Qu’est-ce qu’un agent d’intelligence artificielle ?
Un agent d’intelligence artificielle (ou agent IA) est un système ou programme informatique capable d’exécuter des tâches de manière autonome pour le compte d’un utilisateur ou d’un autre système. Ces agents conçoivent leur propre flux de travail, utilisent des outils disponibles, prennent des décisions et interagissent avec leur environnement pour accomplir des objectifs donnés.
Contrairement aux simples modèles de traitement du langage naturel, les agents IA intègrent une large gamme de fonctionnalités comme la résolution de problèmes, la planification, la génération de code, l’automatisation de processus informatiques ou encore la gestion d’assistants conversationnels. Leur noyau repose souvent sur des modèles de langage de grande taille (LLM), leur permettant de comprendre les requêtes utilisateurs, de planifier les actions et d’appeler des outils externes de manière autonome.
Comment fonctionnent les agents IA ?
Les agents IA fonctionnent principalement grâce aux modèles de langage de grande taille. Ces derniers analysent et génèrent du texte en se basant sur leur entraînement initial. Cependant, leur capacité à résoudre des problèmes complexes reste limitée lorsqu’ils ne sont pas enrichis par une architecture dite “agentique”.
Dans un système agentique, le modèle ne se contente pas de répondre à des questions : il élabore des plans, exécute des sous-tâches, consulte des bases de données ou d’autres agents, et ajuste ses réponses en fonction du contexte. Il utilise une mémoire pour retenir les échanges passés et personnaliser les interactions futures.
Les agents IA sont ainsi composés de plusieurs modules ou étapes :
Initialisation des objectifs et planification
Bien que les agents soient autonomes dans leur prise de décision, ils doivent être guidés par des objectifs définis par l’humain. Trois entités interviennent dans cette phase : l’équipe de développement qui conçoit le système, l’équipe chargée de son déploiement, et l’utilisateur final qui définit les tâches à accomplir.
L’agent analyse les outils à sa disposition et décompose l’objectif principal en tâches et sous-tâches. Pour une tâche simple, cette planification peut être omise. Mais pour des objectifs complexes, elle devient essentielle afin d’optimiser les performances de l’agent.
Raisonnement basé sur les outils disponibles
Les agents IA utilisent des outils externes pour combler les lacunes de leur propre base de connaissances. Ces outils peuvent inclure des API, des moteurs de recherche, des bases de données spécialisées ou même d’autres agents.
Prenons un exemple concret. Un utilisateur demande à un agent IA de déterminer la meilleure semaine pour faire du surf en Grèce l’année suivante. L’agent consulte alors une base de données météo des années précédentes, mais ne dispose pas de suffisamment d’expertise pour déterminer les meilleures conditions pour le surf. Il crée alors une sous-tâche et interagit avec un autre agent spécialisé. Ce dernier indique que des vagues élevées, du soleil et une faible pluviométrie sont les meilleures conditions. L’agent principal peut alors croiser les données et formuler une prédiction pertinente pour l’utilisateur.
Ce raisonnement basé sur les outils permet aux agents IA d’être plus adaptatifs et efficaces que les simples modèles linguistiques.
Apprentissage et réflexion continue
L’un des points forts des agents IA est leur capacité à apprendre de leurs erreurs. Grâce aux retours des utilisateurs et aux interactions avec d’autres agents, ils améliorent leurs réponses par un processus appelé raffinement itératif.
Reprenons l’exemple du surf. L’agent enregistre les conditions climatiques favorables identifiées, les retours de l’utilisateur et ajuste ses prédictions futures. S’il est amené à accomplir une tâche similaire, il utilisera cette mémoire pour gagner du temps et être plus précis.
De plus, les agents peuvent combiner les retours humains et ceux d’autres agents pour corriger leur raisonnement. Cette approche diminue la charge de l’utilisateur tout en renforçant la qualité des réponses.
Agents versus chatbots classiques
Un agent IA ne doit pas être confondu avec un simple chatbot. Les chatbots traditionnels se limitent à répondre à des requêtes en s’appuyant uniquement sur le texte reçu. Ils ne planifient pas, ne mémorisent rien et ne sont pas capables d’utiliser des outils ou d’effectuer des tâches complexes.
En revanche, les agents IA peuvent planifier, apprendre, et s’adapter à long terme. Ils fonctionnent avec une architecture plus complexe, intégrant la mémoire, les outils et le raisonnement pour produire des résultats évolutifs et contextualisés.
Les paradigmes de raisonnement des agents
Il existe plusieurs paradigmes pour structurer le raisonnement des agents IA. Parmi eux, on retrouve ReAct et ReWOO.
ReAct : Reasoning and Acting
Ce paradigme repose sur un cycle de réflexion-action-observation. L’agent réfléchit à chaque étape, observe les résultats de ses actions, et ajuste son raisonnement. Ce processus permet de rendre le cheminement du raisonnement transparent pour l’utilisateur, et de résoudre des problèmes en plusieurs étapes.
ReWOO : Reasoning Without Observation
À l’inverse de ReAct, ReWOO prévoit les étapes dès le début, sans attendre les résultats intermédiaires. L’agent anticipe les outils nécessaires, les utilise en parallèle, puis combine les résultats avec son plan initial. Cette approche réduit l’usage des ressources et évite les erreurs liées à des dépendances intermédiaires.
Conclusion
Les agents d’intelligence artificielle représentent une avancée significative dans le domaine des technologies numériques. En combinant autonomie, planification, mémoire, et interaction avec des outils, ils vont bien au-delà des chatbots classiques. Ils permettent une personnalisation poussée, une exécution de tâches complexes et une adaptabilité en temps réel.
À mesure que l’architecture agentique évolue, les cas d’usage dans l’entreprise, la recherche, ou encore l’assistance personnelle ne feront que croître. L’avenir de l’IA ne se limite plus à comprendre le langage humain : il consiste désormais à agir intelligemment dans un monde en perpétuelle évolution.
Sébastian Magni est un Spécialiste du SEO et Inbound Marketing chez @LCM
