Les agents d'IA sont l'avenir de l'intelligence artificielle - et en tant que principale tendance de l'IA pour 2025, ils deviennent de plus en plus populaires au fur et à mesure que la technologie de l'IA continue de progresser.
Les agents d'intelligence artificielle constituent une vaste catégorie, qui s'étend sur plusieurs domaines :
- LLM des agents qui utilisent de grands modèles de langage pour les tâches d'intelligence artificielle conversationnelle
- Systèmes multi-agents qui coordonnent des tâches complexes
- Les chatbots d'IA du support client qui font de la vente incitative, de la vente croisée et réinitialisent les mots de passe.
- Assistants d'intelligence artificielle basés sur des smartphones, tels que Siri et Alexa
Plongeons donc dans le vaste monde des agents d'intelligence artificielle et des utilisations que vous pouvez en faire.
Qu'est-ce qu'un agent d'intelligence artificielle ?
Un agent d'intelligence artificielle est un logiciel qui exécute des tâches pour le compte d'un utilisateur. Il peut automatiser des processus, prendre des décisions et interagir intelligemment avec son environnement.
"Les agents d'IA sont comme de la magie", a déclaré Patrick Hamelin, ingénieur logiciel en chef à Botpress. "Ce sont des entités magiques qui vont au-delà des chatbots typiques.
Les agents d'intelligence artificielle sont des entités conçues pour percevoir leur environnement et prendre des mesures afin d'atteindre des objectifs spécifiques. Ces agents peuvent être des entités logicielles ou physiques.
Ils perçoivent leur environnement à l'aide de capteurs, traitent les informations à l'aide d'algorithmes ou de modèles, puis agissent à l'aide d'actionneurs ou d'autres moyens.
Que signifient les agents d'IA pour les travailleurs ?
Bien qu'il soit facile d'imaginer un monde rempli de logiciels autonomes accomplissant les tâches d'un immeuble de bureaux, les agents d'IA assisteront les employés humains dans un avenir proche - ils ne les remplaceront pas.
Les agents d'IA ont besoin de déclencheurs humains pour compléter leurs flux de travail. Alors que l'utilisation de l'IA va continuer à se développer dans tous les secteurs - comme l'augmentation de l'assistance avec des chatbots de service à la clientèle, ou la création d'agents de génération de leads dans les entonnoirs de vente de l'IA - les agents d'IA et les chatbots ne sont pas conçus pour remplacer les employés humains.
Nous assisterons probablement à une augmentation de l'éducation et de la formation des employés à l'utilisation de l'intelligence artificielle dans leurs flux de travail, en particulier dans les industries qui peuvent facilement automatiser les tâches. Si elle est bien menée, cette montée en compétences permettra aux travailleurs d'augmenter le temps qu'ils consacrent à des tâches complexes ou plus stratégiques. Cela devrait améliorer la productivité des employés et leur satisfaction au travail.
En fait, il existe déjà de nombreux cas d'utilisation d'agents d'IA dans le monde réel. Et ils continueront à se développer au fur et à mesure que la technologie se perfectionnera.
Mais les critiques ont raison : l'introduction d'agents plus autonomes dans la main-d'œuvre doit se faire avec intention et attention à l'égard des humains avec lesquels ils travailleront.
Quelle est la différence entre un agent d'IA et un chatbot d'IA ?
Les agents d'IA et chatbots diffèrent par leur objectif et leur capacité. Chatbots est conçu pour interagir avec les humains, tandis que les agents sont conçus pour accomplir des tâches autonomes.
La principale différence réside dans leur capacité à prendre des mesures autonomes. L'IA chatbots étant conçue pour dialoguer avec les humains, elle n'est généralement pas programmée pour prendre des mesures autonomes - son objectif est d'aider directement un humain.
Les agents d'IA, quant à eux, peuvent ne pas interagir du tout avec un utilisateur. Dans certains cas, ils recevront une tâche d'un développeur et la réaliseront de manière autonome, sans interagir avec un autre humain.
Ils prennent également différentes formes : Chatbots est souvent basé sur le texte ou la voix, tandis que les agents d'intelligence artificielle peuvent prendre la forme d'un aspirateur robotisé ou d'un thermostat intelligent.
Cependant, ils présentent de nombreuses similitudes. Entre autres chevauchements, ils utilisent tous deux :
- Traitement du langage naturel pour comprendre le texte
- Un grand modèle linguistique pour alimenter leur production (comme GPT de OpenAI ou Gemini de Google).
- Bases de données vectorielles pour mieux comprendre les données textuelles issues d'une interaction humaine
Caractéristiques des agents d'intelligence artificielle
L'autonomie
Les agents d'intelligence artificielle peuvent fonctionner sans intervention humaine, prendre des décisions et les mettre en œuvre de manière indépendante. Leur autonomie leur permet de gérer des tâches complexes et de prendre des décisions en temps réel sur la meilleure façon de mener à bien un processus, mais sans qu'un humain ne codifie les étapes spécifiques d'une tâche donnée.
Si l'idée d'un agent autonome peut évoquer HAL 9000, l'ordinateur parlant de 2001 : l'Odyssée de l'espace, les agents d'intelligence artificielle dépendent toujours d'instructions humaines. Un utilisateur ou un développeur devra passer du temps à dire à l'agent ce qu'il doit faire - mais l'agent résoudra le problème de la meilleure façon d'accomplir la tâche.
Apprentissage continu
Le retour d'information est essentiel pour l'amélioration de l'agent d'IA au fil du temps. Ce retour d'information peut provenir de deux sources : un critique ou l'environnement lui-même.
Le critique peut être un opérateur humain ou un autre système d'IA qui évalue les performances de l'agent. L'environnement de l'agent IA peut fournir un retour d'information sous la forme de résultats découlant des actions de l'agent.
Cette boucle de rétroaction permet à l'agent de s'adapter, d'apprendre de ses expériences et de prendre de meilleures décisions à l'avenir. Il apprendra à créer de meilleurs résultats au fur et à mesure qu'il expérimentera d'autres tâches. Grâce à leur capacité d'apprentissage et d'amélioration, les agents d'IA peuvent s'adapter à des environnements qui évoluent rapidement.
Réactif et proactif
Les agents d'intelligence artificielle sont à la fois réactifs et proactifs dans leur environnement. Comme ils prennent en compte les données sensorielles, ils sont capables de changer de ligne de conduite en fonction de l'évolution de l'environnement.
Par exemple, un thermostat intelligent peut détecter que la température de la pièce se refroidit lorsqu'un orage inattendu commence. Il diminuera alors l'intensité de la climatisation.
Mais il est également proactif - si le soleil brille dans une pièce à peu près à la même heure chaque jour, il augmentera de manière proactive la climatisation pour coïncider avec l'émergence de la chaleur du soleil.
Composantes d'un agent d'intelligence artificielle
Un agent d'intelligence artificielle semble compliqué à première vue. C'est le cas. Mais une meilleure compréhension des composants clés d'un agent d'IA peut vous aider à en saisir les rouages.
Ces éléments sont essentiels pour créer des outils d'IA capables d'effectuer des tâches de manière autonome.
Qu'est-ce qu'une fonction d'agent ?
La fonction d'agent est le cœur d'un agent d'intelligence artificielle. Elle définit la manière dont l'agent met en correspondance les données qu'il a collectées et les actions qu'il entreprend.
En d'autres termes, la fonction d'agent permet à l'IA de déterminer les actions qu'elle doit entreprendre sur la base des informations qu'elle a recueillies. C'est là que réside l'"intelligence" de l'agent, puisqu'elle consiste à raisonner et à sélectionner des actions pour atteindre ses objectifs.
Que sont les percepts ?
Les percepts sont les entrées sensorielles que l'agent d'IA reçoit de son environnement. Ils fournissent des informations sur l'état actuel de l'environnement observable dans lequel l'agent opère. Par exemple, si l'agent d'IA est un chatbot de service à la clientèle, les percepts peuvent être les suivants :
- Messages
- Profil de l'utilisateur Informations
- Localisation de l'utilisateur
- Chat l'histoire
- Préférences linguistiques
- Heure et date
- Préférences de l'utilisateur
- Reconnaissance des émotions des utilisateurs
Qu'est-ce qu'un actionneur ?
Les actionneurs sont des mécanismes qui permettent aux agents d'IA d'interagir physiquement avec leur environnement. Ces actions peuvent aller de la conduite d'une voiture autonome à la saisie d'un texte sur un écran.
Les actionneurs peuvent être considérés comme les muscles de l'agent d'IA, exécutant les décisions prises par la fonction d'agent.
Voici quelques exemples d'actionneurs :
- Les générateurs de réponses textuelles sont chargés de générer et d'envoyer des réponses textuelles aux utilisateurs. Ils prennent la réponse textuelle du chatbot et la transmettent à l'utilisateur par l'intermédiaire d'une interface de chat.
- Un chatbot peut avoir besoin d'intégrer un système - comme le système CRM de l'entreprise - pour accéder aux données des clients, créer des tickets d'assistance ou vérifier l'état des commandes. Les API d'intégration de services permettent au chatbot d'interagir avec des systèmes externes et de récupérer ou de mettre à jour des informations en fonction des besoins.
- Les actionneurs peuvent envoyer des notifications et des alertes, comme des notifications par courriel ou des messages SMS. Ils peuvent être utilisés pour maintenir l'engagement et l'information des utilisateurs en envoyant des notifications push pour les avertir des rendez-vous à venir, des changements d'état des commandes, des promotions ou d'autres mises à jour pertinentes.
Qu'est-ce qu'une base de connaissances ?
La base de connaissances est l'endroit où l'agent IA stocke ses connaissances initiales sur l'environnement. Ces connaissances sont généralement prédéfinies ou apprises au cours de la formation. Elle sert de base au processus décisionnel de l'agent.
Par exemple, une voiture autonome peut disposer d'une base de connaissances contenant des informations sur le code de la route et les arrêtés municipaux. De son côté, un agent autonome pour le service clientèle aura accès à des bases de données sur les produits d'une entreprise et les politiques de retour.
Toute entreprise utilisant un agent d'intelligence artificielle devra l'entraîner à partir des données de l'entreprise. Alors qu'un modèle de langage étendu peut utiliser l'internet dans son ensemble, un agent ayant une fonction spécifique devra créer un résultat propre au parcours de l'utilisateur.
Applications des agents d'intelligence artificielle
Les agents d'intelligence artificielle ont un large éventail d'applications - ils commencent à faire des vagues dans de nombreux secteurs d'activité à travers le monde. Voici quelques-unes des plus courantes :
Service clientèle
Les chatbots du service client sont l'un des types les plus courants de déploiement d'agents d'IA.
Parce qu'ils peuvent être connectés aux données de l'entreprise, une entreprise peut utiliser un agent d'IA pour agir en tant qu'assistant client. Ils peuvent fournir un accès direct à l'appareil de l'utilisateur partout dans le monde, y compris une page web via leur ordinateur ou différentes applications (comme WhatsApp ou Facebook Messenger).
Ces chatbots et agents virtuels peuvent orienter les clients vers des politiques spécifiques, leur donner une idée des articles susceptibles de répondre à leurs besoins, voire leur permettre d'accéder à leur compte en réinitialisant un mot de passe.
On s'attend de plus en plus à ce que les entreprises proposent un service à la clientèle à l'adresse chatbots . La plupart d'entre eux sont dotés de grands modèles linguistiques et peuvent accomplir des tâches spécifiques. Les meilleurs d'entre eux sont également capables de prendre des mesures au nom de l'entreprise, comme réserver une table ou mettre à jour le dossier d'un client.
Véhicules autonomes
Les voitures et les drones autopilotés constituent l'une des utilisations les plus spectaculaires des agents d'IA. Ces véhicules peuvent fonctionner avec une intervention humaine limitée, grâce à la puissance des agents d'IA.
Les agents d'intelligence artificielle font partie intégrante de leur fonctionnement : ils perçoivent l'environnement de la voiture et prennent des décisions en connaissance de cause (par exemple, quand tourner ou ralentir en toute sécurité). Ils peuvent déterminer si la voiture approche d'un panneau d'arrêt ou si elle explore un nouveau type de terrain en tenant compte des données environnementales.
Assistants virtuels
Des agents comme Siri, Alexa et Google Assistant utilisent l'IA pour comprendre le langage naturel, aider à accomplir des tâches, fournir des informations et contrôler des appareils intelligents.
Le concept d'assistant d'IA nous est déjà familier. Les agents d'IA permettent de passer à l'étape suivante de la planification profondément personnalisée - si vous planifiez des vacances, ils peuvent non seulement suggérer des lieux pour une nouvelle destination et identifier des hôtels, mais aussi agir en tant qu'agent de voyage personnel. Étant donné qu'un agent d'IA peut accomplir des tâches de manière autonome, un robot de voyage ne prendra qu'un instant pour effectuer des réservations en votre nom, qu'il s'agisse de billets d'avion ou de chambres d'hôtel.
Autres applications
- Les agents d'IA peuvent contrôler et optimiser les appareils domestiques intelligents, par exemple en modifiant la température de votre système de chauffage ou en réglant une alarme antivol.
- Les agents d'intelligence artificielle sont utilisés en robotique, car ils peuvent effectuer des tâches autonomes telles que la construction. Une fois qu'on leur a confié une tâche, ils ont la capacité de l'accomplir en se basant sur leur propre évaluation des meilleures pratiques.
- À l'instar de leur utilisation dans les appareils domestiques intelligents, les agents d'IA peuvent être utilisés dans le domaine de la cybersécurité. Ils sont capables de mener à bien des actions telles que la détection des menaces, l'identification des anomalies et la gestion de la sécurité, en se défendant contre les cyberattaques et en garantissant l'intégrité du système.
- Dans les processus de la chaîne d'approvisionnement, les agents d'IA peuvent être utilisés pour optimiser les itinéraires, gérer les stocks, prévoir la demande et améliorer l'efficacité globale des opérations logistiques - ils peuvent identifier des solutions que les humains qui les utilisent n'auraient pas vues auparavant.
Types d'agents d'intelligence artificielle
Il existe plusieurs types d'agents d'intelligence artificielle - le meilleur dépend de la tâche à accomplir.
Agents réflexes simples
Ces agents fonctionnent sur la base d'un ensemble de règles de condition-action prédéfinies. Ils réagissent à la perception actuelle et ne tiennent pas compte de l'historique des percepts précédents.
Ils conviennent aux tâches de complexité limitée et à un éventail restreint de capacités. Un thermostat intelligent est un exemple d'agent réflexe simple.
Agents réflexes basés sur des modèles
Les agents basés sur des modèles ont une approche plus avancée. Ils maintiennent un modèle interne de l'environnement et prennent des décisions basées sur la compréhension de leur modèle. Cela leur permet de gérer des tâches plus complexes.
Ils sont utilisés dans le développement de la technologie des voitures autonomes, car ils peuvent collecter des données telles que la vitesse de la voiture, la distance entre la voiture qui la précède et un panneau d'arrêt en approche. L'agent peut prendre des décisions éclairées sur le moment de freiner en fonction de la vitesse de la voiture et de ses capacités de freinage.
Agents basés sur l'utilité
Les agents basés sur l'utilité prennent des décisions en tenant compte de l'utilité attendue de chaque action possible. Ils sont souvent employés dans des situations où il est essentiel de peser différentes options et de sélectionner celle dont l'utilité attendue est la plus élevée. Si vous souhaitez qu'un agent vous fasse des recommandations - comme un plan d'action ou différents types d'ordinateurs pour une tâche donnée - un agent basé sur l'utilité peut vous aider.
Agents d'apprentissage
Ces agents sont conçus pour opérer dans des environnements inconnus. Ils apprennent de leurs expériences et adaptent leurs actions au fil du temps. L'apprentissage en profondeur et les réseaux neuronaux sont souvent utilisés dans le développement d'agents apprenants.
Ils sont souvent utilisés dans le commerce électronique et la technologie des plateformes de diffusion en continu pour alimenter les systèmes de recommandation personnalisés, car ils apprennent ce que les utilisateurs préfèrent au fil du temps.
Agents croyance-désir-intention
Ces agents modélisent un comportement humain en conservant des croyances sur l'environnement, des désirs et des intentions. Ils peuvent raisonner et planifier leurs actions en conséquence, ce qui les rend adaptés aux systèmes complexes.
Agents basés sur la logique
Les agents logiques utilisent le raisonnement déductif pour prendre des décisions, généralement à partir de règles logiques. Ils sont bien adaptés aux tâches qui nécessitent un raisonnement logique complexe.
Agents basés sur des objectifs
Ces agents agissent pour atteindre leurs objectifs et peuvent adapter leurs actions en conséquence. Ils ont une approche plus souple de la prise de décision basée sur les conséquences futures de leurs actions actuelles.
Une application courante des agents basés sur les objectifs est la robotique - comme un agent qui navigue dans un entrepôt. Il pourrait analyser les chemins potentiels et sélectionner l'itinéraire le plus efficace pour atteindre son objectif.
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L'avenir des agents d'intelligence artificielle
L'ère de l'IA ne fait que commencer. Elle a parcouru un long chemin : des premiers ordinateurs à l'internet, en passant par le premier grand modèle de langage et la nouvelle technologie des agents, la technologie élargit notre monde jour après jour.
Le développement de l'IA est en passe de créer un nouveau monde des affaires. La connexion avec un assistant d'IA est déjà devenue la norme lorsqu'il s'agit d'interagir avec de grandes entreprises - à mesure que la technologie progresse et que les agents deviennent plus capables d'accomplir diverses tâches de manière autonome, leur champ d'application s'étendra à l'ensemble des secteurs d'activité.
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