Qu'est-ce qu'un agent IA ?
Les agents à l'heure des grands modèles de langage
Le concept d’agent est présent depuis les débuts de la longue marche de l’IA. Son évolution en a suivi toutes les avancées conceptuelles et technologiques.
“Qu’est-ce qu’un agent ?” C’est une des questions qui m’a été posée très régulièrement ces derniers mois. en donne une définition.
Aujourd’hui, les agents IA modernes sont pensés et conçus pour agir de manière autonome, prendre des “initiatives”, et interagir de façon complexe avec leur environnement. Ils ne se contentent plus de traiter l'information, mais l'utilisent pour planifier et exécuter des actions concrètes dans le monde réel ou virtuel.
La mise en avant actuelle des agents IA est peut-être bien plus qu'une simple curiosité technologique, elle représente un tournant important dans notre relation avec la technologie. Le rôle premier des grands modèles de langage dans le développement des agents modernes en est certainement un des déclencheurs.
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En résumé :
1. Un agent IA est une entité logicielle capable de percevoir son environnement et d'agir de manière autonome pour atteindre des objectifs spécifiques. Cette définition couvre une large gamme de systèmes, des programmes simples aux algorithmes complexes d'apprentissage et d'adaptation.
2. Les premiers agents IA des années 1950-1960 étaient rudimentaires. Avec le temps, les agents sont devenus plus sophistiqués, bénéficiant des progrès en apprentissage automatique et traitement du langage.
3. Les LLM, tels que GPT-3/GPT-4, ont transformé les capacités des agents IA en leur permettant d’interpréter et de générer du langage de manière avancée, rendant les agents plus polyvalents et autonomes dans divers domaines, y compris la programmation. Les agents IA modernes se distinguent par leur autonomie (capacité à agir indépendamment), leur perception et interaction avec l'environnement (collecte et analyse de données), et leur poursuite d'objectifs spécifiques (définition, planification et adaptation des objectifs).
4. L'évolution des agents IA, catalysée par les LLM, ouvre des perspectives nouvelles pour l'IA, permettant une assistance plus sophistiquée et l'augmentation des capacités humaines dans des domaines variés, allant de la résolution de problèmes complexes à la prise de décision stratégique.
Vous trouverez en bas de cet article une mini bibliographie et d’autres sources pour aller plus loin.
Nous sommes passés d'une vision de l'IA comme un simple outil d'automatisation à une conception plus sophistiquée, où l'IA est vue comme un partenaire capable d'initiative et de raisonnement complexe.
Définition d'un agent IA
Le concept d'agent IA, bien qu'en constante évolution, demeure au cœur des développements anciens et récents en intelligence artificielle. Dans sa forme la plus élémentaire, un agent IA peut être défini comme une entité logicielle conçue pour percevoir son environnement et agir afin d'atteindre des objectifs spécifiques. Cette définition, en apparence simple, englobe en réalité un vaste spectre de systèmes, allant de programmes automatisés relativement basiques à des algorithmes complexes capables d'apprentissage et d'adaptation.
Cependant, avec l'avènement des grands modèles de langage (LLM) et l'accroissement spectaculaire des capacités des systèmes d'IA, notre compréhension de ce qui constitue un agent IA s'est considérablement affinée. Aujourd'hui, un agent IA est généralement considéré comme un système doté d'un degré significatif d'autonomie, de complexité et d'adaptabilité dans ses interactions avec l'environnement et ses utilisateurs. Cette conception plus nuancée met l'accent sur la capacité de l'agent à fonctionner de manière indépendante, à prendre des décisions complexes et à s'adapter à des situations variées sans nécessiter une intervention humaine constante.
On peut noter que cette évolution de la définition reflète non seulement les progrès technologiques, mais aussi un changement dans notre compréhension de l'intelligence artificielle elle-même. Nous sommes passés d'une vision de l'IA comme un simple outil d'automatisation à une conception plus sophistiquée, où l'IA est vue comme un partenaire capable d'initiative et de raisonnement complexe.
Évolution historique
1. Des premiers agents simples aux systèmes complexes actuels
L'histoire des agents IA est totalement liée à celle de l'intelligence artificielle dans son ensemble. Les premiers agents, apparus dans les années 1950 et 1960, étaient des systèmes relativement simples, conçus pour effectuer des tâches spécifiques et bien définies. Un exemple classique est celui du thermostat, souvent cité comme l'un des premiers agents IA rudimentaires. Capable de percevoir la température de son environnement et d'agir en conséquence pour la réguler, il incarnait déjà les principes fondamentaux de perception et d'action autonome.
Au fil des décennies, les agents ont connu une grande évolution, en bénéficiant des avancées dans divers domaines de l'IA tels que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Les années 1990 et 2000 ont vu l'émergence d'agents plus sophistiqués, capables de s'adapter à des environnements dynamiques et d'apprendre de leurs expériences. Cette période a été marquée par le développement de techniques d'apprentissage par renforcement, permettant aux agents de s'améliorer de manière itérative à travers leurs interactions avec l'environnement.
Un tournant majeur dans cette évolution a été l'introduction d'agents capables de performances “surhumaines” dans des domaines spécifiques. L'exemple emblématique d'AlphaGo, développé par DeepMind en 2016, illustre parfaitement cette avancée. Capable de battre les meilleurs joueurs humains au jeu de Go, considéré comme l'un des jeux de stratégie les plus complexes, AlphaGo a démontré la capacité des agents IA à maîtriser des tâches nécessitant une certaine planification à long terme et une prise de décision stratégique.
2. L'impact des grands modèles de langage (LLM) sur le concept d'agent IA
L'émergence des grands modèles de langage (LLM) comme GPT-3/GPT-4 marque un tournant dans l'évolution des agents IA. Ces modèles, entraînés sur d'immenses quantités de données textuelles, ont révolutionné notre compréhension de ce qu'un agent IA peut accomplir, en particulier dans le domaine du traitement du langage naturel.
Les LLM ont permis le développement d'agents dotés de capacités linguistiques sans précédent, capables d’interpréter et de générer du langage d'une manière qui se rapproche de plus en plus des compétences humaines. Cette évolution a ouvert la voie à des agents IA plus versatiles, capables d'opérer dans des domaines variés allant de l'assistance personnelle à la programmation, en passant par l'analyse de données complexes.
Des exemples de cette évolution sont l'agent Devin, développé par Cognition AI, ou encore SWE-agent développé par des chercheurs de Princeton. Ces agents, spécialisés dans le développement logiciel, sont capables de planifier, coder et tester des applications de manière autonome. Ils illustrent parfaitement comment les capacités linguistiques avancées des LLM peuvent être appliquées à des tâches très spécialisées et complexes.
L'intégration des LLM a également permis aux agents IA de mieux comprendre et d'interagir avec le monde réel d'une manière plus proche de celle des humains. Cette évolution a conduit à l'émergence d'agents plus “agentiques”, c'est-à-dire des systèmes qui font preuve d'un plus haut degré d'autonomie et de capacité à poursuivre des objectifs complexes sans instructions explicites sur la façon de les atteindre.
Les caractéristiques clés d'un agent IA :
autonomie, perception, interaction, poursuite d’objectif
1. Autonomie
L'autonomie est la pierre angulaire des agents IA modernes. Elle se réfère à la capacité de l'agent à opérer indépendamment, à prendre des décisions et à agir sans nécessiter une supervision humaine constante. Cette autonomie va bien au-delà de la simple exécution de tâches préprogrammées ; elle implique la capacité à évaluer des situations complexes, à faire des choix informés et à s'adapter à des circonstances changeantes.
L'autonomie des agents IA modernes se manifeste à différents niveaux :
Prise de décision : un agent autonome peut analyser une situation, évaluer différentes options et choisir la meilleure ligne d'action en fonction de ses objectifs et de son état actuel.
Planification : les agents avancés sont capables de planifier des séquences d'actions pour atteindre des objectifs à long terme, en ajustant leurs plans en fonction des changements de l'environnement.
Apprentissage continu : l'autonomie implique également la capacité à apprendre de ses expériences et à améliorer ses performances au fil du temps, sans intervention humaine directe.
Un exemple de cette autonomie avancée est l'agent SIMA développé par Google DeepMind. Capable de jouer à divers jeux vidéo en observant et en imitant les actions des joueurs humains, SIMA montre une capacité à apprendre de manière autonome et à s'adapter à des environnements virtuels complexes et variés.
2. Capacité à percevoir et interagir avec l'environnement
La perception et l'interaction avec l'environnement sont des caractéristiques fondamentales. Ces capacités permettent aux agents de fonctionner efficacement dans des environnements complexes et dynamiques, qu'ils soient physiques ou numériques.
La perception dans le contexte des agents IA implique :
La collecte de données : utilisation de divers "capteurs" (qui peuvent être des interfaces logicielles dans le cas d'agents numériques) pour recueillir des informations sur l'environnement.
Le traitement de l'information : analyse et interprétation des données collectées pour construire une représentation interne de l'état de l'environnement.
La reconnaissance de patterns : identification de schémas et de tendances dans les données perçues, permettant à l'agent de comprendre le contexte dans lequel il opère.
L'interaction, quant à elle, englobe :
L'action sur l'environnement : capacité à modifier l'état de l'environnement de manière significative, que ce soit dans un espace virtuel ou physique.
La communication : échange d'informations avec d'autres agents ou avec des utilisateurs humains, en particulier via des interfaces en langage naturel.
L'adaptation : ajustement du comportement en fonction des retours de l'environnement et des résultats des actions précédentes.
Un exemple de ces capacités est l'agent Astra de Google, présenté comme capable d'interagir avec le monde réel à travers des interfaces audio et vidéo. Cette multimodalité permet à Astra de percevoir et d'interagir avec son environnement d'une manière qui se rapproche de l'expérience humaine, ouvrant la voie à des applications dans des domaines aussi variés que l'assistance personnelle, la surveillance ou l'interaction homme-machine avancée.
3. Poursuite d'objectifs spécifiques
La poursuite d'objectifs spécifiques est ce qui donne un sens et une direction aux actions d'un agent IA. Cette caractéristique est aussi essentielle pour distinguer un agent IA véritablement autonome d'un simple programme réactif.
La poursuite d'objectifs implique :
La définition d'objectifs : capacité à comprendre et à interpréter des objectifs complexes, souvent exprimés en langage naturel par des utilisateurs humains.
La planification stratégique : élaboration de plans à long terme pour atteindre ces objectifs, en tenant compte des contraintes et des ressources disponibles.
L'adaptation des objectifs : capacité à ajuster ou à redéfinir les objectifs en fonction de nouvelles informations ou de changements dans l'environnement.
La résolution de problèmes : aptitude à surmonter les obstacles et à trouver des solutions créatives pour atteindre les objectifs fixés.
Un exemple concret de cette capacité serait illustré par les agents IA développés pour la planification de voyages. Ces agents pourraient intégrer une multitude de facteurs tels que les préférences de l'utilisateur, le budget, les contraintes de temps, les conditions météorologiques, et même les tendances culturelles locales pour élaborer un itinéraire optimal. Ce processus implique non seulement la compréhension des objectifs explicites (par exemple, "visiter Paris en été cette année"), mais aussi l'inférence d'objectifs implicites basés sur le profil et l'historique de l'utilisateur, et le contexte global (JO 2024).
En conclusion :
L'évolution du concept d'agent IA, depuis les systèmes simples jusqu'aux entités complexes actuelles, reflète non seulement les progrès technologiques, mais aussi un changement profond dans notre compréhension de l'intelligence artificielle. Les agents IA modernes, caractérisés par leur autonomie, leur capacité à percevoir et à interagir avec leur environnement, et leur aptitude à poursuivre des objectifs complexes, représentent certainement une nouvelle ère dans le domaine de l'IA.
Cette évolution, catalysée par l'avènement des grands modèles de langage, ouvre de nombreuses perspectives. Elle dessine des agents IA capables d'assister et d'augmenter les capacités humaines dans une variété de domaines, de la résolution de problèmes complexes à la prise de décision stratégique.
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Bibliographie sélective :
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Saikat, Barua. (2024). Exploring Autonomous Agents through the Lens of Large Language Models: A Review. doi: 10.48550/arxiv.2404.04442
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Pour aller plus loin :
Moradi, Javaun. (2023). Everyone gets an AI agent. Nieman Lab
Heikkilä, Melissa. (2024). What are AI agents?. MIT Technology Review
Heikkilä, Melissa. (2024). Google’s Astra is its first AI-for-everything agent. MIT Technology Review
Heloir, Han. (2024). The Future of Generative AI is Agentic: What You Need to Know. Towards Data Science
Heloir, Han. (2024). Challenges of Deploying LLM Agents into Production: A Comprehensive Guide. Medium
Piper, Kelsey. (2024). AI “agents” could do real work in the real world. That might not be a good thing. Vox
Knight, Will. (2024). Forget Chatbots. AI Agents Are the Future. Wired
Knight, Will. (2024). The AI-Powered Future of Coding Is Near. Wired
Greyling, Cobus. (2024). Agentic AI: Creating An AI Agent Which Can Navigate The Internet. Medium
Didugu, Chetana. (2024). Guide Your Crew: Adding Human Input to Multi-Agent Gen AI System. Medium
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Très intéressant et didactique, bravo !