Comprendre les agents IA : une étape clé vers l’IA générale

Ces derniers temps, plusieurs chatbots tels que ChatGPT, Claude et Gemini ont pris le devant de la scène dans le domaine de l’intelligence artificielle. Cependant, ces outils ne constituent pas l’objectif ultime de la plupart des entreprises. Un nombre important d’entre elles aspirent à développer l’intelligence artificielle générale (AGI), une technologie capable de raisonner à des niveaux comparables, voire supérieurs, à l’intelligence humaine. Néanmoins, le chemin vers l’AGI implique plusieurs étapes de développement.

Bien que les chatbots présentent des capacités impressionnantes, leur utilité est quelque peu limitée. Sans l’élément d’autonomie, les chatbots ne peuvent améliorer l’efficacité et la productivité que dans une certaine mesure. Cette limitation contribue à leur incapacité à générer les revenus escomptés. Essentiellement, les chatbots représentent l’étape fondamentale du progrès de l’IA.

C’est pourquoi les entreprises d’IA se concentrent de plus en plus sur les agents IA comme prochaine vague d’innovation en matière d’IA. Contrairement aux chatbots traditionnels ou aux robots d’assistance automatisés que l’on trouve couramment sur les sites Web d’entreprise, les agents IA sont conçus pour aller au-delà du simple suivi d’instructions et peuvent faire des choix indépendants.

L’interaction avec les robots d’assistance client existants peut souvent s’avérer frustrante, car ils ne parviennent généralement pas à résoudre les problèmes rapidement ou efficacement, contrairement aux représentants de l’assistance humaine. Cependant, l’avènement des agents IA autonomes est sur le point de transformer cette expérience.

Définition des agents IA

La définition des agents IA reste quelque peu ambiguë même parmi les experts, mais leur vision continue d’évoluer.

Néanmoins, certaines caractéristiques sont bien connues. Les agents d’IA sont conçus comme des modèles capables de prendre des décisions complexes de manière autonome dans des scénarios réels. Ils peuvent nécessiter une surveillance humaine occasionnelle, mais la gamme de tâches qu’ils peuvent effectuer dépassera largement celle des chatbots actuels.

Alors que les chatbots comme ChatGPT peuvent améliorer la productivité humaine, les agents IA ont le potentiel de remplacer les rôles humains, au moins pour les tâches plus simples.

En se différenciant des robots génératifs d’IA existants qui fonctionnent uniquement en prédisant le mot suivant dans une séquence, les agents IA posséderont la capacité de penser de manière critique et de raisonner. Un aperçu de ces capacités de raisonnement a déjà été observé avec le modèle o1 d’OpenAI.

Cependant, le raisonnement n’est qu’une facette de ce que les agents d’IA sont conçus pour accomplir.

L’une des caractéristiques fondamentales des agents d’IA est leur capacité à poursuivre des objectifs fixés par des humains sans instructions constantes, en particulier dans des environnements complexes et en constante évolution. Contrairement aux chatbots actuels qui s’appuient sur des instructions étape par étape fournies par des humains, les agents d’IA n’exigeront que de l’utilisateur qu’il définisse l’objectif ultime.

La proactivité est une autre caractéristique essentielle ; les agents d’IA ne doivent pas attendre d’invites, comme le font les chatbots classiques.

De plus, un aspect clé des agents IA est leur capacité à apprendre à partir des retours d’expérience. Ces agents peuvent évoluer et améliorer en permanence leurs performances sans avoir besoin d’intervention humaine ; ils apprennent de leurs expériences.

Comment fonctionnent les agents d’IA Imaginez un agent d’IA qui s’occupe d’un problème client. Au lieu de se contenter d’adhérer à un script rigide, il peut récupérer des informations telles que l’identifiant de référence du client, accéder aux documents internes pertinents et poser des questions supplémentaires pour mieux comprendre la situation avant de proposer des solutions. Si nécessaire, il peut transmettre le problème à un superviseur humain pour approbation. En fin de compte, si la résolution s’avère impossible, il peut rediriger le client vers un représentant humain.

Utilisations potentielles

Le support client n’est qu’un domaine dans lequel les agents d’IA devraient prospérer, mais ils émergeront probablement dans de nombreux autres domaines, tels que le développement de logiciels.

Les prévisions indiquent que dans les trois prochaines années, un nombre important d’entreprises emploieront des agents d’IA pour des tâches de codage, reléguant les développeurs humains principalement à des rôles de révision.

De nombreuses organisations développent des systèmes d’agents pour améliorer les flux de travail internes, passant de la phase de preuve de concept à la phase pilote. Bien que l’automatisation des tâches avec des agents ne soit pas un concept nouveau, l’intégration de l’IA permettra à ces agents de gérer une plus grande variété de tâches avec une plus grande flexibilité.

De nombreuses entreprises déploient déjà des agents IA pour diverses fonctions internes, et certaines, comme Agentforce de Salesforce, proposent des versions préliminaires aux entreprises. Dans quelques années seulement, les agents IA pourraient remplacer entièrement le personnel des centres d’appels traditionnels.

De plus, de nombreuses entreprises adopteront probablement un système multi-agents dans lequel des agents distincts exécuteront des fonctions spécialisées tout en maintenant la communication et la collaboration.

Le champ d’action des agents IA s’étend au-delà des entreprises : les applications d’assistant personnel sont également en cours de refonte avec des capacités d’IA. Un agent IA idéal fonctionnerait de manière similaire à un assistant humain, gérant les achats, organisant les voyages ou planifiant les réunions, avec la possibilité d’interagir avec divers outils, notamment les recherches sur le Web et d’autres systèmes d’IA.

De plus, les agents d’IA devraient être multimodaux, comme l’a montré le projet Astra de Google lors de sa récente conférence I/O, capables de traiter des entrées audio, images et vidéo.

Il est à noter qu’il n’existera pas un seul type d’agent IA ; des contextes différents nécessiteront des compétences variées.

Défis actuels auxquels sont confrontés les agents IA

Malgré des avancées significatives, la réalisation d’agents entièrement autonomes présente de nombreux défis.

Pour être véritablement utiles et autonomes, les agents d’IA doivent réduire considérablement leurs taux d’erreur. Actuellement, les systèmes d’IA sont très sensibles aux inexactitudes, qui doivent être réduites à moins de 1 % pour faciliter une adoption généralisée. Parvenir à une réduction à moins de 10 % pourrait être relativement simple, mais l’affiner davantage s’avérera plus difficile.

De plus, dans le scénario de support client évoqué précédemment, un obstacle majeur est de s’assurer qu’un agent IA peut déterminer quand transmettre un problème à un humain plutôt que de tenter obstinément de le résoudre de manière indépendante, ce qui peut entraîner une augmentation des coûts.

La compréhension contextuelle constitue un autre obstacle. Lorsque l’on envisage l’utilisation de chatbots IA pour des tâches de codage, leurs limites actuelles deviennent évidentes ; ils ont du mal à produire du code long en raison des restrictions contextuelles.

La sécurité et le contrôle d’accès doivent également être pris en compte pour exploiter pleinement le potentiel des agents d’IA. Une plus grande autonomie s’accompagne de risques accrus, ce qui nécessite des mesures de protection pour garantir que les agents d’IA n’exécutent que les actions autorisées et accèdent aux informations autorisées.

De plus, des problèmes tels que l’injection rapide présentent des vulnérabilités de sécurité qui doivent être gérées.

Les ressources nécessaires à la formation des données et à la puissance de calcul posent également problème. Cependant, selon certaines déclarations de Sam Altman, des solutions potentielles au problème des données de formation sont peut-être déjà en cours d’élaboration.

Les entreprises d’IA travaillent avec diligence pour parvenir à un avenir plus agentique, et bon nombre de ces défis devraient être résolus dans un avenir proche. Par exemple, Google facilite actuellement une fenêtre de contexte de 2 millions et progresse vers un contexte infini.

Ainsi, même si l’IA ne fonctionne pas actuellement aux niveaux que nous espérons, l’avenir pourrait arriver plus tôt que prévu. Les entreprises doivent se préparer à l’intégration d’agents IA dans leurs opérations. Si vous pensez qu’il faudra des années avant que l’IA puisse gérer avec compétence les responsabilités que vous supervisez, reconsidérez votre décision. Les agents IA sont à l’horizon, et il est essentiel de développer de nouvelles compétences pour s’adapter à cette réalité émergente. De nombreuses entreprises sont prêtes à lancer l’intégration d’agents IA dès l’année prochaine, avec des fonctionnalités de prise de décision autonome, de proactivité, d’adaptabilité et la capacité d’opérer dans des environnements complexes et de poursuivre des objectifs définis.

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