Agents d’IA autonomes : le guide d’initié des systèmes d’IA

Les agents d’intelligence artificielle autonomes sont une forme d’IA axée sur les tâches, qui fonctionne sans intervention humaine constante. En s’appuyant sur des indices environnementaux et contextuels, un agent d’IA autonome peut résoudre des problèmes, prendre des décisions logiques et gérer indépendamment un large éventail de tâches, de l’assistance aux développeurs lors de la création de logiciels au pilotage de voitures autonomes.

À mesure que l’IA générative progresse, l’utilisation d’agents d’IA autonomes se généralise. Savoir comment ces agents sont conçus, ce qu’ils font dans différents secteurs et contextes, ainsi que leur impact potentiel sur l’écosystème de l’IA générative, peut vous aider à comprendre comment les intégrer à votre propre travail.

POINTS CLÉS À RETENIR

• Pour préparer votre équipe aux agents d’IA autonomes, vous devez évaluer vos besoins, former votre personnel, mettre en place l’infrastructure adéquate et anticiper les problèmes éthiques et de sécurité. (Aller à la section)
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  Les agents d’IA autonomes peuvent prendre eux-mêmes des décisions et exécuter des tâches complexes avec une intervention humaine limitée. (Aller à la section)
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  Les principales fonctionnalités des agents autonomes comprennent l’autonomie, l’adaptabilité, l’utilisation d’outils, le stockage en mémoire, la perception multimodale, les plans d’action, la navigation externe et les capacités d’auto-apprentissage. (Aller à la section)

Comprendre les agents d’IA autonomes 

Les intelligences artificielles autonomes sont entraînées à l’aide d’un ensemble de technologies d’IA, notamment l’apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et les logiciels d’apprentissage profond. Ces entités d’IA très performantes peuvent parcourir une liste de tâches quotidiennes qui nécessiterait généralement du travail humain. L’infrastructure spécialisée d’un agent autonome est programmée à l’aide de l’IA générative avant d’être entraînée sur d’immenses jeux de données. Elle exécute ensuite des tâches en fonction des paramètres définis par ses développeurs et des données issues de l’environnement dans lequel elle fonctionne.

Interaction humaine avec les agents d’IA autonomes

Bien que les agents d’IA autonomes fonctionnent presque entièrement de manière indépendante, les êtres humains peuvent toujours interagir avec ces outils et les ajuster au fil du temps, généralement par l’intermédiaire d’interfaces en langage naturel ou d’API. Les agents autonomes sont conçus autour d’une relation interactive entre perception et action, ces deux facteurs s’influençant mutuellement tandis que l’agent accomplit ses tâches.

Il est important de noter que les agents d’IA avancés sont capables d’améliorer leurs performances au fil du temps grâce à l’auto-apprentissage et à l’itération. Par exemple, un mois après sa création, un agent est bien plus capable de comprendre son environnement, d’identifier des schémas et de prendre des décisions de manière autonome pour atteindre ses objectifs qu’à ses débuts.

Un agent d’IA entretient une relation bidirectionnelle entre perception et action. 

Cependant, à mesure que ces solutions d’IA pilotées par des agents gagnent en sophistication, l’intervention humaine peut devenir plus difficile. Paradoxalement, cette difficulté nécessitera davantage de formation et d’expérience humaines pour surveiller et gérer pleinement l’IA autonome. Le « cerveau » d’un agent d’IA progresse linéairement de l’objectif à la tâche en cours. Un agent d’IA complet puise ses ressources de calcul auprès de plusieurs sources, comme GPT-4, Pinecone et LangChain : autrement dit, si ces agents ressemblent à de simples drones exécutant des tâches, leur architecture fondée sur l’IA peut en réalité être assez complexe.

L’architecture d’un agent d’IA autonome est conçue pour exécuter des tâches en parcourant linéairement chacun de leurs éléments. 

Capacités des agents d’IA autonomes

De nombreux agents d’IA disponibles aujourd’hui ne peuvent accomplir que des tâches simples, comme créer un plan d’étude ou établir l’itinéraire d’un voyage. Même ces agents d’IA élémentaires peuvent toutefois améliorer l’efficacité opérationnelle, prendre en charge les tâches répétitives et aider les professionnels au quotidien.

En réalité, la simplicité de certains agents d’IA permet à la plupart des passionnés de créer les leurs. Aucune compétence en programmation n’est requise, et il suffit de peu, voire d’aucune connaissance en IA. Des outils comme AgentGPT vous permettent de saisir des paramètres et des objectifs pour créer vos propres agents autonomes, ce qui facilite les premiers pas.

AgentGPT permet aux utilisateurs de créer leurs propres agents d’IA élémentaires sans nécessiter de formation technique poussée.

4 types d’agents d’IA autonomes

Par ordre croissant de complexité, voici les quatre principaux types d’agents d’IA autonomes :

• Machines réactives : Les agents d’IA les plus simples fonctionnent selon le principe condition-action, comme un système d’automatisation des e-mails qui envoie un message chaque fois qu’une personne remplit un formulaire. Ils ne peuvent pas utiliser les données issues d’actions passées pour prendre des décisions.
• Agents à mémoire limitée : Ces systèmes utilisent les expériences passées et les données historiques pour prendre des décisions ; par exemple, ce type d’agent utilisera toutes les données que vous lui avez fournies sur votre produit.
• Agents dotés d’une théorie de l’esprit : Destinés à reproduire le comportement et la pensée humains, ces agents d’IA autonomes avancés sont conçus pour interpréter les états mentaux des personnes et des autres agents d’IA, et y réagir de manière humaine.
• Agents conscients d’eux-mêmes : Bien qu’ils n’existent pas encore, beaucoup de temps et d’argent sont investis dans la mise au point d’agents dotés d’une conscience comparable à celle des humains, capables d’agir comme s’ils avaient conscience de leur propre existence.

Agents d’IA autonomes et modèles de fondation

Les agents d’IA autonomes sont des formes spécialisées d’intelligence artificielle programmées pour fonctionner de manière indépendante. À l’inverse, un modèle de fondation est un cadre d’IA plus large sur lequel peuvent être construits d’autres technologies et outils d’IA. Un modèle de fondation n’intègre pas nécessairement de tâches ou d’objectifs spécifiques, mais il contient les outils, la documentation et le code nécessaires à son ajustement pour des tâches spécialisées.

De nombreux agents d’IA autonomes reposent sur des modèles de fondation ou sont entraînés à partir de modèles tels que les grands modèles de langage. Par exemple, Auto-GPT s’appuie sur les fonctions de base de GPT-4 et les étend, tandis qu’AgentGPT fonctionne à partir de plusieurs modèles de fondation LLM.

Technologies fondamentales des agents d’IA

Les agents autonomes s’appuient sur diverses technologies fondamentales pour parvenir à leur indépendance, leur adaptabilité et leur intelligence. Voici les plus courantes :

• Capteurs et collecteurs de données : Caméras, radars, microphones, GPS et autres appareils servant à recueillir des informations et à comprendre l’environnement.
• Processeurs de données : CPU, GPU, apprentissage profond, apprentissage automatique et puces spécialisées pour le traitement des données.
• Traitement du langage naturel : LLM pour comprendre et produire des textes de type humain.
• Modèles et algorithmes d’apprentissage automatique : Arbres de décision, réseaux neuronaux et autres modèles destinés à prendre des décisions.
• Actionneurs : Bras et jambes robotiques pour exécuter des tâches physiques.
• Frameworks logiciels : Tensorflow, Pytorch et autres outils pour développer et déployer des modèles d’apprentissage automatique.
• Réseaux : Appareils IoT et autres outils réseau permettant la communication entre appareils externes et au sein du système.

Les développeurs peuvent utiliser ces technologies, entre autres, pour créer et exécuter des agents autonomes. Bien entendu, la combinaison précise de logiciels, de matériel et de techniques d’apprentissage automatique dépend de la fonction de l’agent d’IA concerné.

8 fonctionnalités clés des agents d’IA autonomes

Les agents d’IA sont extrêmement variés. Certains sont élémentaires, d’autres très avancés ; certains se concentrent sur des tâches de niche, tandis que d’autres sont généralistes. Lorsque vous choisissez un agent d’IA pour votre entreprise, tenez compte de ces fonctionnalités et déterminez lesquelles sont les plus importantes pour vos cas d’utilisation :

• Autonomie : Les agents autonomes peuvent accomplir des tâches et améliorer leurs performances sans intervention ni contribution humaine importantes. Le degré d’autonomie dépend de la sophistication de l’agent.
• Adaptabilité : À l’image d’une voiture autonome qui s’adapte aux nouvelles conditions de circulation, les agents autonomes sont conscients de leur environnement et fonctionnent en tenant compte des obstacles, des données et des risques et opportunités potentiels.
• Utilisation d’outils : Les agents d’IA autonomes peuvent utiliser les outils de votre environnement technologique pour atteindre leurs objectifs. Par exemple, si on lui confie la création d’une campagne de prospection, l’agent peut configurer des automatisations dans votre logiciel de messagerie.
• Perception multimodale : Les agents d’IA peuvent recueillir et interpréter des images, du texte, des vidéos et d’autres types de données afin d’orienter leurs objectifs et leurs tâches.
• Stockage en mémoire : Le stockage en mémoire est essentiel pour permettre à un agent d’IA autonome d’exécuter des tâches actuelles en fonction d’actions passées. Le stockage peut être intégré à un framework d’IA autonome ou ajouté par l’intermédiaire de systèmes de stockage tels que des bases de données vectorielles tierces.
• Plans d’action : Les plans d’action peuvent fournir à l’agent des informations sur les ressources nécessaires, les limites et les autres facteurs susceptibles d’influer sur l’exécution des tâches et sous-tâches.
• Méthodes d’apprentissage variées : Les méthodes d’apprentissage courantes pour les agents comprennent l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement. Ce dernier est particulièrement important pour les agents d’IA autonomes, car il leur permet de recevoir efficacement les retours sur leurs performances et de les intégrer à leurs actions futures.
• Navigation externe : Les agents d’IA autonomes consultent le Web, les API et d’autres ressources tierces afin d’améliorer leurs connaissances et leurs performances au fil du temps.

Que peuvent faire les agents d’IA autonomes ? Applications pratiques

Les agents d’IA autonomes peuvent accomplir une variété remarquable de tâches complexes dans un vaste éventail de secteurs et de métiers, de la santé et de l’industrie à l’urbanisme et à l’analytique.

Développement de logiciels et d’applications en langage naturel

Dans le développement de logiciels et d’applications, les agents d’IA servent principalement à assister les efforts de programmation, de test et de débogage. Grâce à leurs vastes fondations LLM, les IA autonomes sont généralement très efficaces pour les tâches en langage naturel. Par exemple, un agent peut effectuer des recherches sur un sujet ou résoudre un problème dans Excel qui l’empêche d’accomplir la tâche que vous lui avez confiée.

Jeu vidéo interactif

L’IA autonome peut gérer des tâches liées au jeu vidéo, comme la création de PNJ (personnages non joueurs) plus intelligents et interactifs, le développement de méchants adaptatifs, l’équilibrage du jeu et de la charge, ainsi que la fourniture d’une assistance contextualisée aux joueurs pendant la partie. Cela améliorera considérablement l’expérience de jeu, car les concepteurs pourront consacrer moins de temps aux tâches répétitives et chronophages, et davantage au développement de l’histoire et à d’autres activités créatives.

Analytique prédictive

Ces agents sont capables d’analyser les données en temps réel et de mettre à jour les prévisions, d’expliquer les informations qu’elles révèlent, de reconnaître les schémas et les anomalies, et d’ajuster les modèles prédictifs à différents cas d’utilisation et exigences. Les entreprises et les services peuvent ainsi élaborer des plans davantage fondés sur les données, en accord avec les risques, les opportunités et les tendances du secteur prédites par l’IA.

Véhicules autonomes

Les agents d’IA fournissent aux voitures autonomes des modèles environnementaux et des images pour améliorer leur perception sensorielle sur la route, les guider dans leurs prises de décision et les aider à contrôler la direction, l’accélération et le freinage. À San Francisco, par exemple, vous pouvez déjà monter à bord de voitures autonomes via Waymo, l’application de réservation de trajets pour véhicules autonomes.

Service client

Les agents d’IA autonomes peuvent être entraînés à traiter les demandes d’assistance client, généralement par l’intermédiaire de chatbots. Leurs compétences incluent les réponses aux questions sur les produits ou services, ainsi que l’aide concernant les transactions ou paiements antérieurs. Cette pratique est déjà courante, et les robots d’IA gagnent en sophistication grâce aux progrès des LLM qui les alimentent. De nombreuses entreprises disposent de chatbots d’IA sur leurs sites web, capables de répondre aux questions de base, d’accéder aux informations client et de rediriger les utilisateurs vers les meilleurs conseillers disponibles.

Gestion et services financiers

Les domaines dans lesquels les agents d’IA autonomes peuvent aider les professionnels des services financiers comprennent la fourniture de conseils financiers documentés, la gestion de portefeuille, l’évaluation automatisée des risques et la détection des fraudes, ainsi que l’aide générale à la gestion des dépenses et des budgets. Il est probable que nombre des tâches de début de carrière actuellement effectuées par les analystes soient prises en charge par des agents autonomes, ce qui leur permettra de consacrer davantage de temps aux relations clients et aux travaux créatifs.

Santé

Dans le secteur de la santé, les agents d’IA peuvent contribuer au suivi des patients à distance en fournissant aux professionnels de santé des retours fondés sur les données et en les alertant lorsqu’un problème semble survenir. Ils pourraient notamment analyser les données pour établir des diagnostics plus précis. Cela pourrait améliorer considérablement les résultats de santé et donner aux médecins davantage de temps à consacrer à chaque patient.

Industrie manufacturière

Dans l’industrie manufacturière, les agents d’IA peuvent intervenir non seulement comme robots industriels pour l’assemblage et le transport, mais aussi comme responsables stratégiques de l’atelier, en recueillant et en analysant des données pour décider comment optimiser le processus de fabrication et gagner en efficacité. Par exemple, un responsable pourrait en théorie confier à un agent autonome la mission d’utiliser des caméras pour surveiller les déplacements des employés dans un entrepôt et rédiger un rapport sur les principales causes de blessures. Cela pourrait contribuer à rendre l’environnement de travail plus sûr.

Comment les entreprises peuvent se préparer à utiliser des agents d’IA autonomes

Les agents d’IA autonomes sophistiqués deviennent rapidement une force majeure dans le monde du travail. Voici quelques conseils pour préparer votre équipe à tirer parti des gains de productivité offerts par cette technologie :

• Évaluation des besoins et des objectifs : Déterminez quels secteurs de votre entreprise pourraient bénéficier de l’aide d’agents d’IA et quels processus récurrents vous pourriez rationaliser. Définissez les objectifs et les KPI qui vous serviront à mesurer l’efficacité des agents d’IA.
• Infrastructure et ressources : Assurez-vous de disposer des technologies, des systèmes et des membres d’équipe nécessaires au développement, à la gestion et au déploiement d’agents d’IA autonomes. Cela nécessite des bases de données évolutives et des outils logiciels intégrés.
• Formation du personnel : Pour garantir un fort taux d’adoption, apprenez à vos employés à interagir efficacement avec les agents d’IA et à les utiliser. Fournissez des conseils et des procédures standard pour permettre aux agents d’atteindre leurs objectifs, et rappelez-leur que ces outils n’ont pas vocation à les remplacer.
• Sécurité et éthique : Définissez des cadres de gouvernance clairs pour utiliser les agents d’IA autonomes de manière sûre et éthique. Ces cadres doivent inclure les réglementations applicables en matière de confidentialité des données afin de garantir la conformité.

Outils d’agents d’IA autonomes à envisager

Voici quelques-uns des meilleurs outils d’agents d’IA pour vous aider à créer des agents d’IA autonomes. La plupart sont encore récents ; vous devrez donc peut-être modérer vos attentes en matière de performances.

Auto-GPT

Auto-GPT est un projet GitHub open source qui utilise principalement l’IA autonome pour créer des assistants personnels. Auto-GPT repose sur GPT-4 et sera bientôt accessible via une interface graphique ou une application web. Auto-GPT est également à l’origine de plusieurs autres solutions populaires d’IA autonome, comme GodMode. Les tarifs varient, mais le coût standard est de 0,03 dollar US pour 1 000 tokens dans les prompts et de 0,06 dollar US pour 1 000 tokens dans les résultats.

BabyAGI

BabyAGI est un script Python géré de manière indépendante sur GitHub, qui utilise OpenAI et diverses bases de données vectorielles pour la gestion autonome des tâches par l’IA. Il s’agit d’une version modifiée et allégée du Task-Driven Autonomous Agent original. L’outil utilise des objectifs prédéfinis, fondés sur le résultat d’une tâche précédente, pour créer une nouvelle tâche grâce aux capacités de traitement automatique du langage naturel d’OpenAI. Il utilise Pinecone pour stocker les résultats et LangChain pour la prise de décision. Les tarifs de BabyAGI varient, mais l’outil peut être coûteux. Pour certains cas d’utilisation, vous aurez également besoin d’une clé API OpenAI, dont le coût peut aller de 0,0004 à 0,12 dollar US pour chaque lot traité de 700 mots.

AgentGPT

AgentGPT est un outil d’IA autonome accessible sur le web et piloté par des objectifs, qui vous permet de déployer des agents autonomes pour créer, accomplir et tirer des enseignements de diverses tâches. Il fonctionne en enchaînant différents grands modèles de langage (LLM), ce qui permet à chaque agent déployé de se rappeler ses expériences et tâches précédentes. Vous pouvez attribuer un nom et un objectif à votre agent, puis laisser la plateforme s’occuper du reste sans intervention supplémentaire importante. Le fournisseur propose un essai gratuit, ainsi qu’une formule Pro à 40 dollars US par mois et une formule Enterprise personnalisée dont le tarif varie selon l’utilisation et la conception.

SuperAGI

SuperAGI propose un framework open source, des modèles d’agents, une marketplace et une documentation pour accompagner le développement d’IA autonome répondant à différents objectifs. L’une de ses nouveautés, SuperCoder, est conçue pour fournir aux utilisateurs des modèles d’agents faciles à prendre en main. L’outil propose un provisionnement simplifié, le déploiement de plusieurs agents, une bibliothèque d’outils et une interface graphique. Comme il est open source, son téléchargement et son utilisation sont gratuits, mais le coût d’utilisation dépendra des ressources externes employées.

Godmode

Godmode est une solution d’IA autonome principalement conçue pour accompagner la résolution créative de problèmes. Elle repose sur Auto-GPT et peut être très utile pour planifier ou exécuter un projet d’envergure. Grâce à son intégration dans une interface graphique conviviale, accessible depuis tous les navigateurs compatibles avec Java, elle offre une interface simple pour créer et gérer des agents d’IA autonomes. Cet outil open source est gratuit.

Microsoft JARVIS

Le Joint AI Research for Video Instances and Streams (JARVIS) de Microsoft est une solution expérimentale d’IA autonome de Microsoft, exécutée sur GitHub. Elle est conçue pour mieux relier les LLM aux modèles collaboratifs. Selon sa documentation, le workflow de JARVIS prend en charge la planification des tâches, la sélection des modèles, l’exécution des tâches et la génération des réponses. Il utilise ChatGPT pour contrôler différents modèles selon les besoins afin de répondre aux prompts que vous lui donnez, en prenant en coulisses toutes les décisions concernant le modèle à utiliser pour vous permettre de déployer des agents d’IA autonomes aussi facilement que possible. JARVIS est proposé à partir de 24 dollars US par mois avec la formule Starter, et coûte 49 dollars US par mois avec Boss Mode.

Consultez le guide d’eWeek consacré aux meilleurs chatbots d’IA générative pour découvrir en détail les principaux chatbots actuels.

Limites des agents d’IA autonomes

Si les agents d’IA offrent d’immenses avantages, ils soulèvent également un certain nombre de préoccupations éthiques et pratiques dont votre entreprise doit avoir conscience. Examinez attentivement les points suivants lorsque vous commencez à déployer des agents d’IA dans votre entreprise :

• Actions malveillantes : La préoccupation la plus urgente concernant l’IA autonome est qu’un agent puisse être entraîné à effectuer des actions malveillantes et/ou devenir incontrôlable après sa phase initiale d’entraînement. C’est pourquoi vos agents d’IA doivent toujours être surveillés.
• Problèmes de sécurité : Comme de nombreux agents d’IA autonomes reposent sur des modèles de fondation LLM, ils héritent des faiblesses de ces modèles en matière de cybersécurité. Nombre de ces agents n’intègrent pas les outils de sécurité ou les dispositifs de protection dont les utilisateurs ont besoin, et plusieurs outils n’offrent pas la transparence nécessaire pour déterminer si leurs données sont sécurisées.
• Problèmes de sûreté : Lorsque l’IA autonome est utilisée pour des applications telles que les véhicules autonomes et la régulation du trafic, on craint toujours que les contrôles humains limités n’entraînent davantage de blessures et de décès.
• Enjeux juridiques : Lorsqu’un agent d’IA autonome devient incontrôlable ou fonctionne d’une manière inattendue, il est difficile de déterminer quelle entité doit être tenue légalement responsable des manquements à la conformité et des autres dommages. Chaque fois que cela est possible, les modalités de responsabilité devraient être précisées à l’avance dans un contrat.

Pour savoir comment rester à l’avant-garde des préoccupations juridiques ou éthiques liées à l’IA, consultez notre guide consacré aux préoccupations et solutions éthiques liées à l’IA générative.

3 formations recommandées sur les agents d’IA autonomes

Les formations en ligne peuvent être un bon moyen d’améliorer vos compétences, notamment dans le domaine de l’IA autonome. Nous recommandons en particulier trois formations pour découvrir les fondamentaux des agents d’IA et l’art de développer soi-même des agents.

Créer des agents d’IA autonomes à partir de zéro avec Python : Udemy

Comparée à de nombreuses formations en ligne, celle-ci est avancée et pratique. Elle vous guidera pas à pas dans la création d’un agent d’IA autonome basique à partir de zéro, à l’aide de Python et du prompting ReAct. Pour tirer pleinement parti de la formation, il est nécessaire de posséder au moins un niveau débutant à intermédiaire en programmation Python et en ingénierie des prompts. Toutefois, l’enseignant — le spécialiste du marketing numérique et des technologies Hasan Aboul Hasan, fondateur de LearnWithHa — fournit tout le code et les modèles nécessaires à la création de l’agent. Vous pourrez donc peut-être le créer sans ces connaissances préalables en programmation. La formation coûte 54,99 dollars US.

Concevoir une IA autonome : Coursera

La formation en ligne gratuite Designing Autonomous AI de l’Université de Washington vous enseigne les principaux concepts et termes de l’IA autonome, ainsi que la manière de concevoir concrètement un agent. Elle comprend quatre modules : définir votre IA, enseigner des compétences à votre IA, organiser les compétences de votre IA et tout mettre en pratique. À l’issue de cette formation de 12 heures, vous saurez concevoir une IA autonome, valider sa conception et rédiger un document de spécifications qu’un développeur pourra utiliser pour créer votre agent d’IA.

Master class sur les agents d’IA autonomes : Udemy

Cette courte formation en ligne — seulement 38 minutes de vidéo — enseigne les bases des agents d’IA autonomes. Le programme aborde ce qu’ils peuvent faire, leur fonctionnement, leur processus de décision, ainsi que leurs principales applications et composantes. Vous aurez également l’occasion de travailler sur trois projets pour apprendre les fondamentaux de la création d’agents d’IA autonomes à l’aide d’AutoGen, l’agent d’IA autonome de Microsoft. Dispensée par Sharath Raju, ingénieur logiciel senior spécialisé en IA et en robotique, cette formation coûte 79,99 dollars US.

Foire aux questions (FAQ)

En résumé : les agents d’IA autonomes améliorent la productivité

Les agents d’IA autonomes sont encore une technologie émergente, mais ils méritent probablement l’engouement qu’ils suscitent à long terme. Ils sont conçus pour effectuer des tâches avancées sans intervention humaine, d’une manière qu’aucun autre outil n’avait permise auparavant, offrant ainsi un gain de productivité considérable. Comme les agents d’IA prennent en charge des tâches trop difficiles, chronophages ou frustrantes pour les humains, ils présentent d’immenses avantages. L’IA autonome peut apprendre et contribuer à améliorer l’expérience humaine dans des domaines allant du jeu vidéo interactif aux transports plus efficaces, en passant par le traitement des documents et les soins de santé. Les entreprises doivent prendre conscience des nombreuses possibilités qu’offriront les agents d’IA dans les années à venir.

Consultez notre guide consacré aux 20 principaux outils et applications d’IA générative pour découvrir en détail les principaux outils d’IA générative actuels.