Qu’est-ce qu’un agent IA ?
Un agent IA est un programme informatique conçu pour exploiter son environnement, prendre des décisions et agir de manière autonome afin d’atteindre un objectif défini.
Les mots clés à retenir ici sont « autonomie » et « action« .
En somme, l’agent IA va au-delà d’une réponse directe faite à partir d’un prompt (rôle d’un « assistant »).
L’agent IA va suivre un processus et mener des actions (ex. recherche sur le web, connexion à une API, etc.) jusqu’à atteindre l’objectif spécifié (rôle d’un « collaborateur »).
Étymologie et origine
Le mot « agent » provient du latin agens, qui signifie « agir ».
En intelligence artificielle, ce terme désigne un système informatique capable d’interaction et d’autonomie.
Le concept d’agent IA remonte aux années 1950. C’est à cette époque que le concept d’intelligence artificielle a été lancé.
Les chercheurs ont commencé à explorer les possibilités de créer des programmes capables de simuler l’intelligence humaine. Aujourd’hui, les experts remettent en cause cette vision uniforme de l’intelligence.
L’intelligence humaine étant très complexe et multiple.
Fonctionnement d’un agent IA
Un agent IA est une version avancée et autonome des systèmes d’IA. Voici les étapes clés 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 des résultats intermédiaires.
- 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 en autonomie. Ile 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.
Mais l’objectif est d’aller plus loin dans l’autonomisation des agents.
Agent IA : Concepts avancés
Systèmes Multi-Agents (MAS)
Les systèmes multi-agents (MAS) sont des ensembles d’agents intelligents interagissant au sein d’un environnement partagé. Ils peuvent collaborer ou entrer en compétition pour résoudre des problèmes complexes dépassant les capacités d’un agent individuel.
Caractéristiques principales des MAS :
- Autonomie : Chaque agent fonctionne sans contrôle centralisé.
- Interaction : Les agents communiquent et coopèrent pour atteindre un objectif.
- Flexibilité : Le système s’adapte aux environnements dynamiques.
Les MAS sont utilisés dans la simulation sociale, la robotique collaborative et la gestion de réseaux.
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.
Ce qu’il faut retenir
Les agents IA sont des systèmes capables d’interagir avec leur environnement et d’exécuter des tâches de manière autonome.
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.
Pour en savoir plus sur les agents IA, regardez cette vidéo de Flavien Chervet :