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Principes de base de l'IA pour les entreprises
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L'IA ne se contente plus de répondre à des invites sous forme de texte ou d'images. La prochaine grande étape est . L'IA agentique donne aux systèmes d'IA la capacité de comprendre leur environnement, de fixer des objectifs et de prendre des mesures pour les atteindre.
Selon un récent rapport de Gartnermoins de 1 % des applications logicielles d'entreprise utiliseront des techniques d'IA agentique en 2024. Selon le rapport, ce chiffre pourrait atteindre 33 % d'ici à 2028. Cela signifie que de plus en plus d'entreprises commencent à voir la grande valeur de l'IA agentique et nous espérons qu'après avoir lu cet article, vous comprendrez pourquoi.
Qu'est-ce que l'IA agentique ?
Il n'existe actuellement aucune définition universellement acceptée de l'IA agentique. Certains utilisent les termes "IA agentique" et "agents d'IA".agents d'IA"de manière interchangeable, tandis que d'autres les distinguent. Malgré ces différences, la plupart s'accordent sur certains aspects de l'IA agentique.
L'IA agentique fait référence aux systèmes d'IA qui peuvent fonctionner avec un certain degré d'indépendance, prendre des décisions et entreprendre des actions pour atteindre des objectifs spécifiques. Contrairement à l'IA traditionnelle, qui nécessite des messages explicites pour produire des résultats, l'IA agentique peut analyser des situations, élaborer des stratégies et exécuter des tâches en parallèle. Les applications d'IA agentique gardent le contrôle de la manière dont elles accomplissent les tâches en utilisant des outils et en prenant des décisions concernant les processus internes.
Les aspects clés qui définissent l'IA agentique sont les suivants :
- L'autonomie : La capacité de fonctionner sans interaction humaine continue.
- Comportement orienté vers un objectif : Fixer et poursuivre des objectifs sur la base de buts prédéfinis ou évolutifs.
- Adaptabilité : Réagir à l'évolution de l'environnement et tirer les leçons des interactions passées.
- L'interopérabilité : Capacité à utiliser différentes sources de données, outils et plateformes pour améliorer la prise de décision.
Pour mieux comprendre ce qu'est l'IA agentique, imaginez un véhicule autonome qui recalcule en permanence l'itinéraire optimal (en termes de vitesse ou d'économie) vers sa destination en fonction de l'évolution des conditions. Cela démontre l'autonomie dans la prise de décision, le comportement orienté vers un but en maintenant l'attention sur l'atteinte de la destination, l'adaptabilité aux conditions routières changeantes et l'interopérabilité avec l'infrastructure existante comme les routes, les feux de circulation et les données de circulation en temps réel.
IA agentique vs. L'IA traditionnelle
La différence entre l'IA traditionnelle et l'IA agentique se résume à l'autonomie et à l'adaptabilité.
L'IA traditionnelle est conçue pour des tâches spécifiques basées sur des règles prédéfinies ou des données de formation. Ces modèles analysent les données d'entrée et renvoient des données de sortie, mais ne prennent pas de décisions indépendantes de leur programmation. Les systèmes de recommandation, les chatbots et les modèles prédictifs en sont des exemples.
L'IA agentique va au-delà des réponses passives en planifiant, en s'adaptant et en prenant des décisions en temps réel. Il peut interagir avec plusieurs systèmes, utiliser des outils externes et même affiner ses propres objectifs. Au lieu d'attendre l'intervention de l'utilisateur, il peut initier des tâches, tirer des enseignements du retour d'information et s'auto-améliorer à l'adresse.
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Fonctionnalité |
L'IA traditionnelle |
IA agentique |
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L'autonomie |
Répond aux demandes mais n'agit pas de manière indépendante |
Peut travailler de manière indépendante, prendre des initiatives et s'adapter à des conditions changeantes. |
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Prise de décision |
suit des règles et des modèles prédéfinis |
Peut affiner les objectifs, tirer des enseignements du retour d'information et ajuster les stratégies |
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Interaction |
Traite les données d'entrée et renvoie les données de sortie |
S'engager avec plusieurs systèmes, outils et API externes |
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Apprentissage |
Nécessité d'un recyclage pour améliorer les performances |
Peut s'auto-améliorer et optimiser les flux de travail de manière dynamique |
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Flexibilité |
Conçus pour des tâches spécifiques (par exemple, les chatbots, les moteurs de recommandation) |
Peut gérer des processus complexes, en plusieurs étapes, en fixant des objectifs de manière dynamique. |
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Cas d'utilisation |
Analyse prédictive, automatisation, classification |
Recherche autonome, délégation de tâches, adaptation en temps réel |
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Limites |
Limité à des fonctions prédéfinies, manque d'adaptabilité |
Nécessite une surveillance attentive, risque plus élevé de résultats non intentionnels |
Comment fonctionne l'IA agentique ?
L'IA agentique n'est pas une technologie unique, mais une manière de concevoir des systèmes d'IA qui fonctionnent de manière plus indépendante que les modèles traditionnels. Les détails varient d'une application à l'autre, mais la plupart des systèmes d'IA agentique impliquent plusieurs LLM qui communiquent par le biais d'invites, utilisent des outils externes et peuvent lire et écrire des fichiers. Ces systèmes fonctionnent souvent de manière asynchrone, ce qui les fait ressembler davantage à des réseaux distribués qu'à des modèles isolés.
Des modèles multiples, des rôles multiples
Dans la plupart des cas, un système d'IA agentique n'est pas un LLM fonctionnant seul, mais un ensemble de modèles interagissant les uns avec les autres. Une configuration courante consiste à attribuer des rôles distincts à différents modèles.
Par exemple, un modèle peut agir comme un gestionnaire de tâches, décomposant les problèmes complexes et distribuant les sous-tâches à d'autres modèles. Ces sous-modèles accomplissent ensuite le travail qui leur a été confié et transmettent leurs résultats au gestionnaire de tâches pour évaluation et intégration.
Cette approche modulaire permet à l'IA agentique de gérer des flux de travail plus complexes qu'un modèle unique ne pourrait le faire à lui seul. Au lieu de tout traiter de manière séquentielle, les tâches peuvent être exécutées en parallèle, ce qui rend le système plus réactif.
Outils externes et traitement des données
Pour fonctionner au-delà de la génération de texte, l'IA agentique doit avoir accès à des outils externes. Il peut s'agir d'API pour l'extraction de données du monde réel, de bases de données pour le stockage d'informations, ou même de systèmes de fichiers pour la lecture et l'écriture de documents.
Certains cadres, comme LangChain et LlamaIndexfacilitent la connexion des LLM à ces outils, ce qui leur permet d'interroger des bases de données, de récupérer des résultats de recherche ou même d'interagir avec des applications logicielles.
Traitement asynchrone et architecture distribuée
Contrairement aux applications d'IA traditionnelles qui traitent les données de manière linéaire, l'IA agentique fonctionne souvent de manière asynchrone. Plusieurs modèles peuvent travailler simultanément sur différentes parties d'un problème, ce qui peut donner à ces systèmes un aspect décentralisé, semblable à celui d'une blockchain.
Par exemple, dans un assistant de recherche alimenté par l'IA, un modèle peut rechercher des documents pertinents, tandis qu'un autre analyse leur contenu et qu'un autre encore synthétise un résumé - le tout se produisant simultanément. Ce type de traitement parallèle rend l'IA agentique plus efficace, mais pose également des problèmes de coordination des résultats et de maintien de la cohérence.
Applications de l'IA agentique
Je pense que l'IA agentique deviendra utile dans un large éventail de secteurs. Des start-ups créent déjà des applications spécialisées et, même si le domaine est encore en train de prendre forme, les entreprises plus anciennes adoptent rapidement ces systèmes. L'IA agentique peut fonctionner de manière autonome ou assister un expert humain, en fonction du contexte.
Soins de santé
Dans le domaine des soins de santé, un système d'IA agentique pourrait collecter et surveiller les données des patients, repérer les schémas inhabituels et suggérer des traitements possibles aux médecins. Cela ne remplacerait pas les professionnels de la santé, mais pourrait réduire leur charge de travail et améliorer la prise de décision. Des outils de diagnostic et de surveillance pilotés par l'IA sont déjà utilisés et, à mesure que les systèmes agentiques s'améliorent, ils pourraient prendre en charge des tâches plus complexes.
Jeux
Dans les jeux, l'IA agentique pourrait remplacer les comportements scriptés par des personnages non joueurs (PNJ) qui réagissent aux joueurs de manière plus naturelle. Au lieu d'arbres de dialogue prévisibles, ces personnages pourraient s'adapter aux choix du joueur, développer des objectifs et même apprendre de leurs interactions passées. Cela rendrait les mondes du jeu plus imprévisibles et plus immersifs.
Finances
L'IA agentique est également explorée dans le domaine de la finance, en particulier pour les transactions en temps réel. Un tel système pourrait analyser les tendances du marché, exécuter des transactions automatiquement ou suggérer des stratégies d'investissement aux traders humains. Bien qu'il existe déjà un certain nombre de transactions automatisées, l'IA agentique pourrait prendre en charge des décisions plus complexes sans intervention humaine permanente.
Avantages de l'IA agentique
Je pense que le principal avantage de l'IA agentique est qu'elle peut aider les humains à s'affranchir des tâches routinières afin qu'ils puissent se concentrer sur des tâches de plus haut niveau. Cela s'est déjà produit par le passé : les calculatrices ont pris le relais des mathématiques fastidieuses, les ordinateurs ont automatisé le traitement des données, etc.
En automatisant le travail répétitif, l'IA agentique crée plus d'espace pour l'expérimentation. Lorsque les professionnels n'ont pas à passer des heures à effectuer des tâches administratives ou à prendre des décisions de bas niveau, ils peuvent faire évoluer leurs idées plus rapidement, tester de nouvelles approches et repousser les limites de leur domaine. La vitesse d'apparition des nouvelles découvertes et innovations pourrait s'en trouver accélérée.
Un autre avantage majeur est la façon dont l'IA agentique démocratise l'accès aux connaissances spécialisées. Historiquement, l'expertise approfondie était limitée à ceux qui pouvaient s'offrir des consultants, des conseillers ou des spécialistes internes. Grâce aux systèmes pilotés par l'IA qui offrent des services de recherche, d'analyse et d'aide à la décision, les petites équipes et les individus peuvent opérer à un niveau plus élevé qu'auparavant. Cela pourrait abaisser les barrières dans les secteurs où l'expérience et l'expertise sont traditionnellement réservées.
Les défis de l'IA agentique
Malgré ses avantages, l'IA agentique présente des défis importants qu'il convient d'examiner attentivement. Ces problèmes vont des préoccupations éthiques aux perturbations socio-économiques en passant par les limitations techniques.
Préoccupations éthiques et réglementation
L'un des plus grands défis est celui des implications éthiques de l'IA qui prend des décisions autonomes affectant la vie des êtres humains. En l'absence de lois et de lignes directrices claires, il existe un risque de dommages involontaires. Tant que nous n'aurons pas mis au point des cadres juridiques solides et acquis davantage d'expérience dans le monde réel, il pourrait être judicieux de limiter l'IA agentique à des rôles d'assistant plutôt que de l'autoriser à prendre des mesures directes lourdes de conséquences.
