- Les agents LLM associent compréhension du langage, mémoire, utilisation d’outils et planification pour accomplir des tâches complexes et autonomes, bien au-delà d’une simple conversation.
- Pour améliorer les agents LLM, on utilise des techniques comme le RAG, l’ajustement fin, le n-shot prompting et l’ingénierie avancée des prompts afin d’obtenir plus de précision et de fiabilité.
- Créer un agent LLM nécessite des objectifs clairs, la bonne plateforme, la configuration du modèle, des intégrations, des tests et un suivi continu.
- Malgré leur puissance, les agents LLM présentent des limites comme les hallucinations, les risques pour la vie privée et les contraintes de contexte. Une conception soignée et une supervision restent donc indispensables.
Vous connaissez sûrement le sujet phare de l’année : les agents IA.
La plupart de ces agents IA sont des agents LLM. Pourquoi ?
« Ces dernières années, les agents autonomes ont évolué », explique Sylvain Perron, CEO de Botpress. « Les modèles sous-jacents se sont améliorés. Les LLM ont ouvert une nouvelle dimension de raisonnement et d’abstraction. »
Grâce à la puissance des LLM, il est possible de créer des agents IA capables de réaliser tout type de tâche basée sur le langage ou le raisonnement.
Et grâce à leurs capacités linguistiques et analytiques, ils s’imposent peu à peu dans les métiers de bureau, avec plus de 80 % des entreprises prévoyant d’utiliser des agents IA dans les prochaines années.
Bien que la catégorie des agents IA englobe aussi des applications non linguistiques (systèmes de recommandation de contenu, reconnaissance d’images, contrôle robotique, etc.), les agents LLM sont généralement des logiciels d’IA conversationnelle.
Qu’est-ce qu’un agent LLM ?
Les agents LLM sont des outils alimentés par l’IA qui utilisent de grands modèles de langage pour interpréter le langage, dialoguer et accomplir des tâches.
Ces agents reposent sur des algorithmes complexes entraînés sur d’immenses volumes de textes, ce qui leur permet de comprendre et de produire du langage de façon quasi humaine.
Les agents LLM peuvent être intégrés dans des agents IA, des chatbots IA, des assistants virtuels, des outils de génération de contenu et d’autres applications.
Comment fonctionnent les agents LLM ?
Les agents LLM combinent la puissance d’un LLM avec la récupération, le raisonnement, la mémoire et l’utilisation d’outils pour accomplir des tâches de façon autonome. Voyons le rôle de chaque composant.
En combinant ces capacités, les agents LLM peuvent gérer des workflows complexes et multi-étapes en toute autonomie.
Par exemple :
- Un agent commercial B2B récupère les données CRM d’un prospect, analyse l’avancement de la vente, se souvient des échanges précédents pour personnaliser le suivi, et utilise les API d’e-mail et de calendrier pour envoyer et planifier des rendez-vous.
- Un agent IT récupère les journaux système pour diagnostiquer une erreur, analyse les étapes de dépannage pour choisir la meilleure stratégie, se souvient des solutions efficaces lors de précédents incidents, et exécute des scripts pour redémarrer des services ou créer un ticket.
Quelles sont les 4 caractéristiques d’un agent LLM ?
Un agent LLM se distingue par quatre caractéristiques clés :
1. Modèle de langage
Le modèle de langage est souvent considéré comme le « cerveau » de l’agent LLM. Sa qualité et sa taille influencent directement les performances de l’agent.
Il s’agit d’un algorithme sophistiqué, entraîné sur d’énormes jeux de données textuelles, qui lui permet de comprendre le contexte, de reconnaître des schémas et de produire des réponses cohérentes et pertinentes.
- Identifier et apprendre les schémas linguistiques
- Acquérir une certaine conscience du contexte (grâce à l’ampleur de ses données d’entraînement)
- S’adapter à différents domaines et traiter une grande variété de sujets
Le modèle de langage détermine la profondeur, la précision et la pertinence des réponses, ce qui constitue la base des capacités linguistiques de l’agent.
2. Mémoire
La mémoire désigne la capacité à retenir des informations issues d’échanges précédents, comme des faits, des préférences utilisateur ou des sujets abordés au fil des sessions.
Cela améliore la compréhension contextuelle de l’agent et rend les conversations plus fluides et pertinentes.
Dans certains cas, la mémoire permet à l’agent de conserver des informations dans le temps. Cela favorise une interaction à long terme où l’agent « apprend » des comportements ou préférences récurrents de l’utilisateur – même si cela est souvent encadré pour des raisons de confidentialité et de pertinence.
3. Utilisation d’outils
L’utilisation d’outils permet à un agent LLM de passer de la conversation à l’action.
Un agent LLM peut s’intégrer à des applications externes, des bases de données ou des API pour réaliser des fonctions spécifiques.
Cela signifie qu’il peut récupérer des informations en temps réel, exécuter des actions externes ou accéder à des bases de données spécialisées, ce qui lui permet de fournir des informations actualisées. Cela inclut notamment :
- Appeler des API
- Récupérer des données en direct, comme la météo ou les cours de bourse
- Planifier des réunions ou des rendez-vous
- Interroger des bases de données, comme des catalogues produits ou des documents RH
L’utilisation d’outils permet à l’agent LLM de passer d’un système passif, basé sur la connaissance, à un acteur capable d’interagir avec d’autres systèmes.
4. Planification
La planification correspond à la capacité d’un agent LLM à décomposer une tâche complexe en une série d’étapes gérables.
Un agent LLM peut planifier avec ou sans retour d’information. Quelle différence ?
- La planification sans retour signifie que l’agent LLM élabore un plan à partir de sa compréhension initiale. C’est plus rapide et plus simple, mais moins adaptable.
- La planification avec retour permet à l’agent LLM d’affiner son plan en continu, en tenant compte de son environnement. C’est plus complexe, mais cela le rend bien plus flexible et améliore ses performances au fil du temps.
Grâce à la planification, un agent LLM peut créer des enchaînements logiques qui le rapprochent progressivement d’une solution, ce qui le rend plus efficace pour traiter des demandes complexes.
Quels sont les 4 types d’agents LLM ?
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1. Agents conversationnels (ex. support client & génération de leads)
Ces agents dialoguent naturellement avec les utilisateurs – ils fournissent souvent des informations, répondent aux questions et assistent sur diverses tâches.
Ils s’appuient sur les LLM pour comprendre et générer des réponses proches du langage humain.
Exemples : Agents de support client et chatbots santé
2. Agents orientés tâches (ex. assistants IA & workflows IA)
Axés sur l’exécution de tâches précises ou l’atteinte d’objectifs définis, ces agents interagissent avec les utilisateurs pour comprendre leurs besoins puis agissent pour y répondre.
Exemples : Assistants IA et bots RH
3. Agents créatifs (ex. outils de génération de contenu)
Capables de produire du contenu original et créatif comme des œuvres d’art, de la musique ou des textes, ces agents utilisent les LLM pour comprendre les préférences humaines et les styles artistiques, ce qui leur permet de créer des contenus adaptés à leur public.
Exemples : Outils de génération de contenu et outils de génération d’images (comme Dall-E)
4. Agents collaboratifs (ex. agents IA pour l’entreprise)
Ces agents travaillent aux côtés des humains pour atteindre des objectifs ou accomplir des tâches partagées, facilitant la communication, la coordination et la coopération entre membres d’équipe ou entre humains et machines.
Les LLM peuvent aider les agents collaboratifs en soutenant la prise de décision, la génération de rapports ou l’apport d’analyses.
Exemples : La plupart des agents IA d’entreprise et chatbots de gestion de projet
Comment les entreprises utilisent-elles les agents LLM ?
Les entreprises tirent parti des agents LLM dans des domaines impliquant le traitement et la réponse au langage naturel, comme répondre aux questions, fournir des conseils, automatiser des workflows et analyser des textes.
Elles utilisent souvent les agents LLM pour le marketing, l’analyse de données, la conformité, l’assistance juridique, le support santé, les tâches financières et l’éducation.
Voici trois des cas d’usage les plus courants des agents LLM :
Support client
Selon une étude menée auprès de 167 entreprises par l’expert en automatisation Pascal Bornet, le support client est le cas d’usage le plus répandu pour l’adoption des agents LLM.
Les agents LLM sont largement utilisés dans le support client pour traiter les FAQ, résoudre des problèmes et offrir une assistance 24/7.
Ces agents peuvent interagir en temps réel avec les clients, fournir une aide immédiate ou transférer les demandes complexes à des agents humains.
Voir aussi : Qu’est-ce qu’un chatbot de service client ?
Vente et génération de prospects
En vente, les agents LLM servent à la génération de leads IA — ils peuvent même qualifier les prospects en discutant avec eux, en évaluant leurs besoins et en collectant des informations utiles.
Ils peuvent aussi automatiser les relances, en envoyant des recommandations personnalisées ou des informations produits selon les intérêts du client.
Voir aussi : Comment utiliser l’IA pour la vente
Support interne : RH et IT
Pour le support interne, les agents LLM simplifient les processus RH et IT en gérant les demandes courantes des employés.
D’ailleurs, l’étude de Bornet a montré que les agents LLM dans les opérations internes étaient les plus rentables, économisant 30 à 90 % du temps auparavant nécessaire pour ces tâches.
En RH, ils répondent aux questions sur les avantages, les congés ou la paie, tandis qu’en IT, ils dépannent les problèmes techniques courants ou automatisent des tâches comme la création de comptes.
Cela permet aux équipes RH et IT de se concentrer sur des missions plus complexes, au lieu de tâches répétitives.
Voir aussi : Meilleurs agents IA pour les RH
Comment améliorer les réponses d’un agent LLM
Si vous personnalisez un LLM pour un projet IA, vous voudrez ajuster les réponses standards qu’un modèle public donnerait aux utilisateurs. (Vous ne pouvez pas laisser votre chatbot recommander la concurrence, n’est-ce pas ?) Vous pouvez aussi lui faire appliquer une logique métier personnalisée, pour qu’il agisse comme un employé formé plutôt qu’un générateur de texte aléatoire.
Quatre concepts principaux permettent d’améliorer la qualité des réponses d’un LLM :
- RAG
- Fine-tuning
- N-shot prompting
- Ingénierie de prompt
1. Génération augmentée par récupération
RAG est un terme technique pour une chose simple que nous faisons tous sur ChatGPT : coller un texte et poser une question à son sujet.
Un exemple courant est de demander si un produit est en stock sur un site e-commerce, et qu’un chatbot aille chercher l’information dans le catalogue de produits (plutôt que sur tout Internet).
Pour le développement rapide et l’accès à l’information en temps réel, RAG est indispensable.
Cela n’influence généralement pas le choix du modèle, mais rien n’empêche de créer une API LLM qui interroge des informations et répond, et d’utiliser ce point d’accès comme s’il s’agissait d’un LLM à part entière.
Utiliser RAG pour un chatbot basé sur la connaissance est souvent plus simple à maintenir, car il n’est pas nécessaire de faire du fine-tuning ni de le mettre à jour – ce qui peut aussi réduire les coûts.
2. Ajustement fin
Le fine-tuning consiste à fournir des exemples à votre modèle pour qu’il apprenne à bien réaliser une tâche. Si vous voulez qu’il excelle dans la présentation de votre produit, vous pouvez lui fournir de nombreux exemples de vos meilleurs appels de vente.
Si le modèle est open source, demandez-vous si votre équipe a la capacité technique de faire du fine-tuning.
Si le modèle est propriétaire et fourni en tant que service – comme GPT-4 ou Claude – vos ingénieurs peuvent généralement affiner des modèles personnalisés via des API. Cette méthode coûte souvent beaucoup plus cher, mais nécessite peu ou pas de maintenance.
Mais pour de nombreux cas d’usage, le fine-tuning n’est pas la première étape pour optimiser votre modèle.
Un bon cas d’usage du fine-tuning est la création d’un bot de connaissances pour des informations statiques. En fournissant des exemples de questions et réponses, il pourra répondre sans avoir à rechercher l’information. Mais ce n’est pas adapté aux informations en temps réel.
3. N-shot learning
La façon la plus rapide d’améliorer la qualité des réponses est de fournir des exemples dans un seul appel API LLM.
Le zero-shot – c’est-à-dire ne donner aucun exemple de ce que vous attendez – est la façon dont la plupart d’entre nous utilisons ChatGPT. Ajouter un exemple (one-shot) suffit souvent à améliorer nettement la qualité des réponses.
Plus d’un exemple, c’est du n-shot. Le n-shot ne modifie pas le modèle, contrairement au fine-tuning. Vous fournissez simplement des exemples juste avant de poser votre question, à chaque fois.
Mais cette stratégie a ses limites : les LLM ont une taille de contexte maximale, et le prix dépend de la taille du message. Le fine-tuning peut éviter d’avoir à fournir des exemples n-shot, mais demande plus de temps à mettre en place.
4. Techniques d’ingénierie de prompt
Il existe d’autres techniques d’ingénierie de prompt, comme chain-of-thought, qui forcent les modèles à « réfléchir à voix haute » avant de donner une réponse.
Il existe aussi la chaîne de prompts, qui encourage les modèles à décomposer les tâches complexes en étapes plus petites en enchaînant plusieurs prompts.
Ces stratégies peuvent nettement améliorer la qualité et la fiabilité des réponses — surtout pour les tâches nécessitant du raisonnement — mais elles entraînent souvent des réponses plus longues, une consommation de jetons accrue et des performances plus lentes.
Cela améliore la qualité des réponses, mais au détriment de leur longueur, de leur coût et de leur rapidité.
Comment créer un agent LLM en 6 étapes
1. Définir les objectifs
La première étape pour créer un agent IA ou un chatbot est de définir précisément ce que vous attendez de lui.
Clarifiez ce que vous souhaitez que l’agent LLM accomplisse, que ce soit répondre aux demandes des clients, générer du contenu ou gérer des tâches spécifiques.
Définir des objectifs clairs orientera la configuration et la mise en place de l’agent.
2. Choisir une plateforme d’IA
Les meilleures plateformes IA dépendront entièrement de vos objectifs et besoins.
Choisissez une plateforme adaptée à vos exigences, en tenant compte de la personnalisation, des intégrations, de la facilité d’utilisation et du support.
La plateforme doit:
- Prendre en charge votre cas d’usage
- Proposez vos LLM préférés
- Proposez des capacités d’intégration
3. Configurer le LLM
Selon les options de la plateforme, choisissez un LLM pré-entraîné ou ajustez un modèle pour des tâches spécialisées si besoin.
De nombreuses plateformes proposent des modèles de langage intégrés, pré-entraînés et prêts à l’emploi.
Si vous souhaitez personnaliser l’utilisation de votre LLM, consultez notre article sur le choix d’une option LLM personnalisée pour votre projet IA rédigé par notre ingénieur croissance, Patrick Hamelin.
4. Intégrer des outils
La plupart des plateformes proposent des options d’intégration pour des outils externes. Connectez toutes les API, bases de données ou ressources dont votre agent aura besoin, comme des données CRM ou des informations en temps réel.
5. Tester et améliorer
Testez l’agent en profondeur avec les outils de test intégrés à la plateforme. Ajustez les paramètres, la formulation des prompts et les parcours selon les résultats pour garantir de bonnes performances en situation réelle.
6. Déployer et surveiller
Utilisez les outils de suivi de la plateforme pour surveiller les interactions et les performances de l’agent après son déploiement.
Recueillez des informations et améliorez la configuration si besoin, en profitant des mécanismes de retour proposés par la plateforme.
Déployer un agent LLM personnalisé
Les agents LLM connaissent une adoption massive dans les entreprises, que ce soit pour le service client, les opérations internes ou le e-commerce. Les sociétés qui tardent à s’y mettre risquent de manquer le virage de l’IA.
Botpress est une plateforme d’agents IA entièrement extensible, conçue pour les entreprises. Notre stack permet aux développeurs de créer des agents LLM avec toutes les capacités dont vous pourriez avoir besoin.
Notre suite de sécurité renforcée garantit que les données des clients sont toujours protégées et entièrement contrôlées par votre équipe de développement.
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FAQ
1. Quelle est la différence entre un agent LLM et un chatbot ?
Un chatbot suit généralement des scripts ou des parcours prédéfinis, tandis qu’un agent LLM est plus flexible. Les agents LLM utilisent un grand modèle de langage pour raisonner, rechercher des informations, utiliser des outils et prendre des décisions.
2. Les agents LLM peuvent-ils fonctionner sans connexion Internet ?
Les agents LLM peuvent fonctionner partiellement hors ligne, à condition que tout ce dont ils ont besoin (comme le modèle de langage et les données) fonctionne en local. Mais la plupart dépendent de services cloud pour des données en temps réel, des API externes ou des connaissances à jour.
3. Les agents LLM ont-ils toujours besoin d’un modèle de langage en arrière-plan ?
Oui, c’est l’élément central. Le « LLM » dans agent LLM signifie grand modèle de langage. Sans cela, l’agent perd sa capacité à comprendre ou générer du langage naturel.
4. Quelles sont les principales limites ou risques liés à l’utilisation des agents LLM aujourd’hui ?
Ils peuvent inventer des réponses, bloquer sur des instructions ambiguës ou divulguer des informations sensibles s’ils ne sont pas bien protégés. De plus, leur intelligence dépend des données et de la conception qui les sous-tendent.
5. Quels secteurs adoptent les agents LLM le plus rapidement ?
Le service client, le support informatique, la santé et la vente s’y mettent très vite. En fait, partout où il y a beaucoup de tâches répétitives basées sur le langage qui peuvent être automatisées.
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