Si les modèles de langage comme GPT ont consacré l’ère de l’intelligence artificielle en libre service via des apps comme ChatGPT ou Midjourney, les agents IA représentent la prochaine étape. A présent, l’IA ne se contente pas d’apporter des réponses à nos questions, elle est en mesure d’accomplir des tâches complexes de façon maline et obstinée…
Si certains ont pu être impressionnés par l’arrivée des IA génératives comme ChatGPT, nous n’avions là qu’une étape. La véritable révolution est celle des agents IA. Certains considèrent qu’il s’agirait même de l’événement technologique, le plus important depuis l’invention du smartphone. Il est vrai que nous avons affaire à une technologie capable de transformer profondément notre rapport au travail, à l’information et à la productivité.
Contrairement aux IA génératives traditionnelles, qui attendent vos instructions, les agents IA sont conçus pour agir de manière autonome, enchaîner plusieurs tâches complexes, interagir avec différents outils numériques et même prendre des décisions en fonction d’objectifs définis.
Imaginez un assistant virtuel qui ne se contente pas de rédiger un e-mail, mais qui vérifie vos disponibilités, contacte votre interlocuteur, planifie la réunion et prépare le compte-rendu en fonction des documents partagés. C’est ce niveau d’autonomie et d’initiative qui marque un tournant décisif.
Les agents IA ne sont plus de simples outils : ce sont des collaborateurs numériques capables d’exécuter des workflows entiers, de façon proactive. Une révolution silencieuse, mais bien réelle, qui pourrait redéfinir des pans entiers de nos métiers dans les mois à venir.
La différence entre un agent IA et une IA générative
Nous pourrions comparer les intelligences artificielles conversationnelles comme ChatGPT ou Claude à des ordinateurs de bureau. Grâce à ses logiciels, un ordinateur va être capable d’effectuer de vastes réflexions et calculs et nous livrer le fruit de ces cogitations. Au bout du compte, l’ordinateur va nous apporter une réponse ou un résultat plus ou moins détaillé. Cette réponse apparaît sur l’écran de l’ordinateur et c’est à nous d’en faire bon usage. S’il nous a produit une recette de cuisine, c’est à nous de la mettre en œuvre.
Les agents IA, pour leur part, seraient comparables à des robots ou encore à un serviteur. Une fois qu’il a reçu une instruction telle que « tondre le gazon », un robot tondeuse de Husqvarna va accomplir la tâche qui lui a été assignée. Il en serait de même si nous avions donné cette instruction à un jardinier.
Les agents IA entrent dans une même catégorie : ils interagissent avec l’environnement et accomplissent des actions.
Assez souvent, leur activité va consister à fureter sur le Web, afin de repérer des données qui peuvent nous être utiles et permettre une exploitation optimale. A partir de là, ils vont utiliser le fruit de leur réflexion et accomplir quelque chose de précis :
- créer une to do list,
- poster un tweet,
- envoyer une série d’e-mails,
- créer une entrée de blog,
- répondre à un post sur LinkedIn,
- réserver une table pour 8 dans un restaurant,
- programmer une course avec Uber,
- procéder à l’achat effectif d’un certain volume d’un titre boursier
- etc.
Bref, un agent IA ne se contente pas de déterminer quelle est la façon optimale de faire quelque chose, il le fait.
Les étapes majeures suivi par un agent IA
1. Comprendre le besoin exprimé par l’utilisateur
Une fois qu’il a reçu ses instructions, l’agent IA les analyse et s’assure qu’il a bien compris ce qui est demandé. Il importe de lui donner des requêtes les plus complètes possibles et de prendre en compte des facteurs divers, incluant idéalement ce que l’agent IA doit faire si tout ne se passe pas comme prévu.
2. Déterminer une stratégie
En fonction de ce qu’il a compris de la mission à accomplir, l’agent définit un plan d’action détaillé. Il est courant qu’il vous fasse part de cette stratégie afin d’ obtenir votre feu vert avant d’aller de l’avant.
4. Faire en sorte d’obtenir le résultat recherché
À partir de là, l’agent IA entreprend d’accomplir la mission qui lui est confiée envers et contre tout. Par exemple, certains sites peuvent rechigner à être explorés par un agent IA. Habituellement, lorsqu’il rencontre un obstacle, l’agent IA tente d’autres méthodes pour tenter de parvenir à ses fins.
4. Affiner ses stratégies
Le propre d’un agent IA évolué est d’apprendre en permanence. À partir du moment où vous lui donnez une tâche qu’il a déjà accomplie, il va utiliser des stratégies éprouvées, mais aussi s’adapter aux changements éventuels de l’environnement dans lequel il est appelé à opérer.
Idéalement, un agent IA n’opère jamais de façon figée. Si le contexte change, il ne va pas répéter les mêmes actions en automatique, mais s’évertuer à trouver de nouvelles tactiques adaptées à la situation actuelle. Il va aussi tenir compte de vos remarques. Êtes-vous satisfait de la façon dont il a accompli sa mission ? Verriez-vous des améliorations ?
Comment fonctionnent les agents IA ?
Les principaux système de création d’agent IA sont Claude Computer, Manus, ReAct, AutoGPT…
Les agents IA reposent habituellement sur des grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4.5 de OpenAI, Gemini 2.0 de Google, Llama 2 de Meta, Claude 3.5 de Anthropic, Mistral 8×22 de Mistral AI.
Ils bénéficient de l’intelligence propre à de tels modèles, notamment la capacité à évaluer un contexte et apprendre de façon dynamique. Ils combinent cette capacité d’analyse à la possibilité d’interagir avec divers services ou outils en vue d’accomplir un objectif donné.
Exemples d’utilisation des agents d’IA
Sur mesure
Le point essentiel d’un agent IA est de pouvoir exécuter un traitement personnalisé, adapté spécifiquement à une demande exprimée à un moment donné. On pourrait ainsi lui demander de faire une recherche sur le Web afin d’analyser dans le détail l’état de la concurrence, les nouveaux produits à même de menacer le catalogue maison, et de réaliser un rapport succinct et accompagné de graphiques. Une fois cet agent élaboré et ajusté, il pourrait même être lancé chaque matin.
Expérience client
Intégré à un site Web, un agent IA peut répondre aux demandes des visiteurs 24 heures sur 24. Par principe, ce type de service se doit d’être particulièrement sophistiqué, faute de quoi, un client peut rapidement éprouver de la frustration face à une IA qui semble ne pas vraiment comprendre sa requête.
Les agents IA peuvent surveiller le trafic afin de tenter de repérer des schémas inhabituels ou anomalies à même d’indiquer la présence d’une menace pour la sécurité. Ils peuvent, si nécessaire, isoler des périphériques ou lancer des contre-mesures de protection.
Détection de fraudes
Lorsqu’ils opèrent dans le secteur financier, les agents IA peuvent repérer des modèles de fraudes et les signaler ou les rejeter automatiquement.
Réalisation de devis
De par leur capacité à analyser de grands volumes de données en temps réel, les agents IA peuvent réaliser des devis ultra précis, faire profiter un client fidèle d’avantages, etc. Si la commande est concrétisée, ils peuvent automatiser le traitement des bons de commandes, de la facturation et du paiement effectif.
Santé
Les agents IA peuvent analyser les images médicales à l’aide d’algorithmes de reconnaissance d’image afin de repérer des pathologies et produire un diagnostic. Cette analyse peut intégrer une connaissance des antécédents du patient.
Recommandations
La recommandation d’articles est en usage depuis plus de 20 ans chez Amazon et autres vendeurs en ligne. La technologie des agents IA peut la mener à un tout autre niveau puisqu’un agent peut converser avec le visiteur du site, lui demander ce qu’il recherche, exactement, répondre à des objections, etc.
Vont-ils faire disparaître des millions d’emplois ?
Il paraît impossible d’éliminer cette hypothèse. Diverses études publiées aux États-Unis ont fait ressortir que l’IA pourrait être en mesure d’automatiser jusqu’à 47 % des emplois existants aux États-Unis. Parmi les secteurs qui devraient être les plus touchés, figurent les tâches administratives, celles relatives à la saisie de données mais aussi les services à la clientèle. Les partisans de la technologie font remarquer que celle-ci a par le passé donné naissance à de nombreux nouveaux métiers, par exemple ceux liés au commerce en ligne avec l’arrivée d’Internet.
Pour l’heure, cet éventail de nouvelles professions reste assez restreint. Il couvre des activités telles que concepteur d’agent IA, prompt engineer, entraîneur d’agent IA, détecteur de Deepfakes et contenus fallacieux… On peine tout de même à trouver là de quoi remplacer des millions de jobs.
Est-ce que les agents IA sont fiables ?
Il peut paraître pour le moins risqué de confier des tâches importantes, notamment au niveau d’une entreprise, à un agent IA. Comment être absolument sûr qu’il a pris la décision la plus appropriée ? Comment être certain qu’il n’a pas négligé certains paramètres majeurs.
Autant en être conscient : il existe maints exemples où des agents ou systèmes d’intelligence artificielle ont pris des décisions inadéquates. Ainsi, en 2018 Amazon avait mis à collaboration un agent pour automatiser le tri des CV. À l’arrivée, il s’est avéré que cet algorithme se livrait à des discriminations vis-à-vis des candidatures féminines. Il n’y avait aucune intention déplaisante dans une telle attitude : il se trouve juste que cette IA avait été entraînée sur les données internes d’Amazon, entreprise dans laquelle la majorité des personnes embauchées avaient jusqu’alors été des hommes.
De même, en 2019, il a été signalé que l’algorithme d’Apple Card accordait, pour des profils financiers équivalents, des limites de crédit plus élevées pour les hommes que pour les femmes. Plus tôt, en 2016, le système Autopilot de Tesla a confondu un camion blanc avec le ciel et a entraîné la mort du passager.
Nous pouvons tirer plusieurs enseignements de ces incidents passés. En premier lieu, la qualité des données d’analyse est primordiale. Il importe dans la requête que l’on confie à l’agent IA de veiller à ce qu’il fasse la recherche la plus exhaustive possible. Bien évidemment la qualité de l’algorithme peut avoir un poids mais avec des systèmes comme Claude computer ou Manus, on est relativement assuré d’avoir affaire à des IA de qualité. Cela étant dit, on pourra préférer les systèmes d’agent IA qui font en sorte d’expliquer quel est le cheminement de leur raisonnement.
Qui plus est, il serait bon que les opérations confiées à un agent IA puissent faire l’objet, sur une base régulière, d’une supervision humaine, notamment lorsqu’elles impliquent du trading. Enfin, il paraît souhaitable que les développements relatifs aux agents IA soient encadrés par des institutions de confiance, ayant un droit de regard sur les algorithmes mis au point.
