Un agent d’intelligence artificielle (IA) est un système logiciel autonome conçu pour atteindre des objectifs et exécuter des tâches pour le compte d’un utilisateur.
Il s’appuie sur des capacités avancées de raisonnement, de planification, de mémoire et d’apprentissage, lui permettant de prendre des décisions et de s’adapter à son environnement.
Grâce aux modèles d’IA génératifs et aux modèles de base multimodaux, ces agents peuvent traiter simultanément des informations provenant de différentes sources (texte, voix, image, vidéo, code, etc.).
Ils sont capables de converser, raisonner, apprendre et agir de manière autonome.
Certains agents collaborent entre eux pour exécuter des processus complexes ou coordonner des flux de travail dans les entreprises.
Principales caractéristiques d’un agent d’IA
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Raisonnement
L’agent utilise la logique et les informations disponibles pour tirer des conclusions, résoudre des problèmes et prendre des décisions éclairées. -
Exécution (Action)
Il agit en fonction de ses décisions : envoyer un message, mettre à jour une base de données, déclencher un processus ou, pour les robots physiques, interagir avec le monde réel. -
Observation (Perception)
L’agent recueille des informations sur son environnement (par traitement du langage, vision par ordinateur, ou analyse de données de capteurs) afin d’adapter ses actions au contexte. -
Planification
Il élabore un plan stratégique pour atteindre ses objectifs, anticipe les obstacles et choisit la meilleure séquence d’actions possible. -
Collaboration
Il peut travailler avec d’autres agents ou avec des humains, en partageant des informations et en coordonnant ses actions. -
Auto-amélioration
Grâce à l’apprentissage automatique, l’agent peut améliorer ses performances au fil du temps, apprendre de ses erreurs et s’adapter à de nouvelles situations.
Comment fonctionnent les agents d’IA ?
Chaque agent possède plusieurs composants essentiels :
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Persona
C’est la personnalité ou le rôle défini de l’agent. Elle guide son ton, son style de communication et son comportement dans les interactions. -
Mémoire
L’agent dispose de plusieurs types de mémoire :-
à court terme (interactions immédiates),
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à long terme (données historiques),
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épisodique (événements passés),
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consensuelle (informations partagées entre agents).
Cela lui permet de conserver le contexte, de tirer des enseignements de ses expériences et d’évoluer.
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Outils
Ce sont les fonctions ou ressources externes que l’agent peut utiliser pour accomplir des tâches. Ils peuvent être numériques (API, bases de données, programmes) ou physiques (interfaces robotiques). -
Modèle
Les grands modèles de langage (LLM) servent de « cerveau » à l’agent, lui permettant de comprendre, raisonner et générer du langage.
D’autres modules viennent ensuite compléter ce noyau pour permettre la perception et l’action.
Voici un exemple d’agent d’IA conçu pour poser des questions sur les données stockées dans une base de données.
Cet agent fonctionne à l’aide d’un modèle d’OpenAI, d’un module de mémoire simple et utilise PostgreSQL comme outil principal pour interagir avec les données.
