La plupart des gens connaissent les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT. Ces outils sont parfaits pour répondre à des questions, générer du texte ou fournir des informations - en bref, ils sont très performants pour traiter les informations. Vous pouvez demander à ChatGPT un résumé d'un rapport ou lui demander d'écrire un SMS à votre belle-mère pour lui expliquer pourquoi vous ne pouvez pas venir dîner ce week-end - et il le fera pour vous.
Mais les agents IA sont différents. Ils ne se contentent pas de suggérer une réponse pour vous aider à réfléchir, ils agissent. Ils rédigent le message, l'envoient à votre belle-mère, vérifient sa réponse, modifient votre calendrier pour tenir compte du report du dîner, mettent à jour votre liste de courses pour acheter son vin préféré un jour avant l'événement et avertissent votre femme qu'elle risque de recevoir sous peu un message passif agressif de sa mère - tout cela sans que vous ayez à lever le petit doigt.
« Les agents IA sont différents. Ils ne se contentent pas de suggérer une réponse pour vous aider à réfléchir, ils agissent ».
Ainsi, nous pouvons considérer l'IA agentique comme un assistant numérique sur les stéroïdes. Elle ne se contente pas d'attendre des instructions et d'effectuer des tâches simples. Elle peut prendre des initiatives, décomposer des problèmes complexes en étapes plus petites (un concept connu sous le nom de « chaînage »), percevoir son environnement et prendre des décisions en conséquence, planifier et exécuter plusieurs étapes pour atteindre un objectif, et apprendre et s'adapter en fonction du retour d'information et de l'expérience - et elle peut le faire de manière indépendante.
En gros, ils peuvent gérer des flux de travail à plusieurs étapes qui étaient auparavant trop complexes pour les systèmes traditionnels. Je vais vous donner un autre exemple. Imaginons que vous planifiez des vacances. Si vous utilisez ChatGPT, vous pouvez lui demander des recommandations sur les hôtels, les vols et les activités. Il vous fournira une belle liste à puces, mais vous devrez quand même tout réserver vous-même.
Aujourd'hui, un agent IA s'occuperait de l'ensemble du voyage à votre place. Vous n'avez qu'à dire : « Je veux prendre un vol pour Paris, séjourner dans un hôtel quatre étoiles et visiter le Louvre », et l'agent se chargera de planifier tout le voyage. Il comparera les vols, réservera le meilleur hôtel en fonction de vos préférences et ira même jusqu'à réserver des billets d'entrée au musée pour vous, si vous le lui demandez. Si votre vol est retardé, l'agent peut automatiquement adapter votre itinéraire, avertir l'hôtel et reprogrammer votre visite au musée. C'est là toute la puissance d'un agent IA. C'est comme si vous disposiez d'un assistant virtuel capable de faire avancer les choses.
De grands acteurs comme Microsoft, Google, Salesforce et Amazon consacrent déjà beaucoup de ressources au développement de ce type de systèmes d'IA. En fait, nous voyons déjà les premières versions des agents IA en action grâce à des outils comme CoPilot de Microsoft et Project Astra de Google. Pour l'instant, ils commencent par des cas d'utilisation spécifiques, mais à mesure que la technologie mûrit, ces agents IA deviendront aussi courants que les chatbots le sont aujourd'hui.
« À mesure que la technologie mûrit, ces agents IA deviendront aussi courants que les chatbots le sont aujourd'hui. »
Et nous ne faisons qu'effleurer la surface pour l'instant. Au cours des prochaines années, les agents IA commenceront à gérer des tâches plus complexes et critiques dans toutes sortes d'industries. Vous ne les verrez pas seulement dans les services informatiques, mais aussi dans la gestion des chaînes d'approvisionnement, l'optimisation des réseaux de transport et la prise en charge de services financiers tels que les demandes de prêt ou la détection des fraudes.
En fait, c'est déjà le cas dans des entreprises comme Intuit. Elles ont récemment construit des systèmes d'IA agentique qui gèrent les flux de trésorerie des petites entreprises. Ces agents IA s'occupent de tâches telles que les comptes clients et fournisseurs, le traitement des documents des clients et l'orchestration des actions de suivi de manière autonome. Cela libère les propriétaires d'entreprise pour qu'ils se concentrent sur des activités à plus forte valeur ajoutée, ce qui est exactement le type d'efficacité que l'IA agentique débloque.
L'IA agentique va certainement changer notre façon de travailler, mais je ne la vois pas remplacer les humains. En fait, je pense qu'il est temps d'arrêter de penser qu'il s'agit d'une compétition entre les humains et l'IA - il s'agit d'une collaboration. Les agents IA excellent dans le traitement de vastes quantités de données en temps réel, dans l'optimisation de systèmes complexes et dans la prise de décisions plus rapidement que n'importe quel humain ne pourra jamais le faire. Plutôt que de concurrencer les travailleurs humains, ces agents se chargent des tâches qui dépassent les capacités humaines, ce qui nous permet de nous concentrer sur les domaines dans lesquels nous excellons, à savoir la réflexion stratégique, la créativité et les relations humaines.
Bien entendu, les agents IA finiront également par automatiser certains aspects de certains emplois, en particulier ceux qui impliquent des tâches répétitives. C'est pourquoi il existe un besoin pressant de requalification, c'est-à-dire de formation des personnes pour qu'elles puissent occuper de nouveaux postes dans des domaines tels que la gestion et la supervision de l'IA.
Nous avons également besoin de garde-fous. Comme tout outil puissant, l'IA doit être conçue et déployée selon des lignes directrices éthiques claires afin de garantir qu'elle fonctionne dans des limites sûres et responsables où nous avons le contrôle des résultats, mais nous devons travailler avec l'IA plutôt que contre elle - parce qu'il est clair que les humains et l'IA peuvent accomplir ensemble bien plus que l'un ou l'autre ne pourrait le faire seul.
Je pense qu'ARIA joue un rôle de premier plan dans l'évolution des systèmes multi-agents. J'aime décrire cela comme une équipe de spécialistes travaillant en parallèle. Chaque agent a sa propre tâche - l'un peut surveiller les conditions météorologiques, un autre peut optimiser le système CVC (Chauffage, Ventilation et Climatisation), et un autre peut suivre les prix de l'énergie. Ils travaillent tous ensemble pour gérer le bâtiment, tout comme un groupe d'experts qui se concentrent chacun sur leur spécialité mais collaborent pour résoudre un problème plus vaste.
« ARIA joue un rôle de premier plan dans l'évolution des systèmes multi-agents. J'aime décrire cela comme une équipe de spécialistes... qui travaillent ensemble pour gérer un bâtiment, tout comme un groupe d'experts qui se concentrent chacun sur leur spécialité mais collaborent pour résoudre un problème plus large. »
Ainsi, par exemple, si un agent détecte une hausse des prix de l'énergie, il alertera les autres agents pour qu'ils réduisent les systèmes non essentiels. Ou encore, s'il fait chaud, l'agent météorologique peut refroidir le bâtiment à l'avance pour éviter de consommer trop d'énergie pendant les heures de pointe. Il s'agit de coordonner les actions de manière efficace, sans qu'un humain ait besoin d'intervenir à chaque fois.
L'avenir avec les agents IA est incroyablement excitant. Nous voyons déjà des industries, des villes intelligentes à la gestion de l'énergie en passant par les transports, être transformées par ces systèmes. Les agents IA vont être comme l'épine dorsale du fonctionnement de ces industries, en automatisant des tâches qui étaient trop complexes ou imprévisibles pour les systèmes traditionnels.
Imaginez une ville où des agents contrôlent les flux de circulation, optimisent les réseaux énergétiques et gèrent même les Horaires des transports publics en temps réel, en fonction de la demande actuelle. Ces agents communiqueraient en permanence, prendraient des décisions à la volée et coordonneraient différents systèmes. C'est l'avenir vers lequel nous nous dirigeons.
Chez DeepMind, ils ont utilisé ces systèmes pour former des agents IA dans des environnements complexes et compétitifs, ce qui montre comment l'IA peut résoudre des problèmes vraiment difficiles en faisant collaborer plusieurs agents. Nous appliquons des idées similaires avec ARIA, dont les agents peuvent gérer l'ensemble du système énergétique d'un bâtiment, en s'adaptant aux données en temps réel comme la météo ou les prix de l'énergie, et en prenant des décisions de manière autonome.
Nous n'en sommes qu'au début de cette évolution, mais comme les grandes entreprises investissent davantage dans les systèmes multi-agents, je pense que les agents IA deviendront si courants que nos petits-enfants se demanderont comment nous avons pu vivre sans eux.
« À mesure que les grandes entreprises investissent davantage dans les systèmes multi-agents, je pense que les agents IA deviendront si courants que nos petits-enfants se demanderont comment nous avons pu vivre sans eux. »
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