Types d'agents d'IA : Définitions, rôles et exemples

Les agents d'IA passent de la nouveauté à la nécessité. Ce qui a commencé comme une simple automatisation et des assistants conversationnels évolue vers des systèmes qui observent leur environnement, décident de la prochaine étape et agissent dans des flux de travail réels. Ces agents exécutent des jobs, appellent des outils, mettent à jour des systèmes et influencent des décisions qui nécessitaient autrefois un jugement humain.

À mesure que les systèmes d'IA passent à l'action, les enjeux augmentent. Les erreurs peuvent se propager en cascade dans les systèmes en aval et produire des résultats difficiles à tracer ou à annuler. Cette évolution transforme l'IA agentique en un défi de conception de système, obligeant les équipes à réfléchir plus en amont à l'autonomie, au contrôle, à la fiabilité et à la gouvernance.

Dans le même temps, le discours autour des agents d'IA est devenu confus. Selon la source, il existe quatre, cinq ou sept types d'agents, ce qui reflète souvent des tendances plutôt que des principes de conception durables. Ce guide adopte une approche pragmatique. Plutôt que d'introduire une nouvelle taxonomie, il se concentre sur un cadre stable pour comprendre les agents d'IA et l'utilise pour vous aider à analyser les compromis, à éviter la suringénierie et à choisir l'agent adapté au problème à résoudre.

Pourquoi les types d'agents sont importants en pratique

De la prédiction à l'exécution

Les agents d'IA sont importants, car les systèmes d'IA ne se limitent plus à l'analyse ou à la génération de contenu. Ils participent de plus en plus directement aux workflows. Ils décident de la prochaine action à entreprendre, invoquent des outils, déclenchent des processus en aval et adaptent leur comportement en fonction du contexte. En bref, ils agissent.

Une fois que les systèmes d'IA agissent, leur impact s'amplifie. Une seule décision peut influencer plusieurs systèmes, sources de données ou utilisateurs. Les erreurs se propagent plus rapidement, et les comportements non intentionnels sont plus difficiles à annuler. C'est ce qui distingue l'IA agentique des générations précédentes d'applications d'IA.

Par conséquent, les équipes repensent la place de l'IA dans leur architecture. Les agents brouillent la frontière entre la logique de la solution et la prise de décision, obligeant les organisations à se préoccuper de la fiabilité, de la supervision et du contrôle bien plus tôt qu'auparavant.

Comment les types d'agents façonnent les décisions de conception

La valeur de la classification se manifeste dans des choix de conception concrets. Les types d'agents ne sont pas des étiquettes abstraites ; ils encodent des hypothèses sur la manière dont les décisions sont prises, la quantité de contexte conservée et le degré de prévisibilité que doit avoir le comportement. Choisir un type d'agent, c'est choisir un ensemble de compromis.

Un agent réflexe simple privilégie la vitesse et le déterminisme. Un agent apprenant s'adapte au fil du temps, mais introduit de l'incertitude et un coût opérationnel. Sans un cadre clair, les équipes choisissent souvent par défaut l'option la plus puissante disponible, même lorsque le problème ne l'exige pas.

La classification fournit un langage commun pour ces décisions. Elle aide les équipes à aligner leurs attentes, à analyser les modes de défaillance et à éviter la sur-ingénierie. Dans un paysage en évolution rapide, rempli de nouveaux outils et de nouveaux labels, un modèle mental stable permet aux praticiens de concevoir des systèmes d'agents de manière délibérée plutôt que réactive.

Les éléments constitutifs d'un agent d'IA

Comment les agents perçoivent et agissent

Un agent d'IA existe dans un environnement et interagit avec lui par la perception et l'action. La perception comprend des signaux tels que des données de capteurs, des événements système, des entrées utilisateur ou des résultats de requêtes. Les actions sont les Opérations que l'agent peut effectuer qui influencent la suite des événements, allant de l'appel d'une API au Trigger d'un processus en aval.

Entre la perception et l'action se trouve l'état. Certains agents se basent uniquement sur l'entrée actuelle, tandis que d'autres maintiennent un état interne qui résume les observations passées ou le contexte déduit. La conception d'agents efficaces démarre par l'environnement lui-même : les environnements stables et entièrement observables récompensent les conceptions plus simples, tandis que les environnements partiellement observables ou bruités nécessitent souvent une mémoire ou des modèles internes pour se comporter de manière fiable.

Autonomie, objectifs et apprentissage

L'autonomie décrit le degré de liberté dont dispose un agent pour décider quoi faire et quand le faire. La logique de décision d'un agent — les règles, les plans ou les politiques apprises qui associent les observations aux actions — détermine comment cette liberté est exercée. Certains agents exécutent des actions prédéfinies en réponse à des entrées, tandis que d'autres sélectionnent des objectifs, planifient des actions et déterminent quand une tâche est terminée. L'autonomie est un spectre, allant des agents de bas niveau qui réagissent directement aux entrées aux agents de plus haut niveau qui planifient, optimisent ou apprennent au fil du temps.

Les objectifs et l'apprentissage augmentent la flexibilité, mais ils ajoutent également de la complexité. Les agents orientés objectif doivent ajuster leurs plans à mesure que les conditions changent. Les agents d'apprentissage nécessitent une formation et une évaluation continues à mesure que leur comportement évolue. Chaque pas vers une plus grande autonomie troque la prévisibilité contre l'adaptabilité, ce qui rend les limites claires essentielles pour construire des agents qui restent compréhensibles et fiables en production.

Les cinq principaux types d'agents d'IA

Les cinq principaux types d'agents d'IA décrivent cinq manières fondamentales dont les agents décident de leurs actions : réagir aux entrées, maintenir un état interne, planifier en fonction d'objectifs, optimiser les compromis et apprendre de l'expérience. Ce cadre perdure, car il décrit le comportement décisionnel plutôt que des technologies spécifiques. En se concentrant sur la manière dont un agent réagit, raisonne, optimise ou s'adapte — et non sur les outils qu'il utilise ou les rôles qu'il joue —, il continue de s'appliquer aux systèmes modernes construits avec de grands modèles de langage, des couches d'orchestration et des outils externes.

1. Agents réflexes simples

Les agents réactifs simples fonctionnent à l'aide de règles directes de type condition-action. Lorsqu'un modèle d'entrée spécifique est détecté, l'agent exécute une réponse prédéfinie. Il n'y a pas de mémoire des événements passés, pas de modèle interne de l'environnement et pas de raisonnement sur les conséquences futures. Cette simplicité rend les agents réactifs rapides, prévisibles et faciles à tester et à valider.

Les agents réflexes fonctionnent le mieux dans des environnements stables et entièrement observables où les conditions changent rarement. Ils restent courants dans les systèmes de monitoring, d'alerte et de contrôle, où la sécurité et le déterminisme priment sur la flexibilité. Leur limite est la fragilité : lorsque les entrées sont bruitées ou incomplètes, le comportement peut échouer brusquement, car l'agent manque d'état contextuel.

2. Agents réflexes basés sur un modèle

Les agents réflexes à base de modèle étendent les agents réflexes simples en conservant une représentation interne de l'environnement. Cet état interne permet à l'agent de raisonner sur des aspects du monde qu'il ne peut pas observer directement. Les décisions restent basées sur des règles, mais ces règles opèrent sur un contexte déduit plutôt que sur les seules entrées brutes.

Cette approche améliore la robustesse dans des environnements dynamiques ou partiellement observables. De nombreux systèmes pratiques s'appuient sur un comportement réflexe à base de modèle pour équilibrer la fiabilité et l'adaptabilité sans introduire l'imprévisibilité de l'apprentissage.

3. Agents basés sur les objectifs

Les agents basés sur des objectifs représentent les résultats souhaités et évaluent les actions en fonction de leur capacité à rapprocher le système de ces objectifs. Plutôt que de réagir immédiatement, ces agents planifient des séquences d'actions et s'ajustent à mesure que des obstacles apparaissent. La planification permet la flexibilité et prend en charge un comportement plus complexe sur des horizons plus longs.

La planification introduit également des coûts et de la fragilité. Les objectifs doivent être clairement définis, et les plans dépendent d'hypothèses sur le comportement de l'environnement. Dans des contextes en évolution rapide, les plans nécessitent souvent des révisions fréquentes ou une logique de fallback. Les agents basés sur des objectifs sont puissants, mais ils exigent une discipline de conception rigoureuse pour éviter une complexité inutile.

4. Agents basés sur l'utilité

Les agents basés sur l'utilité affinent le raisonnement basé sur les objectifs en attribuant une valeur aux résultats plutôt qu'en considérant le succès comme binaire. Les actions sont choisies en fonction de l'utilité attendue, ce qui permet à l'agent d'équilibrer des objectifs concurrents tels que la vitesse, la précision, le coût ou le risque.

La force des agents basés sur l'utilité est la transparence. En encodant directement les priorités, ils exposent une logique de décision qui serait autrement cachée dans des heuristiques. Le défi consiste à définir des fonctions d'utilité qui reflètent les priorités du monde réel. Une utilité mal spécifiée peut conduire à un comportement techniquement optimal mais indésirable.

5. Agents d'apprentissage

Les agents d'apprentissage améliorent leur comportement au fil du temps en intégrant les retours de l'environnement. Ces retours peuvent provenir de données étiquetées, de récompenses, de pénalités ou de signaux implicites. L'apprentissage permet aux agents de s'adapter à des environnements trop complexes ou imprévisibles pour être modélisés explicitement avec des règles fixes.

En même temps, l'apprentissage introduit de l'incertitude. Le comportement évolue, la performance peut drifter et les résultats deviennent plus difficiles à prévoir. Les agents apprenants sont plus efficaces lorsque l'adaptabilité est essentielle et que les équipes sont prêtes à gérer cette complexité.

Modèles d'agents d'IA émergents et hybrides

Systèmes multi-agents

À mesure que les agents d'IA sont appliqués à des problèmes de plus en plus vastes et complexes, les conceptions à agent unique se révèlent souvent insuffisantes. Les systèmes multi-agents répartissent la prise de décision entre plusieurs agents qui interagissent les uns avec les autres. Ces agents peuvent coopérer pour atteindre des objectifs communs, se concurrencer pour des ressources ou opérer indépendamment au sein d'un environnement distribué. Cette approche est utile lorsque le travail peut être décomposé ou parallélisé.

Le compromis est la coordination. À mesure que le nombre d'agents augmente, le risque d'actions contradictoires, d'états incohérents et de comportements émergents non intentionnels s'accroît, ce qui rend essentiels des mécanismes de communication et de coordination clairs pour garantir la fiabilité et la prévisibilité.

Agents hiérarchiques

Les agents hiérarchiques ajoutent une structure en superposant le contrôle. Un agent de niveau supérieur planifie, décompose les objectifs ou assure la supervision, tandis que les agents de niveau inférieur se concentrent sur l'exécution. Ce modèle superviseur-sous-agent aide à gérer la complexité en séparant les décisions stratégiques des décisions opérationnelles.

Les hiérarchies peuvent améliorer la clarté et le contrôle, mais elles introduisent également des dépendances. Si les responsabilités entre les couches sont mal définies, les défaillances ou les hypothèses incorrectes aux niveaux supérieurs peuvent se répercuter en cascade dans tout le système.

Agents hybrides et basés sur les rôles

La plupart des agents de production sont hybrides. Ils combinent un comportement réflexe pour la rapidité et la sécurité, la planification pour la flexibilité et l'apprentissage pour l'adaptation. Cette approche hybride permet aux systèmes d'équilibrer la fiabilité et la réactivité à mesure que les conditions changent.

De nombreuses étiquettes modernes décrivent des rôles fonctionnels plutôt que des comportements. Des termes comme agents clients, agents de code, agents créatifs ou agents de données décrivent ce que fait un agent, et non la manière dont il prend ses décisions. Les tendances telles que les agents basés sur les LLM, les agents de workflow et les agents utilisant des outils reflètent de nouvelles interfaces et capacités qui sont toujours mieux comprises à travers les comportements classiques des agents.

Choisir le bon agent d'IA pour votre cas d'utilisation

Adapter la conception de l'agent à la réalité

Le choix d'un type d'agent d'IA doit commencer par le problème, et non par les outils. Différentes conceptions d'agents supposent différents niveaux de prévisibilité, de contrôle et de risque. Lorsque ces hypothèses ne correspondent pas à la réalité, même les agents sophistiqués échouent d'une manière difficile à diagnostiquer.

Les tâches très répétitives et bien définies bénéficient généralement d'agents plus simples. Lorsque les tâches deviennent plus ouvertes ou nécessitent un séquençage, les agents basés sur des objectifs ou sur l'utilité deviennent plus appropriés. Une erreur courante consiste à supposer que la complexité nécessite automatiquement un apprentissage.

La dynamique de l'environnement est tout aussi importante. Dans des environnements stables, des agents plus simples peuvent rester efficaces pendant de longues périodes. Dans des environnements dynamiques, l'adaptabilité devient précieuse — mais uniquement avec des boucles de rétroaction et une supervision. L'interprétabilité est une autre contrainte. Si les décisions doivent être expliquées ou auditées, un comportement prévisible est souvent plus important que la flexibilité.

Quand l'apprentissage est utile — et quand il est nuisible

Les agents apprenants sont plus utiles lorsque des règles explicites sont peu pratiques ou lorsque la performance dépend de schémas qui n'émergent que par l'expérience. La personnalisation et les scénarios d'apprentissage par renforcement entrent souvent dans cette catégorie.

Cette adaptabilité a un coût. L'apprentissage introduit une surcharge opérationnelle et un comportement évolutif qui compliquent les tests et la gouvernance. Dans des environnements largement stables, l'apprentissage peut ajouter un risque sans avantage significatif.

Une heuristique pratique permet de clarifier ces compromis. Si vous pouvez définir clairement les règles, n'utilisez pas l'apprentissage. Si vous pouvez définir clairement l'objectif, n'optimisez pas. Si vous pouvez définir clairement l'utilité, optimisez délibérément. L'apprentissage doit être un choix délibéré, et non un default.

Les signes avant-coureurs d'une mauvaise adéquation comprennent des résultats instables, des cycles de réentraînement excessifs, des modes de défaillance peu clairs et la difficulté à expliquer pourquoi un agent s'est comporté d'une certaine manière. Ces symptômes indiquent souvent que le type d'agent est inadapté au problème, plutôt qu'un défaut dans les modèles ou les outils sous-jacents eux-mêmes.

Comment les types d'agents d'IA se manifestent en pratique

Automatisation, contrôle et planification

Les types d'agents d'IA sont plus faciles à comprendre à travers les problèmes qu'ils résolvent en pratique. Les agents réflexes restent fondamentaux dans les systèmes d'automatisation et de contrôle où la vitesse et la prévisibilité sont les plus importantes. Le comportement simple condition-action soutient les workflows d'alerte et de monitoring, car les réponses doivent être immédiates et cohérentes.

Les agents réflexes basés sur un modèle étendent ce modèle à des environnements avec des informations incomplètes ou retardées. En maintenant un état interne, ils prennent en charge un comportement plus robuste dans des domaines comme la robotique, la navigation et les flux de travail logiciels de longue durée, où les agents doivent déduire ce qui se passe au-delà des entrées brutes.

Les agents basés sur des objectifs sont courants dans les scénarios de planification et de coordination. La planification du travail, le séquençage des tâches ou le routage des requêtes via des processus à plusieurs étapes bénéficient d'agents qui raisonnent sur les états futurs, en particulier lorsque les objectifs sont clairs et que les hypothèses environnementales restent stables.

Systèmes d'optimisation et basés sur l'apprentissage

Les agents basés sur l'utilité dominent les applications à forte optimisation telles que les systèmes de recommandation et l'allocation de ressources. Les fonctions d'utilité rendent les compromis explicites, ce qui permet à ces systèmes d'équilibrer des objectifs concurrents et d'être réglés et évalués de manière plus transparente.

Les agents d'apprentissage sont à la base des systèmes de décision adaptatifs où les modèles évoluent au fil du temps. Ils deviennent précieux lorsque les règles statiques ne suffisent plus, mais ils nécessitent également une évaluation et un réentraînement continus pour rester fiables.

Les agents dans les workflows métier et analytique

Dans les flux de travail métier et analytiques, les systèmes d'agents modernes combinent de plus en plus plusieurs approches. Les agents peuvent planifier des queries, sélectionner des outils, récupérer des données et trigger des actions en aval. Dans les flux de travail de développement logiciel, les agents assistent de plus en plus dans des tâches telles que la navigation dans de grandes bases de code, l'exécution de tests, la proposition de modifications ou la coordination des pull requests entre les systèmes. À ce stade, l'observabilité, la gouvernance et le contrôle importent plus qu'un comportement intelligent — en particulier lorsque la gouvernance et la mise à l'échelle des agents d'IA de production deviennent une exigence plutôt qu'une réflexion après coup.

Défis, limites et idées fausses

Pourquoi les classifications d'agents divergent

Les listes d'agents d'IA diffèrent souvent parce qu'elles répondent à des questions différentes. Certains frameworks classent les agents par comportement décisionnel, d'autres par architecture système et d'autres encore par rôle applicatif. Lorsque ces perspectives sont mélangées, le nombre de « types » augmente rapidement sans apporter de clarté.

Cette confusion est aggravée par des labels marketing tels que les « agents du Big Four » ou des termes basés sur les rôles comme les agents de codage ou les agents client. Ces labels décrivent la façon dont les agents sont positionnés plutôt que la manière dont ils décident ou se comportent, ce qui rend les comparaisons trompeuses.

Plus d'autonomie n'est pas toujours préférable.

Une autre idée fausse courante est que plus d'autonomie produit automatiquement de meilleurs systèmes. En pratique, une autonomie accrue introduit presque toujours une complexité supplémentaire. Les agents hautement autonomes sont plus difficiles à tester, à prédire et à contraindre. Pour de nombreux cas d'utilisation, les agents plus simples sont plus performants que les plus avancés, car leur comportement est plus facile à analyser et à contrôler.

Les agents d'apprentissage présentent leurs propres risques. À mesure que le comportement évolue au fil du temps, les résultats peuvent devenir imprévisibles, en particulier lorsque la qualité des données se dégrade ou que des boucles de rétroaction se forment. Les frais de maintenance continus — tels que le réentraînement, l'évaluation et le monitoring — sont également souvent sous-estimés lors des premières expérimentations.

Les malentendus sur l'intelligence compliquent encore les choses. Les agents qui semblent intelligents reposent souvent davantage sur la structure, les contraintes et une conception soignée que sur un raisonnement sophistiqué. Une conception d'agent efficace ne consiste pas à maximiser l'autonomie ou l'intelligence, mais à équilibrer le contrôle, la flexibilité et le coût. Les équipes qui rendent ces compromis explicites sont beaucoup plus susceptibles de créer des agents qui réussissent en production sur le long terme.

L'avenir de l'IA agentive

L'IA agentique évolue rapidement, mais la direction devient plus claire. Les grands modèles de langage modifient la façon dont les agents raisonnent, interagissent avec les outils et traitent les entrées non structurées, ce qui les rend plus flexibles et expressifs. Ce qu'ils ne changent pas, ce sont les compromis fondamentaux qui façonnent le comportement des agents.

Les systèmes les plus performants seront hybrides par conception. Les mécanismes réactifs resteront essentiels pour la sécurité et la réactivité, la planification et le raisonnement basé sur les infrastructures publiques soutiendront la coordination et l'optimisation, et l'apprentissage sera appliqué de manière sélective là où l'adaptabilité est vraiment requise. Les équipes qui réussissent ont tendance à start petit, à limiter la portée et à se développer de manière incrémentielle en fonction des retours du monde réel.

Malgré l'innovation rapide, le principal enseignement reste le même. Comprendre les types fondamentaux d'agents d'IA aide les équipes à raisonner clairement, à choisir délibérément et à éviter toute complexité inutile. Les outils évolueront, mais une conception saine des agents continuera de déterminer quels systèmes fonctionnent en production — et lesquels non.

Créez automatiquement des agents d'IA avec Databricks

Créer automatiquement un agent

Il existe des plateformes, comme Databricks Agent Bricks, qui fournissent une approche simple pour créer et optimiser des systèmes d'agents d'IA de haute qualité et spécifiques à un domaine pour des cas d'utilisation courants de l'IA. Spécifiez votre cas d'utilisation et vos données, et Agent Bricks créera automatiquement plusieurs systèmes d'agents d'IA pour vous que vous pourrez ensuite affiner.

Créer un agent en code

Mosaic AI Agent Framework et MLflow fournissent des outils pour vous aider à créer des agents prêts pour l'entreprise en Python.

Databricks prend en charge la création d'agents à l'aide de bibliothèques de création d'agents tierces comme LangGraph/LangChain, LlamaIndex ou des implémentations Python personnalisées.

Prototyper des agents avec AI Playground

L'AI Playground est le moyen le plus simple de créer un agent sur Databricks. L'AI Playground vous permet de sélectionner parmi différents LLM et d'ajouter rapidement des outils au LLM à l'aide d'une interface utilisateur low-code. Vous pouvez ensuite discuter avec l'agent pour tester ses réponses, puis exporter l'agent sous forme de code pour le déploiement ou pour un développement ultérieur.

Quels types d'agents peuvent être construits avec Agent Bricks ?

Agent Bricks, qui fait partie de la Databricks Data Intelligence Platform, peut être utilisé pour créer plusieurs types d'agents IA de qualité production, optimisés pour les cas d'utilisation d'entreprise courants. Les principaux types d'agents pris en charge sont :

• Agent d'extraction d'informations : cet agent transforme des documents non structurés (tels que des PDF, des e-mails, des rapports, etc.) en données structurées pour l'analyse.
• Agent assistant de connaissances : ce type d'agent crée un chatbot personnalisable de haute qualité qui peut répondre à des questions basées sur les données et les documents spécifiques de votre organisation (par exemple, les politiques RH, les manuels techniques ou la documentation produit), en fournissant des citations pour ses réponses.
• Agent LLM personnalisé : cet agent gère des tâches spécialisées de génération et de transformation de texte, telles que le résumé des appels de clients, la classification du contenu par sujet, l'analyse des sentiments ou la génération de contenu marketing fidèle à la marque.
• Superviseur multi-agent : celui-ci orchestre plusieurs agents spécialisés (et d'autres outils ou API) pour collaborer sur des workflows complexes et multi-étapes, comme la combinaison de la recherche de documents avec des vérifications de conformité.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original