10 concepts clés de l’IA agentiques expliqués

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# Introduction

L’IA agentique est sans aucun doute l’une des termes les plus bourdonnantes de l’année. Bien qu’il ne soit pas intrinsèquement un nouveau paradigme au sein de l’égide de l’intelligence artificielle, le terme a gagné en popularité, en grande partie en raison de sa relation symbiotique avec des modèles de langues importants (LLM) et d’autres systèmes d’IA génératifs, qui déverrouillent de nombreuses limitations pratiques auxquelles les LLM autonomes et les agents autonomes antérieurs devaient faire face.

Cet article explore 10 termes et concepts d’IA agentiques qui sont essentiels pour comprendre le dernier paradigme d’IA que tout le monde veut parler – mais tout le monde ne comprend pas clairement.

# 1. AIATIQUE AI

Définition: L’IA agentique peut être définie comme une branche de l’IA qui étudie et développe des entités de l’IA (agents) capables de prendre des décisions, de planifier des actions et d’exécuter des tâches en grande partie par elles-mêmes, avec une intervention humaine minimale requise.

Pourquoi c’est la clé: Contrairement à d’autres types de systèmes d’IA, les systèmes d’IA agentiques sont conçus pour fonctionner sans avoir besoin de surveillance, d’interactions ou d’ajustements humains continues, facilitant l’automatisation de haut niveau des flux de travail complexes et en plusieurs étapes. Cela peut devenir très avantageux dans les secteurs comme le marketing, la logistique et le contrôle du trafic, entre autres.

# 2. Agent

Définition: Un agent d’IA, ou agent pour faire court, est une entité logicielle qui peut percevoir continuellement les informations de son environnement (physique ou numérique), des raisons à ce sujet, et prendre de manière autonome des mesures visant à atteindre des objectifs spécifiques. Cela implique souvent d’interagir avec les sources de données ou d’autres systèmes et outils.

Pourquoi c’est la clé: Les agents sont les éléments constitutifs de l’IA agentique. Ils stimulent l’autonomie en combinant la perception des entrées de données ou des signaux, du raisonnement, de la prise de décision et de l’action. Ils apprennent à décomposer des tâches complexes pour les gérer plus efficacement, éliminant le besoin de conseils humains constants. Cela se fait normalement en appliquant trois étapes clés que nous couvrirons dans les trois prochaines définitions: la perception, le raisonnement et l’action.

# 3. Perception

Définition: Dans le contexte de l’IA agentique, la perception est le processus de collecte et d’interprétation des informations de l’environnement. Par exemple, dans un paramètre LLM multimodal, cela implique le traitement des entrées comme les images, l’audio ou les données structurées et les mappant dans une représentation interne du contexte actuel ou de l’état de l’environnement.

Pourquoi c’est la clé: Les systèmes d’IA agentiques sont dotés de compétences de perception avancées basées sur l’analyse des données en temps réel pour comprendre le statut de leur environnement à tout moment.

# 4. Raisonnement

Définition: Une fois que les informations d’entrée ont été perçues, un agent d’IA passe à la phase de raisonnement, impliquant des processus cognitifs par lesquels l’agent tire des conclusions, prend des décisions ou traite des problèmes basés sur les informations perçues, ainsi que les connaissances préalables. Par exemple, en utilisant un LLM multimodal, le raisonnement d’un agent d’IA impliquerait d’interpréter une image satellite qui montre la congestion du trafic dans une ville, de la référencer avec des données de circulation historiques et des flux en direct et de déterminer les stratégies de diversion optimales pour rediffuser des véhicules.

Pourquoi c’est la clé: Grâce à l’étape du raisonnement, l’agent peut faire des plans, inférer et sélectionner des actions qui sont plus susceptibles d’atteindre les objectifs souhaités. Cela se fait souvent en permettant à l’agent d’invoquer un modèle d’apprentissage automatique pour des tâches spécifiques comme la classification et la prédiction.

# 5. Action

Définition: Plus souvent qu’autrement, la prise de décision en raison du raisonnement n’est pas la fin du flux de travail de résolution de problèmes de l’agent de l’IA. Au lieu de cela, la décision prise est un « appel à l’action », qui peut impliquer d’interagir avec les utilisateurs finaux par le biais de réponses en langage naturel, la modification des données accessibles par l’agent telles que la mise à jour d’une base de données d’inventaire de magasin en temps réel lors des ventes, ou déclenchant automatiquement des processus tels que l’ajustement de la production énergétique dans un réseau intelligent en raison de prédictions de demande ou de fluctuations inattendues.

Pourquoi c’est la clé: Les actions sont généralement là où la valeur réelle des agents de l’IA est vraiment perçue, et les mécanismes ou protocoles d’action révèlent comment les agents produisent des résultats tangibles et appliquent des changements avec un impact potentiel sur leur environnement.

# 6. Utilisation de l’outil

Définition: Un autre terme couramment utilisé dans le domaine de l’IA agentique est l’utilisation d’outils, qui fait référence à la capacité des agents à appeler les services externes par eux-mêmes. La plupart des systèmes d’IA agentiques modernes utilisent et communiquent avec des outils tels que des API, des bases de données, des moteurs de recherche, des environnements d’exécution de code ou d’autres systèmes logiciels pour amplifier leur gamme de fonctionnalités bien au-delà des capacités intégrées.

Pourquoi c’est la clé: Grâce à l’utilisation des outils, les agents de l’IA peuvent tirer parti des systèmes et des ressources spécialisés en constante évolution, les transformant en outils très polyvalents et efficaces avec une portée plus large de tâches qu’ils peuvent faire.

# 7. Ingénierie contextuelle

Définition: L’ingénierie contextuelle est un processus centré sur la conception et la gestion de conservation soigneusement les informations qu’un agent perçoit pour optimiser ses performances en exécutant efficacement les tâches prévues, visant à maximiser la pertinence et la fiabilité des résultats produits. Dans le contexte de LLMS équipés d’une IA agentique, cela signifie aller bien au-delà de l’ingénierie rapide axée sur l’homme et fournir le bon contexte, les outils et les connaissances antérieures au bon moment.

Pourquoi c’est la clé: Le contexte soigneusement conçu aide les agents à acquérir les données les plus utiles et les plus pertinentes pour la prise de décision et l’action efficaces et précises.

# 8. Protocole de contexte modèle (MCP)

Définition: Le protocole de contexte du modèle (MCP) est un protocole de communication largement utilisé dans les systèmes d’IA agentiques. Il est conçu pour faciliter l’interaction entre les agents et autres composants qui utilisent des modèles de langage et d’autres systèmes basés sur l’IA.

Pourquoi c’est la clé: MCP est en grande partie responsable de la récente révolution de l’IA agentique, en fournissant une structure et des approches standardisées pour faciliter la communication transparente entre différents systèmes, applications et interfaces, sans dépendre d’un modèle spécifique. Il est également robuste contre les changements constants des composants du système.

# 9. Langchain

Définition: Bien qu’il ne soit pas exclusivement lié à l’IA, le cadre de Langchain à open source populaire pour le développement d’applications alimenté par LLM a adopté l’IA agentique au point de devenir l’un des cadres d’IA agentiques les plus utilisés d’aujourd’hui. Langchain prend en charge les invites de chaînage, l’utilisation des outils externes, la gestion de la mémoire et, bien sûr, la création d’agents d’IA qui exploitent l’automatisation pour soutenir l’exécution des tâches susmentionnées dans les applications LLM.

Pourquoi c’est la clé: Langchain fournit une infrastructure dédiée pour construire des flux de travail LLM complexes et efficaces et en plusieurs étapes intégrés à l’agence AI.

# 10. AgentFlow

Définition: Un autre cadre gagnant de plus en plus de popularité ces derniers jours est AgentFlow. Il met l’accent sur les assistants modulaires de construction d’agents modulaires. À l’aide d’une interface visuelle, il est possible de créer et de configurer des flux de travail – ou simplement des flux, d’où le nom du cadre – qui peut être facilement utilisé par les agents d’IA pour effectuer des tâches complexes de manière autonome.

Pourquoi c’est la clé: La personnalisation est un facteur clé dans AgentFlow, aidant les entreprises de plusieurs secteurs à créer, surveiller et orchestrer les agents d’IA avancés avec des capacités et des paramètres personnalisés.

Note: Au moment de la rédaction du moment de la rédaction, AgentFlow est un terme très récemment émergent qui est utilisé par plusieurs sociétés pour nommer des cadres d’IA agentiques dont les caractéristiques s’alignent avec ceux que nous venons de décrire, bien que cela puisse rapidement évoluer.

# Emballage

Cet article a examiné la signification de dix termes clés entourant l’un des domaines les plus rapidement émergents d’aujourd’hui au sein de l’IA: l’agentique AI. Sur la base du concept d’agents capable d’effectuer un large éventail de tâches par eux-mêmes, nous avons décrit et démystifié plusieurs termes liés au processus, aux méthodes, aux protocoles et aux cadres communs entourant les systèmes d’IA agentiques.

Iván Palomares Carrascosa est un leader, écrivain, conférencier et conseiller dans l’IA, l’apprentissage automatique, le Deep Learning & LLMS. Il entraîne et guide les autres à exploiter l’IA dans le monde réel.