Qu'y a-t-il de mieux qu'un agent d'intelligence artificielle ?
Dans les systèmes multi-agents, différents agents d'intelligence artificielle ayant des tâches différentes interagissent pour atteindre un objectif global.
Il existe de nombreux exemples d'agents d'IA dans le monde réel qui utilisent des systèmes multi-agents pour fonctionner - comme les contrôleurs de réseaux intelligents et les systèmes d'entreposage.
Voyons ce que sont les systèmes multi-agents, en quoi ils diffèrent des systèmes à agent unique et à quoi ils peuvent servir.
Qu'est-ce qu'un système multi-agents ?
Un système multi-agents (SMA) contient plusieurs agents d'intelligence artificielle qui collaborent dans un environnement commun pour atteindre des objectifs spécifiques.
Ces systèmes sont généralement conçus pour traiter des tâches trop vastes, trop complexes ou trop décentralisées pour être gérées par un seul agent d'intelligence artificielle.
Chaque agent d'un système multi-agents peut agir indépendamment, percevoir et interpréter l'environnement, prendre des décisions, puis agir pour atteindre son objectif.
3 Caractéristiques principales d'un système multi-agents
Dans son ouvrage Introduction to MultiAgent Systems (2002), le professeur et chercheur Michael Wooldridge décrit trois caractéristiques clés des systèmes multi-agents :
Décentralisation
Dans un système multi-agents, la décentralisation signifie que chaque agent fonctionne de manière indépendante, en utilisant des données locales et en prenant ses propres décisions sans dépendre d'un contrôleur central.
Cela permet aux agents d'intelligence artificielle de gérer des tâches individuellement tout en contribuant aux objectifs globaux du système par le biais de l'interaction.
Points de vue locaux
Chaque agent a une vue locale, mais aucun agent n'a une vue globale. Cela signifie qu'aucun agent n'a une connaissance complète de l'ensemble du système, mais seulement des composants pertinents pour sa tâche spécifique.
L'autonomie
L'autonomie dans un système multi-agents permet à chaque agent d'interpréter les informations et d'agir de manière indépendante en fonction de ses propres règles et objectifs.
Cette indépendance signifie que les agents peuvent prendre des décisions et adapter leurs actions sans avoir besoin d'être guidés ou informés en permanence par d'autres agents.
Systèmes à agent unique et systèmes multi-agents
Les systèmes à agent unique fonctionnent avec une seule entité autonome qui gère les tâches, ce qui fonctionne bien dans des environnements contrôlés avec des objectifs simples. Pensez aux assistants d'intelligence artificielle, comme Siri, qui fonctionnent en solo.
Sans avoir besoin de coordonner ou de répondre à d'autres agents, les systèmes à agent unique sont bien adaptés aux tâches qui privilégient la simplicité et le contrôle direct.
D'autre part, les systèmes multi-agents sont constitués de plusieurs agents qui interagissent dans le même environnement. Ces systèmes reposent sur des tâches distribuées, où chaque agent contribue en fonction de ses objectifs ou rôles individuels.
Cette structure décentralisée permet aux SMA de gérer des environnements qui nécessitent des points de vue multiples ou un traitement parallèle, même si les agents opèrent parfois de manière indépendante.
Avantages des systèmes multi-agents
Tolérance aux pannes plus élevée
Les systèmes multi-agents maintiennent leurs activités même en cas de défaillance d'un agent, car les autres peuvent s'adapter ou prendre le relais. Cette capacité renforce leur résilience par rapport aux systèmes à agent unique.
Exemple : Dans une flotte de drones de livraison, si un drone connaît un dysfonctionnement, les autres peuvent prendre en charge ses livraisons, ce qui permet de minimiser les perturbations.
Plus évolutif
En ajoutant des agents en fonction des besoins, les systèmes multi-agents peuvent plus facilement gérer des charges de travail croissantes pour répondre à la demande, ou ajouter de nouvelles capacités pour étendre leurs compétences.
Exemple : Un système d'analyse financière multi-agents peut ajouter de nouveaux agents pour traiter des flux de données supplémentaires au fur et à mesure que les volumes d'échanges augmentent.
Meilleure résolution des problèmes
Avec plusieurs agents travaillant sur différentes parties d'une tâche, les problèmes complexes sont traités de manière plus efficace dans des environnements distribués.
Exemple : Les robots autonomes de recherche et de sauvetage peuvent se diviser pour couvrir différentes zones et s'attaquer plus efficacement aux terrains complexes.
Souplesse et adaptabilité
La capacité de chaque agent à réagir indépendamment aux changements permet au système de s'adapter rapidement à de nouvelles conditions ou à des scénarios inattendus.
Exemple : Dans une usine intelligente, si un bras robotique est occupé ou en panne, les autres bras s'adaptent pour prendre en charge ses tâches sans interrompre la production.
4 Exemples de systèmes multi-agents
Des robots en essaim pour la recherche et le sauvetage
Dans le domaine de la recherche et du sauvetage, les robots en essaim agissent comme un système multi-agents, chacun explorant et balayant différentes sections de manière indépendante tout en partageant des données pour cartographier le terrain et localiser les personnes dans le besoin.
Cette coordination permet aux robots de couvrir rapidement de vastes zones dangereuses sans avoir besoin d'un contrôle humain direct.
Robotique d'entrepôt
Dans un entrepôt, les agents d'intelligence artificielle représentent différents robots chargés de tâches telles que la préparation des commandes, le tri et l'emballage.
Chaque robot navigue de manière autonome dans l'entrepôt et communique avec les autres afin d'optimiser les déplacements, de réduire les goulets d'étranglement et d'exécuter les commandes plus rapidement, en s'adaptant aux variations des volumes de commandes et de l'agencement.
Places de marché basées sur l'IA
Sur les places de marché pilotées par l'IA, les agents de l'IA peuvent représenter les acheteurs et les vendeurs, négocier les prix, gérer les stocks et ajuster les offres en fonction de l'offre et de la demande.
Les agents opèrent tous de manière indépendante tout en interagissant avec d'autres, créant ainsi un environnement de marché dynamique qui s'adapte à l'évolution des conditions.
Soins de santé personnalisés
Dans la planification de traitements personnalisés, chaque agent d'intelligence artificielle représente un domaine médical spécialisé : diagnostic, gestion des médicaments ou rééducation.
Chaque agent analyse les données du patient dans sa spécialité, par exemple en recommandant des médicaments en fonction des résultats de laboratoire ou en adaptant les exercices de kinésithérapie.
En coordonnant les informations, les agents créent un plan de traitement intégré et personnalisé qui s'adapte à l'évolution du patient et à toute nouvelle information médicale.
Un MAS est-il fait pour vous ?
Pour décider si un système multi-agents est mieux adapté qu'un système mono-agent, il faut tenir compte de la complexité et de l'adaptabilité exigées par votre projet. Les SMA sont souvent utilisés pour des tâches dynamiques à grande échelle avec un contrôle décentralisé. Posez-vous la question :
- Le projet nécessite-t-il la gestion simultanée de plusieurs composants ou sites ?
- Un système centralisé deviendrait-il un goulot d'étranglement ou un point de risque ?
- L'environnement change-t-il fréquemment, nécessitant une adaptation en temps réel ?
- Les éléments de la tâche doivent-ils interagir ou se coordonner pour être efficaces ?
- Une tolérance élevée aux pannes est-elle essentielle pour éviter les interruptions du système ?
Si vous avez répondu "oui" à plusieurs de ces questions, une MAS peut être le meilleur choix.
Meilleures pratiques pour les systèmes multi-agents
Définir des objectifs clairs pour chaque agent
Veiller à ce que chaque agent ait un rôle ou un objectif spécifique aligné sur l'objectif global du système afin d'éviter les actions contradictoires et d'optimiser la coordination.
Établir des protocoles de communication efficaces
Concevoir une structure de communication fiable afin que les agents puissent partager des informations et se coordonner efficacement, en particulier si des mises à jour en temps réel sont essentielles.
Mise en œuvre de la prise de décision adaptative
Utiliser des algorithmes qui permettent aux agents d'adapter leur comportement en fonction de l'évolution des conditions et des données environnementales, ce qui favorise la flexibilité et la résilience face aux inconnues.
Concevoir pour l'évolutivité
Construire le système de manière à ce que des agents puissent être ajoutés ou supprimés au fur et à mesure de l'évolution des besoins, en veillant à ce que le MAS puisse se développer sans perturber les agents existants.
Contrôler et gérer les interactions avec les agents
Suivre régulièrement la façon dont les agents interagissent afin de prévenir les problèmes tels que les goulets d'étranglement, les conflits de ressources ou la concurrence improductive, en particulier dans les systèmes complexes.
Priorité aux mesures de sécurité
Mettre en œuvre des protocoles de sécurité pour la communication et le traitement des données afin de se protéger contre les risques tels que les violations de données ou les interférences malveillantes dans les systèmes comportant de nombreux agents.
Comment construire un système multi-agents
1) Choisir une solution
Décidez si vous souhaitez créer votre MAS à partir de zéro ou utiliser une plateforme d'IA existante qui prend en charge les systèmes multi-agents. Le bricolage permet de personnaliser le système mais nécessite des ressources de développement importantes. Les plateformes fournissent souvent des outils intégrés pour la coordination des agents, l'évolutivité et le traitement des données, ce qui simplifie le processus de développement.
2) Fixer des objectifs et des exigences
Décrivez clairement ce que vous voulez que le SMA réalise, y compris les tâches spécifiques, les interactions et les besoins d'évolutivité. Identifier les types d'agents nécessaires et leurs rôles au sein du système afin de garantir l'alignement sur les objectifs généraux.
3) Concevez vos agents
Pour chaque agent, créez une architecture qui inclut une logique de prise de décision, des capacités de traitement des données et une capacité d'adaptation. Tenez compte de la manière dont chaque agent interagira avec l'environnement et les autres agents, en adaptant l'architecture à ces besoins.
4) Mettre en place des mécanismes de communication et de coordination
Mettre en œuvre des protocoles de communication pour faciliter le partage des données et la coordination entre les agents. Choisissez des méthodes telles que le passage de messages ou les référentiels partagés, en fonction de la fréquence à laquelle les agents doivent interagir et se mettre à jour les uns les autres.
5) Déploiement
Choisissez un environnement approprié (numérique, physique ou hybride) pour soutenir les opérations de vos agents. Configurez l'environnement pour vous assurer qu'il prend en compte les interactions, le flux de données et toute contrainte physique susceptible d'affecter les performances des agents.
6) Simuler et tester
Effectuer des simulations pour tester le comportement, les interactions et l'évolutivité des agents. Observer comment les agents réagissent aux différents scénarios, en s'assurant qu'ils se coordonnent comme prévu et qu'ils peuvent gérer la charge de travail du système dans des conditions variables.
7) Raffiner
Sur la base des résultats des tests, affinez les comportements des agents, les protocoles de communication et les éventuels problèmes de performance. Une fois optimisé, déployez le MAS dans l'environnement prévu, en surveillant les performances initiales pour vous assurer qu'il répond à vos objectifs.
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