Agents IA: une nouvelle étape de l'automatisation.

Un nouveau graal anime les géants de la tech : la création d’un nouveau type de logiciels appelés "agents IA", capables de mener des actions en vue d’atteindre des objectifs définis. Ils se distinguent par leur capacité à raisonner, apprendre, s’adapter, décider et planifier des actions de façon autonome. Ils sont également capables de collaborer entre eux afin de coordonner et d’exécuter des workflows, c’est-à-dire des séquences organisées de tâches ou d’actions plus ou moins complexes. Ils peuvent être mobilisés dans de nombreux secteurs afin d’automatiser, de fluidifier et d’accélérer des processus d’entreprise.

Dans le cadre d’un workflow collaboratif au sein d’un service client, par exemple, un agent peut être programmé pour analyser une demande. Une fois cette demande interprétée, elle est transmise à un autre agent chargé de rechercher la réponse dans une base de connaissances, tandis qu’un troisième agent se voit confier la mission de transmettre la réponse au client, et ce sans aucune intervention humaine.

Les scénarios d’usage sont quasi infinis et peuvent concerner tous les niveaux de l’organisation d’une entreprise, qu’il s’agisse du support, des ventes, de la logistique, de la finance, de la gestion des stocks, de la recherche d’informations, de l’analyse de données, de l’analyse stratégique, de la veille juridique ou économique, etc. En d’autres termes, les agents IA constituent une évolution majeure dans le traitement de l’information et l’automatisation des processus, avec un spectre d’applications extrêmement large, quels que soient les secteurs d’activité et les fonctions concernées. Ils peuvent intervenir partout où des tâches répétitives ou structurables sont automatisables et contribuer à une amélioration significative de la productivité du travail. D’où l’engouement dont ils font aujourd’hui l’objet, dans le sillage de la vague ChatGPT, tant du côté des éditeurs de logiciels que de celui des entreprises utilisatrices.

Les capacités des agents IA sont rendues possibles par les modèles de fondation et par les capacités multimodales de l’IA générative, c’est-à-dire le traitement conjoint de différents types d’informations (textes, voix, sons, code, images, vidéos, etc.). Le site de Google Cloud identifie ainsi cinq caractéristiques essentielles propres aux agents IA :

• Raisonnement : Processus cognitif fondamental, la capacité de raisonnement consiste à mobiliser la logique et les informations disponibles afin de déduire des conclusions, de produire ce que les logiciens appellent des inférences, et de résoudre des problèmes.

• Exécution : La capacité d’exécution renvoie à l’aptitude à agir et à effectuer des tâches en fonction de décisions, de plans ou d’informations externes, dans le but d’atteindre des objectifs précis. Cela suppose que les agents IA puissent interagir avec leur environnement. L’action ou la tâche peut être de nature physique, dans le cas d’une IA incarnée, ou numérique, par exemple envoyer un message, déclencher un processus ou modifier un système.

• Observation : Un agent agit toujours dans un contexte donné. Il doit donc être capable de collecter des informations pertinentes sur son environnement immédiat afin de comprendre la situation dans laquelle il se trouve et de prendre les décisions les plus adéquates possible.

• Planification : Une fois un objectif défini, l’agent IA doit être en mesure d’élaborer un plan stratégique pour l’atteindre, de choisir les moyens appropriés et d’ordonner les étapes nécessaires à sa réalisation.

• Collaboration : Dans des environnements de plus en plus complexes et dynamiques, les agents IA doivent pouvoir travailler efficacement avec des humains ou avec d’autres agents IA, afin de coordonner des séquences d’actions et d’atteindre un objectif commun. Cette collaboration implique la capacité à interagir, communiquer, comprendre les intentions et intégrer les points de vue des autres acteurs, qu’ils soient humains ou logiciels.

• Auto-amélioration : Enfin, les capacités d’auto-amélioration et d’adaptation constituent des propriétés centrales des systèmes d’IA avancés fondés sur le machine learning. Elles désignent la faculté d’apprendre à partir de l’expérience afin d’ajuster son comportement et d’améliorer ses performances au fil du temps.

Il convient dès lors de ne pas confondre les agents IA avec les assistants IA ou les chatbots. Là où les agents IA sont capables d’exécuter de manière proactive et autonome des tâches complexes impliquant plusieurs étapes, et de prendre des décisions sur cette base, les assistants IA se limitent à aider les utilisateurs dans la réalisation de tâches en répondant à leurs requêtes, tandis que les chatbots automatisent essentiellement des conversations simples à partir de règles prédéfinies. Ce sont donc le caractère proactif et autonome, la capacité à exécuter des séquences de tâches complexes et l’aptitude à apprendre de l’expérience afin d’améliorer leurs performances qui distinguent fondamentalement les agents IA des autres catégories d’outils conversationnels.

Selon Sam Altman, fondateur de OpenAI, les agents IA correspondraient au « niveau 3 » de l’échelle d’évaluation des systèmes d’IA, après les systèmes capables de raisonner (niveau 1) et les robots conversationnels de type ChatGPT (niveau 2). Le « niveau 4 », présenté comme la prochaine étape dans la quête de la superintelligence et comme un horizon quasi inéluctable du développement de l’IA, consisterait à concevoir des agents plus intelligents que des humains experts dans leur domaine, capables non seulement d’exécuter des tâches complexes, mais aussi d’innover ou d’assurer le travail de toute une organisation. Dans cette perspective, les agents IA actuels apparaissent comme des versions améliorées des assistants conversationnels existants, tels que Copilot (Microsoft), Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI) ou Claude (Anthropic).

Au-delà des promesses formulées par les concepteurs de systèmes d’IA, qui annoncent l’omniprésence prochaine de ces agents capables d’accomplir de manière autonome des tâches complexes à la manière d’un employé hautement qualifié, ou d’agir comme des assistants et conseillers omniscients mis à la disposition de tous, les agents IA soulèvent néanmoins des questions majeures. Celles-ci concernent notamment la sécurité des systèmes d’information, le contrôle des usages qui en seront faits — bénéfiques ou malveillants —, ainsi que les effets potentiellement rapides et difficilement anticipables sur l’emploi, dès lors qu’il deviendrait possible d’automatiser à grande échelle, et à moindre coût, des tâches complexes jusqu’alors réalisées par des humains.