Le prochain niveau d’intelligence artificielle : les agents d’IA autonomes conquièrent le monde numérique – Agents d’IA contre modèles d’IA

🌟 Le développement rapide de l'intelligence artificielle (IA) ces dernières années a conduit à des avancées impressionnantes dans des domaines tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage et la génération de contenu. Mais l’avenir de l’IA va bien au-delà des modèles isolés formés à des tâches spécifiques. Nous sommes au début d’une nouvelle ère dans laquelle les systèmes intelligents sont capables de penser, d’agir et d’interagir de manière indépendante avec leur environnement : l’ère des agents IA.

🧑‍🍳🏗️ Le chef comme métaphore des architectures cognitives

Imaginez un chef expérimenté dans la cuisine d’un restaurant très occupé. Son objectif est de créer des plats exquis pour les invités. Ce processus implique une séquence complexe de planification, d’exécution et d’adaptation. Il enregistre les informations - les commandes des invités, les ingrédients disponibles dans le garde-manger et le réfrigérateur. Il réfléchit ensuite aux plats qu'il peut préparer avec les ressources disponibles et ses connaissances. Enfin, il passe à l'action, coupant les légumes, assaisonnant les plats et faisant frire la viande. Il fait des ajustements tout au long du processus, peaufinant ses plans lorsque les ingrédients sont faibles ou s'il reçoit des commentaires des invités. Les résultats de ses actions précédentes éclairent ses décisions futures. Ce cycle de prise d'informations, de planification, d'exécution et d'adaptation décrit une architecture cognitive unique que le chef applique pour atteindre son objectif.

🛠️🤔 Comment les agents IA pensent et agissent

Tout comme ce chef, les agents IA peuvent utiliser des architectures cognitives pour atteindre leurs objectifs. Ils traitent les informations de manière itérative, prennent des décisions éclairées et optimisent leurs prochaines étapes en fonction des résultats précédents. Au cœur de ces architectures cognitives se trouve une couche responsable de la gestion de la mémoire, de l’état, du raisonnement et de la planification. Il utilise des techniques d'invite avancées et des cadres associés pour guider le raisonnement et la planification, permettant à l'agent d'interagir plus efficacement avec son environnement et d'accomplir des tâches complexes.

Convient à:

• Livre blanc de Google (PDF) en anglais : « Agents » – structure et fonctionnalités des agents IA

📊⚙️ Différences entre les modèles d'IA traditionnels et les agents d'IA

La distinction entre les modèles d’IA simples et ces agents avancés est cruciale. Les modèles traditionnels sont limités aux connaissances contenues dans leurs données de formation. Ils tirent des conclusions ou des prédictions individuelles basées sur la requête immédiate de l'utilisateur. À moins qu’ils ne soient explicitement mis en œuvre, ils ne conservent pas l’historique des sessions ni le contexte continu, tel que l’historique des discussions. Ils n’ont pas non plus la capacité d’interagir de manière native avec des systèmes externes ou d’exécuter des processus logiques complexes. Bien que les utilisateurs puissent guider les modèles pour effectuer des prédictions plus complexes grâce à des invites intelligentes et à l'utilisation de cadres de raisonnement (tels que Chain-of-Thought ou ReAct), l'architecture cognitive réelle n'est pas intrinsèquement ancrée dans le modèle.

En revanche, les agents d’IA disposent d’un éventail de connaissances élargi, obtenu en se connectant à des systèmes externes via ce que l’on appelle des « outils ». Ils gèrent l'historique des sessions pour permettre des inférences et des prédictions à plusieurs niveaux basées sur les demandes des utilisateurs et les décisions dans la couche d'orchestration. Un « mouvement » ou interaction est défini comme un échange entre le système en interaction et l’agent. L'intégration d'outils fait partie intégrante de l'architecture des agents et exploite des architectures cognitives natives qui utilisent des cadres de raisonnement ou des cadres d'agents prédéfinis.

🛠️🌐 Outils : Le pont vers le monde réel

Ces outils sont essentiels à la manière dont les agents interagissent avec le monde extérieur. Bien que les modèles linguistiques traditionnels soient excellents dans le traitement de l’information, ils n’ont pas la capacité de percevoir ou d’influencer directement le monde réel. Cela limite leur utilité dans les situations qui nécessitent une interaction avec des systèmes ou des données externes. On pourrait dire qu’un modèle de langage n’est efficace que par ce qu’il a appris de ses données de formation. Quelle que soit la quantité de données introduites dans un modèle, il lui manque la capacité de base d’interagir avec le monde extérieur. Les outils comblent cette lacune et permettent des interactions contextuelles en temps réel avec des systèmes externes.

🛠️📡 Extensions : ponts standardisés vers les API

Il existe différents types d'outils à la disposition des agents IA. Les extensions fournissent un pont standardisé entre une API et un agent, permettant aux API de s'exécuter de manière transparente quelle que soit leur implémentation sous-jacente. Imaginez développer un agent pour aider les utilisateurs à réserver des vols. Vous souhaitez utiliser l'API Google Flights, mais vous ne savez pas comment l'agent doit envoyer des requêtes à ce point de terminaison d'API. Une approche consisterait à implémenter un code personnalisé qui analyse la demande de l'utilisateur et appelle l'API. Cependant, cela est sujet aux erreurs et difficile à mettre à l’échelle. Une solution plus robuste consiste à utiliser une extension. Une extension utilise des exemples pour apprendre à l'agent comment utiliser le point de terminaison de l'API et quels arguments ou paramètres sont requis pour un appel réussi. L'agent peut alors décider au moment de l'exécution quelle extension est la mieux adaptée pour résoudre la requête de l'utilisateur.

💻📑 Caractéristiques : tâches structurées et réutilisabilité

Les fonctions sont similaires dans leur concept aux fonctions du développement de logiciels. Ce sont des modules de code autonomes qui effectuent une tâche spécifique et peuvent être réutilisés si nécessaire. Dans le contexte des agents, un modèle peut choisir parmi un ensemble de fonctions connues et décider quand appeler quelle fonction avec quels arguments. Cependant, contrairement aux extensions, un modèle n'effectue pas d'appel API direct lors de l'utilisation de fonctions. L'exécution s'effectue côté client, ce qui donne aux développeurs plus de contrôle sur le flux de données dans l'application. Ceci est particulièrement utile lorsque les appels d'API doivent avoir lieu en dehors du flux d'architecture d'agent direct, que des restrictions de sécurité ou d'authentification empêchent les appels directs, ou que des contraintes de temps ou opérationnelles rendent impossible l'exécution en temps réel. Les fonctions sont également idéales pour formater la sortie du modèle dans un format structuré (comme JSON), ce qui facilite son traitement ultérieur par d'autres systèmes.

🧠📚 Le problème de la connaissance statique et la solution grâce aux magasins de données

Les magasins de données répondent aux limites de la connaissance statique des modèles de langage. Considérez un modèle de langage comme une immense bibliothèque de livres contenant ses données de formation. Contrairement à une véritable bibliothèque, qui ajoute constamment de nouveaux volumes, ces connaissances restent statiques.

Les magasins de données permettent aux agents d'accéder à des informations plus dynamiques et plus opportunes. Les développeurs peuvent fournir des données supplémentaires dans leur format natif, éliminant ainsi les transformations de données chronophages, le recyclage ou les réglages précis du modèle. Le magasin de données convertit les documents entrants en intégrations vectorielles que l'agent peut utiliser pour extraire les informations dont il a besoin.

Un exemple typique d'utilisation de magasins de données est la génération augmentée de récupération (RAG), où l'agent peut accéder à une variété de formats de données, notamment le contenu d'un site Web, des données structurées (PDF, documents Word, fichiers CSV, feuilles de calcul) et des données non structurées (HTML, PDF, TXT). Le processus consiste à générer des intégrations pour la demande de l'utilisateur, à comparer ces intégrations avec le contenu de la base de données vectorielle, à récupérer le contenu pertinent et à le transmettre à l'agent pour formuler une réponse ou une action.

🎯🛠️ Utilisation des outils et approches d'apprentissage pour les agents

La qualité des réponses d'un agent dépend directement de sa capacité à comprendre et à réaliser ces différentes tâches, notamment à sélectionner les bons outils et à les utiliser efficacement. Afin d'améliorer la capacité d'un modèle à sélectionner les outils appropriés, différentes approches d'apprentissage ciblées existent :

1. Apprentissage en contexte

Fournit un modèle généralisé avec une invite, des outils et quelques exemples au moment de l'inférence, lui permettant d'apprendre à la volée comment et quand utiliser ces outils pour une tâche spécifique. Le framework ReAct est un exemple de cette approche.

2. Apprentissage en contexte basé sur la récupération

Va encore plus loin et remplit dynamiquement l'invite du modèle avec les informations, les outils et les exemples associés les plus pertinents récupérés à partir du stockage externe.

3. Apprentissage basé sur un réglage fin

Implique la formation d’un modèle avec un ensemble de données plus large d’exemples spécifiques avant l’inférence. Cela aide le modèle à comprendre quand et comment appliquer certains outils avant même de recevoir les demandes des utilisateurs.

La combinaison de ces approches d’apprentissage permet des solutions robustes et adaptables.

🤖🔧 Développement d'agents IA et solutions open source

La mise en œuvre pratique des agents IA peut être considérablement simplifiée à l'aide de bibliothèques telles que LangChain et LangGraph. Ces bibliothèques open source permettent aux développeurs de créer des agents complexes en « enchaînant » des séquences de logique, de raisonnement et d’appels d’outils.

Par exemple, à l'aide de SerpAPI (pour la recherche Google) et de l'API Google Places, un agent peut répondre à la requête en plusieurs étapes d'un utilisateur en recherchant d'abord des informations sur un événement spécifique, puis en trouvant l'adresse du lieu associé.

🌐⚙️ Production et plateformes pour agents IA

Pour le développement d'applications de production, des plates-formes telles que Vertex AI de Google fournissent un environnement entièrement géré qui fournit tous les éléments essentiels à la création d'agents. À l'aide d'une interface en langage naturel, les développeurs peuvent définir rapidement les éléments critiques de leurs agents, notamment les objectifs, les instructions de tâche, les outils et les exemples.

La plateforme fournit également des outils de développement pour tester, évaluer, mesurer les performances, déboguer et améliorer la qualité globale des agents développés. Cela permet aux développeurs de se concentrer sur la création et le perfectionnement de leurs agents tandis que la complexité de l'infrastructure, du déploiement et de la maintenance est gérée par la plateforme.

🌌🚀 L'avenir des agents IA : chaînage d'agents et apprentissage itératif

L’avenir des agents IA recèle un immense potentiel. À mesure que les outils évoluent et que les capacités de raisonnement s’améliorent, les agents seront capables de résoudre des problèmes de plus en plus complexes. Une approche stratégique, **« Agent Chaining »**, combinant des agents spécialisés – chaque expert dans un domaine ou une tâche spécifique – continuera de gagner en importance et permettra d'obtenir des résultats exceptionnels dans diverses industries et domaines problématiques.

Il est important de souligner que le développement d’architectures d’agents complexes nécessite une approche itérative. L'expérimentation et le perfectionnement sont essentiels pour trouver des solutions aux exigences commerciales spécifiques et aux besoins organisationnels.

Bien qu'il n'y ait pas deux agents identiques en raison de la nature générative des modèles sous-jacents, en tirant parti des atouts de ces composants fondamentaux, nous pouvons créer des applications puissantes qui étendent les capacités des modèles de langage et ajoutent une réelle valeur. Le voyage de l'IA, des modèles passifs aux agents actifs et intelligents, ne fait que commencer, et les possibilités semblent illimitées.

Du local au mondial : les PME conquièrent le marché mondial avec des stratégies intelligentes - Image : Xpert.Digital

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⚙️ Le développement de l’intelligence artificielle (IA) a connu une dynamique remarquable ces dernières années. En particulier, le concept d’« agents » a permis un nouveau niveau d’interaction et de résolution de problèmes. Les agents sont plus que de simples modèles ; ce sont des systèmes autonomes qui poursuivent des objectifs en interagissant avec le monde, en traitant des informations et en prenant des décisions. Dans ce qui suit, le concept d'agents est analysé et complété par des approches innovantes pour augmenter les performances.

🚀 Qu'est-ce qu'un mandataire ?

Un agent peut être défini comme une application logicielle qui tente d'atteindre un objectif par l'observation et l'interaction avec son environnement. Contrairement aux modèles traditionnels qui répondent simplement aux demandes, les agents sont capables d'agir de manière proactive et de décider de manière indépendante comment atteindre leur objectif.

✨ Composants essentiels d'un agent

• Le modèle : L’élément central d’un agent est le modèle de langage, qui fait office de décideur. Ce modèle peut être de nature générale ou adapté spécifiquement à des cas d'utilisation spécifiques.
• Les outils : Les outils étendent les capacités du modèle en donnant accès à des sources de données ou à des fonctions externes. Les exemples sont les intégrations d’API ou les bases de données.
• La couche d'orchestration : cette couche contrôle la manière dont l'agent collecte les informations, les traite et exécute les actions. Il constitue le « cerveau » de l'agent, intégrant la logique, la mémoire et la prise de décision.

🧠 Agents contre modèles

Une différence fondamentale entre les agents et les modèles simples réside dans la manière dont ils traitent les informations :

• Modèles : limités aux réponses basées sur l'inférence et utilisant uniquement des données de formation.
• Agents : exploitez les outils pour obtenir des informations en temps réel et effectuer des tâches avancées telles que des interactions multi-tours.

🔧 Fonctionnalités étendues grâce à des outils

🌐 Rallonges

Les extensions sont des interfaces entre les API et les agents. Ils permettent à l'agent d'effectuer des appels API sans avoir besoin d'un code personnalisé complexe.

⚙️ Caractéristiques

Contrairement aux extensions, les fonctions sont exécutées côté client. Ceux-ci offrent aux développeurs un contrôle sur le flux de données et permettent la mise en œuvre d'une logique spécifique.

📊 Bases de données

En intégrant des bases de données vectorielles, les agents peuvent accéder dynamiquement aux données structurées et non structurées pour fournir des réponses plus précises et contextuelles.

📈 Augmenter les performances grâce à un apprentissage ciblé

Pour augmenter l’efficacité des agents, il existe différentes méthodes d’apprentissage :

1. Apprentissage en contexte : permet aux modèles d'apprendre et d'appliquer des outils et des exemples directement pendant le temps d'inférence.
2. Apprentissage en contexte basé sur la récupération : combine la récupération dynamique de données avec le modèle pour accéder aux informations contextuelles.
3. Affinement : le modèle est optimisé pour des tâches spécifiques grâce à des ajouts de données ciblés.

🔮 Potentiel futur des agents

Le développement d’agents va bien au-delà des applications précédentes. À l’avenir, les agents pourraient changer la donne dans les domaines suivants :

• Soins de santé : les agents pourraient fournir des diagnostics et des plans de traitement personnalisés.
• Éducation : des plates-formes d'apprentissage dynamiques pourraient être réalisées grâce à des agents qui répondent aux besoins de chaque élève.
• Économie : Les processus automatisés et la prise de décision pourraient être révolutionnés dans les entreprises grâce à l’utilisation d’agents.

🏁 Les agents représentent une avancée révolutionnaire dans l'IA

Les agents représentent une avancée révolutionnaire dans l'IA en combinant des modèles avec des outils, une logique et des capacités de prise de décision. Les possibilités qu’elles offrent sont presque illimitées et leur importance continuera de croître dans un monde de plus en plus dépendant des données et de l’automatisation.

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