des outils pour orchestrer à grande échelle, donner aux agents le retour nécessaire pour s'améliorer et mettre en place les garde-fous pour maintenir vos agents conformes. C'est là qu'émerge la valeur de Glean Agents pour les entreprises : faciliter à la fois la création et la gouvernance des agents à grande échelle au sein de l'entreprise.
Pour en savoir plus sur Glean Agents et comment créer un agent, consultez ce blog.
Connaissance universelle — un accès large et en temps réel aux données pour l'IA du travail
Au travail, nous alternons souvent entre l'utilisation de données internes et externes. Par exemple, créer une campagne commerciale nécessite d'exploiter les données clients ainsi que des informations externes sur les prospects et les tendances du secteur. De même, concevoir une fonctionnalité d'ingénierie suppose de prendre en compte la stack technique et les bonnes pratiques d'autres développeurs. Si l'automatisation de la plupart des processus métier repose sur des outils et des données internes, la stratégie et les insights, eux, proviennent à la fois de données internes et externes.
C'est précisément ce qui rend le lancement de la connaissance universelle si précieux pour les clients : Glean peut désormais offrir l'ensemble de connaissances le plus large et le plus complet pour l'IA du travail. Les utilisateurs peuvent combiner les données d'entreprise avec les données d'Internet, permettant d'intégrer des informations en ligne — telles que des insights sectoriels en temps réel et les conversations actuelles du marché — directement dans les requêtes Glean. Les utilisateurs qui souhaitent approfondir un sujet au-delà de la réponse fournie peuvent également explorer plus loin ou plus largement, quelle que soit la source, grâce aux citations renvoyant au contenu d'origine.
Pour en savoir plus sur les capacités de connaissance universelle de Glean et comment les intégrer dans vos workflows quotidiens, consultez ce blog.
Analyse des données structurées — démocratiser l'accès aux insights issus des données
Lorsqu'il s'agit d'exploiter l'ensemble des données de l'entreprise, les données structurées restent cependant une pièce du puzzle que la plupart des solutions d'IA n'ont pas encore su maîtriser. Si l'IA générative a débloqué l'accès aux données non structurées au sein des entreprises (le contexte et le sens des mots), ces modèles n'ont pas été conçus pour les données structurées, qui comportent des schémas prédéfinis, des relations entre colonnes et lignes, ainsi que la compréhension des interconnexions entre les tables sous-jacentes et les vues matérialisées.
Avec cette version, les capacités de connaissance universelle de Glean sont désormais compatibles avec les données structurées comme non structurées, permettant aux utilisateurs d'étayer chaque décision par des données grâce à de simples requêtes en langage naturel. Glean prend en charge l'analyse des données structurées en comprenant le schéma des bases de données, y compris les data lakes et data warehouses comme Databricks, ainsi que les applications comme Salesforce ou Jira. Les utilisateurs peuvent poser des questions ad hoc sur leurs données, les visualiser sous forme de graphiques et de diagrammes, et affiner les résultats, les aidant ainsi à passer de la compréhension des grandes tendances aux nuances des données pour des décisions de qualité.
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Lorsqu'on pense aux agents, on se concentre généralement d'abord sur l'automatisation des tâches ou des processus métier, en oubliant le rôle qu'ils jouent dans la démocratisation des insights issus des données à l'échelle de l'entreprise. L'analyse des données est essentielle pour que les agents redéfinissent les processus métier, en facilitant l'accès des personnes comme des agents aux données nécessaires à de meilleures décisions fondées sur les données. Avec la connaissance universelle, nous contribuons également à intégrer toutes les données — d'entreprise et d'Internet, historiques et en temps réel, structurées et non structurées — dans chaque décision, mettant un terme à un parcours de plusieurs décennies vers l'accessibilité des données.
Pour en savoir plus sur les capacités d'analyse des données structurées de Glean, consultez ce blog.
Gouvernance active des données et de l'IA — signalement proactif des données surexposées
Pour exploiter tout le potentiel de l'IA, les agents s'appuient sur un accès étendu aux données d'entreprise et sur la capacité d'agir à travers les applications métier. Toutefois, un accès étendu aux données introduit des risques importants qui doivent être soigneusement gérés. Même avec des mesures de sécurité rigoureuses, leur efficacité est directement déterminée par les autorisations définies par les utilisateurs eux-mêmes. Par conséquent, si l'application des autorisations est cruciale, elle ne suffit pas à elle seule : la plateforme elle-même doit être capable de détecter les erreurs d'autorisation qui conduisent à un contenu surexposé, et de bloquer ou de corriger automatiquement ces problèmes.
Pour y remédier, nous introduisons une nouvelle couche de gouvernance, la gouvernance active des données et de l'IA, qui protège de manière proactive les entreprises contre les risques nouveaux et émergents liés à l'intégration des agents dans l'entreprise.
Ce que de nombreuses entreprises adoptant Glean nous ont confié, c'est que la prolifération des applications et des données a, sans qu'elles s'en rendent compte, laissé leur organisation fonctionner selon le principe de la « sécurité par l'obscurité », en comptant sur la difficulté de trouver les données pour assurer la sécurité. Plutôt que d'attendre un effort pluriannuel de nettoyage des autorisations et de la rétention, Glean permet aux entreprises d'analyser et de corriger activement, dès aujourd'hui, les informations accidentellement surexposées, afin qu'elles soient en mesure d'avancer dans l'intégration de l'IA au sein de l'entreprise.
Qu'il s'agisse de protéger des secrets commerciaux, des données financières ou des données clients, il vous suffit de définir des politiques personnalisées pour votre organisation, et Glean les appliquera au sein de son application. Nous voulons aider les entreprises à accélérer l'adoption de l'IA en toute sécurité, et nos capacités de gouvernance active, couvrant plus de 100 applications, offrent une large couverture pour l'IA horizontale du travail.
La gouvernance active constitue l'une des couches de notre approche moderne de la sécurité et de la gouvernance, venant s'ajouter à des contrôles d'indexation granulaires et à un cadre d'autorisations unifié pour protéger les données d'entreprise en vue de l'adoption de l'IA.
Pour en savoir plus sur les capacités de gouvernance active des données et de l'IA de Glean et sur son déploiement en entreprise, consultez ce blog.
L'IA du travail pour l'ère agentique
À l'ère des agents, notre façon de travailler va évoluer, mais ce changement doit s'opérer de manière organique. Tout commence par les collaborateurs qui utilisent l'IA pour améliorer leur productivité quotidienne, repenser les processus métier et piloter l'innovation à l'échelle de l'entreprise. Cette transformation révolutionnaire de l'IA, où chacun peut utiliser et créer de nouveaux agents, exige que tout le monde dispose d'un accès direct. Cependant, sans l'environnement adéquat permettant à chacun de créer, gérer et partager des agents en toute sécurité, se lancer dans l'IA peut s'avérer lent et risqué.
Aujourd'hui, le lancement de Glean Agents, du contexte universel, de l'analyse de données structurées et de la gouvernance active des données et de l'IA offre à chaque collaborateur et à chaque organisation la possibilité d'utiliser, de partager, de gérer et de gouverner des agents à grande échelle. En intégrant Glean Agents à l'expérience de notre produit, nous offrons aux nombreux utilisateurs qui interrogent Glean environ 5 fois par jour un moyen simple d'expérimenter directement les agents et de les intégrer à leur travail quotidien.
Découvrez-en davantage sur Glean Agents et nos nouvelles capacités de plateforme lors de Glean Live : l'événement de lancement Winter ‘25. Je monterai sur scène aux côtés de Toby Roberts de Zillow, Adam Conway de Databricks, notre propre Tamar Yehoshua et bien d'autres encore pour des démonstrations en direct et des discussions informelles — j'espère que vous nous rejoindrez.
