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AT&T se recâble sur l'IA agentique

La Whitacre Tower d’AT&T à Dallas. L’opérateur a déployé sur Microsoft Azure Ask AT&T Workflows, outil graphique de création d'agents par glisser-déposer. (Photo : AT&T)

L'opérateur a développé une plateforme permettant aux métiers de développer leurs propres agents IA. Le service client et la gestion des réseaux se sont déjà emparés de la technologie.

PublicitéAT&T n'est pas novice en matière d'IA. L'entreprise a investi massivement dans ses formes traditionnelles au fil des ans, les exploitant pour l'analyse de données, l'automatisation des flux de travail et les assistants vocaux. Mais Andy Markus, directeur data et IA chez AT&T, affirme que l'engagement de son entreprise sur l'IA agentique est essentiel pour faire passer l'IA de l'économie de l'information à l'économie de l'action.

Bien que les premières utilisations de l'IA aient déjà influencé les opérations dans l'ensemble de l'entreprise, ajoute-t-il, l'IA générative et les agents auront un impact encore plus transformateur. Les agents, ou assistants autonomes, comme AT&T préfère les appeler, ne se contentent pas de générer du contenu ; ils peuvent planifier et exécuter des tâches de A à Z. Si les agents se tournent toujours vers des conseils humains en cas de besoin, ils combinent, en en une seule solution, la compréhension des objectifs, la planification en plusieurs étapes et l'orchestration de plusieurs outils.

« Chez AT&T, personne n'est épargné par cette technologie », selon Andy Markus. Premier cas d'usage, déployé initialement de manière limitée en septembre dernier, le standard téléphonique numérique d'AT&T, une IA agentique en réseau conçue pour lutter contre les appels indésirables et les fraudes. Bien que l'entreprise propose déjà des filtres anti-spam comme AT&T ActiveArmor, ce standard peut interagir directement avec les appelants pour déterminer s'ils sont suspects. Il peut ensuite raccrocher les appels jugés indésirables ou prendre des messages si nécessaire. Les utilisateurs peuvent également consulter la transcription en direct des interactions du standardiste numérique avec les appelants et reprendre l'appel à tout moment.

Des agents pour collègues

AT&T a également commencé à utiliser des outils d'IA pour assister ses employés. En 2023, en étroite collaboration avec Microsoft, l'entreprise a lancé une version de ChatGPT appelée Ask AT&T, une plateforme d'IA générative capable de répondre aux questions RH des employés, de traduire la documentation, et même d'aider les développeurs à écrire du code.

En novembre, l'opérateur, qui a réalisé un chiffre d'affaires de 125,6 Md$ en 2025, a franchi une nouvelle étape toujours via son partenariat avec Microsoft. L'entreprise s'est reposée sur Azure pour créer Ask AT&T Workflows, un outil graphique de création d'agents par glisser déposer permettant aux équipes de créer leurs propres outils pour automatiser les tâches répétitives. La première déclinaison en production d'Ask AT&T Workflows a été créée conjointement par les équipes commerciales et de développement technologique du groupe. Les agents nés de cette initiative traitent les demandes de mise à jour du service client, synchronisent les données entre systèmes et importent automatiquement les informations en temps réel. Selon Andy Markus, l'outil a déjà démontré son efficacité à grande échelle, améliorant l'expérience client tout en réduisant les temps d'attente et en permettant aux employés de se concentrer sur des tâches prioritaires.

PublicitéDe plus, les ingénieurs réseau d'AT&T peuvent désormais utiliser ces agents pour résoudre les alertes et rétablir la connexion des clients après un incident. Les agents peuvent corréler les données télémétriques pour identifier l'origine d'une alerte, extraire des données des journaux de modifications récentes, vérifier les problèmes connus et ouvrir un ticket d'incident. Un autre agent peut ensuite proposer une solution et développer un correctif. Une fois le problème résolu, un troisième agent peut compiler les éléments et rédiger un résumé permettant à l'ingénieur de planifier des mesures préventives, afin d'éviter toute récidive de l'incident.

Déjà un ROI de 2

AT&T centralise tous les cas d'usage potentiels d'IA agentique et d'IA générative au sein d'une entité appelée Bureau de transformation par l'IA générative. Celle-ci évalue la valeur potentielle de ces cas d'usage pour les clients et pour le fonctionnement interne. Cela permet de prioriser les efforts, et chaque cas d'usage fait l'objet d'une analyse de rentabilité formelle, en lien avec la direction financière.

« Ce sont ces cas d'usage qui créent de la valeur, et nous obtenons déjà un retour sur investissement de deux, assure Andy Markus. Nous prévoyons par ailleurs une croissance significative cette année, et nous la constatons déjà. » Le responsable dit également chercher à améliorer le flux de trésorerie disponible, même si certains cas d'usage visent uniquement à mieux servir les clients. « S'il y a un avantage direct pour le client, le projet sera approuvé », affirme-t-il.

Andy Markus ajoute qu'à mesure que les travaux de l'entreprise sur l'IA générative et agentique mûrissent, les cas d'usage sont devenus plus complexes. « Nous examinons maintenant des workflows complets, des processus entiers où des décisions doivent être prises tout au long de ceux-ci. C'est là que l'IA agentique excelle. »

Les avantages du fine-tuning

Son équipe a conçu d'Ask AT&T Workflows en proposant à la fois un parcours avec écriture de code et un autre sans. Ce dernier propose une mise au point des agents par glisser-déposer, tandis que le parcours avec code offre un contrôle beaucoup plus précis. « Dans un workflow, nous avons typiquement un agent principal (ou agent de contrôle) et des agents secondaires qui prennent les décisions au cours du processus, détaille le directeur data et IA d'AT&T. En général, nous privilégions l'utilisation d'un petit modèle de langage (SLM pour Small Language Model) pour les agents secondaires, car leurs tâches sont très bien définies. À l'échelle où nous opérons, nous avons réussi à fine-tuner ces SLM pour une précision maximale, et la précision est le facteur essentiel.»

Il ajoute qu'un humain supervise en permanence la réaction en chaîne des agents, qui nécessite des contrôles humains à chaque étape du processus. Les agents peuvent extraire des informations et des données d'Ask Docs et d'Ask Data, les outils de GenIA propriétaires d'AT&T qui supervisent les informations de l'entreprise. Chaque action effectuée par un agent est enregistrée, et des politiques d'isolation des données, de conservation et de contrôle d'accès basé sur les rôles sont appliquées dès qu'un agent transmet une tâche à un autre.

Selon Andy Markus, l'une des clés du succès des initiatives d'IA d'AT&T réside dans sa capacité à susciter l'enthousiasme des équipes métiers en leur montrant les possibilités offertes. « Nous avons des centaines de projets en attente de priorisation », assure-t-il.