L’IA générative est à la mode depuis maintenant deux ans. Mais dernièrement, vous avez peut-être remarqué l’apparition d’un autre terme : les agents IA. Toutes les grandes sociétés d’IA, notamment Google, OpenAI, Anthropic, Meta et même les modèles open source, ont commencé à évoluer dans cette direction. Beaucoup pense 2025 sera l’année des agents IA.
Alors, que sont exactement ces agents IA ? Et pourquoi tout le monde en parle soudainement ? Décomposons-le étape par étape.
Que sont les agents IA ?
Imaginez un modèle d’IA qui ne se contente pas de répondre par du texte, mais qui agit en votre nom. Ces actions peuvent être aussi simples que réserver des billets d’avion ou répondre à un e-mail, ou aussi complexes que gérer l’intégralité d’un système de support client ou même automatiser une usine.
En termes simples, ils automatisent des tâches comme Google Assistant ou Alexa, mais de manière bien plus intelligente. Par exemple, si vous demandez à un agent IA « Envoyer un e-mail à John résumant ma récente réunion » :
- Il génère un résumé.
- Il recherche vos notes ou même transcrit les enregistrements de réunions pour en extraire les points clés.
- Il personnalise le ton en fonction des e-mails précédents adressés à John.
- Enfin, il envoie un e-mail, éventuellement après une vérification rapide de votre part.
En revanche, Google Assistant ou Alexa vous demanderaient de fournir l’objet et le corps de l’e-mail, vous laissant ainsi une grande partie de la tâche.
Il existe plusieurs types d’agents IA :
Agents réflexes simples | Réagissez instantanément en fonction de règles fixes. | Les portes automatiques s’ouvrent lorsqu’un mouvement est détecté. |
Agents réflexes basés sur un modèle | Utilisez la mémoire pour gérer les situations dans lesquelles des informations manquent. | Les thermostats ajustent la température en fonction des tendances. |
Agents basés sur des objectifs | Planifier des actions pour atteindre des objectifs spécifiques. | Le GPS calcule l’itinéraire le plus rapide vers un emplacement. |
Agents basés sur des utilitaires | Choisissez la meilleure action en fonction de vos préférences et de vos priorités. | Les voitures autonomes optimisent les itinéraires pour plus de sécurité. |
Agents d’apprentissage | Apprenez et améliorez-vous grâce à l’expérience au fil du temps. | Les filtres de messagerie s’améliorent pour détecter le spam. |
Systèmes multi-agents (MAS) | Travaillez avec d’autres agents pour accomplir des tâches. | Les robots collaborent pour assembler des produits. |
Agents hiérarchiques | Utilisez différents niveaux de contrôle, avec des stratégies de gestion de niveaux supérieurs. | Les robots d’usine suivent les instructions des superviseurs. |
Cependant, à la base, tous les agents d’IA automatisent les tâches en prenant des décisions, en réfléchissant à la logique, en apprenant des interactions passées et en effectuant plusieurs étapes pour atteindre un objectif.
Parfois, plusieurs agents IA travaillent même ensemble pour résoudre des tâches plus importantes. Par exemple, si vous lui demandez de réaliser l’intégralité d’un projet de développement Web, un agent IA conçoit la page, un autre écrit le contenu, un troisième programme le projet et un autre teste le code et le résultat. Pourquoi? Lorsque les agents IA se spécialisent dans des tâches spécifiques, ils les accomplissent avec une plus grande précision. Il est donc logique de combiner plusieurs agents d’IA qui se chargeront de communiquer entre eux tout en fournissant de meilleurs résultats.
Lire aussi :
Comment fonctionnent les agents IA ?
Les agents d’IA fonctionnent en observant, en planifiant, en agissant et en apprenant, de la même manière que les humains gèrent leurs tâches. Décomposons ce processus avec un exemple. Imaginez que vous souhaitiez qu’un agent IA organise votre collection de photos en désordre. Vous lui donnez une instruction simple : trier les photos par date et créer des dossiers pour les vacances, les anniversaires et les événements familiaux.
Étape 1 : Observer
L’agent IA scanne vos photos, lit les horodatages et peut utiliser la reconnaissance d’image pour détecter des visages ou des objets. Cela ne suit pas seulement une règle pré-écrite ; il analyse les modèles et identifie ce qui est important. Fondamentalement, ce que font les chatbots ces jours-ci, mais ici, l’agent continue de terminer la tâche.
Étape 2 : Planifier
Une fois que l’IA a collecté des données au cours de l’étape d’observation, elle passe à la planification de la manière d’organiser efficacement les photos. Il décide comment regrouper les photos, peut-être d’abord par lieu, puis par date, puis par thèmes comme les plages ou les gâteaux d’anniversaire. À ce stade, il ne vous demande pas de confirmer chaque étape ; au lieu de cela, il crée son propre flux de travail pour atteindre l’objectif.
Étape 3 : Agir
Une fois le plan prêt, il s’exécute avec des actions. Il crée des dossiers, renomme des fichiers et organise tout. S’il détecte des doublons, il peut les supprimer ou demander une confirmation. Dates manquantes ? Il peut même faire des suppositions éclairées basées sur des modèles tels que des visages ou des emplacements. Les agents IA peuvent travailler avec des applications ou des gadgets réels, soit via des API, soit en simulant et en cliquant et en tapant, tout comme les humains.
Étape 4 : Apprendre
Enfin, l’IA apprend de sa propre expérience. Si elle place une photo de plage sous les anniversaires et que vous la corrigez, l’IA se souvient de cette préférence pour la prochaine fois. Plus cela fonctionne, mieux il comprend vos besoins et votre façon de penser et de travailler.
Ce cycle…observer, planifier, agir et apprendre– rend les agents IA plus intelligents et plus utiles à mesure que vous les utilisez. Bien que je l’ai expliqué ici avec un exemple simple, le même modèle sera utilisé pour diverses autres fonctions.
Cas d’utilisation réels pour les agents IA
- Vous pouvez utiliser des agents IA pour effectuer des actions de base comme dans les exemples présentés ci-dessus. Vous pouvez envoyer des e-mails ou trier des fichiers. C’est exactement ce que font le projet Mariner de Google, l’opérateur d’OpenAI et l’utilisation de l’ordinateur d’Anthropic. Cependant, actuellement, tous ces projets sont en phase bêta.
- Vous gérez une boutique en ligne ? Au lieu d’embaucher des personnes pour gérer le support client, vous déployez un agent IA. Il répond aux questions, suit les commandes et traite même les remboursements en se connectant aux systèmes de paiement. Si une requête est trop complexe ou hors des limites autorisées, elle est transmise à un humain, mais uniquement en cas de besoin.
- Agit à titre d’ingénieur logiciel. Il peut écrire du code, déboguer des programmes, tester des logiciels et même déployer des projets sans intervention humaine. Il peut gérer des tâches de programmation complexes du début à la fin. Des services comme Devin le font déjà. eBay a développé en interne un cadre qui utilise plusieurs grands modèles de langage pour les tâches de codage et de marketing.
- Il peut effectuer des recherches en votre nom. Trouvez tout ce dont il a besoin pour rechercher, formuler des questions et rechercher plus profondément en fonction des informations recueillies. Il vérifie tous les sous-thèmes associés et génère un rapport avec toutes les informations collectées. La nouvelle fonctionnalité Deep Research de Google Gemini est exactement cela. Même leur nouveau modèle Gemini 2.0 est un modèle agentique (les modèles agents peuvent non seulement parler dynamiquement aux humains mais aussi à d’autres agents d’IA).
- Dans le domaine de la santé, les agents d’IA aident les médecins en analysant les examens médicaux, en identifiant les anomalies et même en suggérant des plans de traitement. Ils traitent d’énormes quantités de données plus rapidement que n’importe quel humain, aidant ainsi les médecins à se concentrer sur les cas critiques.
Pourquoi tout le monde parle d’agents IA ?
Les agents IA font actuellement la une des journaux car ils peuvent automatiser des tâches et agir de la même manière que des assistants humains. Les exemples incluent la gestion d’entreprises, la gestion d’entrepôts ou d’usines, l’automatisation de maisons intelligentes, l’aide aux soins de santé, etc. C’est comme JARVIS d’IronMan.
D’une part, même si la technologie semble intéressante, elle peut soulever des problèmes de confidentialité et d’éthique. Ces agents IA peuvent accéder à vos informations privées sur vos appareils ou remplaceront-ils vos emplois ?