En 2024 et 2025, l'IA générative (genIA) a attiré l'attention des spécialistes en fournissant du texte, des images et du code à grande échelle. Mais à l'approche de l'année 2026, les dirigeants se demandent de plus près : Comment l'IA peut-elle passer de la création de contenu à l'orientation des décisions commerciales?

La réponse se trouve dans l'IA agentique, une étape qui transforme les résultats créatifs de l'IA de genre en systèmes de prise de décision autonomes et axés sur les objectifs. Associés, l'IA agentique et l'IA Générique permettent aux entreprises de passer au-delà des outils passagers et de profiter de moteurs adaptatifs et de prise de décision.

• IA générative = création. Elle génère du texte, des images et des recommandations.
• IA agente = Commander + Action. Il planifie, décompose les objectifs et s'exécute à travers les flux de travail.
• Ensemble, ils constituent des pipelines de décision : Berline (genAI) propose différentes options : L'IA agente évalue, sélectionne et exécute.

Ce cumul de compétences permet aux entreprises de passer de stratégies réactives à des stratégies proactives.

L'IA agentagent apporte des couches d'orchegation qui manquent à l'IA de la génération Généra :

• Décomposition des tâches : diviser un objectif stratégique en sous-objectifs.
• Méthodes de commentaires : évaluation des résultats de l'IA de l'IA de l'authentification unique (genIA) à l'aide de données de préférences, de comparaisons côte à côte et d'un libellé consensuel.
• Adaptabilité en temps réel : changement de cours lorsque les entrées ou le contexte changent.
• Collaboration entre plusieurs agents : agents spécialisés pour le raisonnement, l'évaluation et l'exécution.

Considérez l'IA de genre comme générant du « quoi », tandis que l'IA agentique détermine le « comment » et le « pourquoi ».

Pour être adopté par l'entreprise, il faut une structure empilée qui intègre :

• Grands modèles de langue (LLM) pour la génération de contenu.
• Apprentissage renforcé avec commentaires humains (RLHS) pour l'optimisation des préférences.
• Données multimodales (données textuelles, audio, vidéo, de capteur).
• Méthodes d'évaluation : évaluations simultanées, détection des préjugés, notation consensuelle.
• Équipe rouge pour les tests de robustesse et de sécurité.

Cette combinaison permet de garantir que les décisions ne sont pas seulement créatives, mais aussi précises, explicables et fiables.

• Rapidité : Décisions prises en temps réel par rapport aux jours d'analyse manuelle.
• Exactitude : Les conseillers affinent continuellement leurs résultats à l'aide d'indicateurs de qualité.
• Évolution : L'orruption multi-agents permet aux entreprises de gérer simultanément des milliers de flux de travail.
• Confiance : Les cadres d'évaluation transparents permettent de réduire les Clientes et les préjugés.

UberAI Solutions fournit l'innovation, les collaborateurs à la demande et les modèles de gouvernance dont les entreprises ont besoin pour associer leur GIA à

IA agente :

• Collecte et annotation de données dans plus de 200 langues et plus de 30 domaines (fiscalité, médical, STEM).
• Évaluation du modèle à grande échelle : comparaisons directes, classements de préférences, ensembles de données Gold et bien plus encore.
• Des plateformes comme uLabel et uTsk, qui permettent d'organiser, de gérer et de gérer les flux de travail de l'IA.
• Effectif mondial (plus de 8,8 millions de collaborateurs percevant des revenus) — Mise en place de canaux de commentaires diversifiés pour réduire le parti pris institutionnel.

1. Allez au-delà des résultats de contenu : Demandez comment l'IA peut prendre des décisions, et pas seulement des brouillons.
2. Investissez dans les couches d'orcheth : Assurez-vous que l'aéroport d'Istanbul (genIA) est associé à la supervision des agents.
3. Adoptez une évaluation continue : Les données sur les préférences, les tableaux de bord de biais et le respect des accords de niveau de service ne sont pas négociables.
4. Collaborez avec des fournisseurs de confiance : Déployez des plateformes qui ont fait leurs preuves et des effectifs diversifiés pour vous développer.

En 2024, il s'agissait de prouver que l'IA pouvait générer. L'année 2025 prévoyait la mise à l'échelle de ces résultats. L'année 2026 concerne une prise de décision fiable en matière d'IA à grande échelle.

En associant la puissance créative de l'IA de genre à l'organisation de l'IA de l'agent, les entreprises peuvent mettre en place des systèmes de décision adaptatifs, autonomes et explicatifs qui génèrent de réels résultats commerciaux.

Et grâce aux solutions d'IA d'Uber, fournissant des données, des plateformes à l'échelle mondiale, les entreprises peuvent franchir cette nouvelle étape en toute confiance.