Nous entrons dans une nouvelle ère de l'intelligence d'entreprise : une ère où obtenir des informations à partir de vos données n'a pas besoin de commencer par un ticket ou une liste d'attente.
Pendant des années, les utilisateurs professionnels ont eu des questions brûlantes mais un accès limité aux réponses. Non pas parce que les données n'existaient pas, mais parce que pour les obtenir, il fallait passer par de multiples étapes : rédiger une demande, attendre la réponse d'un analyste de données, affiner la demande, puis réexécuter la requête... encore et encore et encore.
Heureusement, les choses sont en train de changer. Grâce aux agents d'IA alimentés par SnapLogic AgentCreator, il est désormais possible de poser une question et d'obtenir une réponse utile en une seule interaction. Et le meilleur ? Vous pouvez créer ces agents vous-même.
Il s'agit du premier article de notre nouvelle série de blogs Agents in Action, dans laquelle nous mettons en lumière des exemples réels d'agents d'IA en production, en commençant par un agent SQL qui transforme le langage naturel en informations de qualité professionnelle. Ces agents ne sont pas théoriques - ils sont déjà en train de générer de la valeur dans la nature.
Regardez la présentation de l'agent pour apprendre à créer un agent SQL avec SnapLogic.
1. Pas seulement une requête : une conversation avec les données
Pour la plupart des gens, l'interrogation de données est une voie à sens unique : vous écrivez une instruction SQL et vous obtenez un résultat. Mais les agents d'IA inversent le scénario. Au lieu d'avoir besoin de questions parfaitement formulées ou d'entrées structurées, les utilisateurs professionnels peuvent simplement demander en anglais - "Quelle est la valeur moyenne des commandes pour le premier trimestre ?" - et laisser l'agent se charger du reste.
Dans la démo de l'agent SQL, nous montrons comment l'agent ne s'arrête pas au premier essai. Il tente une requête, n'obtient aucun résultat, l'affine, réessaie et continue d'itérer jusqu'à ce qu'il trouve la bonne réponse. Ce n'est pas seulement de l'automatisation, c'est du raisonnement.
C'est la différence entre un outil et un coéquipier.
2. L'anatomie d'un agent SQL d'entreprise
Il ne s'agit pas d'une simple invite et d'une réponse, mais d'une orchestration complète d'agents spécialisés travaillant ensemble. Sous le capot, l'agent SQL est composé de plusieurs sous-agents, chacun ayant un rôle spécifique : planification, interrogation, exécution et réponse.
Imaginez une cuisine professionnelle. Un chef cuisinier (l'agent planificateur) coordonne le repas, tandis que les sous-chefs (les agents secondaires) s'occupent de tâches spécifiques telles que la préparation des ingrédients, le fonctionnement du gril ou la présentation du dessert. Chaque étape est intentionnelle, traçable, vérifiable et parfois spécialisée.
Cette approche en couches, basée sur les pipelines SnapLogic, vous permet de définir exactement comment votre agent doit se comporter : quels outils il peut utiliser, à quels systèmes il peut accéder et comment il doit réagir en fonction des résultats.
Et comme tout cela repose sur SnapLogic, vous n'êtes pas limité par des silos de données ou des systèmes fragmentés. L'agent se connecte directement à vos données, où qu'elles se trouvent.
3. Combler le fossé entre les questions et les réponses
Imaginez votre responsable des ventes demandant le retour sur investissement d'une campagne sans avoir besoin d'actualiser le tableau de bord. Ou votre équipe financière tirant les niveaux d'inventaire en temps réel sans avoir à soumettre un ticket au service informatique.
Avec les agents d'IA, les informations ne restent pas bloquées dans le backlog informatique ; elles vont directement aux personnes qui en ont besoin, transformant les questions en actions plus rapidement que jamais. Avec un agent SQL, les équipes peuvent même obtenir des réponses en libre-service en quelques secondes, tandis que vos experts en données restent concentrés sur le travail stratégique et complexe. Il ne s'agit pas de remplacer les humains, mais de les augmenter et de multiplier leur impact.
4. Pourquoi les agents > invites
Il est tentant de penser qu'une simple interface de chatbot avec un LLM est suffisante. Mais les invites seules ne suffisent pas dans les environnements d'entreprise où la précision, la répétabilité et la gouvernance sont importantes.
Les agents, en revanche, sont des systèmes structurés. Ils utilisent des outils. Ils suivent des règles. Ils peuvent expliquer leur raisonnement. Avec SnapLogic AgentCreator, vos équipes peuvent obtenir des informations plus rapides et une plus grande agilité en combinant une IA de pointe avec des LLM, des invites et des données d'entreprise.
Le concepteur visuel sans code - Agent Visualizer - cartographie automatiquement le flux de chaque agent, offrant la transparence nécessaire pour instaurer la confiance dans la manière dont vos agents sont conçus, exécutés et affinés.
Le résultat ? Une interface plus intelligente, plus efficace et plus fiable pour vos données d'entreprise.
Commencer à créer des agents, et pas seulement à utiliser l'IA
Vos analystes n'ont pas besoin de tableaux de bord supplémentaires, ils ont besoin de coéquipiers intelligents. Avec SnapLogic AgentCreator, vous disposez des outils nécessaires pour créer des agents qui agissent, s'adaptent en temps réel et se connectent directement à vos données. L'agent SQL n'est qu'un exemple de ce qui est possible.
C'est maintenant à votre tour de construire.
Voyez ce qui est possible et regardez l'agent SQL en action dans notre vitrine d'agent pour en savoir plus.
Curieux de savoir ce que vous pouvez construire d'autre ?
Découvrez des exemples concrets avec notre série Agents en action et laissez-vous inspirer pour devenir un AgentCreator.
