Kore.ai Inc., société de plateforme d'intelligence artificielle d'entreprise, a lancé aujourd'hui Autoloop, un moteur d'optimisation pour les agents d'IA que les clients construisent sur sa plateforme d'agent Kore.ai.
Les entreprises fixent les objectifs et Autoloop continue d'ajuster les agents pour les atteindre automatiquement, y compris après leur déploiement.
Autoloop s'inspire de la manière dont la plupart des entreprises gèrent leurs agents aujourd'hui, en corrigeant les pannes manuellement une à la fois. Corriger un problème en ouvre souvent un autre, selon Kore.ai. Dans l'« Indice de productivité des agents Kore.ai 2026 » de l'entreprise, 79 % des entreprises ont déclaré avoir annulé une action entreprise par un agent IA. Un échec que leurs équipes n’ont pas pu retracer a touché 70 % d’entre eux.
Les clients configurent Autoloop en lui donnant des objectifs couvrant des mesures telles que l'achèvement des tâches, le respect des règles métier et les coûts, et le moteur optimise pour chacun d'eux en même temps. La précision est également l'un des objectifs, jugée selon que les réponses sont étayées par les propres données de l'entreprise. Chaque changement proposé est évalué par rapport à l'ensemble complet, de sorte que des dépenses symboliques inférieures ne peuvent pas se faire au détriment de la sécurité ou de la capacité de l'agent à terminer le travail.
Autoloop écrit la première version de chaque agent, tests inclus, à partir des procédures opérationnelles dont dispose déjà l'entreprise, puis continue d'itérer jusqu'à ce que chaque objectif soit atteint. Les interactions réelles déclenchent de nouveaux cycles d'optimisation une fois que l'agent est en production.
Repérer où un objectif a glissé relève de la couche d'évaluation StateTrace de Kore.ai. Les agents sont jugés sur la base de l'historique complet de ce qu'ils ont fait en production, jusqu'à chaque transfert, appel d'outil et changement d'état au sein d'un réseau d'agents. Une architecture de validation à cinq couches rend la plupart des contrôles déterministes. L'entreprise affirme que cela permet d'optimiser l'optimisation 24 heures sur 24 à un prix abordable à l'échelle de l'entreprise.
Le langage Blueprint Agent de Kore.ai gère le correctif. Introduit plus tôt cette année, le langage compile le routage, les règles métier et les garde-fous dans une machine à états exécutable, de sorte que chaque étape d'une trace renvoie à une partie spécifique du plan. Autoloop peut alors réécrire uniquement le morceau responsable d'un échec.
« Vous ne pouvez pas optimiser ce que vous ne pouvez pas voir, ni corriger précisément ce que vous ne pouvez pas exprimer avec précision », a déclaré Prasanna Arikala, directrice de la technologie et directrice des produits de Kore.ai. Il a attribué aux deux technologies le mérite de rendre l'optimisation automatique pratique.
L'approche derrière Autoloop façonne également le propre développement logiciel de Kore.ai, où les agents d'IA écrivent du code. Environ 6 500 engagements par mois sur la base de code de production de 2,6 millions de lignes de l'entreprise proviennent désormais de ces agents, qui travaillent sous 68 garde-fous permanents. Le fondateur et directeur général Raj Koneru a déclaré que les entreprises qui parviendront à faire évoluer l’IA « seront celles qui utiliseront l’IA pour construire, gouverner et optimiser l’IA ».
Autoloop est désormais disponible pour tous les clients sur l'édition Artemis de Kore.ai Agent Platform, lancée en mai. Kore.ai compte plus de 500 organisations Global 2000 parmi ses clients.
