Vocageek #61 : C’est quoi un agent IA ?
Tu as sans doute déjà discuté avec ChatGPT ou Gemini, mais savais-tu qu’une nouvelle révolution IA est déjà là ? On l’appelle la « vague agentique ». Après les IA qui discutent, voici les agents IA : des programmes capables de ne plus seulement échanger avec toi, mais aussi d’agir pour toi.
Pour découvrir d’autres termes sur les technologies du numérique, va sur notre page spéciale Vocageek !
La définition
Un agent IA est un programme qui utilise l’IA pour réaliser des tâches du début à la fin de l’objectif souhaité par l’utilisateur. Il ne se contente pas de répondre à tes requêtes (les prompts), il décompose un objectif complexe en étapes, utilise des outils que tu lui as transmis (mails, calendrier, paiement, etc.) et exécute. Si tu lui demandes d’organiser un voyage, il ne va pas juste te donner des idées : il peut consulter ton agenda, comparer les prix, proposer des options et même réserver et payer à ta place.
Comment ça marche ?
Pour fonctionner, un agent IA s’appuie sur cinq piliers principaux :
- L’observation : il perçoit son environnement (ton e-mail, une page web, ou des capteurs).
- Le raisonnement : il utilise des modèles de langage (comme les Large Language Model, LLM) comme un « cerveau » pour réfléchir.
- La planification : Il décompose une mission complexe en plusieurs petites étapes.
- L’exécution : Il passe à l’action en utilisant des outils numériques (envoyer un message, remplir un formulaire, etc.).
- L’évaluation : il vérifie la qualité du résultat et le corriger si nécessaire.
Les agents IA sont de plus en plus utilisés dans la logistique pour une meilleure coordination entre les commandes, stocks, préparateurs de commande, transporteurs…
De l’automatisation et de la mémoire
Les agents sont très intéressants pour automatiser des tâches répétitives et libérer du temps. Ils aident à mieux analyser des données complexes pour prendre de meilleures décisions. Ils sont de plus en plus utilisés dans l’industrie, la logistique, la finance et le marketing. Ils se distinguent aussi par leur capacité à mémoriser des informations entre les sessions, contrairement à un chatbot classique. Ils conservent ainsi le contexte, reconnaît des modèles au fil du temps et s’adaptent en fonction des interactions passées.
Le savais-tu ?
Des studios de jeux vidéo commence à intégrer des agents IA dans les personnages non-joueurs (PNJ). Au lieu de suivre un script fixe, le PNJ observe ce que fait le joueur, raisonne, décide d’une réaction et s’adapte à chaque partie !
Les limites techniques
Les agents IA peuvent aussi faire des erreurs.
- L’effet cumulatif des erreurs : quand une IA réalise plusieurs opérations à la suite, une petite erreur au départ peut en déclencher d’autres, qui s’aggravent au fil des étapes.
- Plus c’est complexe, moins c’est prévisible : plus on connecte d’agents entre eux, plus le système devient difficile à contrôler.
- Les données personnelles sont exposées : ces systèmes traitent souvent des informations sensibles qui risquent de fuiter. Un agent IA interagit avec d’autres logiciels et infrastructures et offre alors de nombreuses portes d’entrée pour des hackers.
Exemple d’agent IA pour interagir avec Gmail.
Plus les IA agentiques sont autonomes et complexes, plus elles risquent d’augmenter leur niveau d’instabilité et d’erreurs. D’où l’importance de tester les agents IA avant de les faire fonctionner avec de vraies données ! Cela demande en fait une véritable expertise technique !
Les risques sociétaux et environnementaux
La crainte du remplacement du travail humain :
En rendant automatisables des tâches qui, jusqu’à présent, ne l’étaient pas, l’IA agentique risque de changer profondément le monde du travail, avec de nouveaux métiers, mais aussi le risque de perte d’emploi pour beaucoup de travailleurs.
La question de la responsabilité :
Qui est responsable si un agent prend une décision erronée ayant des conséquences financières, sanitaires ou sociales ? Le développeur, l’éditeur du logiciel, l’utilisateur, ou encore l’agent lui-même ? La question de la responsabilité n’est pas clairement définie avec les agents IA.
L’empreinte environnementale :
Contrairement à un simple chatbot, comme ChatGPT, qui répond à une question, une IA agentique exécute des dizaines, parfois des centaines d’opérations à la chaîne. L’impact énergétique peut être énorme.
Regarde cette vidéo de la chaîne YouTube Cookie Connectée pour comprendre l’évolution de l’IA :
