L'intelligence artificielle chez Zoom : un aperçu

L'intelligence artificielle chez Zoom : aperçu

L'intelligence artificielle évolue rapidement et devient une partie intégrante de la vie quotidienne, alimentant tout, des grands et petits modèles de langage aux fonctions algorithmiques spécialisées. Si l'IA générative permet une interaction fluide entre humains et machines pour la création de contenu, la résolution de problèmes et la prise de décisions, l'IA existe aussi dans des applications plus spécialisées. Les outils d'automatisation rationalisent les flux de travail, tandis que des services comme la transcription et la traduction suppriment les barrières de communication, rendant la collaboration plus efficace et accessible. À mesure que l'IA continue de progresser, ses applications transforment les industries en améliorant l'efficacité, la précision et l'innovation, remodelant fondamentalement la façon dont les entreprises fonctionnent.

Étant donné le rôle croissant de l'IA dans le milieu de travail moderne, le Bluepaper sur l'IA sert de guide détaillé des fonctionnalités d'IA au sein de la plateforme Zoom. En explorant certaines des principales déploiements, fonctions et capacités d'IA de Zoom, il fournit aux entreprises les informations nécessaires pour exploiter l'IA de manière efficace — aidant à rationaliser les flux de travail, améliorer la collaboration et stimuler une plus grande productivité au sein des équipes.

IA agentique : tirer le meilleur parti du pouvoir autonome et autodirigé de l'IA

L'IA agentique désigne une intelligence artificielle conçue pour faire plus que répondre à des questions : elle est construite pour agir au nom de l'utilisateur. En tant que plateforme de travail ouverte axée sur l'IA et conçue pour la connexion humaine, Zoom développe activement des capacités d'IA agentique pour aider les utilisateurs à passer sans friction de l'information à l'exécution.

Plutôt que de s'arrêter aux suggestions ou aux résumés de réunion, la vision de l'IA agentique est d'évoluer vers un assistant autonome capable d'aider les utilisateurs à gérer les étapes suivantes, accomplir des tâches et maintenir les flux de travail. À mesure que la technologie IA s'améliore, l'IA agentique fonctionnera de plus en plus comme un assistant numérique personnalisé — aidant les utilisateurs à rester organisés, à assurer le suivi des priorités et à réduire l'effort manuel de transfert d'informations entre conversations, réunions et outils de travail.

Zoom AI Companion : votre assistant intelligent au travail

Zoom AI Companion est un assistant numérique conversationnel et intelligent au cœur de la plateforme Zoom Workplace, conçu pour améliorer la productivité, rationaliser la collaboration et réduire la charge de travail des employés — le tout sans coût supplémentaire pour les clients disposant de certains services payants affectés à leurs comptes utilisateur Zoom.

À mesure que les outils d'IA s'intègrent de plus en plus à la main-d'œuvre moderne, ils ne se limitent plus à exécuter des tâches spécifiques — comme automatiser la saisie de données, rédiger des e‑mails, générer des rapports ou exécuter des fonctions algorithmiques basiques. Les outils d'IA émergents représentent plutôt un changement transformateur, modifiant fondamentalement notre façon de travailler. Zoom AI Companion va au‑delà de la simple automatisation des tâches ; il peut agir comme un véritable compagnon dans le travail quotidien d'un utilisateur, capable de répondre à des questions de culture générale, générer du contenu, offrir des analyses, résumer des documents, messages, messages vocaux et réunions, aider à la prise de décision et aider les utilisateurs à atteindre de nouveaux objectifs ou à débloquer des niveaux de performance supérieurs.

En tant qu'entreprise axée sur l'IA, Zoom AI Companion est intégré de manière réfléchie dans la suite de produits Zoom, y compris Zoom Meetings, Team Chat, Phone, Contact Center, Docs, Whiteboard, et plus encore. À mesure que Zoom continue d'innover et d'étendre ses capacités, Zoom AI Companion s'enrichira également, proposant de nouvelles fonctionnalités. Vous trouverez ci‑dessous une liste des principales fonctionnalités disponibles aujourd'hui, illustrant comment cet assistant IA peut contribuer à améliorer chaque aspect de la journée de travail d'un utilisateur.

Les principales fonctionnalités et capacités actuelles incluent :

Catégorie	Principales capacités	Valeur pour l'entreprise
Espace de travail IA centralisé	Traitement des requêtes contextuelles, planification intelligente, synthèse de données inter‑plateformes, suivis générés par l'IA.	Hub de productivité unifié avec automatisation intelligente des flux de travail.
Intelligence de réunion	Assistance en temps réel pendant les réunions, documentation automatisée, analyses intelligentes des enregistrements, automatisation de la préparation.	Efficacité des réunions renforcée de la préparation au suivi.
Amélioration de la communication	Assistance intelligente au chat, analyse des transcriptions, rédaction d'e‑mails, écriture prédictive.	Qualité de communication accélérée sur tous les canaux.
Optimisation du centre de contact	Analyse de sentiment en temps réel, intelligence de la conversation, analyses de performance, réponses intelligentes.	Expérience client améliorée grâce à des insights pilotés par l'IA.
Création de contenu	Intelligence documentaire, génération de contenu visuel, outils collaboratifs, organisation des médias.	Processus de développement et d'idéation de contenu simplifiés.
Gestion des tâches et des flux de travail	Création automatique de tâches, intégration inter‑plateformes, outils de gestion d'événements.	Réduction des charges administratives grâce à l'automatisation intelligente.

Comment Zoom AI Companion utilise la puissance de l'IA agentique

Zoom AI Companion donne vie à la valeur de l'IA agentique en aidant les utilisateurs à transformer facilement l'information en action. Lorsque AI Companion identifie des tâches de suivi — qu'elles proviennent d'une réunion, d'une interaction avec le Contact Center ou d'un autre insight identifié par l'IA — il peut automatiquement ajouter ces éléments d'action dans Zoom Tasks pour suivi ou attribution. Cela permet de s'assurer que les étapes clés ne se perdent pas dans un résumé de réunion ou un compte rendu de conversation. Au lieu de cela, elles deviennent des tâches claires et traçables susceptibles d'avancer. En reliant directement les insights à l'action, AI Companion aide les utilisateurs à rester maîtres de leurs priorités, gérer leurs responsabilités et faire avancer leur journée de travail sans friction inutile.

Algorithmes : comment l'intelligence artificielle contribue à rendre la communication fluide

Au‑delà des capacités de LLM conversationnels et intelligents de Zoom AI Companion, Zoom utilise également d'autres services d'IA (c.-à-d. algorithmes) sur l'ensemble de la plateforme. Ces services opèrent souvent en arrière‑plan de manière transparente, alimentant des fonctionnalités telles que la transcription vocale en temps réel, la traduction en direct, la suppression audio personnelle, et plus encore.

Ensemble, ces fonctionnalités contribuent à créer une expérience cohérente et sans friction qui peut améliorer à la fois la qualité et l'efficacité de chaque interaction sur la plateforme Zoom. Les principales fonctionnalités et capacités des services d'IA actuels incluent :

• Transcription

• Traduction

• Sous‑titres codés

• Isolation audio personnelle

Model Context Protocol (MCP) : une norme pour connecter l'IA aux outils afin d'accomplir davantage

Dans le cadre de son architecture IA, Zoom utilise le Model Context Protocol (MCP) — une norme ouverte qui permet des connexions sécurisées entre modèles, outils, sources de données et flux de travail. MCP joue un rôle clé dans l'avancement de l'IA agentique en remplaçant le besoin d'intégrations ponctuelles que chaque entreprise doit construire et maintenir séparément. Au lieu de cela, il fournit un cadre structuré et partagé qui expose des capacités aux modèles d'IA de manière cohérente. Cette base permet aux systèmes d'IA d'agir davantage comme des agents intelligents — non seulement en répondant aux questions, mais aussi en agissant directement au sein des systèmes sur lesquels les utilisateurs comptent. Zoom prend actuellement en charge MCP dans le cadre de son module complémentaire Custom AI Companion, permettant aux organisations de créer des agents personnalisés qui se connectent à leurs sources de données et applications uniques, automatisent des flux de travail routiniers et fournissent des réponses adaptées et précises basées sur le contenu de travail réel des équipes.

Comment MCP fonctionne en pratique

En son cœur, MCP repose sur un modèle client–serveur. Considérez l'environnement IA (comme ChatGPT ou Claude) comme un client qui souhaite accomplir un travail, et les systèmes externes (comme Jira, Confluence ou une base de données) comme des serveurs qui publient ce qu'ils peuvent faire. Chaque serveur fournit une liste claire de fonctions — comme « rechercher dans la base de connaissances » ou « créer une tâche ». Le client IA décide alors, en plein milieu d'une conversation, quand et comment utiliser ces fonctions.

Autrement dit, connecter l'IA à un serveur MCP, c'est comme commander au restaurant. Vous (l'IA) entrez dans un restaurant, recevez un menu (une liste de services ou fonctions disponibles via le serveur MCP), vous (l'IA) dites ce que vous voulez, et le serveur répond. Il n'y a pas d'incertitude sur ce qui est disponible — tout est fourni dans le menu dès le départ.

Les sections suivantes fournissent des détails supplémentaires sur le fonctionnement de MCP :

Étape 1 : exposer les capacités via des serveurs

Tout système peut exécuter un serveur MCP. Ce serveur agit comme le « menu », publiant une description structurée des actions qu'il prend en charge. Par exemple, Jira peut publier des fonctions telles que « rechercher des problèmes » ou « mettre à jour un ticket ». Parce que ces fonctions suivent le format partagé de MCP, l'IA peut les comprendre immédiatement sans ingénierie personnalisée.

Étape 2 : l'IA agit comme un client

De l'autre côté, l'environnement IA joue le rôle du client. Il lit le menu des fonctions disponibles, s'en souvient et décide lesquelles appeler lors de sa réponse à un utilisateur. Cela signifie que l'IA n'a pas besoin d'être programmée à l'avance avec des milliers d'intégrations possibles — elle apprend simplement ce qui est disponible lorsque la connexion est établie.

Étape 3 : transmettre le contexte en toute sécurité

MCP définit également comment le contexte et les autorisations sont transmis. Cela permet de garantir que lorsque l'IA utilise une fonction, elle le fait uniquement dans les limites de ce que l'utilisateur est autorisé à consulter. Par exemple, si un utilisateur a la permission de voir uniquement les tickets Jira de son équipe, MCP veille à ce que l'IA respecte cette portée. Cette couche de sécurité est ce qui rend MCP pratique pour une utilisation en entreprise, où les données sensibles et les contrôles d'accès sont non négociables.

Pourquoi MCP est important

En standardisant la façon dont l'IA se connecte aux systèmes externes, MCP supprime la friction des intégrations personnalisées et garantit la sécurité et la cohérence. Les utilisateurs en bénéficient parce que l'IA peut non seulement répondre aux questions, mais aussi effectuer des actions informées à travers une variété d'outils d'une manière qui paraît fluide et sécurisée.

Agent‑to‑Agent (A2A) Protocol : comment les assistants IA communiquent entre eux

En plus de MCP, Zoom utilisera également le Agent‑to‑Agent (A2A) Protocol comme langage partagé pour la collaboration entre agents autonomes. A2A est une norme ouverte qui permet aux agents IA — potentiellement développés par différents fournisseurs ou exécutés dans des environnements différents — de se découvrir mutuellement, partager du contexte, déléguer des tâches et échanger des résultats de manière sécurisée. Zoom prévoit de prendre en charge des agents IA tiers avec AI Companion en utilisant A2A pour extraire le contexte de vos conversations Zoom et agir à travers d'autres applications métier en votre nom. (Agent tiers pour ServiceNow Now Assist bientôt disponible.)

Si le Model Context Protocol (MCP) connecte les modèles d'IA aux outils et aux données dont ils ont besoin, A2A relie les agents entre eux. Ensemble, les deux normes forment l'épine dorsale des systèmes multi‑agents interopérables, où l'intelligence n'est pas confinée à un seul modèle mais distribuée à travers un réseau d'agents coopérants.

Comment A2A fonctionne en pratique

Au cœur d'A2A se trouve l'idée que chaque agent peut agir à la fois comme client et comme serveur. Un agent peut demander de l'aide ou déléguer une tâche, tandis qu'un autre peut répondre et exécuter cette tâche. La communication entre eux suit une structure commune et un modèle de sécurité, de sorte que, quel que soit le créateur des agents — ou l'endroit où ils s'exécutent — ils peuvent se comprendre mutuellement.

Vous pouvez le concevoir comme une équipe de spécialistes travaillant ensemble : chaque agent a une mission claire, un CV décrivant ce qu'il peut faire, et une manière partagée de transférer le travail aux autres.

Les sections suivantes décrivent ce processus étape par étape :

Étape 1 : les agents publient leurs capacités

Chaque agent compatible A2A expose une petite « Carte d'Agent » structurée. Cette carte agit comme l'identité de l'agent et son profil de capacités : elle répertorie ce que l'agent peut faire (par exemple « résumer un texte », « planifier une réunion » ou « interroger des données »), les formats qu'il prend en charge et comment le joindre.

Parce que cette carte suit la norme A2A, tout autre agent peut la lire et comprendre immédiatement comment interagir sans avoir besoin de code ou de configuration personnalisés.

Étape 2 : découverte et connexion des agents

Lorsqu'un agent souhaite collaborer, il consulte la Carte d'Agent d'un autre agent — souvent via un annuaire, un registre ou un point de terminaison connu — et établit une connexion sécurisée. Ce processus permet aux agents de se trouver dynamiquement, même s'ils ont été développés par des équipes ou des organisations différentes.

La découverte garantit la flexibilité : un agent de planification de tâches peut trouver un agent de visualisation, ou un agent de support client peut localiser un agent de traduction, le tout via des mécanismes de découverte standard.

Étape 3 : échange de tâches et de résultats entre agents

Une fois connectés, les agents communiquent via des messages de tâche standardisés. Un message de tâche peut inclure une requête (« analyser cet ensemble de données ») et une réponse (« voici les insights »). Ces échanges peuvent se produire de manière synchrone pour des opérations rapides ou de manière asynchrone pour des tâches de plus longue durée.

A2A prend également en charge le streaming et les notifications, de sorte que les agents peuvent envoyer des mises à jour intermédiaires ou des résultats partiels pendant leur travail — reflétant la façon dont les humains peuvent collaborer en temps réel.

Étape 4 : collaboration sécurisée et partage de contexte

Chaque interaction entre agents est authentifiée et cadrée par l'utilisateur ou le système qui l'a initiée, garantissant que les agents n'accèdent qu'aux données ou capacités qu'ils sont autorisés à utiliser.

Cet échange contrôlé de contexte permet des flux de travail complexes — comme un agent résumant un document pendant qu'un autre crée une action de suivi — sans fuite d'informations.

Pourquoi A2A est important

En définissant une manière universelle pour les agents de communiquer entre eux, A2A débloque une nouvelle couche d'interopérabilité et de composabilité. Plutôt que de construire des agents massifs et monolithiques qui tentent de tout faire, A2A permet aux organisations de concevoir des agents spécialisés — chacun axé sur un domaine spécifique — et de les faire collaborer via un protocole partagé.

Pour les entreprises, cela signifie :

• Compatibilité inter‑fournisseurs : des agents de différents prestataires peuvent interopérer en toute sécurité.

• Conception évolutive : les équipes peuvent ajouter ou remplacer des agents sans réarchitecturer l'ensemble des systèmes.

• Automatisation gouvernée : la sécurité, l'observabilité et l'audit sont standardisés dès le départ.

• Innovation plus rapide : de nouvelles capacités peuvent être introduites simplement en publiant une nouvelle Carte d'Agent — sans reconfigurer les intégrations existantes.