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Un agent d'IAIA est une entité pilotée par l'intelligence artificielle, capable d'accomplir en autonome les tâches qui lui sont assignées.
Le point essentiel pour comprendre un agent IA réside dans la capacité à agir par lui-même, sans intervention humaine jusqu'à obtenir l'information demandée ou accomplir le service requis.
GoogleGoogle définit les agents IA comme des systèmes intelligents capables, suite à une demande humaine de mettre en œuvre divers logiciels et systèmes et ce faisant de :
- raisonner,
- planifier,
- conserver des informations
- anticiper plusieurs étapes à l'avance.
La différence entre un agent IA et une IA générative
La différence entre un agent IA et une IA générative réside dans le fait que les agents accomplissent des tâches de manière autonome.
Contrairement aux systèmes d'IA comme ChatGPT ou Copilot qui peuvent nous assister dans la résolution d'un problème, les agents d'IA sont comparables à des employés zélés, capables d'utiliser toutes sortes de ressources pour mener à bien une mission qui leur a été confiée.
Par le passé, il était possible de programmer de tels systèmes en leur indiquant la liste des tâches que l'on souhaitait qu'ils accomplissent.
Avec des agents IA comme Claude Computer, DeepSeekDeepSeek ou ChatGPTChatGPT Tasks, on se contente de donner un objectif. L'agent accomplit la tâche de manière autonome. S'il rencontre des problèmes en route, il va tenter diverses approches par lui-même. Il fait tout ce qui lui est possible pour aller jusqu'au bout de sa mission, sans solliciter d'intervention humaine.
Comparaisons avec le monde réel
Imaginons que nous tenons un restaurant. Un client demande à ce que l'on prépare une paella, mais précise que le fils aîné est vegan, tandis que la benjamine suit un régime sans glutengluten.
Si nous posons la question à ChatGPT, celui-ci va nous donner les ingrédients nécessaires à la préparation d'une paella vegan et sans gluten et aussi indiquer la marche à suivre.
Un agent IA serait comparable à un chef. Nous lui relayons la commande : « une paella vegan et sans gluten » et il va alors accomplir toutes les étapes nécessaires : sélection des ingrédients, préparation des légumes, ajout des épices, cuisson du riz, etc. Et au bout du compte, il apporte à la table le plat demandé.
Il existe d'ailleurs des systèmes en opération que l'on peut assimiler à des agents IA. Ainsi, les voitures autonomes, comme la Waymo (Google Car) ou encore le système Full Self-Driving de TeslaTesla sont en mesure de percevoir leur environnement, prendre des décisions de conduite et s'améliorer à chaque trajet. On se contente de leur indiquer la destination et ils font en sorte de piloter le véhicule en gérant les diverses conditions de l'environnement : passants, blocages de la circulation, etc.
Exemples de tâches pour un agent IA
Quel type de tâche pourrait-on confier à un agent IA ?
- Si nous disons « apprends-moi le japonais » à un agent IA, il va de lui-même analyser notre niveau actuel, construire un plan de cours à partir de ce niveau, puis organiser des horaires de pratique et nous rappeler régulièrement qu'une leçon est prévue. Il va ensuite donner chaque leçon et adapter ses exercices ou son plan en fonction de notre progression.
- Un agent IA pourrait examiner quotidiennement une base de données des marques, détecter les nouvelles dénominations et vérifier si dans celles-ci se trouve un conflit potentiel avec une marque que l'on détient. Le cas échéant, il va déposer une opposition
- Si un colis a été égaré, on pourrait confier à un agent IA la tâche de le localiser. Il va entrer en contact avec les transporteurs, les entrepôts et mener sa tâche à bien. Au bout du compte, il va informer le client de ce que le colis a été retrouvé.
Les capacités attendues de l’IA agentique
Un agent IA est capable de gérer en autonome des tâches complexes nécessitant du raisonnement. Il a la capacité à résoudre tout problème rencontré. Et il tient une mémoire de ce qu'il a appris et cherche constamment à s'améliorer. Prenons l'exemple d'un agent IA qui serait dédié à la réservation d'un billet d'avion pour une destination donnée.
L'agent IA va :
- Rassembler des données externes. L'agent va consulter divers sites de réservation.
- Raisonner à partir de ces données. Tout en tenant compte des préférences de voyage de l'usager (plage de dates, siège placé de préférence côté couloir, trajet direct si possible), il analyse toutes les propositions de voyage disponibles.
- Prendre des décisions optimisées basées sur ses analyses. Il détecte ainsi quelle est la formule optimale.
- S'adapter à de nouvelles situations. Si une grève est prévue sur le transport aérien, il explore d'autres pistes : ferroviaire, bateau...
- Maintenir une mémoire sur le long terme. A chaque voyage effectué, l'agent IA prend en compte les particularités de l'usager et les affine au fur et à mesure.
- Anticiper. Si le passeport du voyageur arrive bientôt à expiration, il prend les mesures nécessaires pour le faire renouveler.
Les conséquences sur la civilisation
L'IA agentique est une révolution en soi, dont l'impact est appelé à impacter de nombreuses industries. Elle va offrir une personnalisation de plus en plus forte. En finance, par exemple, un agent IA va pouvoir offrir des conseils, suggestions et stratégies adaptés en temps réel.
Toutefois, il apparaît que, comme lors de l'arrivée des IA génératives, cette automatisation intelligente de tâches va conduire à remplacer maintes fonctions et qu'il va falloir envisager des compensations. Par ailleurs, des problèmes éthiques sont à l'horizon : qui sera tenu responsable en cas d'erreur d'un agent IA ?
Une mise en œuvre minutieuse
À leurs débuts, les agents d'IA s'appuyaient uniquement sur des APIs pour interagir avec d'autres systèmes. Des avancées comme Claude Computer ont ouvert à une interaction directe via des interfaces graphiques.
Il reste que, si les agents d'IA marquent une révolution, ils nécessitent une conception minutieuse et des ressources importantes pour être déployés efficacement.