Il y a six ans, Glean a fait un pari précoce sur une autre façon de construire l'IA d'entreprise, en partant des réalités du travail et en construisant d'une manière qui sert réellement les clients. Nous étions convaincus que le travail a toujours été collaboratif et que l'IA devait apparaître là où les personnes travaillent déjà. Les gens ne devraient pas être forcés d'adopter de nouveaux systèmes ou comportements, ni de rapiécer des solutions canal par canal et outil par outil. Au contraire, en intégrant une vue partagée et sécurisée de la connaissance de l'entreprise grâce aux permissions, à l'indexation et à un graphe de connaissances, l'IA peut agir comme un véritable coéquipier collaboratif, apportant le bon contexte aux workflows sans configuration fastidieuse ni délais causés par la nécessité d'être tagué dans les conversations au préalable.
Ces convictions ont guidé les choix produit de Glean dès le début. Glean a été conçu pour intégrer l'IA au cœur du travail, en s'appuyant sur le contexte de l'entreprise, la sécurité, la gouvernance et les systèmes dont les équipes dépendent au quotidien. Nous avons innové en construisant des solutions adaptées à la manière dont les organisations fonctionnent réellement. Il est gratifiant de voir davantage le marché évoluer dans cette direction. Des annonces comme Claude Tag d'Anthropic sont une forte validation d'une approche dans laquelle Glean a cru très tôt et dans laquelle nous avons continué d'investir au fil du temps.
Aujourd'hui, nous poursuivons sur ce même rythme d'innovation en introduisant les agents indépendants — des coéquipiers IA construits au-dessus de la couche de contexte de Glean, qui travaillent aux côtés de chaque équipe pour gérer et exécuter le travail de manière proactive. Ils déduisent ce qui doit se passer en fonction de leur mémoire et de leur contexte, et travaillent sur plusieurs surfaces — pas seulement dans Slack — afin que vous puissiez engager le même agent dans des applications d'entreprise comme Jira, Slack et Teams, avec un contexte qui se propage de façon transparente entre elles.
Des agents indépendants qui agissent comme des coéquipiers IA de vos équipes
Les entreprises sont confrontées à un arbitrage crucial lorsqu'elles déploient des agents : comment libérer la productivité en laissant les agents agir de manière autonome aux côtés de vos employés, sans fragiliser les systèmes critiques ?
C'est pourquoi nous avons voulu, plus tôt cette année, créer le meilleur des deux mondes en construisant une nouvelle catégorie d'agents : les agents indépendants. Ces agents permettent une exécution autonome dans toute l'entreprise sans obliger les équipes à accepter un risque ouvert. Glean ancre chaque agent dans le contexte, les processus, les permissions et les applications connectées de votre entreprise, afin qu'il puisse comprendre le travail, enquêter sur les problèmes et prendre la prochaine meilleure action. Nos capacités de sécurité et de gouvernance garantissent que tout ce qu'un agent fait est traçable et reste dans les garde-fous définis par votre organisation.
Les agents indépendants dans Glean possèdent quatre caractéristiques clés : une identité avec contexte, de la mémoire, de la proactivité et de la responsabilité. Chacune de ces caractéristiques permet à des agents comme notre OnCall Assistant, qui accompagne les ingénieurs lors des escalades, d'utiliser leur liberté d'action en restant alignés sur les besoins de votre entreprise.
Identité avec contexte
Chaque agent indépendant fonctionne avec sa propre identité, avec un accès spécifiquement provisionné aux ressources dont il a besoin, plutôt que d'être limité par les permissions d'un utilisateur donné. Ainsi, il est possible de contrôler ce que l'agent peut ou ne peut pas voir, et de tracer les actions qu'il a effectuées dans les applications de votre entreprise. Les agents indépendants peuvent également avoir des profils et des présences distincts au sein des applications. Par exemple, vous pourriez déployer différents agents pour différents départements, chacun avec son propre nom, son identité et son modèle d'accès.
Mémoire
Les agents commencent par apprendre les procédures opérationnelles standard à partir des données et de la documentation de l'entreprise auxquelles ils ont accès. Ils peuvent extraire les runbooks clés et développer une première compréhension de la façon de répondre aux questions, de débloquer des situations ou d'exécuter les prochaines étapes. Ensuite, ils apprennent de chaque interaction — comme n'importe quel autre membre de l'équipe — en extrayant les bonnes pratiques et en veillant à ne pas refaire deux fois la même erreur.
Proactivité
Les agents indépendants sont conçus pour agir sans qu'on leur demande. Ils suggèrent des solutions, sollicitent les bonnes parties prenantes et servent de compagnons proactifs pour les processus clés. Ils partagent aussi de manière proactive les principaux enseignements dans des synthèses régulières, afin que les équipes puissent tirer le meilleur parti d'insights et de tendances critiques, comme les erreurs de on-call.
Responsabilité
Rien de tout cela ne fonctionne si l'agent n'est pas digne de confiance, c'est pourquoi la responsabilité est intégrée dès la conception et non ajoutée après coup. Vous pouvez ouvrir n'importe quelle exécution et voir exactement ce que l'agent a fait et pourquoi, avec la possibilité d'examiner chaque appel d'outil et chaque décision. Ils héritent du modèle de sécurité et de gouvernance de Glean et s'exécutent dans votre tenant Glean existant, dans la même région et avec la même isolation que le reste de vos données d'entreprise. Chaque agent dispose d'un bouton d'arrêt d'urgence qui permet aux administrateurs de le désactiver partout en cas de problème.
Transformer le on-call engineering avec un coéquipier IA
Le premier de ces agents est notre OnCall Assistant dans Slack. Voici un aperçu de son fonctionnement :
Nous utilisons déjà cet assistant en interne chez Glean, et il s'est révélé être un excellent coéquipier IA pour nos ingénieurs. Lorsqu'une alerte se déclenche, l'agent lit l'escalade, récupère le contexte pertinent, explore simultanément plusieurs hypothèses de cause racine, rédige un correctif pour examen et tague le bon responsable. Au moment où un humain intervient, les trente premières minutes de travail fastidieux sont déjà terminées.
Au fur et à mesure que l'escalade progresse, OnCall Assistant agit comme un coéquipier IA en extrayant les informations clés des documents et des messages, en analysant les logs et en suggérant la bonne solution à mesure que la situation évolue et que davantage de contexte est acquis. Pendant tout ce temps, il apprend des procédures de votre entreprise et de ses interactions afin de s'améliorer au fil du temps.
L'avenir des agents au travail est collaboratif
Les agents indépendants sont des coéquipiers IA qui travaillent main dans la main avec vos équipes dans une véritable logique collaborative pour exécuter ensemble des processus critiques. Ils apportent la connaissance organisationnelle directement là où vos équipes travaillent afin qu'elles disposent des bonnes données, d'une expertise spécialisée et d'insights pour faire avancer rapidement les projets. Nous sommes impatients de voir ce qui vient ensuite, alors que nous lançons sur le marché d'autres coéquipiers IA spécialisés et explorons la manière dont les clients s'associent à leur OnCall Assistant, à partir de la bêta.
