Le paysage de l’intelligence artificielle (IA) subit une transformation significative, s’éloignant des chatbots traditionnels. Suite au lancement de ChatGPT à la fin de 2022, qui a utilisé des modèles de langage de grande taille (LLMs), l’accent est désormais mis sur les agents IA orientés vers l’action. Alors que les chatbots IA comme ChatGPT et Gemini de Google excellent dans le traitement des textes et des entrées visuelles avec des réponses en langage naturel, les agents IA peuvent exécuter des tâches complexes. Dans cet article, nous examinerons en détail le fonctionnement, les classifications et l’avenir des agents IA.
Comprendre les agents IA : Que sont-ils ?
Le terme « Agent IA » désigne un système logiciel propulsé par l’IA capable de planifier, raisonner, prendre des décisions et exécuter des actions en plusieurs étapes de manière autonome pour atteindre des objectifs spécifiques. Contrairement aux chatbots IA, qui fonctionnent dans un environnement confiné, les agents IA interagissent avec des systèmes externes pour accomplir des tâches.
Propulsés par des modèles de langage de grande taille (LLMs), ces agents IA sont conçus pour faciliter les tâches orientées vers l’action. Actuellement, des entreprises pionnières mettent en œuvre l’apprentissage par renforcement et des techniques de raisonnement avancées sur des modèles de langage visuel pour améliorer la fonctionnalité des agents IA. De plus, ces agents sont souvent intégrés à divers outils externes, y compris des API, des fonctions et des bases de données, pour exécuter une vaste gamme de tâches efficacement.
Par conséquent, les agents IA représentent non seulement un modèle, mais un « système IA » complet qui prend en charge l’interaction avec les outils, gère la mémoire à long et court terme, et interagit avec des systèmes tiers pour accomplir des tâches désignées. Un exemple phare est l’agent IA Operator d’OpenAI. Cet agent Utilisateur d’Ordi (CUA) peut naviguer dans des interfaces graphiques (GUI) pour effectuer diverses actions en ligne.
L’agent IA Operator peut exécuter des tâches telles que naviguer sur le web, commander des courses, remplir des formulaires et réserver des vols. Utilisant les capacités de vision de GPT-4, il analyse les écrans et détermine les clics appropriés. Cependant, il n’est pas encore entièrement autonome, nécessitant parfois une supervision humaine pour résoudre les boucles qu’il rencontre.
Étant donné son stade naissant, des opérations critiques telles que la finalisation des paiements retournent le contrôle à l’utilisateur. En essence, après l’évolution des chatbots IA, nous assistons à l’émergence d’agents IA orientés vers l’action capables d’exécuter des tâches significatives.
Types Divers d’Agents IA : Un Aperçu Detaillé
Dans leur ouvrage séminal, « L’Intelligence Artificielle : Une Approche Moderne », Stuart Russell et Peter Norvig décrivent cinq types principaux d’agents IA : les agents de réflexe simples, les agents de réflexe basés sur un modèle, les agents basés sur des objectifs, les agents basés sur l’utilité et les agents apprentis.
Un agent de réflexe simple opère sur une logique conditionnelle de base, réagissant à des stimuli spécifiques sans conserver d’informations passées. Cette forme fondamentale d’IA effectue des actions lorsque certaines conditions sont remplies, manquant de mémoire et de capacités d’apprentissage.
Inversement, les agents de réflexe basés sur un modèle maintiennent une mémoire et développent une compréhension de base de leur environnement en observant les réponses à leurs actions. Par exemple, un aspirateur robot adapté son modèle interne pour éviter les obstacles tout en nettoyant, bien que sa fonctionnalité soit limitée par des règles prédéfinies.
Les agents basés sur des objectifs se concentrent sur l’accomplissement d’objectifs spécifiques plutôt que de suivre strictement des règles. Cette catégorie comprend des capacités de planification et de raisonnement, leur permettant d’évaluer plusieurs facteurs avant de prendre des décisions. Par exemple, une IA jouant aux échecs analyse de nombreux coups potentiels pour obtenir un résultat favorable.
Les agents basés sur l’utilité sont conçus pour choisir des séquences d’actions qui maximisent la satisfaction, guidés par un système de récompense. Enfin, les agents apprentis ont la capacité d’acquérir de nouvelles connaissances à partir d’environnements inconnus, améliorant leur performance au fil du temps et s’adaptant aux préférences des utilisateurs. Pour une exploration approfondie des différents types d’agents IA, vous pouvez consulter notre guide spécialisé sur les types d’agents IA.
Exemples Remarquables d’Agents IA en Action
Un exemple notable est l’Operator d’OpenAI (visiter), un agent IA grand public révolutionnaire capable de naviguer sur le web via un navigateur cloud pour effectuer diverses tâches. Les utilisateurs peuvent demander à l’Operator de commander de la nourriture, de réserver des hôtels, de sécuriser des billets de concert, et plus encore. Actuellement en preview de recherche précoce, cet agent est exclusif aux abonnés ChatGPT Pro à un tarif mensuel de 200 $ (environ 190 €).
En plus de l’Operator, OpenAI a introduit l’agent IA de Recherche Approfondie, capable de produire des rapports complets sur n’importe quel sujet tout en fournissant des citations pour la vérification des sources. L’agent IA de Recherche Approfondie de Gemini offre des fonctionnalités similaires et est accessible gratuitement.
Anthropic a développé l’agent IA d’Utilisation d’Ordinateur, capable de faire fonctionner un ordinateur en analysant visuellement l’écran. Ayant testé cet agent IA dans un environnement Docker, je l’ai trouvé fonctionnel bien que lent. Notamment, le standard MCP d’Anthropic gagne en popularité parmi les entreprises d’IA comme Google, OpenAI et Microsoft, facilitant les connexions entre les agents IA et les modèles IA.
Récemment, Manus, un agent IA général de Chine, a attiré l’attention pour sa capacité à naviguer sur le web, exécuter du code, et interagir avec des ordinateurs cloud. Bien que ses démonstrations aient capté l’intérêt, il est propulsé par le modèle Claude 3.5 Sonnet d’Anthropic.
Parallèlement, Google développe le Project Mariner, destiné à effectuer des tâches au sein du navigateur Chrome, semblable à l’Operator d’OpenAI. Actuellement, Google teste le projet avec des testeurs de confiance, et une sortie est prévue dans un avenir proche.
En conclusion, nous sommes à l’aube de l’ère de l’IA agentique, bien que l’automatisation complète et la confiance dans les modèles IA pour les tâches critiques restent à un ou deux ans d’échéance. Les entreprises mettent en œuvre la supervision humaine comme norme pour interagir avec les agents IA. Néanmoins, l’avenir s’annonce prometteur avec des avancées orientées vers l’action, les grands laboratoires d’IA comme OpenAI et Google DeepMind s’efforçant de concrétiser la vision de l’IA agentique.
Questions Fréquemment Posées sur les Agents IA
Qu’est-ce qu’un Agent IA ?
Un agent IA est un système logiciel propulsé par l’intelligence artificielle qui peut planifier, prendre des décisions et effectuer des actions automatiquement pour atteindre des objectifs spécifiques, interagissant souvent avec d’autres systèmes.
Comment les Agents IA Diffèrent-ils des Chatbots Traditionnels ?
Contrairement aux chatbots traditionnels, qui gèrent principalement les interactions basées sur le texte, les agents IA peuvent exécuter des tâches complexes et interagir avec des environnements externes, permettant une gamme plus large de fonctionnalités.
Quels Sont Quelques Exemples d’Agents IA ?
Les exemples d’agents IA comprennent l’Operator d’OpenAI, l’agent IA d’Utilisation d’Ordinateur d’Anthropic, et l’agent de Recherche Approfondie de Gemini, tous capables d’exécuter une variété de tâches de manière indépendante ou semi-indépendante.
Comment les Agents IA sont-ils Utilisés en Entreprise ?
Les entreprises utilisent des agents IA pour des tâches telles que l’automatisation du service client, l’analyse des données, et même les transactions financières, entre autres, améliorant ainsi l’efficacité et la productivité.
Quel est l’Avenir des Agents IA ?
L’avenir des agents IA est prometteur, avec des avancées attendues en matière d’autonomie, de capacités de prise de décision et d’intégration avec diverses plateformes, ouvrant la voie à des applications plus orientées vers l’action.
