Concept derrière un Agent IA
Découvrez les fondamentaux des agents d'intelligence artificielle et leur fonctionnement
Un agent d'intelligence artificielle (IA) désigne un système ou un programme capable d'exécuter des tâches de manière autonome pour le compte d'un utilisateur ou d'un autre système, en concevant son workflow et en utilisant les outils disponibles.
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont au cœur des agents d'IA. C'est pourquoi ces agents sont souvent appelés agents LLM. Les LLM traditionnels, tels que les modèles IBM Granite, produisent des réponses basées sur les données utilisées pour leur entraînement, mais ils sont limités en termes de connaissances et de capacités de raisonnement. En revanche, la technologie agentique utilise l'appel d'outils en arrière-plan pour obtenir des informations actualisées, optimiser les workflows et créer des sous-tâches de manière autonome afin d'atteindre des objectifs complexes.
Schéma explicatif du fonctionnement d'un Agent IA
Schéma explicatif du fonctionnement d'un agent IA et de la délégation de travail par un superviseur
Autonomie et adaptation
Les agents d'IA fondent leurs actions sur les informations qu'ils perçoivent. Souvent, ils ne disposent pas de la base de connaissances complète nécessaire pour s'attaquer à toutes les sous-tâches d'un objectif complexe. Pour remédier à cette situation, ils utilisent les outils dont ils disposent. Ces outils peuvent inclure des ensembles de données externes, des recherches sur le Web, des API, et même d'autres agents. Après avoir récupéré les informations manquantes via ces outils, l'agent peut mettre à jour sa base de connaissances. Cela signifie qu'à chaque étape, l'agent réévalue son plan d'action et s'autocorrige.