Les agents d’intelligence artificielle ne sont plus de la science-fiction. Des assistants conversationnels intelligents aux systèmes capables de planifier, d’exécuter des tâches et de collaborer, ce nouveau paradigme logiciel s’invite de plus en plus dans nos vies. Mais comprenons-nous vraiment leur fonctionnement ? Ce glossaire explique les termes clés qui définissent leur architecture et leur comportement.

Ces dernières années, l’évolution des modèles de langage a ouvert la voie à un nouveau type de logiciel : les agents d’intelligence artificielle. Contrairement aux chatbots traditionnels, ces agents peuvent raisonner, se souvenir, interagir avec des outils externes, prendre des décisions de manière autonome et, dans de nombreux cas, travailler en équipe avec d’autres agents.

Cependant, derrière cette apparence de conversation simple, se cache une infrastructure complexe. Pour en comprendre le fonctionnement, il est nécessaire de se familiariser avec une série de concepts techniques qui définissent leur design, leurs capacités et leurs limites.

Voici une guide présentant les 20 termes fondamentaux pour comprendre le monde des agents d’IA :

1. Agent

Entité autonome capable de percevoir son environnement et d’agir pour atteindre des objectifs définis. Basé sur des instructions (prompts), des données contextuelles et des outils disponibles.

2. Environnement

Le contexte, l’espace virtuel ou le système où opère l’agent. Cela peut être un environnement isolé (sandbox), une API, un site web ou un réseau d’agents.

3. Perception

Capacité de l’agent à interpréter des données de son environnement : entrées utilisateur, signaux du système, état des outils, etc.

4. Action

Opération ou tâche exécutée par l’agent en réponse à une entrée ou un stimulus. Cela peut être une requête, un calcul, un appel à une API ou une interaction avec un autre agent.

5. État

Représentation actuelle de l’environnement ou de l’agent à un moment donné. Inclut des informations clés pour la prise de décisions.

6. LLM (Modèle de Langage de Grande Taille)

Modèle de langage de grande taille agissant comme le « cerveau » de l’agent. Permet d’interpréter le texte, de générer un langage naturel et de raisonner sur les entrées.

7. LRM (Modèle de Raisonnement de Grande Taille)

Une variante axée sur le raisonnement complexe, moins rapide que les LLM traditionnels mais plus précise pour des tâches d’analyse approfondie et multistade.

8. Outils

Ensemble de fonctions externes que l’agent peut utiliser pour compléter ses capacités : moteurs de recherche, bases de données, générateurs de code, outils de calcul, etc.

9. Mémoire

Sous-système permettant à l’agent de stocker et de récupérer des informations sur des conversations passées, des états antérieurs ou des apprentissages accumulés.

10. Base de Connaissances

Référentiel structuré ou semi-structuré où l’agent peut consulter des informations durables : faits, documents, relations sémantiques, etc.

11. Orchestration

Processus qui coordonne toutes les parties d’un agent, depuis l’interprétation des entrées jusqu’à l’exécution et la livraison de réponses.

12. Planification

Capacité de l’agent à déterminer à l’avance une séquence d’actions pour atteindre un objectif.

13. Évaluation

Processus par lequel on analyse si l’agent a accompli avec succès sa mission, incluant des métriques de précision, d’efficacité ou des retours humains.

14. Architecture

Le design technique global de l’agent. Définit comment ses modules (mémoire, outils, logique, interfaces) interagissent et se comportent dans diverses situations.

15. CoT (Chaîne de Pensée)

Technique de raisonnement permettant à l’agent de décomposer une tâche complexe en étapes intermédiaires explicites pour améliorer sa précision.

16. ReAct (Raisonnement + Action)

Modèle d’exécution itératif combinant raisonnement pas à pas et exécution d’actions, ajustant dynamiquement le plan.

17. Système Multiagent

Architecture où plusieurs agents coopèrent ou s’affrontent dans un environnement commun, répartissant les tâches, échangeant des informations et atteignant des objectifs communs.

18. Essaim

Forme d’organisation où de multiples agents, sans hiérarchie centralisée, collaborent de manière auto-organisée, inspirés par des comportements biologiques (tels que les colonies de fourmis ou les essaims d’abeilles).

19. Transfert de Tâches

Mécanisme par lequel un agent transfère à un autre la responsabilité d’une action, préservant le contexte. Clé dans des flux complexes.

20. Débat entre Agents

Processus de discussion structurée entre deux ou plusieurs agents qui argumentent différentes positions, valident des solutions ou génèrent des réponses plus robustes.

Un nouveau paradigme qui nécessite de nouveaux langages

Tout comme le développement d’internet a introduit des concepts comme client-serveur, DNS ou backend, l’émergence des agents d’IA génère une nouvelle terminologie essentielle pour comprendre et construire cette technologie.

Ces termes intéressent non seulement les ingénieurs et chercheurs, mais sont également cruciaux pour les designers, entrepreneurs, responsables de produits, éducateurs et tout professionnel désireux de comprendre le fonctionnement interne des nouveaux systèmes autonomes d’intelligence artificielle.