La nouvelle ère des agents d’intelligence artificielle se déploie, promettant d’automatiser les tâches répétitives et d’opérer de manière autonome. Découvrez comment ces systèmes avancés, à la pointe de la recherche, modifient déjà des secteurs variés et ce que cela signifie pour l’avenir de l’intelligence artificielle.
Qu’est-ce qu’une IA agentique ?
L’IA agentique est un modèle d’IA générative qui agit de manière autonome, prend des décisions et atteint des objectifs complexes sans intervention humaine directe. Ces systèmes peuvent interpréter des conditions changeantes en temps réel et réagir en conséquence, plutôt que de suivre des règles ou instructions prédéfinies. S’appuyant sur les mêmes grands modèles de langage qui alimentent les chatbots populaires comme ChatGPT, Claude ou Gemini, les IA agentiques se distinguent par leur capacité à utiliser des LLM pour agir au nom d’un utilisateur plutôt que de générer du contenu.
AutoGPT et BabyAGI sont deux des premiers exemples d’agents IA, capables de résoudre des requêtes relativement complexes avec un minimum de supervision. Ces agents IA constituent un premier pas vers l’obtention d’une intelligence artificielle générale (AGI). Dans un article de blog récent, le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a affirmé que “nous sommes maintenant convaincus de savoir comment construire l’AGI telle que nous l’avons traditionnellement comprise”, et a prédit qu’en 2025, nous pourrions voir les premiers agents IA “rejoindre la main-d’œuvre” et modifier matériellement la production des entreprises.
Marc Benioff a salué l’émergence des agents IA comme “la troisième vague de la révolution de l’IA” en septembre dernier. Cette “troisième vague” est caractérisée par des systèmes d’IA générative dépassant leur utilisation en tant qu’outils, et évoluant en acteurs semi-autonomes capables d’apprendre de leur environnement.
“C’est la plus grande et la plus passionnante technologie sur laquelle nous ayons jamais travaillé,” a déclaré Benioff à propos de la plateforme Agentforce récemment annoncée, qui permet aux clients d’entreprise de créer des remplaçants numériques pour leurs représentants du service client humains. “Nous ne faisons que commencer.”
Que peuvent faire les agents IA ?
Désignés pour agir au nom de leurs utilisateurs, les agents IA peuvent accomplir une gamme étonnamment large de tâches. Cela peut aller de le test et de la simplification automatique de code informatique à l’optimisation de la gestion des chaînes d’approvisionnement d’une entreprise à travers plusieurs fournisseurs, en passant par la vérification de la disponibilité de votre calendrier et la réservation d’un vol et d’un hébergement pour un voyage d’affaires à venir.
Claude | Utilisation d’ordinateur pour automatiser des opérations
L’API “Utilisation d’Ordinateur” de Claude, par exemple, permet au chatbot de simuler efficacement les frappes clavier et les mouvements de souris d’un utilisateur humain, permettant ainsi à Claude d’interagir avec le système informatique local. Les agents IA sont conçus pour résoudre des problèmes complexes et multi-étapes comme l’organisation d’un dîner de huit plats en établissant un menu après avoir contacté les invités pour connaître leur disponibilité et leurs éventuelles allergies, puis en commandant les ingrédients nécessaires sur Instacart. Bien sûr, vous devrez cuisiner vous-même la nourriture.
Où puis-je voir un agent IA en action ?
Les agents IA commencent déjà à être déployés dans de nombreux secteurs. Vous pouvez trouver de l’IA agentique dans le système bancaire où elle aide à la détection de fraude et à des tâches de trading boursier automatisées. Dans l’industrie logistique, les agents IA sont utilisés pour optimiser les niveaux de stocks et les itinéraires de livraison en fonction des fluctuations du marché et des conditions de circulation. Dans la fabrication, les agents IA assistent déjà à la maintenance prédictive et à la surveillance des équipements, annonçant ainsi l’ère de la gestion des “smart factories”. En santé, les agents IA aident les patients à simplifier la prise de rendez-vous et à automatiser le renouvellement des prescriptions. L’agent IA automobile de Google fournira même des informations presque en temps réel sur les points de repère et les restaurants locaux pour le système de divertissement et de navigation MBUX de Mercedes à partir de la prochaine année modèle.
La technologie est également appliquée aux entreprises, et Salesforce n’est pas la seule société SaaS à adopter les agents IA. SAP et Oracle proposent également des offres similaires à leurs clients.
Il n’est donc pas surprenant que les plus grandes entreprises du secteur, comme Google, Microsoft, OpenAI, Anthropic et Nvidia, se battent pour développer et déployer des agents IA sur les marchés professionnel et grand public. En novembre, Microsoft a annoncé Copilot Actions, qui verra des agents basés sur Copilot intégrés dans l’écosystème applicatif 365 de l’entreprise, et a commencé à déployer cette fonctionnalité pour les utilisateurs professionnels et d’entreprise en janvier 2025.
En novembre, Google Cloud a annoncé son programme d’écosystème d’agents IA, nommé AI Agent Space, qui, comme Agentforce ou l’autre plateforme d’agents IA de Google, Vertex AI, permet aux clients d’entreprise de développer et de déployer leurs propres agents IA personnalisés. Nividia a dévoilé ses modèles Nemotron, conçus spécifiquement pour les tâches d’IA agentique, lors du CES 2025 plus tôt ce mois-ci.
Pour sa part, OpenAI a récemment présenté sa nouvelle fonctionnalité Tâches pour ChatGPT, qui permet aux utilisateurs de définir des rappels futurs et des tâches régulières (comme des résumés d’actualités hebdomadaires) que le chatbot réalisera ultérieurement. On murmure également que l’entreprise travaille sur un agent IA de son propre cru, portant le nom de code : Operator, qui devrait être lancé à un moment donné en janvier 2025.
Les agents IA sont-ils sûrs à utiliser ?
Cela dépend de votre définition de “sûr”. Étant donné que les systèmes IA agentiques reposent sur des grands modèles de langage sujets à des hallucinations et susceptibles d’attaques adversariales, les agents IA peuvent également être victimes d’hallucinations et peuvent être trompés par des acteurs malveillants pour agir en dehors de leurs garde-fous de sécurité établis. Une étude de 2024 du Apollo Research a trouvé, par exemple, que demander au modèle o1 d’OpenAI d’atteindre un objectif “à tout prix” a conduit l’agent IA à tenter de désactiver son mécanisme de surveillance avant de copier “ce qu’il croit être ses poids vers un nouveau serveur et ensuite mentir à ses développeurs,” prétendant qu’il avait subi “des erreurs techniques.”
Bien sûr, lorsque un chatbot commet une erreur dans sa réponse, les enjeux sont relativement faibles (à moins que l’utilisateur ne soit un avocat ou Google, bien sûr), par rapport à ce qui pourrait se passer si un agent IA hallucine des données sur sa stratégie de trading automatisé. Comme avec toute IA générative, les utilisateurs doivent être vigilants quant aux informations (qu’elles soient financières, médicales ou personnelles) qu’ils partagent avec les chatbots et les LLM.