Qu'est-ce que l'IA agentive ?

Les systèmes d'IA agentive sont conçus pour fonctionner avec un degré d'autonomie plus élevé. Ils fonctionnent à l'aide d'agents IA, qui sont essentiellement des entités autonomes conçues pour effectuer des tâches spécifiques. Cette technologie repose sur plusieurs composants clés :

1. Perception : l'IA agentive commence par recueillir des informations auprès de son environnement et de différentes sources, telles que des capteurs, des bases de données et des interfaces utilisateur. Cela peut impliquer d'analyser du texte, des images ou d'autres formes de données pour comprendre la situation.
2. Raisonnement : à l'aide d'un grand modèle de langage (LLM), l'IA agentive analyse les données collectées pour comprendre le contexte, identifier les informations pertinentes et formuler des solutions potentielles. Par exemple, si l'objectif est de planifier une réunion, le LLM peut analyser le texte des e-mails pour identifier les participants, les horaires disponibles et l'objet de la réunion.
3. Planification : l'IA utilise ensuite les informations qu'elle a recueillies pour élaborer un plan. Cela implique de définir des objectifs, de les décomposer en étapes plus petites et de déterminer la meilleure façon de les atteindre.
4. Action : l'IA passe à l'action en fonction de son plan. Il peut s'agir d'effectuer des tâches, de prendre des décisions ou d'interagir avec d'autres systèmes.
5. Réflexion : après avoir agi, l'IA tire des enseignements des résultats. Elle évalue si ses actions ont été efficaces et utilise ces commentaires pour ajuster ses plans et ses actions à l'avenir. Ce cycle continu de perception, de planification, d'action et de réflexion permet à l'IA agentive d'apprendre et de s'améliorer au fil du temps.

Vertex AI de Google Cloud fournit une suite complète d'outils pour entraîner, créer et déployer des modèles d'IA, y compris des API pré-entraînées pour les tâches courantes et des options d'entraînement personnalisées pour les cas d'utilisation avancés. Vertex AI propose également des outils de MLOps pour gérer l'ensemble du cycle de vie du machine learning, de la préparation des données à la surveillance des modèles. C'est un aspect essentiel pour le développement et l'amélioration continus des systèmes d'IA agentive.

Bien que l'IA agentive et l'IA générative soient toutes deux des formes d'intelligence artificielle et puissent être utilisées ensemble, elles ont des fonctionnalités distinctes.

Comme son nom l'indique, l'IA générative est axée sur la création de contenu (texte, images, code, musique, etc.) à partir de requêtes. Le LLM est au cœur de l'IA générative, et la valeur est générée par ce que le modèle peut faire et par de simples extensions des capacités du LLM. Par exemple, vous pouvez générer ou modifier du contenu, et même effectuer des appels de fonction simples et enchaîner différentes options.

L'IA agentive est un sous-ensemble de l'IA générative qui se concentre sur l'orchestration et l'exécution d'agents utilisant des LLM comme "cerveau" pour effectuer des actions à l'aide d'outils. L'IA agentive va au-delà de la création de contenu et des appels de fonction en exécutant des actions dans les systèmes sous-jacents pour atteindre des objectifs de niveau supérieur.

Par exemple, l'IA générative peut être utilisée pour créer des supports marketing, tandis que l'IA agentive peut ensuite être utilisée pour déployer ces supports, suivre leurs performances et ajuster automatiquement la stratégie marketing en fonction des résultats. De cette façon, l'IA agentive peut utiliser l'IA générative comme outil pour atteindre ses objectifs.

Bien que les termes "IA agentive" et "agents IA" soient souvent utilisés ensemble, il existe une légère différence entre eux. Les agents IA sont les éléments de base de l'IA agentive. Considérez les agents IA comme des outils individuels dans une boîte à outils, tandis que l'IA agentive est l'utilisation coordonnée de ces outils pour construire une maison entière.

Alors qu'un agent IA peut se concentrer sur une tâche spécifique, l'IA agentive utilise plusieurs agents pour gérer des workflows complexes. L'IA agentive agit comme un système global qui coordonne et gère ces agents pour atteindre des objectifs plus larges.

L'implémentation de l'IA agentive dans une entreprise nécessite une réflexion approfondie. Voici quelques facteurs importants à prendre en compte pour y parvenir :

• Objectifs clairs : identifiez les problèmes spécifiques que les agents IA vont résoudre et la façon dont ils s'alignent sur les objectifs commerciaux.
• Qualité et préparation des données : les systèmes d'IA agentive s'appuient sur des données de haute qualité pour prendre des décisions justes. Les entreprises doivent s'assurer que leurs données sont exactes, complètes, à jour, correctement mises en forme et intégrées pour être utilisées par l'IA.
• Implications éthiques : il est important de prendre en compte les implications éthiques de l'utilisation de l'IA agentive et de l'utiliser de manière responsable, car elle peut prendre des décisions qui ont un impact significatif sur la vie des gens. Cela peut impliquer de traiter les biais potentiels dans les données ou les algorithmes qui pourraient entraîner des résultats injustes ou discriminatoires. Par exemple, un système d'IA utilisé pour approuver des prêts ne doit pas être biaisé à l'encontre de certains groupes démographiques. De plus, les entreprises doivent faire preuve de transparence quant à la façon dont elles utilisent l'IA agentive et s'assurer qu'une supervision humaine est en place pour éviter les conséquences imprévues.
• Sécurité : les systèmes d'IA agentive peuvent être vulnérables aux cyberattaques. Les entreprises doivent implémenter des mesures de sécurité robustes pour protéger ces systèmes et les données qu'ils utilisent. Cela inclut la protection contre les violations de données, les accès non autorisés et les attaques malveillantes qui pourraient compromettre l'intégrité ou la confidentialité du système d'IA.
• Explicabilité : il est important de comprendre comment un système d'IA agentive prend des décisions, en particulier lorsque quelque chose ne se passe pas comme prévu. Les entreprises doivent investir dans des systèmes capables de fournir des insights sur le processus décisionnel. Des techniques comme SHAP (SHapley Additive exPlanations) ou LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) peuvent contribuer à rendre les décisions de l'IA plus transparentes et compréhensibles. Cela permet non seulement de renforcer la confiance, mais aussi de mieux déboguer et améliorer le système d'IA.
• Intégration : les systèmes d'IA agentive doivent être intégrés aux systèmes d'entreprise existants, ce qui peut être un processus complexe nécessitant une planification et une coordination minutieuses. Cela inclut de s'assurer de la compatibilité avec l'infrastructure informatique, les formats de données et les processus métier existants. Il peut également s'agir de relever les défis potentiels liés à la migration des données, à l'intégration des systèmes et à l'adoption par les utilisateurs.
• Surveillance et évaluation : surveillez en continu les performances de l'agent IA, résolvez les problèmes et affinez les algorithmes si nécessaire.  

Les entreprises doivent évaluer soigneusement leurs besoins et leurs ressources avant d'implémenter l'IA agentive. Elles doivent également être prêtes à investir dans l'infrastructure, l'expertise et la formation nécessaires pour garantir l'adoption réussie de cette technologie.