5 choses que vous devez savoir sur l’agence AI

Image de l’auteur | Idéogramme

L’IA agentique est récemment devenue le sujet le plus chaud de la mise en œuvre de l’IA. Si vous suivez les informations sur l’IA sur les réseaux sociaux, vous verrez probablement des articles sur l’agent AI. Sa popularité augmente parce que beaucoup croient que l’IA agentique deviendra la prochaine grande chose dans le domaine de l’IA, car elle peut agir indépendamment.

Compte tenu de la popularité de l’IA agentique, il n’est pas étonnant que beaucoup de gens sautent dans le battage médiatique et en apprennent davantage. Cependant, il y a quelques choses que nous devons comprendre avant de sauter dans le train d’agence de l’IA.

Dans cet article, nous discuterons de cinq points clés sur l’IA agentique. Allons-y.

1. Définition de l’IA agentique

Comprendre le concept d’IA agentique nécessite de comprendre sa définition. Si nous essayons de les définir, l’agent AI pourrait se référer à un système d’IA qui possède une agence. L’agence elle-même est la capacité d’agir indépendamment avec une supervision humaine minimale pour atteindre un objectif. Il diffère d’une simple automatisation ou de tout programme basé sur des règles, car un système d’IA agentique est capable de développer ses actions pour résoudre les problèmes plutôt que de s’en tenir à une règle prédéfinie. Essentiellement, l’IA agentique est plus sophistiqué que les autres systèmes d’IA car il peut imiter le processus de prise de décision humain.

L’IA agentique fonctionne en comprenant son environnement, en raisonnant pour élaborer des plans, en exécutant les plans et en apprenant de la production. Sous le capot, l’IA agentique intègre souvent diverses techniques d’apprentissage automatique, notamment l’apprentissage du renforcement, l’apprentissage en profondeur et le traitement du langage naturel, entre autres. En combinant toutes les méthodes avancées, l’agent AI peut s’attaquer aux workflows plus dynamiques et compliqués.

2. Comment l’agence AI diffère des autres IA

Nous avons compris que l’IA agentique est un système d’IA autonome, mais explorons davantage pourquoi nous le séparons de l’IA traditionnelle. Les principales différences entre l’IA agentique et d’autres systèmes d’IA traditionnels résident dans leur proactivité. L’IA traditionnelle se concentre souvent sur les règles qui ont été précédemment définies par les utilisateurs et nécessitent une entrée humaine chaque fois qu’il a besoin d’exécuter des tâches. En revanche, l’IA agentique s’adapte à l’environnement et formule son plan pour atteindre les objectifs. Souvent, l’IA traditionnelle est utilisée pour les tâches répétitives et prévisibles qui ne peuvent pas s’écarter de leurs scripts, tandis que l’IA agentique peut gérer les surprises en évaluant les conditions.

L’IA agentique diffère de l’IA générative, malgré leur relation. Vous pouvez comprendre que les modèles d’IA génératifs, tels que ChatGpt ou la diffusion stable, permettent la génération de contenu, y compris du texte et des images. Cependant, l’IA générative ne peut produire du contenu que lorsqu’il est invité et ne peut créer aucun contenu de manière autonome. En revanche, l’agentique AI utilise la sortie de l’IA générative en planifiant et en exécutant des actions plus complexes qui incorporent la sortie.

En résumé, l’IA agentique est plus proactive et capable de répondre à son environnement pour atteindre ses objectifs par rapport aux autres systèmes d’IA.

3. Technologie AI d’origine

L’IA agentique n’est pas une technologie obsolète; Il s’agit d’un domaine émergent, grâce aux progrès dans le raisonnement des modèles d’IA génératifs. En tant que domaine en évolution, nous sommes toujours dans la phase initiale de comprendre comment la technologie peut se développer en quelque chose de plus important. De nombreuses expériences ont été menées dans l’IA d’agence au cours des dernières années, y compris les cadres open-source d’Autogpt et Babyagi, qui ont démontré l’utilité des LLM pour la planification et l’exécution de tâches en plusieurs étapes avec une intervention humaine minimale. Cette nouvelle technologie génère un battage médiatique, mais peu d’entreprises ont encore mis en œuvre l’IA agentique, car la technologie n’est pas encore prête à prendre en charge un système d’IA autonome stable intégré à leurs systèmes actuels. Cela signifie que la technologie est encore à un stade d’adoption relativement précoce.

Bien qu’il ait été dans une phase d’adoption précoce, la technologie de l’IA agentique a démontré de nombreuses applications réelles qui sont cruciales dans divers contextes commerciaux. De nombreux chefs de technologie et d’entreprise expérimentent des systèmes d’IA agentiques pour déterminer si la technologie convient aux tâches de l’entreprise telles que le support de développement logiciel, l’automatisation du service client, etc. L’un des exemples les plus célèbres de l’IA agentique est le véhicule autonome, qui s’appuie sur les agents de l’IA pour comprendre son environnement et exécuter les décisions de conduite.

Dans l’ensemble, la technologie d’IA agentique est déjà là, bien qu’elle en soit encore à ses débuts. L’adoption prendra toujours du temps, mais de nombreuses grandes entreprises investissent dans la technologie pour améliorer son efficacité dans les situations réelles.

4. Implications de l’IA agentique

Avec ses propriétés autonomes, l’IA agentique a le potentiel de transformer notre façon de travailler et de vivre. Dans la technologie d’aujourd’hui, de nombreuses tâches et processus métier sont principalement statiques et non adaptatifs à l’environnement, ce qui conduit déjà à des gains de productivité importants. Imaginez si l’automatisation est désormais capable de prendre des décisions plus complexes et de travailler toute la journée pour des tâches de routine; Cela conduira à une efficacité et une amélioration encore plus importantes dans divers départements commerciaux. Le système laisse les employés à effectuer des tâches répétitives, ce qui leur permet de se concentrer davantage sur les tâches stratégiques importantes.

Bien sûr, l’agent IA présente également des considérations et des défis lorsqu’elle est correctement mise en œuvre. Une discussion concernant l’IA agentique sur sa fiabilité dans la prise de décision est quelque chose qui doit se produire. Lorsque nous remettons la prise de décision aux machines, nous devons nous assurer que les décisions s’alignent sur les besoins de l’entreprise et respectent les directives éthiques. La nécessité de fiabilité est également liée à la préoccupation de la transparence, car un système d’IA agentique doit expliquer son raisonnement pour arriver à la décision qu’elle a prise. La transparence est ce qui fait que les gens font confiance au système, mais parfois, l’IA agentique peut être trop complexe pour expliquer sa prise de décision. Enfin, la sécurité de l’IA agentique est un défi qui doit être pris en compte, car les agents autonomes peuvent se connecter à divers outils et données sensibles, ce qui pourrait être compromis sans garanties appropriées pour les contrôler. La considération et les défis deviennent un élément essentiel de la discussion dans le cadre des implications de l’IA agentiques si nous voulons compter sur le système autonome.

L’IA agentique a le potentiel de transformer notre façon de travailler. Pourtant, quelques considérations clés, telles que la fiabilité, la transparence et la sécurité, doivent être présentes si nous voulons avoir un système d’IA agentique fiable.

5. Idées fausses courantes sur l’agence AI

À mesure que les tendances de l’IA agentiques augmentaient, de nombreuses idées fausses se sont présentées concernant la technologie. Allons à eux afin que nous puissions mieux comprendre le concept.

Une idée fausse des gens concernant l’IA agentique est qu’elle est considérée comme un chatbot fantaisie. Il est facile de voir que l’IA conversationnelle propulsée par le système d’IA agentique est similaire aux chatbots habituels que nous avons. En réalité, l’IA agentique est fondamentalement différente du chatbot habituel. Par exemple, les chatbots et l’IA agentique peuvent organiser une conversation avec vous, mais l’agent IA peut effectuer des tâches que nous demandons en utilisant le langage naturel et les compléter sans instructions étape par étape, tandis qu’un chatbot standard ne peut pas effectuer de tâches indépendamment.

Une autre idée fausse est que l’IA agentique remplacera les travailleurs humains du jour au lendemain. Avec autant de battage médiatique sur la façon dont l’agent IA peut effectuer des tâches de manière autonome, beaucoup pensent que le système remplacera les travaux humains. Cependant, la plupart des systèmes d’IA agentiques fonctionnent aujourd’hui comme des outils assistants plutôt que des remplacements entièrement autonomes. Plutôt que de remplacer le travail humain, l’IA agentique est bien meilleure pour augmenter le travail humain, tel que la gestion des tâches de routine ou de données, afin que les humains puissent se concentrer sur un travail de niveau beaucoup plus élevé.

Enfin, l’idée fausse sur l’IA agentique est qu’elle ne peut pas être contrôlée une fois le système exécuté. Beaucoup pensaient que l’IA agentique est un système qui fera tout ce qu’il veut une fois en production. Cependant, le développeur construira des garde-corps et limitera le système une fois qu’il sera en production pour s’assurer que le système est sûr. Nous devons considérer l’IA agentique comme un outil que nous pouvons encore contrôler, même s’il agit en notre nom.

Conclusion

L’IA agentique est une technologie populaire avec un battage médiatique considérable qui l’entoure. Bien que utile, nous devons les comprendre avant de les implémenter en raison du battage médiatique.

Dans cet article, nous explorons cinq choses différentes que vous devez savoir sur l’IA agentique. J’espère que cela a aidé!

Cornellius Yudha Wijaya est un directeur adjoint des sciences de données et un écrivain de données. Tout en travaillant à plein temps chez Allianz Indonesia, il aime partager des conseils de python et de données via les médias sociaux et la rédaction des médias. Cornellius écrit sur une variété d’IA et de sujets d’apprentissage automatique.