Les agents d'IA sont passés de chatbots passifs à des systèmes autonomes capables de raisonner, d'utiliser des outils d'entreprise et d'exécuter des workflows complexes.

Pour exploiter tout leur potentiel et passer des cas d'utilisation et des prototypes expérimentaux à des systèmes robustes de niveau entreprise qui génèrent un ROI mesurable, il est utile de comprendre les éléments de base. Nous allons ici décortiquer les concepts fondamentaux des agents d'IA, y compris :

• Modèles  : moteur de raisonnement que l'agent utilise pour réfléchir
• Ancrage  : la base de connaissances, qui devient le mécanisme d'exactitude factuelle et de récupération des connaissances
• Outils  : capacités définies pour effectuer des tâches, qui déterminent ce qu'un agent peut faire
• Architecture des données  : emplacement où l'agent stocke sa mémoire et ses données
• Orchestration  : comment l'agent planifie et relie toutes les parties d'une tâche en plusieurs étapes
• Environnement d'exécution  : où l'agent réside et s'exécute à grande échelle

La crédibilité et l'utilité d'un agent dépendent de sa capacité à fournir des réponses exactes et fiables basées sur des faits vérifiables. C'est là qu'intervient l'ancrage. Il transforme les agents en véritables outils d'automatisation des workflows, profondément et précisément ancrés dans vos données d'entreprise.

Il existe trois couches d'ancrage à prendre en compte.

La crédibilité d'un agent est liée à sa capacité à fournir des réponses basées sur des faits vérifiables. La génération augmentée par récupération (RAG) connecte un agent à une source de données vérifiables en temps réel, ce qui garantit que l'agent agit sur la base de faits et non d'hallucinations.

Ce processus simple de récupération puis de génération peut être appliqué au texte, aux images et à d'autres types de données. Il permet d'effectuer des recherches ultra rapides dans des ensembles de données volumineux, ce qui permet de prendre des décisions réactives et opportunes.

Cependant, si le RAG permet de répondre à des questions, il n'est pas adapté aux requêtes complexes qui nécessitent une compréhension approfondie des relations entre les points de données.

GraphRAG enrichit l'ancrage en comprenant les relations explicites entre les points de données dans un graphe de connaissances et en récupérant des données contextuelles qui reflètent mieux ses interconnexions avec d'autres sources de données. Ainsi, au lieu de simplement faire correspondre des expressions similaires, votre agent comprend les relations entre les concepts.

Surtout, les graphes de connaissances vous permettent de contrôler directement votre logique métier. Alors que la RAG standard s'appuie sur des modèles générés par le modèle, un Knowledge Graph vous permet de définir et de gérer les relations spécifiques entre les entités, ce qui garantit que l'agent respecte la taxonomie et les règles uniques de votre organisation. Pour une fiabilité maximale, les grandes entreprises utilisent une approche hybride qui combine la récupération étendue de la RAG standard avec la précision et le contrôle de GraphRAG.

L'approche la plus efficace pour l'ancrage est le RAG agentique, dans lequel l'agent n'est plus un destinataire passif d'informations, mais un participant actif et raisonnant dans le processus de récupération lui-même. Avec la RAG agentique, un agent peut analyser une requête complexe, formuler un plan en plusieurs étapes et exécuter plusieurs appels d'outils de manière séquentielle pour trouver les meilleures informations possibles. Il ne s'agit pas de remplacer la recherche traditionnelle, mais plutôt d'ajouter un raisonnement avancé à votre infrastructure RAG et de graphe de connaissances existante pour résoudre les requêtes à plusieurs sauts.

Cette capacité à percevoir et à raisonner sur différents types de données transforme l'agent, qui passe du statut de processeur de données à celui d'outil de résolution de problèmes capable de comprendre le monde et d'interagir avec lui de manière plus complète. En permettant à l'agent d'être un participant actif et raisonnant, les développeurs peuvent créer des systèmes capables d'exécuter les requêtes complexes en plusieurs étapes et les tâches à long terme qui définissent les capacités agentiques de nouvelle génération.

Les outils sont des fonctionnalités définies qui permettent à un agent d'aller au-delà des fonctions natives de son modèle de raisonnement de base. Qu'il s'agisse d'effectuer un simple calcul interne ou d'interagir avec des systèmes externes à l'aide d'appels d'API, les outils comblent le fossé entre le raisonnement de l'agent et sa capacité à agir. L'ancrage étant le principal moyen dont dispose un agent pour récupérer de nouvelles informations, il s'agit techniquement de l'outil le plus fondamental de sa boîte à outils.

Outils possibles :

• Fonctions et services internes  : logique propriétaire ou code spécialisé écrit par votre équipe pour résoudre des problèmes spécifiques à votre entreprise.
• API externes : connexions sécurisées à des services tiers qui permettent à un agent d'exécuter des tâches dans le monde réel.
• Récupération et ancrage des données : capacité à interroger dynamiquement des bases de données (y compris en convertissant le langage naturel en SQL), à rechercher des magasins de vecteurs ou à accéder à des bases de connaissances d'entreprise. Qu'il s'agisse d'une simple recherche ou d'une requête de base de données complexe, ces outils garantissent que les actions de l'agent sont basées sur des données vérifiables.
• Collaboration entre agents  : dans les systèmes plus sophistiqués, un agent peut collaborer avec un autre agent spécialisé pour résoudre un problème. Bien qu'un agent puisse être utilisé comme un "outil" pour une tâche spécifique, les systèmes d'entreprise les plus performants les considèrent comme des collaborateurs qui coordonnent de manière sécurisée les actions dans différents domaines.

En tant que fonction exécutive de l'agent, l'orchestration est essentielle pour créer des systèmes sophistiqués qui automatisent des processus métier complexes. Elle vous permet de résoudre des problèmes qui n'étaient pas techniquement réalisables auparavant, et d'ouvrir la voie à une nouvelle catégorie d'applications et d'expériences utilisateur.

ReAct (raisonnement + action) est un modèle d'orchestration courant et efficace. Ce framework combine les capacités de raisonnement et d'action des grands modèles de langage, et établit une boucle dynamique à plusieurs tours dans laquelle le modèle génère à la fois des traces de raisonnement (pensées) et des actions spécifiques à la tâche de manière entrelacée.

Avec ReAct, le raisonnement aide le modèle à suivre et à mettre à jour les plans d'action, tandis que les actions collectent des informations à partir d'outils externes pour éclairer le processus de raisonnement. Voici comment cela fonctionne :

1. Raisonnement : l'agent évalue l'objectif et l'état actuel, et formule une hypothèse sur la meilleure prochaine étape et sur la nécessité d'utiliser un outil.
2. Action : l'agent sélectionne et appelle l'outil approprié.
3. Observation : L'agent reçoit la sortie de l'outil. Ces nouvelles informations sont intégrées au contexte de l'agent et alimentent l'étape "Raisonnement" suivante du cycle.

Pour déployer un prototype d'agent fonctionnel dans un environnement de production à grande échelle, vous avez besoin d'une infrastructure d'exécution robuste intégrée à un système cohérent de services pour l'ancrage, les outils, la mémoire, les sessions et le reste. Vos agents peuvent ainsi travailler dans un écosystème sécurisé et performant, capable de répondre aux exigences complexes de la croissance des entreprises à l'échelle mondiale.

Un environnement d'exécution de niveau production nécessite :

Évolutivité  : l'infrastructure doit pouvoir s'adapter automatiquement pour gérer des charges variables, de zéro à des millions de requêtes. Cela inclut l'équilibrage de charge basé sur les requêtes et l'autoscaling basé sur les ressources pour gérer efficacement les besoins en calcul.

Sécurité et contrôle  : la plate-forme doit fournir un environnement d'exécution sécurisé, gérer l'identité des utilisateurs et des agents, les règles d'administration, les registres d'outils et d'agents, les contrôles d'accès au réseau et les canaux de communication sécurisés (comme TLS) pour protéger l'agent et les données auxquelles il accède.

Fiabilité et observabilité : le système doit inclure des mécanismes de gestion des erreurs et de surveillance continue. Pour un débogage complexe, l'environnement d'exécution doit capturer des traces d'exécution haute fidélité, c'est-à-dire un enregistrement pas à pas du raisonnement de l'agent et des appels d'outils. Cela expose toute la trajectoire d'une décision, ce qui permet à vos équipes de répondre définitivement à la question "Pourquoi ?" en cas d'échec inattendu. Pour une supervision de haut niveau, le système doit inclure des métriques pour l'exécution des tâches et les commentaires des utilisateurs. L'automatisation avec des simulations et des évaluations permet de gagner en confiance avant et après le déploiement en production.