Vous avez peut-être beaucoup entendu parler du terme « IA agentique » ces derniers temps, certains affirmant qu’il s’agit de l’avenir de l’IA. Mais beaucoup de gens se demandent encore : « Qu’est-ce que l’IA agentique ? et en quoi est-elle différente de l’IA classique ? Et surtout, quelles sont ses applications ? Eh bien, ce sont toutes les questions auxquelles je répondrai dans cet article, afin que vous compreniez les bases de l’IA agentique à la fin de cet article.
Qu’est-ce que l’IA agentique ?
L’IA agentique est la prochaine étape au-delà des modèles d’IA, également appelés grands modèles linguistiques (LLM), car elle peut effectuer seule des tâches données en planifiant, en raisonnant et en exécutant des étapes logiques. Elle ne nécessite pas d’intervention humaine à chaque étape, c’est pourquoi l’IA agentique est également appelée modèles d’IA autonomes.
C’est ce qui les différencie de vos chatbots IA typiques comme ChatGPT ou Google Gemini, qui répondent simplement à vos invites textuelles sans aucun sentiment d’action. Agentic AI peut exécuter des tâches telles que répondre à un e-mail pour vous, vérifier des bugs et les corriger, ou planifier un voyage et acheter des billets pour vous. Le tout sans aucune aide humaine, ce qui les rend si utiles.
Comment fonctionne l’IA agentique ?
Contrairement à vos modèles d’IA (intelligence artificielle) quotidiens, les modèles d’IA agentique sont formés pour effectuer des tâches, ce qui les aide à résoudre des problèmes et à effectuer des tâches de manière indépendante. Voici comment fonctionnent ces modèles de nouvelle génération.
- Raisonnement: L’IA agentique utilise de grands modèles de langage pour raisonner, comprendre l’objectif, le décomposer en étapes plus petites et tracer le plan d’action qu’elle doit entreprendre.
- Mémoire et apprentissage : Il se souvient de mémoire de ce qu’il a fait et utilise ces informations pour prendre des décisions en temps réel concernant les actions futures.
- Passer à l’action : Finalement, il passe à l’action, s’adapte à son environnement et utilise des outils externes pour atteindre son objectif.
Quels sont les différents types de modèles d’IA agentique ?
Nous avons maintenant appris ce qu’est l’IA agentique, mais saviez-vous qu’il existe différents types d’agents IA. Ceux-ci vont du système d’IA agentique le plus simple à des systèmes plus complexes en fonction du type de tâche à accomplir. Voici donc un aperçu rapide de tous les types de systèmes d’IA agentique.
- Système d’agent réflexe simple : Il s’agit de la forme la plus simple d’agents IA qui effectuent une action lorsqu’une certaine condition est remplie. Comme l’envoi automatique d’e-mails à une date ou une heure particulière.
- Système réflexe basé sur un modèle : Ce modèle crée une mémoire interne qu’il utilise pour accomplir une tâche. Cette mémoire est constamment mise à jour pour prédire son prochain plan d’action.
- Système basé sur des objectifs : Les modèles d’IA agentique basés sur des objectifs fonctionnent de manière indépendante pour comprendre, apprendre et prédire les actions futures pour atteindre leur objectif. De la même manière qu’un robot aspirateur apprendra son environnement et trouvera le meilleur chemin pour nettoyer le sol efficacement.
- Agents d’apprentissage : Semblables aux agents réflexes basés sur des modèles, les modèles d’IA d’apprentissage utilisent les données passées pour améliorer leur efficacité. Ces modèles ont une composante « critique » qui leur indique dans quelle mesure ils exécutent une tâche donnée.
- Agents hiérarchiques : Ce modèle d’IA agentique décompose une tâche en un plan d’action en plusieurs étapes, ce qui lui permet de comprendre et d’atteindre plus facilement son objectif.
- Systèmes multi-agents : Ceci est utilisé pour des situations plus complexes. Ici, plusieurs agents spécialisés collaborent les uns avec les autres pour atteindre un objectif fixé avec des défis évolutifs.
Quelle est la différence entre l’IA agentique et l’IA générative ?
L’IA agentique et l’IA générative sont toutes deux alimentées par des modèles d’IA avancés, mais elles remplissent des rôles complètement différents. Laissez-moi vous expliquer à l’aide d’un tableau.
| Fonction principale | Conçu pour planifier, raisonner et agir pour atteindre un objectif. Utilisé pour l’automatisation des tâches. | Génère du contenu comme du texte, une image, une vidéo ou un code en fonction de l’invite donnée. |
| Autonomie | Fonctionne avec un minimum de surveillance. Peut s’adapter et apprendre pour améliorer son efficacité. | Réagit uniquement aux entrées de l’utilisateur. A de la mémoire pour offrir des résultats améliorés. |
| Complexité | Capable de résoudre des problèmes complexes et en plusieurs étapes. | Idéal pour les tâches en une seule étape. |
| Données Dépendance | Apprend, s’adapte et s’améliore après chaque utilisation en fonction de facteurs externes. | Affiche le résultat basé sur les données d’entraînement et les mémoires créées par l’utilisateur. |
Quelles sont les applications courantes de l’IA agentique ?
De nos jours, les modèles d’IA agentique sont devenus assez courants dans des domaines tels que la navigation Web, la recherche approfondie et même dans d’autres domaines comme la fabrication et les voitures autonomes. Mais permettez-moi de vous présenter quelques applications quotidiennes de Agentic AI où vous pouvez les utiliser et les voir en action.
- Navigateurs Web agents : Les navigateurs agents comme Comet et ChatGPT Atlas de Perplexity peuvent effectuer des tâches pour vous. Il vous suffit de lui donner une invite du type « Acheter du papier toilette sur Amazon » et il recherchera le produit, l’ajoutera à votre panier et vous amènera tout seul à la page de paiement. Vous laissant la partie la plus sensible du processus.
- Recherche Google IA : Google a également introduit un mode IA dans la recherche Google qui utilise des agents pour effectuer toutes les recherches à votre place. Il examine les sites Web et vous apporte les informations que vous recherchez sans quitter la page.
- Agents de flux de travail d’entreprise : Les industries utilisent des modèles agentiques pour automatiser la résolution des tickets informatiques, la détection des menaces et l’évaluation des risques dans le domaine financier. Ces modèles sont conçus spécifiquement pour effectuer ces tâches particulières.
- Agents de création de logiciels : Des outils comme Devin AI sont des agents de codage populaires qui aident les développeurs à créer de meilleurs logiciels. Il s’occupe seul de certaines tâches banales.
Cela nous amène à la fin de ce cours intensif sur le modèle d’IA agentique. Cette technologie n’en est qu’à ses balbutiements et, au fil du temps, nous commencerons à voir son utilisation plus large dans les choses de tous les jours. Le meilleur, c’est que nous ne savons peut-être même pas qu’il est là puisqu’il fonctionnera de manière autonome. Si j’ai raté quelque chose, faites-le-moi savoir dans la section commentaires ci-dessous.
