L'IA prend-elle les devants avec l'essor des agents ?

Comment l'IA va-t-elle fondamentalement changer notre façon de travailler ? C'est une question qui revient depuis des années dans les salles de réunion et les conférences technologiques.

Nous nous sommes heurtés à une limite fondamentale des systèmes d'IA : leur incapacité à prendre des initiatives. L'IA agentique change la donne, car elle peut planifier, raisonner et agir à l'aide d'outils externes.

Pour la première fois, nous voyons des systèmes d'IA qui ne se contentent pas de répondre à des requêtes, mais qui identifient proactivement les problèmes, formulent des solutions et agissent. Il ne s'agit pas d'une simple amélioration des capacités de l'IA, mais d'un changement de paradigme dans la manière dont les systèmes d'IA fonctionnent et interagissent avec le monde.

L'IA agentique fonctionne en comprenant le problème à résoudre, en recueillant le contexte, en recherchant les informations nécessaires à l'aide d'outils externes, puis en tirant parti des LLM pour agir de manière "agentique".

Imaginons une entreprise de logistique confrontée à des perturbations météorologiques inattendues. Les systèmes d'IA traditionnels se contenteraient d'analyser les données météorologiques et de formuler des recommandations. L'IA agentique utiliserait ses capacités de raisonnement pour comprendre l'impact des conditions météorologiques sur les opérations, élaborer un plan d'action et déclencher des notifications ou des alertes à l'aide d'outils externes.

Alors que nous passons de l'ère de l'IA générative à celle de l'IA agentique, ce blog explore les points suivants :

• ce qu'est l'IA agentique et comment elle a évolué
• L'importance de l'IA pour les entreprises
• Les risques potentiels et les problèmes de sécurité
• Comment les entreprises peuvent commencer leur voyage vers l'IA agentique

Évolution de l'IA : de l'IA de perception à l'IA agentique

Les premiers modèles d'IA, classés comme modèles d'IA de perception, pouvaient comprendre et interpréter le monde qui les entourait et excellaient dans des tâches spécifiques et étroites.

Par exemple, un modèle d'analyse des sentiments pouvait déterminer le sentiment d'un client à l'égard d'un produit ou d'un service, ou un système de classification d'images pouvait faire la distinction entre les chats et les chiens. Toutefois, ces systèmes étaient limités par leur approche monotâche.

L'ère générative est venue ensuite, lorsque les systèmes d'IA ont pu non seulement percevoir, mais aussi générer. Il ne s'agissait pas simplement de passer de la classification à la génération, mais d'un changement fondamental impliquant une architecture transformatrice avec une capacité d'attention intégrée, leur permettant de passer de tâches de perception à des tâches de génération.

Aujourd'hui, nous assistons à l'émergence de l'IA agentique, qui représente plus qu'une simple combinaison de capacités perceptives et génératives. Comme indiqué précédemment, les outils d'IA agentique se distinguent des modèles précédents par leur capacité à raisonner, à planifier et à interagir.

Quelle est la prochaine étape ?

L'IA incarnée - des systèmes qui combinent l'agence et la présence physique dans le monde réel. Cependant, il ne s'agit pas simplement d'une autonomie complète (un concept qui est problématique même pour l'intelligence humaine), mais plutôt d'ancrer l'agence de l'IA dans la réalité physique.

Il convient de noter que la progression n'est pas strictement linéaire. Chaque étape s'appuie sur les capacités des précédentes et les améliore, créant ainsi des systèmes d'IA de plus en plus sophistiqués dans leur capacité à comprendre, à créer, à raisonner et à agir dans le monde. En outre, ce que nous apprenons des systèmes d'IA les plus récents permet d'améliorer les systèmes d'IA existants.

Qu'est-ce que l'IA agentique ?

L'IA agentique peut raisonner, planifier et agir de manière autonome, ce qui lui permet d'accomplir des tâches avec un minimum d'assistance humaine. Elle s'appuie sur un processus appelé REACT (Reasoning and Acting), qui détermine logiquement les actions à effectuer et les exécute à l'aide d'outils externes.

Les modèles multimodaux permettent à l'IA de traiter différents types d'entrées - texte, images et données - et de comprendre comment elles sont liées et réagissent selon ces modalités. L'IA peut décider de manière autonome quand et comment utiliser au mieux chaque capacité.

Bien qu'elle opère dans le cadre de paramètres définis, elle peut choisir comment atteindre ses objectifs, s'adapter à de nouvelles situations et même fixer des objectifs intermédiaires. L'IA agentique repose sur une architecture cognitive qui imite la résolution de problèmes à l'échelle humaine. Ses principaux composants sont les suivants

• La mémoire (à court et à long terme) : Elle retrace les interactions passées et conserve le contexte pertinent.
• Cadres de raisonnement et de planification : Utilise des méthodes telles que REACT ou l'apprentissage basé sur la réflexion pour améliorer la prise de décision.
• Modèles d'IA génératifs : Fonctionne comme le "cerveau" de l'IA, permettant la communication et le raisonnement complexe.
• Orientée vers les objectifs : Fonctionne avec des objectifs prédéfinis, garantissant des actions ciblées.
• Accès à des outils externes : Peut effectuer des recherches sur le web, récupérer des données en direct ou s'intégrer à des systèmes d'entreprise. Parmi ces outils, on peut citer la recherche sur le web et l'interprète de code. L'industrie s'efforce de normaliser la manière dont ces outils s'intègrent aux modèles linguistiques. MCP travaille en partenariat avec Anthropic pour parvenir à cette normalisation.

Quels sont les avantages pour les entreprises ?

L'IA agentique automatisera les logiques d'entreprise, qui seraient autrement écrites manuellement à chaque fois par le biais de scripts d'agents. En prenant des tâches fastidieuses et encombrantes et en les automatisant au sein d'une architecture de type agent, les entreprises peuvent réaliser des améliorations significatives en termes d'efficacité et de productivité.

Imaginez un manager qui procède à des évaluations périodiques pour toute une équipe. L'IA agentique peut automatiser ce processus commercial complexe, ce qui améliore considérablement l'efficacité. La précision du processus s'en trouve améliorée et le manager dispose de plus de temps pour se concentrer sur les tâches stratégiques.

Examinons deux cas d'utilisation plus en détail pour comprendre la portée de l'IA agentique dans les entreprises.

Agents du service client : Contrairement aux chatbots traditionnels, Agentic AI ne se contentera pas de réagir, mais identifiera et traitera de manière autonome et proactive les problèmes potentiels liés au service client. Voici comment :

• L'agent d'IA analyse la requête du client
• Il récupère ensuite les données pertinentes (historique des achats, tickets d'assistance antérieurs, utilisation du produit).
• L'IA prédit les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent.
• Il exécute des actions de manière autonome, en proposant des solutions, en traitant les remboursements et en escaladant les cas si nécessaire.

Contrairement aux chatbots d'IA générative, l'IA agentique ne se contente pas de répondre aux questions, elle réfléchit, planifie et résout les problèmes.

Agent de connaissance: L'IA agentique peut transformer de manière autonome la gestion des connaissances en organisant, récupérant et conservant les connaissances de l'entreprise. Voici comment :

• catégorise de manière proactive la documentation et détecte les lacunes en matière de connaissances
• Fournit des informations contextuelles en anticipant les besoins d'information des employés.
• Crée des parcours d'apprentissage personnalisés basés sur le comportement de l'utilisateur
• Relie les connaissances interfonctionnelles, en identifiant les opportunités de collaboration.

L'IA ne se contente pas de stocker des informations, elle structure, affine et applique les connaissances de manière dynamique, favorisant ainsi l'apprentissage et la croissance.

Les risques cachés de l'autonomie de l'IA : Pourquoi une approche centrée sur l'humain est importante

L'IA agentique aura un impact profond sur les modèles SaaS et le développement de logiciels en automatisant les tâches complexes et banalisées, en améliorant les capacités humaines et en permettant de se concentrer davantage sur le travail spécialisé et stratégique.

Toutefois, les humains conservent l'initiative. Une plus grande autonomie s'accompagne de risques plus élevés. Les LLM étant au cœur de l'IA agentique, ils sont vulnérables aux hallucinations et aux attaques adverses, ce qui peut exposer l'ensemble du système à des menaces similaires. Les attaques adverses ciblent les faiblesses du raisonnement en plusieurs étapes de l'IA, en manipulant l'interprétation des entrées, les étapes intermédiaires ou les résultats finaux pour compromettre le comportement.

Cette complexité accroît les inquiétudes quant à l'alignement sur les valeurs humaines. Les objectifs de l'IA peuvent entrer en conflit avec les intérêts humains, ce qui peut avoir des conséquences néfastes. Il existe également un risque de perte de contrôle, l'IA agissant de manière imprévisible ou prenant des mesures irréversibles. Pour atténuer ces risques, les entreprises doivent adopter une approche centrée sur l'humain pour le développement de l'IA agentique.

Comment démarrer avec l'IA agentique ?

Compte tenu de l'avantage économique attendu de l'IA agentique, des entreprises comme Open AI, Microsoft, Google, Meta, Oracle et Salesforce ont réalisé des investissements substantiels.

Toutefois, en dépit des promesses et de l'engouement, il est bon de rappeler que l'ingénierie agentique est encore en pleine évolution. Alors que les hyperscalers développent leurs modèles open-source, c'est le bon moment pour les entreprises d'identifier les utilisations pertinentes et de mettre en place l'infrastructure technique nécessaire.

Si vous construisez votre infrastructure d'IA agentique, il est important de construire des agents en utilisant des principes d'ingénierie solides. D'autres facteurs incluent le choix des bonnes plateformes et l'équilibre de vos efforts et de vos investissements entre l'IA agentique et l'IA générative.

Nagarro peut vous aider à construire les bons agents, en s'appuyant sur nos principes d'ingénierie et notre expérience. Nous sommes certains de la capacité de l'IA agentique à débloquer l'efficacité de l'entreprise et nous investissons massivement dans ce domaine. Actuellement, nous sommes en train de faire évoluer un grand nombre de nos plateformes vers l'architecture Agentic afin de tirer parti de son véritable potentiel.

Si vous cherchez à construire votre infrastructure Agentic AI, nous pouvons vous aider. N'hésitez pas à nous contacter!