Manhattan sait que les clients recherchent des méthodes claires pour évaluer la valeur de l’IA agentique, en comparant les résultats de performance des processus logistiques avant et après le déploiement d’un agent d’IA.

Des fonctionnalités de transparence, telles que la journalisation de chaque décision prise par un agent et l’explication de la logique sous-jacente, aident les organisations à comprendre les résultats et à leur faire confiance.

À terme, les cas d’usage impliquant des agents devraient permettre une prise de décision plus rapide et réduire les erreurs coûteuses, générant des gains de productivité pouvant atteindre 60 %. 

Les clients n’ont pas besoin d’attendre que Manhattan apporte de nouvelles innovations en matière d’agents d’IA. Manhattan Agent Foundry, inclus avec chaque solution Manhattan Active, permet aux clients de créer leurs propres agents. Avec Agent Foundry, un client peut formuler un besoin métier en langage naturel — par exemple demander à un agent de vérifier le taux d’utilisation des charges lors de la planification — et l’application suggère automatiquement des agents préconstruits pertinents issus de la bibliothèque Manhattan afin de créer un nouvel agent.

Les utilisateurs avancés et les développeurs peuvent aller plus loin en créant des agents entièrement à partir de zéro, notamment en intégrant différentes API de la Manhattan Active Platform ou d’autres sources de données, et en définissant des workflows multi-étapes. Cette approche à double niveau offre à la fois une simplicité d’utilisation et un contrôle de niveau développeur, permettant aux clients Manhattan d’innover à leur propre rythme. 

Les agents Manhattan Active s’appuient sur un moteur de raisonnement avancé pour répondre aux questions, prendre des décisions éclairées et exécuter des actions. Ce moteur de raisonnement intègre des mécanismes de génération augmentée par récupération (RAG) et d’ancrage des données (grounding), qui enrichissent les modèles de langage de grande taille (LLM) avec des données propres à l’entreprise, garantissant que les réponses des agents reposent sur des jeux de données pertinents. Le grounding permet de vérifier les résultats produits par les LLM à partir de sources de données fiables, telles que les informations issues des solutions Manhattan Active. Cette approche garantit que les agents Manhattan Active fournissent des réponses précises, contextualisées et fiables, en évitant les réponses génériques ou les hallucinations — des réponses qui peuvent sembler plausibles mais qui sont en réalité incorrectes.

Les solutions Manhattan Active intègrent des agents d’IA afin d’accroître la productivité et d’améliorer l’expérience client des organisations modernes. Les agents d’IA peuvent être déployés pour renforcer des processus critiques de la logistique de distribution, tels que la gestion d’entrepôt (WMS), la gestion du transport (TMS) et la gestion des commandes (OMS).

Les agents d’IA apportent des analyses, des recommandations et une exécution automatisée pour assister efficacement vos équipes et vos clients. Ils enrichissent la logique et les données des solutions Manhattan Active en s’appuyant sur des outils tels que les API de microservices, garantissant des interactions fluides, une exécution cohérente et des performances de niveau entreprise. 

Les agents d’IA sont des applications autonomes orientées objectifs, capables d’apprendre, de prendre des décisions et d’exécuter des actions multi-étapes, tandis que les chatbots sont principalement des programmes conversationnels basés sur des scripts ou des arbres de décision simples.