Alors que nous nous tenons au bord d’une révolution de l’IA, les agents IA axés sur l’action sont prêts à prendre le devant de la scène. Des chatbots sophistiqués aux agents intelligents capables de gérer des e-mails et de planifier des rendez-vous, nous entrons dans une ère agentique transformative. Pour faciliter une compréhension plus approfondie des agents IA, cet article explorera les différents types d’agents IA, ainsi que des exemples d’entreprises de premier plan qui ont intégré ces innovations dans leurs offres. Commençons.
1. Comprendre les Agents Réflexes Simples
En commençant par les agents IA les plus fondamentaux, les Agents Réflexes Simples répondent à des entrées immédiates en suivant une règle « si-alors ». Par exemple, un thermostat active le chauffage lorsque la température tombe en dessous d’un seuil spécifié ; c’est un exemple d’un système réactif agissant sur la condition présente.
Cependant, ces agents sont limités par leur incapacité à se souvenir des états précédents ou à anticiper les conditions futures ; ils fonctionnent uniquement sur la base de l’entrée actuelle. Les Agents Réflexes Simples ne sont efficaces que dans des environnements entièrement observables, où toutes les informations nécessaires sont facilement disponibles.
2. Explorer les Agents Réflexes Basés sur un Modèle
Les Agents Réflexes Basés sur un Modèle améliorent leurs homologues plus simples en incorporant une représentation interne de leur environnement. Cela leur permet de conserver en mémoire les actions précédentes et leurs effets. Par exemple, une voiture autonome navigue dans le trafic en se souvenant des positions des véhicules à proximité, même pendant leur mouvement.
Ces agents peuvent fonctionner dans des environnements partiellement observables, où ils utilisent un modèle interne pour prédire les actions ultérieures en fonction des expériences passées et des observations actuelles.
3. La Fonctionnalité des Agents Basés sur des Objectifs
Comme son nom l’indique, les Agents Basés sur des Objectifs sont conçus avec des résultats à l’esprit. Ils calculent les actions futures qui mèneront à un objectif désiré, s’engageant dans des actions qui optimisent leur chemin vers un but. Par exemple, un système GPS évalue différents itinéraires en fonction de la distance, du temps de trajet, et des conditions de circulation, sélectionnant le chemin le plus efficace pour atteindre une destination.
4. Comprendre les Agents Basés sur l’Utilité
Les Agents Basés sur l’Utilité, une sous-catégorie des Agents Basés sur des Objectifs, évaluent des résultats potentiels variés plutôt que de se conformer à un strict binaire de succès ou d’échec. Ces agents attribuent des valeurs numériques aux actions possibles en fonction de préférences complexes, sélectionnant finalement l’action qui maximise leur score d’utilité.
Par exemple, dans un système de trading piloté par l’IA, l’agent vise à maximiser le profit tout en tenant compte de la tolérance au risque de l’utilisateur et des conditions actuelles du marché. Ainsi, les Agents Basés sur l’Utilité évaluent les alternatives pour trouver l’action optimale.
5. Avancées avec les Agents d’Apprentissage
Les Agents d’Apprentissage s’améliorent au fil du temps en assimilant des connaissances issues d’interactions passées, leur permettant de s’adapter à de nouveaux environnements. Ces agents incluent un composant « critique » qui fournit des retours sur leurs performances, affinant davantage leurs actions.
Un exemple pratique est un filtre anti-spam : initialement défini avec des règles de base, il ajuste ses réponses en fonction des retours des utilisateurs, marquant automatiquement les e-mails indésirables après avoir reçu des informations sur les préférences des utilisateurs.
6. Le Rôle des Agents Hiérarchiques
Les Agents Hiérarchiques décomposent des objectifs complexes en sous-objectifs, gérant efficacement des tâches complexes nécessitant des solutions en plusieurs étapes. En organisant les tâches de manière hiérarchique, les agents de haut niveau supervisent la stratégie tandis que les agents de bas niveau s’occupent des tâches spécifiques.
Par exemple, lors de la programmation d’une IA pour préparer le dîner, un agent de haut niveau pourrait planifier la séquence de fabrication des pâtes et de la sauce, décomposant les tâches en actions gérables, comme faire bouillir de l’eau et servir la sauce sur les pâtes.
7. Vue d’ensemble des Systèmes Multi-Agents
Les Systèmes Multi-Agents (SMA) se composent de plusieurs agents autonomes collaborant pour atteindre un objectif commun. Ces agents interagissent, négocient et coordonnent des actions tout en conservant leurs capacités décisionnelles indépendantes.
Dans un exemple de chaîne d’approvisionnement, un agent suit l’inventaire, tandis qu’un autre génère des rapports d’approvisionnement en fonction des demandes d’inventaire, et un agent logistique trouve l’itinéraire d’expédition optimal.
Agents IA Actuels des Grandes Entreprises Technologiques
De nombreux agents IA avancés sont actuellement disponibles sur le marché. Des entreprises comme OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic et Salesforce développent activement des agents IA innovants et des frameworks pour exploiter le potentiel de l’IA agentique. Voici un aperçu plus détaillé.
Innovations d’OpenAI
OpenAI a introduit l’agent IA Opérateur, un outil axé sur le consommateur conçu pour automatiser des tâches en ligne. Cet agent interagit avec les navigateurs Web pour remplir des formulaires, réserver des vols et commander des courses, bien que l’entrée manuelle soit toujours nécessaire pour les paiements et les CAPTCHA.
Relevant aux catégories des agents Basés sur des Objectifs et d’Apprentissage, l’Opérateur s’adapte grâce à l’interaction. De plus, l’agent de recherche approfondie d’OpenAI effectue des tâches de recherche complexes en plusieurs étapes, combinant des éléments des agents Basés sur des Objectifs, d’Apprentissage et Hiérarchiques en décomposant les tâches en composants plus petits.
Les derniers systèmes d’OpenAI, o3 et o4-mini, sont conçus comme des plateformes agentiques qui interagissent avec des outils comme les recherches Web, les interprètes Python, et plus encore ; ces systèmes fonctionnent à la fois comme des agents Basés sur un Modèle et Basés sur des Objectifs.
L’outil Codex CLI permet aux développeurs de lire, modifier et exécuter du code directement à partir du Terminal. Cet outil est classé comme un agent Basé sur des Objectifs, intégré avec des capacités d’Apprentissage pour une amélioration continue.
Développements de Google
Google a révélé l’agent IA de recherche approfondie sur Gemini, qui fait écho à l’agent d’OpenAI en collectant et en synthétisant des informations pour des rapports complets. Cet agent est classé à la fois comme Basé sur des Objectifs et d’Apprentissage.
De plus, Google développe le Projet Mariner, similaire à l’Agent Opérateur d’OpenAI, capable d’automatiser des tâches dans Chrome. Actuellement en phase de test avec des utilisateurs sélectionnés, il promet d’améliorer la productivité lors de son lancement.
En outre, Google a introduit le protocole Agent2Agent (A2A), un cadre qui facilite la communication entre plusieurs agents IA, posant les bases de Systèmes Multi-Agents efficaces.
Initiatives d’Anthropic
Tout comme OpenAI, Anthropic a créé un agent IA d’utilisation d’ordinateur en bêta qui interagit avec des environnements de bureau, exécutant des actions au-delà des navigateurs Web, y compris des opérations de fichiers au niveau du système d’exploitation.
Anthropic a également publié un outil de recherche complet intégré à Workspace, permettant des connexions à Gmail, Calendar et Drive pour l’extraction d’informations. Une autre addition est Claude Code, un outil de codage qui interagit dans le Terminal, modifiant des fichiers et exécutant des tests. Les deux appartiennent à la catégorie des agents Basés sur des Objectifs.
Enfin, Anthropic a développé le protocole de contexte modèle (MCP), qui standardise la communication entre les modèles IA et les sources de données externes, améliorant la fiabilité et l’interopérabilité.
Contributions de Microsoft
Microsoft a introduit divers agents IA au sein de son cadre Copilot. L’agent de recherche approfondie dans Copilot peut exécuter des recherches en plusieurs étapes, rédigeant des rapports détaillés sur des sujets spécifiés. La fonctionnalité Copilot Actions peut faciliter les transactions en ligne, réserver des réservations et effectuer des achats, bien qu’elle soit limitée aux sites partenaires.
De plus, l’agent d’utilisation d’ordinateur IA de Microsoft dans Copilot Studio fonctionne directement avec des sites Web et des applications de bureau pour exécuter des actions sans API spécialisées. Security Copilot, un autre agent innovant, aide avec des tâches critiques telles que les alertes de phishing et la gestion de la sécurité des données.
Les entreprises peuvent tirer parti des différents agents Copilot, et même créer des agents IA personnalisés adaptés à des flux de travail spécifiques via Copilot Studio, intégrant des serveurs MCP et des ressources externes.
Agentforce de Salesforce
Salesforce a développé Agentforce, permettant aux entreprises de déployer des agents IA autonomes personnalisables. Cette plateforme permet aux utilisateurs de gérer plusieurs agents conçus pour la génération de leads, l’amélioration des ventes et l’optimisation du marketing.
Contrairement au Copilot de Microsoft, Salesforce met l’accent sur l’autonomie de ses agents Agentforce, qui peuvent répondre à des événements ou des déclencheurs pour exécuter des tâches telles que mettre à jour des enregistrements, envoyer des e-mails, programmer des réunions, et résoudre des cas.
En résumé, ces types d’IA et les offres actuelles des entreprises technologiques de premier plan reflètent le potentiel des agents IA à redéfinir des industries. À mesure que la technologie avance, les agents IA deviendront sans aucun doute intégrés aux expériences tant pour les consommateurs que pour les entreprises.
Questions Fréquemment Posées sur les Agents IA
Que sont les Agents IA ?
Les agents IA sont des programmes autonomes conçus pour réaliser des tâches au nom des utilisateurs, utilisant diverses techniques IA pour traiter des informations, réagir à des stimuli et apprendre des expériences.
Comment fonctionnent les Agents IA ?
Les agents IA fonctionnent en recevant des entrées de leur environnement, en traitant ces informations à l’aide d’algorithmes prédéfinis, et en exécutant des actions qui atteignent des résultats ou des objectifs spécifiques.
Quels sont les différents types d’Agents IA ?
Les agents IA peuvent être classés en tant qu’Agents Réflexes Simples, Agents Réflexes Basés sur un Modèle, Agents Basés sur des Objectifs, Agents Basés sur l’Utilité, Agents d’Apprentissage, Agents Hiérarchiques et Systèmes Multi-Agents, chacun servant différentes fonctions et cas d’utilisation.
Quels sont des exemples concrets d’Agents IA ?
Les exemples incluent l’agent IA Opérateur d’OpenAI pour les tâches en ligne automatisées, l’agent IA de recherche approfondie de Google pour la synthèse d’informations, et Agentforce de Salesforce pour des applications commerciales personnalisables.
Où sont utilisés les Agents IA ?
Les agents IA sont utilisés dans divers secteurs, notamment le service client, la finance, la logistique, la santé, et plus encore, rationalisant les opérations et améliorant les expériences utilisateur.
