Déployer des agents autonomes : les capacités concrètes de l’IA agentique 10 minutes

Un nouveau mot qu’on commence à entendre un peu partout si vous suivez les développements de l’IA c’est : l’IA agentique (Agentic AI en anglais). L’intelligence artificielle agentique c’est la prochaine révolution qui va transformer profondément les processus d’automatisation et d’optimisation des flux de travail au sein des entreprises.

Cet article à saveur technique se concentre sur la description des avancées techniques des agents IA dans diverses industries, en mettant l’accent sur les outils principaux utilisés, des cas d’usage spécifiques : la recherche web, la génération de code utilisable et la génération de requêtes SQL optimisées, ainsi que les défis liés à leur adoption.

Description de l’IA agentique

Grosso modo, comme le décrit l’image ci-dessous, un agent d’IA agentique est fondamentalement basé sur des LLM pour les capacités suivantes :

  • Utiliser sa mémoire : Cette capacité est déjà connue puisqu’on a vu la capacité des LLMs à se rappeler de plus en plus d’événements passées. Cette mémoire est clé pour permettre à l’agent de livrer des tâches complexes.
  • Générer un plan : Par exemple, générer une liste d’actions par étape pour accomplir un objectif. Le meilleur exemple serait le mode « reason » de ChatGPT qui va générer un plan puis qui va se questionner après chaque étape)
  • Générer des actions : Un LLM peut générer des requêtes SQL, du code, des sommaires, des analyses, etc. Il ne suffit que de demander à l’agent de suivre le plan et de prendre action!

Finalement, une étape critique est l’accès à des outils. Ces outils sont ce qui donnera beaucoup de puissance à l’agent. Par exemple, si on donne accès à ses bases de données d’entreprise, l’agent pourra proposer une requête SQL, et l’exécuter dans le but d’analyser les résultats pas la suite! Ces accès aux outils vont être critiques pour bénéficier pleinement de l’IA agentique!

Est-ce que l’IA agentique, c’est vraiment plus avancé que l’IA générative?

C’est une bonne question. En fait, l’IA agentique, aujourd’hui, c’est essentiellement une séquence un peu triviale de prompts d’IA générative. Cependant, lorsqu’on va intégrer des mécanismes sophistiqués d’optimisation des actions, sky is the limit. En effet, un peu comme une voiture autonome, ou bien en robotique, il est possible d’optimiser la séquence d’actions à l’aide d’apprentissage par renforcement (reinforcement learning) et à l’aide de la théorie des jeux.

Concepts clés de l’IA agentique

Le format MCP (Model Context Protocol)

Le Model Context Protocol (MCP) est un protocole ouvert qui standardise la manière dont les applications fournissent du contexte aux modèles de langage. Il agit comme un connecteur universel, permettant aux agents IA de se connecter efficacement à diverses sources de données et outils. Par exemple, MCP facilite l’intégration d’agents IA avec des bases de données, des services web et d’autres systèmes, en fournissant une interface cohérente pour l’échange d’informations.

Il faut rappeler que l’IA agentique est encore nouveau et que ce protocole n’est pas encore officiellement le protocole par défaut. Par exemple, Google a récemment sorti son Agent Development Kit (ADK). Grosso modo, il s’agit d’un cadre simple et flexible pour les agents plutôt simples qui pourrait possiblement se transformer en protocole dépendamment de sa popularité.

Les outils principaux d’IA agentique

Plusieurs outils et frameworks ont été développés pour faciliter la création et le déploiement d’agents IA :

  • LangChain : Un framework permettant de construire des agents capables de raisonner, d’interagir avec des bases de données et de générer du texte de manière autonome. Il est souvent utilisé pour intégrer des modèles de langage dans des flux de travail complexes.
  • Auto-GPT : Une application expérimentale open-source qui démontre les capacités des modèles de langage à effectuer des tâches de manière autonome, en générant du code et en interagissant avec des APIs de manière proactive.
  • BabyAGI : Un système de gestion de tâches alimenté par l’IA qui utilise des modèles de langage et des bases de données vectorielles pour créer, prioriser et exécuter des tâches en fonction des instructions et des résultats précédents.
  • LlamaIndex (anciennement GPT Index) : Un framework qui permet aux agents IA d’interagir efficacement avec des bases de données et des corpus de texte en structurant l’accès aux informations de manière optimisée.
  • CrewAI : Framework permettant d’orchestrer des agents d’IA travaillant ensemble de manière collaborative sur des tâches complexes. Il facilite la coordination, la communication et la répartition des rôles entre plusieurs agents autonomes.
  • PydanticAI : Extension de Pydantic conçue pour structurer et valider les entrées et sorties des modèles d’IA. Il simplifie l’intégration des modèles LLM avec des types de données bien définis, garantissant une meilleure cohérence et fiabilité des réponses.
  • LangGraph : Framework permettant de créer des flux de travail d’IA sous forme de graphes dirigés. Il facilite la gestion des états et des interactions entre plusieurs appels de LLM, agents ou modules de récupération d’informations.
  • OpenAI Agents SDK : Outil développé par OpenAI pour concevoir et déployer des agents interactifs basés sur les modèles OpenAI. Il fournit des API pour gérer la mémoire, les outils et les capacités conversationnelles des agents.

Cas d’usage concrets

Recherche web assistée par des agents IA

Les agents IA révolutionnent la manière dont les recherches web sont effectuées. Plutôt que de simplement fournir des liens en réponse à une requête, ces agents peuvent analyser plusieurs sources, comparer les informations et synthétiser les résultats en un rapport cohérent.

Par exemple, l’agent AutoGLM Rumination, développé par la startup chinoise Zhipu AI, est capable d’effectuer des tâches telles que des recherches web, la planification de voyages et la rédaction de rapports de recherche. Alimenté par les modèles GLM-Z1-Air et GLM-4-Air-0414, il rivalise avec d’autres agents en termes de performance tout en étant plus rapide et nécessitant moins de ressources.

Génération de code utilisable

Les agents IA sont également utilisés pour générer du code de manière autonome, accélérant ainsi le développement logiciel et automatisant des tâches répétitives. Par exemple, Auto-GPT permet aux utilisateurs de créer, déployer et exécuter des agents IA capables de générer du code en fonction des objectifs définis.

Dans le domaine du développement no-code/low-code, des agents sont intégrés à des plateformes pour générer des scripts automatisés sans nécessiter de compétences avancées en programmation, permettant ainsi aux utilisateurs non techniques d’automatiser des processus complexes..

Génération de requêtes SQL optimisées

L’optimisation des requêtes SQL est cruciale pour les entreprises manipulant de grands volumes de données. Les agents IA peuvent aider à rédiger des requêtes complexes tout en garantissant leur efficacité en termes de performance.

Un analyste peut, par exemple, décrire en langage naturel une question métier, et l’agent IA traduit cette demande en une requête SQL optimisée, prenant en compte les index disponibles et les meilleures pratiques d’exécution. Au-delà de la simple génération, un agent peut analyser l’exécution d’une requête et suggérer des améliorations, telles que la partition d’une table ou l’ajout d’un index pour réduire le temps d’exécution.

Défis et contraintes de l’IA agentique

L’adoption de l’IA agentique présente plusieurs défis :

  • Supervision et alignement des objectifs : Bien que les agents puissent exécuter des tâches de manière autonome, il est essentiel d’établir des mécanismes de contrôle pour éviter des décisions non souhaitées.
  • Gestion des erreurs : Lorsqu’un agent génère du code ou exécute une requête SQL, il doit être capable d’identifier ses propres erreurs et de les corriger sans intervention humaine excessive, nécessitant une capacité avancée d’auto-évaluation.
  • Intégration avec les systèmes existants : Les entreprises doivent adapter leurs infrastructures pour intégrer ces agents de manière fluide, assurant une compatibilité avec les systèmes existants et une interopérabilité avec les bases de données et les APIs.
  • Risques de sécurité : Donner à un agent l’accès à des outils internes ouvre la porte à des risques de sécurité. Par exemple, est-ce que les accès sont sécurisé pour que l’agent n’accède pas de l’information privé? Est-ce que l’agent a la possibilité d’exécuter des actions qui mettraient à risque la sécurité des systèmes (par exemple, déployer des infrastructures, partager de l’information confidentielle, etc.) Ces questions sont essentielles dans tout projet d’IA agentique — et font écho aux bonnes pratiques abordées dans notre guide sur la qualité des systèmes d’IA chez Moov AI, où l’on traite notamment de sécurité, de robustesse et de gouvernance.

Conclusion

L’IA agentique révolutionne la manière dont les organisations automatisent leurs processus et exploitent leurs données. Grâce à des concepts comme le Model Context Protocol et à des outils spécialisés comme LangChain et Auto-GPT, ces agents sont capables d’accomplir des tâches complexes avec un minimum d’intervention humaine.

Que ce soit dans la recherche web, la génération de code ou l’optimisation des requêtes SQL, les cas d’usage concrets démontrent le potentiel immense de ces technologies. Toutefois, leur adoption nécessite une réflexion approfondie sur la gouvernance, l’intégration et la supervision des agents.

L’avenir de l’IA agentique repose sur sa capacité à s’adapter en temps réel aux besoins des utilisateurs tout en garantissant des performances et une fiabilité accrue. Les entreprises qui sauront exploiter ces agents intelligents bénéficieront d’un avantage stratégique significatif dans un monde de plus en plus automatisé.

Bibliographie

En coulisse : Notre processus d’écriture amplifié par l’IA
Chez Moov AI, nous croyons à la transparence dans notre utilisation de l’intelligence artificielle. La création de cet article illustre notre vision d’une IA qui amplifie les capacités humaines plutôt que de les remplacer.
Pour les images, nous avons utilisé Midjourney avec le prompt suivant : An abstract illustrationillustration of an silhouette interacting with digital documents, symbolizing the use and integration of artificial intelligence in document management systems. The background is dark blue with subtle waves for depth. There’s a glowing light on one side to highlight user interaction. Bubbly, wavy graphics style.

Les images ont par la suite été modifié en utilisant Adobe Photoshop (firefly)

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Nous désirons propulser les entreprises par l’utilisation concrète de l’IA. Nous croyons fermement que c’est par la démocratisation de son utilisation et par la génération de résultats tangibles que nous y arriveront.

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