Qu’est-ce que l’IA agentique ?
L’IA agentique est un système d’IA autonome capable d’agir de manière indépendante pour atteindre des objectifs prédéterminés. Les logiciels traditionnels suivent des règles prédéfinies, et l’intelligence artificielle traditionnelle nécessite également des instructions et un guidage étape par étape. Cependant, l’IA agentique est proactive et peut effectuer des tâches complexes sans supervision humaine constante. Le terme « agentique » fait référence à la capacité de ces systèmes à agir de manière indépendante, mais dans le respect des objectifs fixés.
Les agents d’IA peuvent communiquer entre eux et avec d’autres systèmes logiciels afin d’automatiser les processus métier existants. Mais au-delà de l’automatisation statique, ils prennent des décisions contextuelles indépendantes. Ils apprennent de leur environnement et s’adaptent aux conditions changeantes, ce qui leur permet d’exécuter des flux de travail sophistiqués avec précision.
Par exemple, un système d’IA agentique peut optimiser les horaires de travail des employés. Si un employé est en arrêt maladie, l’agent peut communiquer avec les autres employés et réajuster l’horaire tout en respectant les exigences du projet en matière de ressources et de délais.
Quelles sont les fonctionnalités des systèmes d’IA agentique ?
Voici les principales fonctionnalités d’un système d’IA agentique.
Recommandations
L’IA agentique agit de manière proactive plutôt que d’attendre une intervention directe. Les systèmes traditionnels sont réactifs, ne répondant que lorsqu’ils sont déclenchés et suivant des flux de travail prédéfinis. En revanche, les systèmes agentiques anticipent les besoins, identifient les tendances émergentes et prennent l’initiative de traiter les problèmes potentiels avant qu’ils ne s’aggravent. Leur comportement proactif est motivé par leur conscience de l’environnement et leur capacité à évaluer les résultats par rapport aux objectifs à long terme.
Par exemple, dans le cadre d’une chaîne d’approvisionnement, une plateforme logistique traditionnelle met à jour les statuts de livraison lorsqu’un utilisateur se connecte ou par le biais de notifications périodiques. Un système d’IA agentique, en revanche, peut surveiller les niveaux de stock, suivre les conditions météorologiques et anticiper les retards d’expédition. Il peut émettre des alertes de manière proactive et même réacheminer les expéditions afin de réduire la durée d’indisponibilité.
Adaptable
Une fonctionnalité clé de l’IA agentique est sa capacité à s’adapter à des environnements changeants et à des domaines spécifiques. Les solutions SaaS traditionnelles sont conçues pour s’adapter à tous les secteurs et gérer des tâches répétitives, mais elles manquent souvent de profondeur pour comprendre les situations propres à chaque domaine. Les systèmes agentiques comblent cette lacune en utilisant la prise en compte du contexte et la connaissance du domaine, ce qui permet aux agents d’IA de réagir de manière intelligente. Ils ajustent leurs actions en fonction des informations en temps réel et peuvent gérer des scénarios complexes que les solutions standard ne peuvent pas traiter.
Par exemple, alors qu’une plateforme de service client générique peut répondre avec des réponses prédéfinies, un système d’IA agentique qui assiste un professionnel de santé comprend la terminologie médicale et se conforme à la réglementation en matière de santé. Il peut s’adapter aux préoccupations changeantes des patients et fournir une assistance plus précise et adaptée au contexte.
Collaborative
L’IA agentique est conçue pour collaborer avec les humains et avec d’autres systèmes d’IA agentique. Les agents d’IA travaillent au sein d’une équipe plus large. Ils peuvent comprendre les objectifs communs, interpréter les intentions humaines et coordonner leurs actions en conséquence. Ils fonctionnent bien dans des contextes qui nécessitent une supervision humaine ou une prise de décision en tenant compte des informations provenant de plusieurs sources.
Par exemple, un agent de planification des traitements peut coordonner plusieurs équipes médicales différentes afin de préparer un plan de traitement et de suivi intégré pour un patient atteint d’un cancer.
Spécialisation
L’IA agentique s’appuie généralement sur plusieurs agents hyperspécialisés, chacun se concentrant sur un domaine d’expertise restreint. Ces agents alimentés par l’IA se coordonnent entre eux, partageant des informations et se répartissant les tâches selon les besoins. Cette approche permet d’améliorer considérablement les performances spécifiques à un domaine.
Par exemple, dans les services financiers, un agent peut se spécialiser dans la conformité réglementaire, un autre dans la détection des fraudes et un autre dans l’optimisation des portefeuilles. En travaillant ensemble, ils peuvent surveiller les transactions en temps réel, signaler les anomalies et recommander des ajustements d’investissement, tout en garantissant la conformité réglementaire.
Quels sont les cas d’utilisation de l’IA agentique ?
L’IA agentique offre des applications illimitées et peut être entièrement personnalisée pour répondre à toutes les exigences. Voici quelques exemples d’adoption précoce.
Soutenir la recherche et le développement
La recherche et le développement dans tous les domaines nécessitent de nombreux processus manuels, tels que la vérification d’hypothèses, la collecte d’informations de recherche, la collecte de données, la synthèse d’informations provenant de différentes sources de données, etc. L’IA agentique peut réduire le besoin d’intervention humaine dans ces processus manuels. Elle rationalise la recherche et coordonne mieux les équipes qui travaillent sur des défis de recherche et développement.
L’IA agentique facilite également l’orchestration multi-agents, où les superviseurs utilisent plusieurs modèles spécialisés pour construire des pipelines de recherche et développement complexes. Par exemple, l’IA agentique pourrait s’inspirer de recherches récentes publiées sur des plateformes crédibles, synthétiser les résultats, planifier d’autres tests et présenter aux chercheurs le produit final dont ils ont besoin pour mener leurs recherches. Cette approche permet de gagner un temps considérable et de réduire les coûts liés à la recherche.
Transformation du code
L’IA agentique peut utiliser des agents spécialisés alimentés par l’IA pour éliminer la complexité des tâches de modernisation et de migration. Par exemple, les modèles d’IA agentique pour .NET peuvent moderniser les applications .NET basées sur Windows vers Linux beaucoup plus rapidement grâce à machine learning, aux réseaux neuronaux graphiques, aux grands modèles de langage (LLM) et au raisonnement automatisé.
De même, l’IA agentique peut décomposer des applications COBOL z/OS monolithiques en composants individuels, réduisant ainsi la durée de ce processus de plusieurs mois à quelques minutes. L’IA agentique offre une vitesse, une échelle et des performances inégalées dans l’automatisation de la migration et de la modernisation des applications.
Réponse aux incidents
Chaque fois qu’un incident se produit, qu’il soit dû à une vulnérabilité ou à une erreur manuelle, l’IA agentique peut accélérer le processus de réponse aux incidents, ce qui permet à votre entreprise de gagner du temps et d’améliorer le délai de récupération. L’IA agentique peut automatiser l’ensemble du processus de réponse aux incidents, en annulant les problèmes, en créant des rapports d’incident et en informant tous les membres de l’équipe qui doivent rester informés.
L’IA agentique améliore la rapidité de réponse aux incidents tout en fournissant une analyse post-incident plus spécifique et approfondie afin d’éviter que les mêmes erreurs ne se reproduisent à l’avenir.
Automatisation du service client
Dans de nombreux cas de figure liés au service client, les informations dont un client a besoin sont déjà disponibles en ligne dans un tutoriel ou un article d’aide. L’IA agentique traite les demandes de service client et recherche rapidement dans les documents disponibles de l’entreprise pour trouver une réponse appropriée qui aide le client. Si cela ne suffit pas à résoudre une requête, l’IA agentique peut alors communiquer avec l’utilisateur pour recueillir plus d’informations sur son cas et le diriger vers une solution. Ils sont conçus avec des composants modulaires, tels que des moteurs de raisonnement, de la mémoire, des compétences cognitives et des outils, qui leur permettent de remédier à la grande majorité des problèmes.
Les agents alimentés par l’IA peuvent fonctionner de manière indépendante, apprendre de leur environnement, s’adapter à des conditions changeantes et développer des stratégies plus efficaces pour aider les clients. Si, après plusieurs tentatives, il ne parvient pas à résoudre le problème d’un client, il contacte alors un agent d’assistance humain et lui attribue le cas. L’utilisation de cette forme d’IA dans les scénarios de service client allège la charge de travail des équipes humaines et permet à la grande majorité des services orientés vers le client de fonctionner 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.
Quels sont les avantages de l’IA agentique ?
L’utilisation de l’IA agentique présente plusieurs avantages commerciaux.
Efficacité accrue
L’intelligence artificielle agentique permet aux entreprises de simplifier la complexité de diverses tâches complexes ou spécialisées grâce à l’automatisation. Au lieu de s’appuyer sur des pratiques manuelles humaines, l’utilisation de l’IA agentique permet d’automatiser les processus fastidieux, libérant ainsi du temps pour vos employés. Vos employés peuvent utiliser le temps supplémentaire que l’IA agentique leur fait gagner pour se consacrer à des tâches plus exigeantes, telles que la résolution de problèmes, la planification stratégique et d’autres moteurs de croissance.
Confiance accrue des utilisateurs
L’IA agentique peut offrir un degré plus élevé de personnalisation lors des interactions avec les clients. En utilisant les données clients existantes, l’IA agentique peut rapidement produire des messages personnalisés, interagir avec le client dans le ton qu’il préfère et proposer des recommandations pratiques sur les produits. Au fil du temps, l’IA agentique améliore les relations avec les clients et instaure la confiance entre les clients et votre entreprise.
Les entreprises peuvent également utiliser l’intelligence artificielle agentique pour analyser les commentaires des clients, identifier les informations les plus fréquentes et les transmettre aux ingénieurs produits. Elle peut également répondre directement aux utilisateurs qui laissent des commentaires, créant ainsi des boucles de rétroaction positives où les clients ont le sentiment que leurs commentaires sont pris au sérieux par votre entreprise.
Amélioration continue
L’IA agentique peut apprendre et s’améliorer en permanence, s’adaptant à toutes les tâches qui lui sont assignées. Elle interagit, apprend des commentaires et optimise sa prise de décision sur la base de cette boucle récursive. Pour les entreprises, cela signifie qu’elle continue à offrir des avantages de plus en plus importants au fil du temps.
Augmentation des capacités humaines
L’IA agentique peut servir de formidable outil de collaboration pour les agents humains, en améliorant leur productivité et en réduisant le nombre de tâches manuelles fastidieuses qu’ils doivent accomplir. En collaborant avec des modèles d’IA agentique, les agents humains peuvent surmonter des défis complexes, automatiser des processus décisionnels difficiles et améliorer leur efficacité.
Quels sont les types de systèmes d’IA agentique ?
L’IA agentique peut être configurée avec un ou plusieurs agents. Dans un système d’IA agentique unique, un seul agent d’IA gère toutes les tâches de manière séquentielle. Ces systèmes sont préférables lorsque les entreprises ont besoin d’une solution plus rapide capable de traiter un problème ou un processus bien défini.
L’IA multi-agents, en revanche, implique la collaboration de plusieurs agents d’IA afin de décomposer des flux de travail complexes en segments plus petits. Cette approche est plus évolutive que les systèmes à agent unique et beaucoup plus flexible pour résoudre des scénarios complexes. La grande majorité des agents d’IA agentique font référence à cette dernière forme plus diversifiée de déploiement de l’IA.
Voici quelques structures différentes de systèmes multi-agents.
Multi-agents horizontaux
L’IA multi-agents horizontaux est un système de travail dans lequel chaque agent d’IA possède le même niveau de compétence technique et de complexité. Chaque agent est spécialisé dans une compétence précise. Ils mettent en commun leurs résultats pour résoudre un problème complexe. Cette structure utilise la collaboration et la communication latérales entre les agents d’IA spécialisés.
Multi-agents verticaux
Dans un système multi-agents verticaux, il existe une structure hiérarchique dans laquelle les agents d’IA de niveau inférieur ont des tâches « plus faciles » que ceux de niveau supérieur. Les niveaux les plus élevés de cette structure traitent des tâches qui nécessitent plus de puissance de traitement et de LLM, telles que la pensée critique, le raisonnement et la prise de décision. Les agents d’IA de niveau inférieur dans cette structure effectuent des tâches telles que la collecte de données, leur formatage ou leur traitement afin de les transmettre aux niveaux supérieurs.
Comment fonctionne l’IA agentique ?
Les agents de l’IA agentique fonctionnent selon un parcours structuré qui passe par quatre étapes : percevoir, raisonner, agir et apprendre. Chaque étape de ce processus intègre plusieurs technologies et méthodes avancées d’IA.
Perception
Au stade de la perception, les agents d’IA collectent des données en temps réel à partir de diverses sources, en ingérant des données structurées, semi-structurées et non structurées. Les agents interagissent directement avec les API RESTful, les services gRPC et les points de terminaison GraphQL pour ingérer les données nécessaires à partir des plateformes cloud, des systèmes d’entreprise et des applications SaaS.
Dans certains systèmes hérités ou ceux qui nécessitent une interaction avec des environnements riches en documents, la technologie de reconnaissance optimale des caractères (OCR) et le traitement du langage naturel peuvent aider à passer au crible les documents numérisés pour trouver les informations pertinentes. Au stade de la perception, les agents traitent également les données pour déterminer ce qui est utile en fonction du contexte de la tâche dans laquelle ils travaillent.
Raison
Le stade de raisonnement est alimenté par des LLM qui aident à interpréter le contexte des objectifs d’un modèle, à élaborer un plan d’action à suivre et à s’adapter en temps réel à l’aide des nouvelles informations reçues au stade de la perception. Les LLM utilisent des modèles qui font appel au raisonnement sémantique, à la gestion des erreurs et s’adaptent à toute entrée ambiguë de l’utilisateur.
Au-delà du simple traitement des idées et de l’élaboration de stratégies à ce stade, certains LLM utilisent des modèles de machine learning prédictifs pour gérer des problèmes complexes. Par exemple, un modèle de ML prédictif peut prévoir les pics de demande, ce qui permet de mieux se préparer aux cas d’utilisation futurs.
À ce stade, les LLM utilisent des systèmes de mémoire à long terme pour garantir que les tâches dépendantes de la situation et du contexte restent cohérentes tout au long du processus.
Agir
Au stade de l’action, l’IA agentique prend des mesures pour atteindre efficacement les objectifs fixés lors du stade du raisonnement. Comme l’IA agentique peut accéder aux plugins installés par l’administrateur sur chacun de ces systèmes logiciels externes, elle peut interagir directement avec ces applications tierces et y exécuter des tâches.
La phase d’action orchestre plusieurs sous-tâches que les modèles agentiques vont ensuite traiter de manière séquentielle, avec des actions spécifiques allant de la compilation de code à l’interaction avec des logiciels et des documents, en passant par l’exécution de simulations, la migration d’applications et l’exécution de fonctions au sein d’une application tierce. Pour certains modèles d’IA agentique, les actions sont contrôlées par des systèmes « human-in-the-loop », dans lesquels les développeurs doivent vérifier ce que fait le modèle et approuver ses actions.
Toutes les actions entreprises par un modèle sont étroitement surveillées et consignées, ce qui permet aux entreprises de se conformer à la gouvernance et de sécuriser leur utilisation de cette technologie.
Apprendre
La phase d’apprentissage de l’IA agentique est ce qui permet à ces modèles d’améliorer continuellement leurs fonctionnalités et leur efficacité. L’agent utilise des techniques d’apprentissage par renforcement, telles que l’optimisation de politique proximale (PPO) et l’apprentissage Q, pour affiner ses actions en fonction de la réussite d’une tâche spécifique au sein du système global.
Les agents d’IA apprennent à partir d’agents autonomes, de LLM ou grâce aux commentaires des humains, qui peuvent tous optimiser le système afin d’améliorer son fonctionnement. Il existe plusieurs métriques qu’un modèle peut utiliser pour suivre ses performances, notamment la latence, la confiance et le taux de réussite. L’IA multi-agents distribue généralement l’apprentissage entre différents agents, partageant les informations dans des couches de mémoire communes afin d’améliorer les performances de l’ensemble du système.
Au fil du temps, ce type d’apprentissage par renforcement peut utiliser des itérations réussies pour améliorer son fonctionnement global et renforcer continuellement son efficacité.
Quels sont les défis liés aux systèmes d’IA agentique ?
Plusieurs défis sont associés à l’IA agentique et à la création de modèles efficaces.
Conception du système
Le processus de création d’une architecture multi-agents qui coordonne efficacement d’autres modèles, possède des connaissances spécifiques sur la manière d’aborder certaines tâches et peut effectuer un raisonnement de haut niveau et une planification stratégique est une tâche difficile. L’IA agentique est un domaine technologique de pointe qui s’appuie sur de nombreuses stratégies d’IA complexes. En raison de la complexité de la conception d’un système efficace, de nombreuses entreprises auront des difficultés à accéder à une version efficace de l’IA agentique.
Tests et débogage
L’IA agentique fonctionne de manière indépendante et avec une intervention humaine minimale. Cet avantage rend également difficiles les tests, le débogage et la détermination des erreurs d’un modèle d’IA. Les développeurs doivent intégrer la traçabilité et la reproductibilité dans le modèle d’IA, en accordant une attention particulière au traçage des erreurs et à la détermination de leurs causes.
Confiance et transparence
Même dans les systèmes d’IA avancés, les hallucinations de l’IA peuvent avoir un impact sur les flux de travail, entraînant des erreurs et des problèmes importants pour l’entreprise qui exploite le modèle. Si les modèles génèrent de fausses informations et les transmettent ensuite au reste des agents d’IA, des données incorrectes peuvent se propager rapidement, aggravant les erreurs dans le résultat final. En particulier dans des secteurs tels que la finance et la santé, qui ont des implications importantes dans le monde réel, les entreprises doivent avoir une grande confiance dans leur produit avant de l’utiliser à grande échelle.
Comment AWS peut-il répondre à vos besoins en matière d’IA agentique ?
AWS s’engage à être le meilleur endroit pour créer et déployer les agents les plus fiables et les plus utiles au monde. AWS accompagne ses clients dans leur parcours vers un IA agentique et leur offre tout ce dont ils ont besoin pour adopter l’IA agentique dans leur entreprise. Que vous cherchiez à déployer rapidement des agents préconçus pour augmenter votre productivité, à expérimenter des outils open source ou à créer une flotte d’agents personnalisés sophistiqués, AWS vous fournit les modèles, les outils, l’infrastructure et l’expertise nécessaires pour vous aider à réussir. AWS offre également une infrastructure d’IA robuste, du silicium personnalisé et un socle de données qui contribuent à garantir la pérennité de vos efforts liés à l’IA agentique.
Amazon Bedrock est un service entièrement géré qui offre un choix de modèles de fondation (FM) de pointe, ainsi qu’un large éventail de fonctionnalités nécessaires pour créer des applications et des agents alimentés par l’IA générative. Bedrock donne accès à des modèles de fondation de pointe, à des outils permettant de personnaliser en toute confidentialité les modèles et les applications avec vos données, d’appliquer des barrières de protection, d’optimiser les coûts et la latence, et d’itérer rapidement.
Bedrock comprend également AgentCore, un ensemble de services qui permettent de déployer et d’exploiter des agents à grande échelle en toute sécurité, en utilisant n’importe quel cadre et modèle. Avec Amazon Bedrock AgentCore, les développeurs peuvent accélérer la mise en production d’agents d’IA avec l’échelle, la fiabilité et la sécurité, essentielles au déploiement dans le monde réel. AgentCore fournit des outils et des fonctionnalités qui rendent les agents plus efficaces et plus performants, une infrastructure spécialement conçue pour mettre à l’échelle les agents en toute sécurité, ainsi que des mécanismes de contrôle pour exploiter des agents fiables.
Strands Agents est un kit SDK Python open source proposé par Amazon pour créer des agents en utilisant seulement quelques lignes de code. Il est simple à utiliser et élimine le besoin d’une orchestration complexe des agents en exploitant les capacités des modèles de pointe pour planifier, enchaîner les pensées, appeler des outils et réfléchir.
AWS propose également des agents prêts à être déployés avec des possibilités de personnalisation supplémentaires pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises et des cas d’utilisation. AWS Transform est le premier service d’IA agentique destiné à transformer les charges de travail .NET, mainframe et VMware. S’appuyant sur 19 ans d’expérience en matière de migration, il déploie des agents d’IA spécialisés pour automatiser des tâches complexes telles que les évaluations, l’analyse du code, la refactorisation, la décomposition, la cartographie des dépendances, la validation et la planification de la transformation. Kiro est un IDE d’IA qui aide les développeurs à passer du concept à la production grâce à un développement basé sur des spécifications. Les agents de Kiro vous aident à résoudre des problèmes complexes et à automatiser des tâches telles que la génération de documentation et les tests unitaires. Amazon Q Business vous aide à trouver des informations, à acquérir des connaissances et à prendre des mesures au travail, tandis qu’Amazon Q Developer accélère le développement de logiciels et exploite les données internes des entreprises. Enfin, AWS Marketplace propose un catalogue centralisé d’agents, d’outils et de solutions préconçus et sélectionnés par les partenaires AWS afin d’accélérer les efforts en matière d’IA agentique
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