Qu’est-ce qu’un agent IA ?
Un agent IA est un programme informatique conçu pour exploiter son environnement et agir sans être constamment guidé par un utilisateur afin d’atteindre un objectif défini.
Les mots-clés à retenir ici sont « action » et « objectif« .
L’agent IA va au-delà d’une réponse directe faite à partir d’un prompt. Ce qui est le fonctionnement classique d’un chatbot IA.
L’agent IA va suivre un processus et mener des actions (par exemple, recherche sur le web, connexion à une API ou à un outil, etc.) jusqu’à atteindre l’objectif spécifié.
C’est d’ailleurs la raison principale pour laquelle il faut être prudent en manipulant des agents IA.
À noter que le qualificatif agent « autonome » n’est pas considéré comme adapté chez Défininion IA, lisez notre manifeste sur l’IA réaliste.
Fonctionnement d’un agent IA
Un agent IA est donc une version avancée et tournée vers l’action des systèmes d’intelligence artificielle. Voici les étapes génériques de son fonctionnement :
- Instruction (input) : L’agent IA reçoit des instructions de l’utilisateur. Ce qu’on appelle également un prompt.
- Traitement : Il traite ces informations et détermine les actions à entreprendre (connexion à une API, recherche sur le Web, etc.).
- Sortie (output) : L’IA génère les premiers résultats. Et donc, il fait des calculs intermédiaires afin d’accomplir la tâche confiée. Ce qui constitue un risque majeur dans les domaines sensibles (voir plus loin).
- Réévaluation : Si le résultat est conforme, l’outil s’arrête et livre le résultat final. Sinon, il continue à travailler jusqu’à obtenir le résultat attendu.
Les agents IA sont programmés pour exécuter des tâches pendant une durée plus ou moins longue. Ils peuvent aussi interagir avec d’autres agents.
Exemple concret
Un exemple récent d’agent IA est Deep Research, développé par OpenAI. Cet agent est conçu pour réaliser des recherches avancées sur Internet.
Pour cela, il parcourt des sources d’information et produit des synthèses détaillées.
Cet exemple illustre la disposition des agents IA à automatiser des tâches chronophages, comme la recherche d’informations.
Voici une vidéo qui explique simplement le concept d’agent IA :
Agent IA : Concepts avancés
L’IA agentique
L’IA agentique désigne l’orchestration de plusieurs agents interagissant au sein d’un workflow (processus organisé).
Ils peuvent collaborer ou entrer en compétition pour traiter des questions complexes, nécessitant l’usage de plusieurs agents IA.
Caractéristiques principales de l’IA agentique :
- Activation sans surveillance humaine : l’IA agentique peut exécuter des tâches et faire des calculs intermédiaires avec une intervention humaine limitée.
- Planification : l’IA agentique décompose un objectif complexe en plusieurs étapes et détermine les actions nécessaires pour l’atteindre. Plusieurs agents IA peuvent s’activer pour cela.
- Interaction avec l’environnement : l’IA agentique exploite des outils externes (API, logiciels, bases de données) via des connecteurs, tels que les MCP.
Si nécessaire, le système agentique adapte ses actions en fonction des résultats obtenus. Forcément, des enjeux de sécurité de données se posent avec acuité !
Différences entre agent IA et IA agentique. Source : https://blog.workday.com/
Pipelines RAG Agentiques
Les pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) agentiques optimisent les réponses des agents IA en combinant récupération d’informations et génération de contenu.
Composants clés :
- Découpage de texte et chargement (Chunking & Loader) : Segmentation des documents pour un traitement efficace.
- Réécriture de requêtes (Query Rewriting) : Optimisation des requêtes des utilisateurs.
- Conversion texte en Cypher/SQL (Text-to-Cypher & Text-to-SQL) : Génération de requêtes pour interroger des bases de données.
Ces techniques permettent aux agents IA d’exploiter efficacement les données et de fournir des réponses pertinentes.
Agents Vocaux
Les agents vocaux utilisent des technologies de reconnaissance et de synthèse vocale pour interagir avec les humains.
Technologies associées :
- ASR (Automatic Speech Recognition) : Convertit la parole en texte.
- TTS (Text-to-Speech) : Génère une voix synthétique à partir de texte.
- Voice-to-Voice (V2V) : Traduction vocale en temps réel..
- Latence & Time to First Byte (TTFB) : Mesures de la rapidité d’interaction.
Ces avancées permettent de développer des assistants vocaux toujours plus réactifs et précis.
Agents Apprenants
Les agents apprenants évoluent grâce à des techniques d’apprentissage continu.
Concepts clés :
- Apprentissage continu (Lifelong Learning) : Acquisition et mise à jour permanente des connaissances.
- RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) : Amélioration des décisions grâce aux retours humains.
- Processus de décision de Markov (MDP) : Modélisation des choix séquentiels en fonction des états précédents.
Grâce à ces méthodes avancées, les agents apprenants s’adaptent à des environnements changeants et optimisent leur performance.
Risques d’un agent IA
Chez Definition-ia.com, nous avons une démarche d’IA responsable.
À ce titre, l’agent IA pose des risques élevés qu’il faut bien prendre en considération avant de le déployer.
Pour atteindre un objectif, l’agent IA va prendre des décisions intermédiaires.
C’est là qu’il faut être vigilant.
Rappelons que l‘IA est amoral, sans conscience.
Un robot IA peut utiliser des moyens discriminatoires et non éthiques pour atteindre son but.
Par exemple, un Australien avait chargé un agent IA de l’inscrire à un cours de pilates.
Comme le cours était très demandé, il fallait passer par une liste d’attente.
L’agent IA a piraté le système de la salle de sport pour le propulser en haut de la liste d’attente !
L’humain doit donc être intégré dans le process pour prévenir les éventuelles dérives et réaliser les vérifications nécessaires.
Plus l’agent IA aura des tâches stratégiques, notamment en manipulant des données sensibles (personnelles, données clients), plus le risque est élevé…
Lisez cet article détaillé sur comment intégrer l’IA en entreprise de façon responsable.
Ce qu’il faut retenir
Les agents IA sont des systèmes capables d’interagir avec leur environnement et d’exécuter des tâches pour atteindre l’objectif assigné.
Leur adoption continue de croître, ouvrant la voie à des innovations majeures dans divers secteurs.
Grâce à des exemples concrets comme Deep Research, il est possible de mieux comprendre leur potentiel et leurs implications dans notre quotidien.
Néanmoins, un agent IA présente un risque plus élevé à l’usage qu’un « chat ». Sachant qu’il va être dans l’action.
Des garde-fous et une évaluation précise des risques doivent être réalisés avant de déployer un agent IA.