Agents IA

Le grand intérêt des agents IA réside dans leur capacité d'adaptation. Ils utilisent des outils qui puisent de façon dynamique dans des datasets à jour pour éclairer les décisions et les processus : ils conviennent donc parfaitement aux tâches complexes et imprévisibles.

Principes clés des agents IA 
Les agents IA fonctionnent selon trois principes fondamentaux : 

• Perception. La première étape consiste pour les agents à comprendre le contexte. Dans le cas des modèles de langage, il peut s'agir d'instructions ou de requêtes fournies sous forme de texte, de photos ou de son.
• Prise de décision. L'agent traite ensuite les informations collectées à l'aide d'algorithmes et détermine l'action adéquate en fonction des objectifs finaux de l'utilisateur. Au cours de cette étape, les agents déterminent les étapes suivantes et les outils à utiliser pour accomplir la tâche. 
• Action. Enfin, l'agent passe à l'action. Il peut se déplacer dans un espace physique (c'est le cas d'un robot, par exemple), formuler des recommandations ou classer des données.  

Types d'agents IA 
Tous les agents IA ne se valent pas ; ils diffèrent en fonction de leur complexité et de leur application. Il existe plusieurs modèles courants d'agents IA, allant des agents réactifs de base aux systèmes d'apprentissage plus avancés, en fonction de leur complexité et de leur autonomie.
 
Agent réactif simple : le plus simple des agents, il prend ses décisions en fonction des conditions actuelles. Par exemple, un robot aspirateur ne nettoiera la pièce que s'il détecte de la saleté. Comme il ne tient pas compte de l'historique de ses décisions ou de ses actions, il agit uniquement en fonction d'entrées simples et actuelles. 
 
Agents réactifs basés sur un modèle : plus avancés que les agents réactifs simples, ces agents tiennent compte de l'état actuel de leur environnement, tout en basant leurs décisions sur un modèle du monde pour guider leurs actions. Il pourrait s'agir d'un thermostat intelligent qui ajuste la température en fonction de l'heure de la journée, des prévisions météorologiques ou des préférences de l'utilisateur basées sur des données antérieures. 
 
Agents basés sur un objectif : ces agents planifient des stratégies spécifiques pour atteindre les objectifs souhaités. Ils élaborent une liste d'étapes, les suivent, puis évaluent si leurs actions les rapprochent de l'objectif. Ce type d'agent est souvent utilisé dans les outils de cartographie, comme Google Maps, qui prend en compte l'état du trafic en temps réel, les fermetures de routes et le temps de trajet estimé pour trouver le meilleur itinéraire vers une destination. 
 
Agents basés sur l'utilité : comme les agents basés sur un objectif, ces agents planifient des mesures spécifiques pour atteindre un objectif. Cependant, ils évaluent également la meilleure façon d'atteindre l'objectif en déterminant l'efficacité de leurs actions. Ces agents sont idéaux quand il existe plusieurs possibilités pour accomplir une fonction donnée. Par exemple, cette approche peut être utilisée dans un robot de trading IA qui ajuste les stratégies d'investissement en fonction de modèles de risque-récompense afin d'obtenir des résultats optimaux. 
 
Agents d'apprentissage : ces agents peuvent apprendre de leurs actions passées et s'adapter automatiquement aux situations futures. Ils analysent leurs performances actuelles et cherchent des moyens d'accomplir la même tâche plus efficacement. Les agents d'apprentissage sont fréquemment utilisés par les sites web qui recommandent des produits ou des services en fonction des achats précédents. Il peut s'agir de Netflix qui recommande des films spécifiques en fonction de vos préférences et de votre historique de visionnage. Ou d'un détaillant qui analyse votre historique d'achat pour vous recommander des articles que vous seriez susceptible d'acheter. 
 
Agents hiérarchiques : ces agents sont organisés par niveaux. Les agents de « niveau supérieur » décomposent les tâches complexes pour les simplifier et les attribuent à des agents de niveau inférieur. À mesure que chaque agent de niveau inférieur accomplit ses tâches, il communique avec l'agent de niveau supérieur, qui recueille les résultats. Ce type d'agent est souvent utilisé dans les entrepôts où une IA centrale peut assigner des rôles de navigation et d'exécution de tâches à de plus petits robots. Cela permet de coordonner les déplacements, les livraisons et le réapprovisionnement en temps réel. 
 
Systèmes multi-agents : dans de nombreux scénarios du monde réel, les tâches peuvent être trop importantes ou complexes pour être traitées par un seul agent. Les systèmes multi-agents impliquent un groupe d'agents IA qui communiquent et collaborent pour résoudre des problèmes collectivement. Ces systèmes peuvent être compétitifs, coopératifs ou un mélange des deux, et ils peuvent être composés de centaines ou de milliers d'agents travaillant ensemble. Dans le domaine de la logistique, par exemple, plusieurs agents IA peuvent collaborer pour gérer les stocks, optimiser les itinéraires de livraison et même traiter les requêtes du service clients. Collectivement, ils partagent des données pour améliorer l'efficacité.

Comparaison des agents IA avec d'autres technologies IA

Les agents IA sont souvent confondus avec les chatbots, les assistants virtuels ou les modèles de machine learning traditionnels. Mais ils s'en distinguent par leur portée et leur profondeur d'intelligence. Tandis qu'un chatbot peut répondre à une question en se basant sur un script ou une base de données, un agent IA peut, de manière autonome, passer à l'étape suivante en décidant quoi faire de cette information et comment agir en conséquence.

Les agents IA opèrent également dans un contexte plus large. Ils collectent des données d'entrée, raisonnent sur les objectifs et prennent des mesures séquentielles pour atteindre un résultat. Alors que les premiers agents IA étaient capables de prédire des informations et des résultats, les agents de nouvelle génération agissent en tant que décideurs.

Les modèles de machine learning (ML) sont souvent confondus avec les agents IA, comme s'ils fonctionnaient de la même manière. En réalité, les modèles de ML sont généralement une composante d'un agent IA qui alimente sa perception ou sa prédiction. Ils ne prennent pas de décisions réelles. Par exemple, un agent du service client pourrait utiliser un modèle de ML pour effectuer une analyse des sentiments sur un groupe de messages. Sur la base de cette analyse, l'agent IA pourrait alors décider de répondre directement, de transmettre le cas à un humain ou de déclencher un workflow de suivi. Dans ce cas, le modèle de ML fournit des renseignements tandis que l'agent utilise ces informations pour élaborer un plan d'action.

L'intérêt des agents IA

1. Efficacité et automatisation 
Les agents IA sont excellents quand il s'agit d'automatiser des tâches répétitives et chronophages. La saisie et le traitement des données, par exemple, peuvent se faire 24 heures sur 24 avec un risque d'erreur minime. Les organisations peuvent ainsi consacrer du temps à des activités plus sophistiquées et stratégiques, et proposer à leurs employés des opportunités professionnelles plus intéressantes. 
 
2. Rentabilité 
Les agents IA peuvent permettre de réaliser des économies importantes. Ils réduisent certains besoins en main-d'œuvre, avec le double avantage de réduire les coûts d'exploitation tout en améliorant la précision de la production. Cela peut exercer une influence tangible sur le résultat de votre entreprise. 
 
3. Personnalisation plus fine
Les agents IA améliorent l'expérience des utilisateurs en leur proposant des interactions personnalisées. On peut imaginer un robot conversationnel qui apprend des comportements et des préférences des utilisateurs pour affiner ses réponses et proposer des résultats plus pertinents.

Au fil des développements, ces agents pourront sans doute faire bien plus que répondre à des questions. En marketing, par exemple, ils pourraient créer à la volée des campagnes personnalisées, en fonction des préférences des utilisateurs et de leur comportement en temps réel.

Principaux composants d'une architecture d'agents IA

Les applications des agents IA varient en fonction de l'environnement d'exploitation et des objectifs d'une organisation. En revanche, tous les agents partagent la même structure de base. 

1. Perception. Cet aspect fait référence à l'espace dans lequel l'agent opère. Il peut s'agir d'un espace physique (routes, entrepôts, étages d'une maison) ou d'un espace numérique comme un site web ou un serveur par exemple. Les agents perçoivent et évaluent leur environnement à l'aide de capteurs. Dans les voitures autonomes, par exemple, ce sont les capteurs, les caméras et les radars qui fournissent les entrées. Un robot conversationnel, lui, reçoit les questions ou les commentaires des clients.
2. Base de connaissances. Un agent s'appuie sur sa mémoire et sa compréhension du monde pour prendre des décisions. Il tient compte des objectifs de l'utilisateur et des relations entre les objets et les événements.
3. Raisonnement. Sur ces fondements, un agent détermine ensuite quelle décision prendre. Grâce à sa base de connaissances, l'agent peut utiliser des systèmes basés sur des règles, des modèles de machine learning ou d'autres types d'algorithmes pour orienter sa prise de décision.
4. Apprentissage. Ce qui distingue un agent IA des systèmes d'IA simples, c'est sa capacité à apprendre, à affiner et à améliorer sa prise de décision. Un agent apprend de ses expériences. Il devient plus compétent et optimisé au fil du temps.
5. Action. Une fois qu'une décision a été prise, l'agent passe à l'action dans l'environnement. 

Intégration avec les systèmes 
Pour maximiser les avantages des agents IA, les entreprises ont tout intérêt à miser sur une intégration étroite avec leurs pipelines de données et à mettre en place une boucle de rétroaction pour affiner le comportement des agents. Elles peuvent ainsi obtenir une image complète des tendances du marché, des préférences de leurs clients ou des redondances au sein de leurs activités.  
 
Les agents sont également capables d'analyser des informations pour anticiper les problèmes à venir. Dans le domaine de la santé, un agent pourrait évaluer l'historique médical d'un patient pour établir un diagnostic et un plan de traitement appropriés. Et à l'heure où un nombre croissant d'appareils se connectent à Internet, les agents peuvent contribuer à l'interprétation des contextes et au contrôle des processus physiques de l'Internet des objets. 

Quelques exemples d'implémentations efficaces d'agents IA
Si les agents IA peuvent encore évoquer une technologie du « futur », ils sont en réalité déjà à l'œuvre dans plusieurs secteurs. 
 
Finance : les agents IA analysent les données financières, détectent les fraudes potentielles et font des recommandations d'investissement aux clients. Ils adaptent leurs stratégies d'investissement au fil du temps et des performances du marché pour apporter des conseils d'investissement plus judicieux. 
 
Santé : nos dossiers médicaux sont des datasets robustes qui peuvent renfermer des signes avant-coureurs de problèmes potentiels. Les agents IA du secteur de la santé analysent les données médicales des patients pour détecter les moindres anomalies et suggérer des traitements. 
 
Retail : dans le commerce de détail, les agents IA apprennent les préférences d'achat des clients et suggèrent des recommandations personnalisées. Ils sont également chargés d'optimiser les chaînes d'approvisionnement et de suivre les livraisons. 
 
Transport : les agents forment la technologie à la base des voitures autonomes. Ils contribuent à la planification des itinéraires et à la gestion du trafic, et ils assurent la sécurité du véhicule en surveillant son environnement. Capables d'apprendre, ces agents s'adaptent aux nouvelles informations pour déterminer à quel moment changer de voie en toute sécurité et les techniques de conduite les plus sûres. 

Mise en œuvre et bonnes pratiques

Étapes de création d'un agent IA 
Quel que soit l'agent d'IA choisi, votre organisation doit être prête pour sa mise en œuvre. Cette préparation implique plusieurs étapes clés. 

1. Définir le problème. Vous devez établir clairement les objectifs à atteindre avec l'agent IA, qu'il s'agisse de répondre aux demandes des clients ou de traiter de grandes quantités de données brutes ou non structurées. C'est avec un cas d'usage bien défini et un ensemble spécifique de résultats à atteindre que les agents donnent les meilleurs résultats.
2. Préparer les données. Les agents IA ont besoin de données de qualité pour fonctionner correctement. Avant d'employer une intelligence artificielle, vous devez impérativement nettoyer vos données et les convertir dans un format unifié.
3. Choisir le bon modèle d'IA. Comme nous l'avons vu plus haut, tous les agents IA ne se valent pas. Déterminez précisément ce que vous attendez de votre agent, évaluez vos systèmes actuels et anticipez le potentiel de croissance. 
4. Entraîner l'agent. Une fois que vous avez choisi l'agent, vous devez l'exposer à des jeux de données et le laisser apprendre. Il peut falloir plusieurs itérations et modifications pour que les résultats soient en phase avec vos objectifs.
5. Surveiller en continu. L'entraînement des agents n'est qu'un début. Il faut les soumettre à une supervision continue afin qu'ils restent optimisés en fonction de vos objectifs.
6. Mesurer le succès. Pour superviser correctement votre agent IA, déterminez les KPI et les mesures utiles pour à évaluer ses performances. Vous mesurerez par exemple la précision des réponses, le temps de réponse, la satisfaction des utilisateurs et l'impact sur votre bilan. 

Databricks Agent Bricks vous aide à créer des agents de qualité professionnelle basés sur vos données d'entreprise. S'appuyant sur la recherche de pointe de Mosaic AI, il génère des données synthétiques et des benchmarks spécifiques au domaine, tout en évaluant et optimisant en continu les agents pour offrir le meilleur compromis qualité-coût.

Défis techniques courants et solutions 
Le développement d'agents IA s'accompagne de plusieurs défis, à commencer par les problèmes de qualité des données, les difficultés d'intégration et la complexité de la création de systèmes d'apprentissage adaptatifs. Les solutions impliquent souvent l'adoption de pratiques robustes de gouvernance des données, l'utilisation de middleware à des fins d'intégration et des architectures modulaires permettant des améliorations itératives. 
 
Bonnes pratiques propres aux agents IA 
 
Transparence pour l'utilisateur : assurez la transparence de vos agents IA en communiquant clairement leur fonctionnement à vos clients, et en précisant quelles données ils utilisent et comment ils prennent les décisions. La transparence inspire confiance aux utilisateurs et les aide à comprendre les limites et les possibilités des agents IA. 
 
Alignement sur l'utilisateur : les actions des agents IA doivent être en accord avec les attentes et les valeurs des utilisateurs qu'ils servent. Les agents doivent donc comprendre les objectifs des utilisateurs et s'assurer que leurs décisions et leurs comportements reflètent constamment les priorités des humains. Les commentaires réguliers des utilisateurs peuvent contribuer à maintenir cet alignement dans la durée. 
 
En adoptant ces pratiques, on ne s'assure pas seulement de la solidité technique des agents, on veille aussi à ce qu'ils soient éthiques, fiables et centrés sur l'utilisateur, afin de pérenniser la réussite de l'implémentation. 

Secteurs d'activité en transformation grâce aux agents IA

Avec les investissements colossaux réalisés par les entreprises dans les agents IA et une croissance prévue de près de 900 % d'ici 2030, plusieurs secteurs s'apprêtent à connaître des changements radicaux dans leur mode de fonctionnement. En fait, beaucoup vivent cette même transformation en ce moment.

Les entreprises du secteur de l'éducation exploitent les agents IA pour alimenter des plateformes d'apprentissage adaptatif qui évoluent dynamiquement selon les progrès des étudiants. Grâce à des plans de cours personnalisés, les agents IA peuvent aider les étudiants à parcourir le contenu à leur propre rythme et selon leur style d'apprentissage, tout en adaptant les enseignements à leur niveau de connaissances actuel.

Les entreprises agricoles utilisent des agents IA pour rendre l'agriculture de précision plus efficace. Les systèmes qui utilisent la vision par ordinateur et des agents autonomes pour distinguer les cultures des mauvaises herbes au passage des machines dans les champs permettent une utilisation plus intelligente des herbicides. Le secteur manufacturier, de son côté, emploie des agents IA pour la prise de décision en temps réel dans l'usine.

Dans tous les secteurs d'activité, les agents IA vont au-delà de la simple analyse. Ils gagnent en autonomie et en intelligence, et agissent de manière indépendante pour optimiser les flux de travail et améliorer l'efficacité.

Avenir des agents IA et tendances émergentes

Les agents IA sont fortement mobilisés pour améliorer les systèmes, automatiser les tâches et aider les entreprises à prendre des décisions plus judicieuses. Mais nous ne faisons qu'effleurer la surface des possibilités, l'avenir renfermant un potentiel immense pour la mise en œuvre de l'IA.  
 
Avancées des technologies d'IA : avec les progrès des technologies de l'IA, les agents IA pourront tirer parti d'algorithmes et de modèles plus sophistiqués, comme les transformateurs et les réseaux d'apprentissage profond. L'IA sera capable de gérer des tâches complexes, exigeant des niveaux supérieurs de raisonnement et d'adaptation. 
 
L'IA va également gagner en maturité, et les outils de créativité vont s'ajouter aux outils de productivité. Les utilisateurs pourront générer des idées et des concepts pertinents et contextualisés : des quiz et des jeux, par exemple, ou même des expériences de contenu immersif. 
 
Intégration avec l'Internet des objets (IoT) : nous observerons très certainement une convergence croissante entre les agents IA et des technologies telles que la réalité augmentée, la réalité virtuelle et l'IoT. Cela permettra d'atteindre des niveaux supérieurs d'automatisation et de contrôle, et ouvrira la voie à la narration interactive. 
 
Considérations éthiques et réglementaires : l'utilisation croissante des agents IA soulève des questions éthiques autour de la prise de décision, de la confidentialité des données et de la transparence. En mettant en place des cadres d'audit robustes et des systèmes de surveillance continue, les organisations veilleront à ce que les agents IA prennent des décisions conformes aux normes éthiques et légales, en éliminant tout biais algorithmique.

Conclusion 
Les agents IA révolutionnent tous les secteurs d'activité en automatisant les tâches, en améliorer la précision et en éclairant la prise de décision. Les agents s'appuient sur des dépôts de données existants, dont GPT, pour acquérir une connaissance du monde, puis apprennent de l'environnement pour s'adapter à de nouvelles variables et prendre de meilleures décisions. De plus en plus sophistiqués, ces agents pourraient devenir aussi polyvalents et créatifs que vous et nous.

FAQ

1. Quelle est la différence entre un agent IA et un chatbot ?

Bien que tous deux utilisent l'intelligence artificielle, un agent IA est conçu pour agir de manière autonome vers un objectif défini, en tirant parti d'outils, du raisonnement et de la mémoire. Un chatbot, en revanche, est plus rigide. Il répond généralement aux requêtes des utilisateurs en se basant sur des règles prédéfinies ou des invites sans prendre de décisions indépendantes. Les agents IA peuvent prendre des initiatives et ils s'adaptent au fil du temps, ce qui les rend idéaux pour les environnements complexes.

2. Comment les agents IA sont-ils concrètement utilisés dans les applications professionnelles ?

Les agents IA transforment déjà des secteurs d'activité entiers en automatisant les tâches et en améliorant la prise de décision. Les agents détectent la fraude et gèrent les investissements dans le secteur financier, tandis qu'ils sont utilisés pour diagnostiquer des maladies à partir des données des patients dans le secteur de la santé. Les commerçants adoptent de plus en plus les agents IA pour optimiser les chaînes d'approvisionnement et fournir des recommandations personnalisées sur leurs sites. En résumé, les agents IA sont idéaux pour les environnements nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes, des ajustements en temps réel et une prise de décision complexe.

3. Les agents IA ont-ils besoin de machine learning pour fonctionner ?

Tous les agents IA ne nécessitent pas de machine learning. Mais la plupart des agents avancés s'appuient sur des modèles de ML pour percevoir les données, faire des prédictions et/ou améliorer leurs performances au fil du temps. Par exemple, un agent du service client peut utiliser le ML pour l'analyse des sentiments, mais il peut également combiner cela avec une prise de décision basée sur des règles pour choisir la bonne action. Le Machine learning sera crucial pour améliorer l'intelligence de l'agent, mais c'est l'agent lui-même qui gère la planification, l'action et l'exécution.