Temps de lecture : 5 minutes
Comprendre la situation actuelle
Dans le domaine de l'IA, il est essentiel de comprendre son état actuel. Au cours de l'année écoulée, nous avons assisté à une transition entre les attentes élevées et les progrès tangibles. Ce qui ressemblait autrefois à de la magie s'est matérialisé en trois capacités distinctes : l'IA générative, le raisonnement et l'interaction de type humain.
L'IA générative, en particulier, a changé la donne en permettant la création de contenus divers - des images au texte et même à la création de vidéos. Cette capacité, associée à la capacité de raisonnement, marque un changement important dans la manière dont les logiciels interagissent avec le monde, en se rapprochant de la cognition humaine.
La voie de l'avenir
Lorsque l'on se penche sur l'évolution de l'IA, il est clair que nous sommes à la veille d'un tournant majeur, défini par l'augmentation de l'intelligence et la résolution collaborative des problèmes.
Tout comme les précédentes vagues technologiques ont transformé la société, l'IA promet de révolutionner la productivité et de redéfinir les interactions homme-machine. À l'avenir, nous prévoyons une convergence de l'IA avec d'autres technologies transformatrices, ouvrant la voie à des applications révolutionnaires dans divers secteurs. Du domaine de la santé à l'éducation, l'IA est la clé qui permettra de relever des défis complexes et d'ouvrir de nouvelles perspectives.
Au fur et à mesure que nous explorons l'IA, le concept d'agents d'IA ou d'agents autonomes dans l'IA prend de plus en plus d'importance. Ces agents représentent la prochaine évolution de l'IA, où les machines ne se contentent pas de générer du contenu, mais exécutent également des tâches de manière autonome. Mais que sont exactement les agents d'IA ?
Qu'est-ce qu'un agent dans le contexte de la GenAI ?
Un agent d'IA est un programme informatique qui exécute des tâches de manière autonome en observant ses expériences passées et son environnement, en prenant des décisions et en exécutant des actions. Il est conçu pour atteindre des objectifs ou des tâches spécifiques sans intervention humaine.
Le concept de haut niveau d'un agent d'IA implique l'exécution récursive de tâches avec un traitement parallélisé, justifié et priorisé.
Un agent d'IA autonome possède cinq caractéristiques essentielles:
-
Fonction autonome : Fonctionne sans l'aide permanente d'un être humain.
-
Interaction avec l'environnement : Observe et réagit à son environnement.
-
Prise de décision : Traite les informations pour faire des choix éclairés.
-
Orienté vers un but : Programmé pour atteindre des objectifs spécifiques.
-
Exécution d'actions : Exécute des tâches pour remplir son rôle désigné.
Il s'agit d'une vue d'ensemble incroyable des systèmes d'agents autonomes alimentés par LLM.
La puissance des agents d'IA : Des flux de travail transformateurs
Dans le contexte de l'IA, nos interactions suivent souvent un flux de travail non agentique, qui s'apparente à la saisie d'un problème et à la réception d'une réponse générée. Mais que se passerait-il si nous passions à une approche agentique, reflétant la collaboration et l'itération humaines ? Imaginons un processus de rédaction d'une dissertation alimenté par l'IA : au lieu d'exiger une version impeccable en une seule fois, nous demandons à l'IA de tracer les grandes lignes, de faire des recherches, de rédiger, de réviser et d'itérer. Ce flux de travail itératif, qui implique plusieurs agents d'IA ayant des rôles et des compétences différents, constitue l'épine dorsale du raisonnement agentique.
Bien que certains puissent affirmer que les agents d'IA ne sont que de grands modèles de langage (LLM), l'essentiel réside dans leur potentiel de collaboration. Les deux principaux domaines communs dans lesquels un utilisateur quotidien peut bénéficier d'un agent d'IA sont la génération de dissertations et la génération d'extraits de code.
Imaginez une équipe d'agents - rédacteurs, réviseurs, correcteurs orthographiques, vérificateurs de faits - apportant chacun leurs compétences spécialisées pour affiner une dissertation par des cycles itératifs. Il en résultera une productivité accrue et des résultats remarquablement meilleurs que ceux obtenus par les méthodes traditionnelles non agentiques.
Prenons l'exemple des tâches de codage. Bien que l'incitation à zéro puisse donner des résultats décents, la véritable puissance réside dans l'élaboration d'un flux de travail agentique autour des LLM. En tirant parti de la réflexion - en incitant une IA à évaluer et à améliorer ses propres résultats - ainsi que de l'utilisation d'outils et de la collaboration multi-agents, nous constatons des gains de performance exponentiels.
Andrew Ng, expert renommé en IA, souligne que le GPT-3.5, lorsqu'il est intégré dans un flux de travail agentique, peut surpasser le GPT-4 dans des scénarios spécifiques, démontrant ainsi l'impact puissant du raisonnement collaboratif.
“Je crois vraiment que le futur de l'intelligence artificielle sera agentique”
- Dr Andrew Ng
Principaux modèles de conception d'un agent d'IA
Allons plus loin dans l'analyse des principaux modèles de conception qui sous-tendent les flux de travail agentiques :- Réflexion : En incitant l'IA à évaluer et à affiner ses résultats de manière itérative, nous débloquons des performances et une précision supérieures, qui s'apparentent à l'autocorrection et à l'amélioration humaines.
- Utilisation d'outils : En équipant l'IA d'outils et de bibliothèques préexistants, on lui permet d'exécuter des tâches de manière efficace et fiable, en tirant parti des ressources existantes pour rationaliser les flux de travail.
- Planification : En donnant à l'IA la capacité d'élaborer des stratégies et de planifier des étapes, on lui permet de s'attaquer à des tâches complexes de manière méthodique, en imitant les méthodes humaines de résolution des problèmes.
- Collaboration multi-agents : L'exploitation de l'intelligence collective de plusieurs agents d'IA, chacun spécialisé dans des rôles distincts, favorise la synergie et l'innovation, ce qui permet d'atteindre de nouveaux sommets en matière de performances.
Ces modèles de conception permettent non seulement d'améliorer la productivité, mais aussi d'ouvrir la voie à des avancées révolutionnaires en matière de capacités d'IA. En adoptant le raisonnement agentique, nous prévoyons un changement de paradigme dans la façon dont nous abordons les applications de l'IA. En tirant parti du potentiel de collaboration des agents d'IA, nous nous engageons sur la voie permettant de débloquer l'ensemble du potentiel de l'intelligence artificielle, une étape itérative à la fois.
Pourquoi l'agent d'IA représente-t-il une opportunité intéressante ?
Grâce aux agents d'IA qui s'occupent de la plupart des tâches, une seule personne peut atteindre le même niveau de rendement et de progrès qu'une grande équipe. Sam Altman, PDG d'OpenAI, a proposé le concept de « société d'un milliard de dollars à une seule personne ». Même si certains LLM peuvent aujourd'hui accepter des contextes d'entrée très longs (par exemple, Gemini 1.5 Pro accepte 1 million de tokens), leur capacité à vraiment comprendre des entrées longues et complexes est mitigée. Un flux de travail agentique dans lequel le LLM est invité à se concentrer sur une seule chose à la fois peut offrir de meilleures performances. En lui indiquant quand il doit jouer à l'ingénieur logiciel, nous pouvons également spécifier ce qui est important dans cette sous-tâche.
“Les agents autonomes [intelligents] sont l'aboutissement naturel de l'automatisation en général. En principe, un agent pourrait être utilisé pour automatiser n'importe quel autre processus. Une fois que ces agents seront devenus très sophistiqués et fiables, il est facile d'imaginer une croissance exponentielle de l'automatisation dans tous les domaines et toutes les industries.”
- Bojan Tunguz, Machine Learning chez NVIDIA
Les entreprises doivent se préparer dès aujourd'hui à l'arrivée des agents dans les trois à cinq ans à venir, grâce à une solide feuille de route de transformation.
Conclusion : Adhérer au futur de l'IA
L'impact de l'IA va bien au-delà de ce qu'elle peut déjà faire. Si nous voyons aujourd'hui des applications passionnantes, l'avenir nous réserve des possibilités encore plus grandes quant à la manière dont l'IA peut transformer notre monde, annonçant une révolution de la productivité comparable à des jalons historiques. Cette révolution se déroule par étapes, passant de simples outils à des assistants sophistiqués et, enfin, à des réseaux complexes de machines. L'impact économique sera profond, réduisant les coûts et améliorant l'efficacité dans diverses industries.
Nos recherches nous amènent à penser que les modèles existants et à venir seront nettement plus « intelligents », notamment en termes de capacités de planification. Cette capacité est essentielle pour l'exécution de tâches complexes et augmentera considérablement le nombre de tâches que l'IA peut accomplir.
Prenons le train en marche et explorons les possibilités illimitées qu'offre l'IA.
Pour en savoir plus, prenez rendez-vous dès maintenant !
Sources:
https://youtube.com/watch?v=ZYf9V2fSFwU&si=nE02ea-LlxJ37ZHL, https://youtube.com/watch?v=9ZhbA0FHZYc&si=4qkd6HRGTywIEF1F, https://youtube.com/watch?v=TDPqt7ONUCY&si=kPHjQNdXPSLmi5aJ, https://blog.google/technology/ai/google-gemini-next-generation-model-february-2024/, https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/, https://www.deeplearning.ai/short-courses/ai-agentic-design-patterns-with-autogen/, https://www.bcg.com/publications/2023/gpt-was-only-the-beginning-autonomous-agents-are-coming, https://www.mattprd.com/p/the-complete-beginners-guide-to-autonomous-agents
