Ren : un agent IA autonome pour les relations professionnelles

Ren est l’assistant IA multicanal de Syrena pour le travail relationnel. Il apprend à connaître les objectifs, le réseau et l’historique de chaque personne, puis prend en charge le suivi continu de ses relations professionnelles. Grâce à Gmail et aux outils connectés, Ren peut repérer les bons contacts, proposer des mises en relation pertinentes et faire avancer les échanges par e-mail et sur WhatsApp.

Le défi technique

Les relations se construisent sur des semaines ou des mois. Un agent doit se souvenir des personnes importantes, des raisons de leur pertinence, des échanges passés, des changements de contexte et de la prochaine étape utile. Il doit pouvoir reprendre le travail de lui-même, sans attendre une nouvelle demande, tout en sachant quand la décision revient à l’utilisateur.

L’ingénierie du harness

Nous avons conçu le harness qui transforme un objectif en travail suivi dans la durée. Il garde l’agent concentré sur le but de l’utilisateur, les relations importantes, les réponses attendues et le bon moment pour agir. Ren peut se réactiver quand un nouveau signal apparaît ou qu’un suivi devient pertinent, réévaluer la situation grâce au contexte disponible et poursuivre son travail sans nouvelle demande.

Le harness maintient le même objectif et le même contexte relationnel sur le web, par e-mail et sur WhatsApp. Il permet à Ren de préparer ses actions, d’agir et d’assurer le suivi dans le temps, tout en soumettant à l’utilisateur les décisions importantes, comme l’envoi d’une mise en relation.

La couche de mémoire relationnelle

Nous avons intégré une couche de mémoire au harness de Ren pour lui donner une compréhension évolutive de l’utilisateur et des personnes de son réseau. Elle s’enrichit des conversations, du contexte des e-mails connectés, des objectifs exprimés et des résultats des échanges passés. Elle conserve les éléments durables, comme les préférences, les relations, les engagements et la manière de travailler de chacun, puis fait ressortir le contexte utile lorsque Ren doit décider de la suite.

La mémoire s’améliore d’elle-même à mesure que de nouveaux échanges et résultats arrivent. Elle consolide automatiquement ce que Ren a appris, actualise sa compréhension de chaque personne et fait ressortir le contexte utile sans entretien manuel d’un profil. Ren peut ainsi se rappeler pourquoi un contact est pertinent, ce qui a déjà été promis, comment l’utilisateur préfère l’aborder et si une mise en relation précédente a abouti.

Le système en action

Pour une personne qui cherche des investisseurs, Ren peut relier son objectif à ses relations existantes, repérer un chemin de mise en relation, expliquer sa pertinence et préparer le message pour validation. Plus tard, le harness peut ramener Ren dans la conversation au bon moment, avec l’historique de la relation et la prochaine étape en tête. La complexité reste derrière un échange simple avec l’utilisateur.

Le résultat

Conversations, mises en relation et résultats font partie d’un même travail continu. Ren peut conserver le contexte d’un canal à l’autre, trouver un chemin utile dans le réseau d’une personne et tenir compte des réponses pour déterminer la prochaine étape. L’utilisateur voit la recommandation et garde la main sur les décisions importantes.

Les écrans ci-dessous montrent quelques éléments du produit public et les échanges de Ren sur différents canaux.