Nous sommes entrés dans l’ère des agents. 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 et au travail, en trouvant des moyens de gagner du temps ou de remplacer certaines tâches par l’IA. Si nous avons constaté des 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 employés, 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 voyons déjà l’IA agentique impacter la manière dont nous faisons grandir notre entreprise. Par exemple, les employés de Glean utilisent des applications, des agents, des assistants et des chatbots qui permettent de :
- Aux chefs de produit de Glean d’analyser des milliers d’appels clients pour éclairer notre feuille de route produit, ce qui nous aide à rester au plus près des besoins clients en constante évolution, à grande échelle.
- À nos ingénieurs de passer automatiquement en revue et de documenter les PR
- À nos équipes commerciales d’arriver aux rendez-vous clients avec une meilleure compréhension du client et du secteur, et de pouvoir répondre aux questions et résoudre les problèmes sur le moment, en tirant le meilleur parti du temps du client.
Il existe beaucoup d’autres exemples, mais l’essentiel reste le même — l’IA agentique, lorsqu’elle est guidée avec expertise par nos employés, permet à Glean d’obtenir un impact stratégique sur l’activité plutôt que de simples gains de temps incrémentaux.
Malgré les nombreux discours dans l’industrie sur le remplacement des humains par des agents d’IA, j’ai constaté de mes propres yeux, à la fois chez nos clients et chez 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 précise ce qu’ils doivent faire pour accéder au niveau de poste suivant
- Miro ont personnalisé la prospection commerciale, ce qui a permis des messages plus ciblés et 80 % de temps en moins consacré à la génération d’e-mails
- Deutsche Telekom ont déployé un concierge pour les employés auprès de plus de 80k employés, qui automatise les demandes IT et RH en langage naturel
Ce n’est qu’une petite partie des plus de 50M 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 d’aller encore plus loin dans l’ère des agents 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 les organisations à adopter l’IA de manière conforme et sécurisée, à grande échelle. Nous introduisons également plusieurs nouvelles fonctionnalités de plateforme intégrées à Glean Agents :
- Universal knowledge accède aux données des applications et des bases de données de l’entreprise, ainsi qu’aux informations du web et aux données des LLM, pour mener des recherches, analyser des insights, prendre des décisions et automatiser le travail
- Structured data analysis permet à tous de prendre des décisions basées sur les données en interrogeant, en langage naturel, des données en direct issues d’applications de données structurées, telles que Salesforce, Databricks et Jira
- Active data and AI governance analyse en continu et masque automatiquement les données sensibles trop largement partagées dans l’ensemble des applications de l’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 uniquement aux développeurs ayant une expérience en IA et les compétences nécessaires pour les intégrer à des bases de données, des API et d’autres plateformes d’entreprise. Nous constatons les meilleurs gains lorsque les utilisateurs peuvent les créer en quelques minutes, ou lorsqu’ils sont déclenchés automatiquement en fonction de la requête de l’utilisateur. Les agents sont également mieux conçus par les utilisateurs eux-mêmes — ceux qui sont au plus près des processus métiers spécifiques sont les mieux placés pour les formaliser et les automatiser.
Avec cette approche à l’esprit, nous avons conçu Glean Agents pour se déployer à l’échelle de l’entreprise. Les agents s’appuient sur le moteur de raisonnement agentique de Glean, agnostique vis-à-vis des LLM, 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, la prise en main est simple. Il suffit aux utilisateurs de 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 gestion de produit 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 selon leurs préférences.
Une fois créés, les agents peuvent être enregistrés, planifiés 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 façon 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 émerge pour les entreprises — faciliter à la fois la création et la gouvernance des agents, à grande échelle dans l’entreprise.
En savoir plus sur Glean Agents et comment démarrer la création d’un agent dans ce blog.
Connaissance universelle—accès étendu aux données en temps réel pour le Work AI
Au travail, nous passons souvent de l’utilisation de données internes à celle de données 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 technique et les bonnes pratiques d’autres développeurs. Si l’automatisation de la plupart des processus métier utilise 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 de la connaissance universelle 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 savoir plus 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 vers les sources.
En savoir plus sur les capacités de connaissance universelle de Glean et sur la manière de l’intégrer aux workflows du quotidien dans ce blog.
Analyse de données structurées—démocratiser l’accès aux insights data
Cependant, lorsqu’il s’agit d’exploiter l’ensemble des données de l’entreprise, les données structurées sont 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 les colonnes et les 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 et non structurées, permettant aux utilisateurs d’apporter la data à chaque décision via de simples requêtes en langage naturel. Glean prend en charge l’analyse de données structurées en comprenant le schéma des bases de données, y compris les data lakes et les data warehouses 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, ce qui les aide à passer de la compréhension de tendances de haut niveau 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 pour démocratiser les insights data à l’échelle de l’entreprise. L’analyse de données est un élément clé pour que les agents transforment les processus métier, en simplifiant l’accès aux données nécessaires—pour les personnes comme pour les agents—afin de prendre de meilleures décisions pilotées par la donnée. Avec la connaissance universelle, nous aidons également à intégrer toutes les données—entreprise et internet, historiques et en temps réel, structurées et non structurées—dans chaque décision, mettant fin à un parcours de plusieurs décennies vers l’accessibilité des données.
En savoir plus sur les capacités d’analyse de 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 accès étendu aux données de l’entreprise et sur la capacité à effectuer des actions dans les applications métier. Cependant, un accès étendu aux données introduit des risques importants 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 autorisations est essentielle, elle ne suffit pas à elle seule—la plateforme doit également être capable de détecter les erreurs d’autorisation qui entraînent un partage excessif de contenu 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 de manière proactive les entreprises contre des risques nouveaux et émergents lors de l’introduction des agents dans l’entreprise.
Ce que nous avons entendu de nombreuses entreprises adoptant Glean, c’est que la prolifération des applications et des données a, sans le vouloir, 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 assurer la sécurité. Plutôt que d’attendre un effort de nettoyage des autorisations et de la rétention sur plusieurs années, Glean permet aux entreprises d’analyser et de corriger activement 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.
Qu’il s’agisse de protéger des secrets commerciaux, 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 est une couche de notre approche moderne de la sécurité et de la gouvernance, qui s’ajoute à des contrôles d’indexation granulaires et à un cadre unifié d’autorisations pour protéger les données de l’entreprise en vue de l’adoption de l’IA.
En savoir plus sur les capacités de gouvernance active des données et de l’IA de Glean et sur la manière 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 de manière organique. Tout commence par des collaborateurs qui utilisent l’IA pour améliorer leur productivité au quotidien, transformer les processus métier et porter l’innovation à l’échelle de l’entreprise. Cette transformation révolutionnaire de l’IA, où chacun peut utiliser et créer de nouveaux agents, exige un accès direct pour tous. Cependant, sans le bon environnement permettant à chacun de créer, gérer et partager des agents en toute sécurité, se lancer avec l’IA peut être un processus lent et risqué.
Aujourd’hui, le lancement de Glean Agents, de la connaissance universelle, de l’analyse structurée des données, ainsi que d’une gouvernance active des données et de l’IA donne à chaque collaborateur 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 au quotidien.
Vous pouvez en savoir plus sur Glean Agents et sur les nouvelles capacités de notre plateforme, sur Glean Live : événement de lancement Winter ‘25. 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 échanges en format fireside chat — j’espère que vous vous joindrez à nous.
