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 ont expérimenté l’IA à la maison et au travail, en trouvant des moyens de gagner du temps ou de remplacer des tâches par l’IA. Si nous avons constaté certains gains de productivité, 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 employés, de nouvelles façons de travailler nous permettent de gagner du temps et de repenser notre manière de travailler comme cela n’était pas possible avant l’IA.
Chez Glean, nous voyons déjà l’IA agentique transformer la façon dont nous faisons évoluer notre entreprise. Par exemple, les employés de Glean utilisent des apps, des agents, des assistants et des chatbots qui permettent :
- aux product managers de Glean d’analyser des milliers d’appels clients afin d’éclairer notre feuille de route produit, et de rester proches des besoins clients en constante évolution, à grande échelle.
- à nos ingénieurs de relire et documenter automatiquement les PR
- à nos équipes commerciales d’arriver en rendez-vous client avec une meilleure compréhension du client et de son secteur, et de pouvoir répondre aux questions et résoudre des problèmes sur le moment, en optimisant le temps du client.
Il existe bien d’autres exemples, mais l’idée reste la même : l’IA agentique, lorsqu’elle est dirigée de manière éclairée par nos employés, permet à Glean d’obtenir un impact stratégique sur le business plutôt que de simples gains de temps incrémentaux.
Malgré les nombreux discours dans l’industrie sur le remplacement des humains par des agents IA, j’ai constaté de première main, tant auprès de nos clients que de nos employés, que l’IA est à son meilleur lorsqu’elle assiste les humains. Par exemple, nos clients chez :
- Zillow ont développé un agent d’analyse de progression de carrière. Cet agent aide les employés à analyser leurs évaluations de performance et leurs opportunités de développement, et indique ce qu’ils doivent faire pour passer au niveau de poste suivant
- Miro a personnalisé la prospection commerciale, ce qui a permis d’obtenir des messages plus ciblés et 80 % de temps en moins consacré à la génération d’emails
- Deutsche Telekom a déployé un concierge pour les employés auprès de plus de 80 000 employés, qui automatise les demandes IT et RH via le langage naturel
Ce n’est qu’une infime partie des plus de 50 M d’actions agentiques que les clients ont exécutées dans l’ensemble de 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, tout le monde peut facilement créer et utiliser des agents, et les entreprises peuvent gérer et gouverner des milliers d’agents, aidant les organisations à adopter l’IA de manière conforme et sécurisée, à grande échelle. Nous introduisons également plusieurs nouvelles capacités de plateforme intégrées à Glean Agents :
- Connaissances universelles accède aux données des apps et des bases de données de l’entreprise, ainsi qu’aux informations du web et aux données LLM, pour rechercher, analyser des insights, prendre des décisions et automatiser le travail
- Analyse de données structurées permet à chacun de prendre des décisions basées sur les données en interrogeant des données en direct issues d’applications de données structurées, telles que Salesforce, Databricks et Jira, en utilisant le langage naturel
- Gouvernance active des données et de l’IA analyse en continu et masque automatiquement les données sensibles trop largement partagées dans toutes les applications de l’entreprise, offrant aux entreprises une couche supplémentaire de contrôle sur les données utilisées pour l’IA
Glean Agents — créez et utilisez des agents en langage naturel
Glean Agents est l’environnement horizontal qui permet à chacun de créer, utiliser et partager des agents. Nous ne réservons pas les agents aux seuls développeurs ayant une formation en IA et les compétences pour intégrer des agents à des bases de données, des API et d’autres plateformes d’entreprise. Nous observons les plus grands gains lorsque les utilisateurs peuvent créer des agents en quelques minutes, ou lorsque ceux-ci sont déclenchés automatiquement en fonction de la requête de l’utilisateur. Les agents sont aussi mieux conçus par les utilisateurs eux-mêmes : ceux qui sont au plus près de la compréhension de processus métier spécifiques sont les mieux placés pour les capturer et les automatiser.
Avec cette approche en tête, nous avons conçu Glean Agents pour passer à l’échelle dans toute l’entreprise. Les agents sont propulsés par le moteur de raisonnement agentique agnostique aux LLM de Glean et ont accès aux connaissances de l’entreprise et du monde, ainsi qu’à une suite d’actions orchestrées.
Glean Assistant offre une expérience d’agent prête à l’emploi, à l’échelle de l’entreprise, que tout le monde peut utiliser et pour les employés 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 générateur d’agents en langage naturel commence à créer un agent. Par exemple, imaginons que mon équipe de product management souhaite créer un agent pour aider à comprendre les demandes de fonctionnalités les plus fréquentes pour l’entreprise ce trimestre. Ils saisissent la requête et le générateur d’agents crée un agent entièrement formé et fonctionnel. Bien sûr, si une personnalisation plus poussée est nécessaire, les utilisateurs peuvent l’ajuster manuellement et fournir des instructions supplémentaires afin de l’adapter à leurs préférences.
Une fois créés, les agents peuvent être enregistrés, planifiés ou déclenchés selon un large éventail de conditions. Ils peuvent être partagés avec le reste 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 ont des centaines d’applications SaaS. Je vois les entreprises déployer 10x ou 100x ce nombre d’agents demain. Vous aurez besoin d’outils pour orchestrer à grande échelle, fournir aux agents des retours pour s’améliorer et mettre en place des garde-fous pour maintenir vos agents conformes. C’est là que la valeur de Glean Agents apparaît pour les entreprises : faciliter à la fois la création et la gouvernance des agents à grande échelle au sein de l’entreprise.
En savoir plus sur Glean Agents et sur la manière de démarrer la création d’un agent dans ce blog.
Connaissances universelles — un accès étendu, en temps réel aux données pour le Work AI
Au travail, nous alternons souvent entre des données internes et externes. Par exemple, créer une campagne commerciale nécessite d’utiliser des données clients et des informations externes sur les prospects et les tendances du secteur. De même, concevoir une fonctionnalité d’ingénierie implique de prendre en compte la stack technologique et les bonnes pratiques d’autres développeurs. Si l’automatisation de la plupart des processus métier s’appuie sur des outils et des données internes, la stratégie et les insights proviennent à la fois de données internes et externes.
C’est ce qui rend le lancement des connaissances universelles si utile pour les clients — Glean peut désormais fournir l’ensemble de connaissances le plus large et le plus complet pour le work AI. Les utilisateurs peuvent combiner les données de l’entreprise avec les données d’internet, ce qui permet 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 en apprendre davantage sur un sujet au-delà de la réponse fournie peuvent également explorer plus en profondeur ou plus largement, quelle que soit la source, grâce à des citations renvoyant vers les contenus d’origine.
Découvrez-en plus sur les capacités de connaissances universelles de Glean et sur la façon de l’intégrer aux workflows du quotidien dans ce blog.
Analyse des données structurées — démocratiser l’accès aux insights data
Lorsqu’il s’agit de tirer parti de l’ensemble des données de l’entreprise, les données structurées restent toutefois une pièce du puzzle que la plupart des solutions d’IA n’ont pas encore réussi à résoudre. Si l’IA générative a ouvert l’accès aux données non structurées au sein des entreprises (contexte et sens à partir des mots), ces modèles n’ont pas été conçus pour des données structurées qui contiennent 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 connaissances universelles de Glean sont désormais compatibles avec les données structurées et non structurées, permettant aux utilisateurs d’apporter la donnée à chaque décision via 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 les entrepôts de données comme Databricks, ainsi que des applications comme Salesforce ou Jira. Les utilisateurs peuvent poser des questions ad hoc à leurs données, visualiser leurs données sous forme de graphiques et de diagrammes, et explorer les résultats en profondeur, les aidant à passer de la compréhension des tendances globales aux nuances des données pour une prise de décision de qualité.
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Quand on pense aux agents, on se concentre généralement d’abord sur l’automatisation des tâches ou des processus métier, et on oublie le rôle qu’ils jouent dans la démocratisation des insights data à l’échelle de l’entreprise. L’analyse de données est essentielle pour permettre aux agents de transformer les processus métier, en rendant plus simple — pour les personnes comme pour les agents — l’accès aux données nécessaires afin de prendre de meilleures décisions pilotées par la data. Avec les connaissances universelles, nous contribuons aussi à intégrer toutes les données — entreprise et internet, historiques et en temps réel, structurées et non structurées — à chaque décision, mettant fin à un parcours de plusieurs décennies vers l’accessibilité des données.
Découvrez-en plus sur les capacités d’analyse des données structurées de Glean dans ce blog.
Gouvernance active des données et de l’IA — signalement proactif des données trop largement partagées
Pour maximiser le potentiel de l’IA, les agents s’appuient sur un large accès aux données de l’entreprise et sur la capacité à agir dans les applications métier. Cependant, un accès étendu aux données introduit des risques significatifs qui doivent être gérés avec soin. Même avec des mesures de sécurité strictes, leur efficacité dépend directement des autorisations définies par les utilisateurs eux-mêmes. Ainsi, si l’application des permissions est essentielle, elle ne suffit pas à elle seule — la plateforme doit aussi être capable de détecter les erreurs d’autorisations qui conduisent à des contenus trop largement partagés, et de bloquer ou corriger automatiquement ces problèmes.
Pour y répondre, nous introduisons une nouvelle couche de gouvernance, la gouvernance active des données et de l’IA, qui protège proactivement les entreprises contre des risques nouveaux et émergents lors de l’introduction d’agents dans l’entreprise.
Ce que nous ont partagé de nombreuses entreprises qui adoptent Glean, c’est que la prolifération des applications et des données a involontairement conduit leur organisation à fonctionner avec une « sécurité par l’obscurité », ou à s’appuyer sur le fait que les données sont difficiles à trouver pour garantir la sécurité. Plutôt que d’attendre un effort pluriannuel de nettoyage des autorisations et de la rétention, Glean permet aux entreprises de scanner activement et de corriger dès aujourd’hui les informations accidentellement trop largement partagées, afin qu’elles puissent avancer dans l’intégration de l’IA au sein de l’entreprise.
Que ce soit pour protéger des secrets industriels, des données financières ou des données clients, définissez simplement des politiques adaptées à votre organisation et Glean corrigera 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 couverture étendue pour le work AI horizontal.
La gouvernance active constitue une couche de notre approche moderne de la sécurité et de la gouvernance, reposant sur des contrôles d’indexation granulaires et un cadre d’autorisations unifié afin de protéger les données de l’entreprise pour l’adoption de l’IA.
Découvrez-en plus sur les capacités de gouvernance active des données et de l’IA de Glean et sur la façon dont elle se déploie dans l’entreprise dans ce blog.
Work AI pour l’ère agentique
Nous travaillerons différemment à l’ère des agents, mais ce changement doit se faire naturellement. Tout commence par des employés qui utilisent l’IA pour améliorer leur productivité quotidienne, transformer les processus métier et porter l’innovation à l’échelle de l’entreprise. Cette transformation révolutionnaire par l’IA, où chacun peut utiliser et créer de nouveaux agents, nécessite que tous aient un accès direct. Cependant, sans le bon environnement permettant à chacun de créer, gérer et partager des agents en toute sécurité, se lancer dans l’IA peut être un processus lent et risqué.
Aujourd’hui, le lancement de Glean Agents, de la connaissance universelle, de l’analyse de données structurées et d’une gouvernance active des données et de l’IA donne à chaque employé et à chaque organisation la capacité d’utiliser, de partager, de gérer et de gouverner des agents à grande échelle. En intégrant Glean Agents à notre expérience produit, nous offrons aux nombreux utilisateurs qui interrogent Glean ~5x par jour un moyen simple d’expérimenter directement avec des agents et de les intégrer à leur travail quotidien.
Vous pouvez en savoir plus sur Glean Agents et sur nos nouvelles capacités de plateforme, sur Glean Live : Winter ‘25 launch event. Je serai sur scène aux côtés de Toby Roberts de Zillow, d’Adam Conway de Databricks, de notre propre Tamar Yehoshua et de bien d’autres pour des démos en direct et des discussions au coin du feu — j’espère que vous vous joindrez à nous.
