Qu'est-ce que l'IA agentique ?

Il semble que du jour au lendemain, tout le monde parle de l'IA agentique, mais personne ne comprend vraiment ce que cela signifie. Dans cet article, nous définirons ce terme et examinerons l'impact de cette technologie pour les équipes de développement logiciel et les entreprises qui souhaitent tirer parti de cette technologie en pleine évolution. 

Alors, qu'est-ce que l'IA agentique exactement ?

L’IA agentique est un système d’intelligence artificielle autonome capable de raisonner, de planifier et d’exécuter des tâches en plusieurs étapes pour atteindre un objectif précis. Contrairement à l'IA générative, qui se contente de répondre à des invites, l'IA agentique agit comme un « agent » numérique : elle utilise des outils, apprend à partir des retours et prend des décisions de manière autonome afin de mener à bien des workflows complexes avec un minimum de supervision humaine.

L'IA agentique désigne des systèmes autonomes conçus pour effectuer des tâches pour le compte d'un utilisateur ou d'un autre système. Ces agents sont capables de prendre des décisions et d'agir de manière indépendante, souvent en s'appuyant sur des technologies telles que les grands modèles linguistiques (LLM), le traitement du langage naturel (NLP) et le machine learning (ML). Leur nature agentique leur permet de planifier, de raisonner et de s'adapter pour atteindre leurs objectifs, souvent avec un minimum de supervision humaine.

Quels sont les principaux composants d'un système d'IA agentique ?

Les systèmes d’IA agentique doivent inclure les capacités suivantes :

• Gestion des objectifs : le système doit être capable de comprendre et de poursuivre un objectif. Cet objectif peut être généré en interne ou fourni par l’utilisateur. Un agent sait ce qu’il cherche à accomplir et peut diviser de grands objectifs en tâches plus petites et gérables.
• Prise de décision et planification : il doit être capable de faire des choix de manière autonome, de décider comment atteindre un objectif, même si cela implique de le diviser en étapes ou de s’adapter en chemin. L’IA agentique détermine les meilleures étapes à suivre en utilisant la logique, le raisonnement ou des stratégies apprises.
• Boucle de rétroaction (cycle perception-action) : l'agent doit agir en fonction de ses décisions, observer les résultats et s'ajuster en conséquence. C'est cette boucle qui lui confère son caractère autonome, plutôt que d'être un outil ponctuel. Un système d'IA autonome apprend des résultats, en ajustant son comportement en fonction de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas. Cela lui permet de devenir plus intelligent et plus utile à chaque exécution.

Certains composants supplémentaires sont généralement présents, mais ne sont pas essentiels. Ils incluent :

• Compétences linguistiques (LLM et NLP) : l’IA agentique, propulsée par les LLM, utilise le langage naturel pour comprendre les instructions, poser des questions et communiquer les résultats.
• Utilisation des outils : le système peut interagir avec d’autres outils, sites web, API ou logiciels pour accomplir une tâche.
• Mémoire : les agents se souviennent d'actions, de conversations ou de faits passés pour rester cohérents et s'améliorer au fil du temps. Cette mémoire peut être à court terme (pour la tâche en cours) ou à long terme (pour une utilisation future).
• Consignes de sécurité et d'alignement : les agents disposent généralement de certains moyens pour respecter les limites éthiques, légales ou opérationnelles de leurs actions. Il peut s'agir de mécanismes d'alignement des valeurs, de garde-corps ou de systèmes impliquant l'intervention humaine.

En quoi l'IA agentique diffère-t-elle de l'IA générative (Gen AI) et de l'IA traditionnelle ?

L'IA traditionnelle est généralement entraînée à exceller dans un domaine précis. Elle réagit aux données mais ne planifie pas et ne prend pas de décisions. Elle dépend de messages humains ou d'une logique fixe pour fonctionner. L’intelligence artificielle (IA) traditionnelle est excellente pour la reconnaissance de modèles et pour des tâches comme le filtrage des spams, la recommandation de produits connexes ou la reconnaissance d’images. Elle suit des règles statiques et n'agit pas de manière autonome ni ne crée quoi que ce soit de nouveau.

L'IA générative crée quelque chose en réponse à une demande de l'utilisateur, comme un texte, une image, un code logiciel, une vidéo ou un fichier audio. Poussant plus loin la puissance de reconnaissance de modèles de l'IA traditionnelle, la Gen AI s'appuie sur des modèles d'apprentissage profond, des données d’entraînement étendues et la compréhension du langage naturel pour interpréter les invites des utilisateurs et générer la sortie demandée. Une fois qu'elle aura répondu à la demande initiale, elle ne prendra aucune autre mesure sans demande supplémentaire. L'IA générative, un LLM par exemple, peut faire partie d'un système d'IA agentique.

L'IA traditionnelle et l'IA générative sont généralement réactives, dépendant des instructions ou des données fournies par l'être humain. L'IA agentique est plus proactive, capable d'atteindre un objectif et de mener à bien des processus en plusieurs étapes de manière autonome. Elle effectuera des boucles, réessaiera, révisera et s'adaptera jusqu'à ce qu'elle atteigne son objectif, en utilisant divers outils pour guider ses décisions.

Quelles sont les différences dans les données et les méthodes d'entraînement nécessaires pour les différents types d'intelligence artificielle (IA) ?

Les besoins en données d’entraînement pour l’IA varient en termes de structure, de spécificité et d’échelle selon le cas d’utilisation prévu. Différents types d’IA tirent profit de différentes méthodes d’entraînement ; là encore, la meilleure méthode dépend souvent du cas d’utilisation ou du résultat souhaité.

L’IA traditionnelle repose sur des ensembles de données structurés et étiquetés. Les données doivent être propres et bien annotées ; elles sont généralement spécifiques à un domaine et ont une portée limitée. La méthode d'apprentissage la plus courante est l'apprentissage supervisé : le modèle apprend à partir de paires d'entrées-sorties. Les systèmes non supervisés, basés sur des règles, sont également courants, car l'IA traditionnelle est généralement conçue pour effectuer une tâche spécifique qui suit un flux de travail répétitif.

L'IA générative nécessite des ensembles de données non structurés beaucoup plus volumineux et plus larges. Pensez aux livres, aux sites web, aux bibliothèques, aux images ou au code... le volume est important. Selon le cas d'utilisation, la diversité peut également être un facteur. Pour certaines applications internes, la diversité n'est peut-être pas une priorité, mais si l'application est destinée à un large public, les données d'entraînement doivent refléter cette diversité afin de réduire le risque de biais. L'IA générative s'appuie généralement sur l'apprentissage auto-supervisé pour l'entraînement initial, puis l'intervention humaine guide l'ajustement et l'apprentissage par renforcement. Les humains classent les résultats du modèle, lui apprenant à s'optimiser pour fournir des réponses utiles, sûres et de haute qualité.

L'IA agentique apprend à partir de données structurées et orientées vers des objectifs, telles que les journaux de tâches, les flux de travail et les enregistrements d'actions historiques. Elle peut également s'entraîner sur des données synthétiques ou interactives provenant d'environnements simulés, ainsi que sur des avis. L'entraînement combine l'ajustement précis des modèles génératifs avec l'apprentissage par renforcement, le clonage comportemental et l'entraînement à l'utilisation d'outils. Le clonage comportemental enseigne à l'IA par l'exemple, en copiant ce que font les experts, plutôt que de le découvrir par essais et erreurs. Il s'agit souvent de la première étape dans la construction de systèmes agentiques qui peuvent ensuite s'améliorer grâce à des techniques plus avancées telles que l'apprentissage par renforcement ou les avis en temps réel. Les avis itératifs et l'évaluation basée sur les objectifs sont également essentiels dans la formation de l'IA agentique.