Qu’est-ce que l’Agentic AI et pourquoi ça change tout ?

L’Agentic AI désigne des intelligences artificielles autonomes capables de percevoir, raisonner et agir seules, sans supervision humaine continue. Ce paradigme transforme l’automatisation en poussant l’IA au-delà du simple traitement, jusqu’à la décision indépendante et la gestion de tâches complexes (source : KDnuggets).

3 principaux points à retenir.

• L’Agentic AI combine perception, raisonnement et action autonomes pour gérer des tâches complexes sans intervention humaine.
• Les agents exploitent des outils externes via APIs, augmentant leur polyvalence et efficacité.
• Des frameworks comme LangChain et AgentFlow facilitent le développement et la personnalisation d’agents IA modulaires.

Qu’est-ce qu’un agent dans l’Agentic AI

Dans le domaine de l’Agentic AI, l’agent occupe une place centrale. En gros, un agent est un logiciel autonome qui peut percevoir son environnement, raisonner et agir de manière indépendante pour atteindre des objectifs précis. Cette autonomie est la clé qui distingue l’Agentic AI des systèmes d’intelligence artificielle traditionnels, souvent limités à des tâches spécifiques sans capacité d’adaptation.

Pour mieux comprendre, décomposons le fonctionnement d’un agent en trois étapes essentielles :

• Perception : C’est le premier pas où l’agent collecte et interprète des données, qu’il s’agisse d’images, de sons ou d’autres types d’informations. Par exemple, dans un environnement de logistique, un agent peut surveiller les niveaux de stock en temps réel à partir de capteurs ou d’images caméra pour évaluer la quantité de marchandises disponibles.
• Raisonnement : Après avoir récolté les informations, l’agent analyse ces données pour prendre des décisions. Utilisant des algorithmes sophistiqués de machine learning, il évalue les options les plus judicieuses. Par exemple, dans le marketing, un agent peut analyser les comportements des consommateurs et ajuster une campagne publicitaire en fonction de ces données pour maximiser l’engagement.
• Action : Enfin, l’agent agit en exécutant des tâches concrètes. Cela pourrait signifier modifier des données, envoyer des notifications ou interagir directement avec des utilisateurs afin d’atteindre un objectif donné, comme dans le secteur du trafic où un agent peut ajuster le flux de circulation en temps réel en adaptant les feux de signalisation.

Ce processus en trois étapes illustre à quel point l’Agentic AI surpasse les limitations des systèmes d’IA classiques. En rassemblant perception, raisonnement et action, ces agents peuvent s’adapter et optimiser leurs performances en continu. De fait, ils représentent une avancée majeure dans la manière dont les entreprises peuvent fonctionner et prendre des décisions.

Comment les agents utilisent-ils des outils externes

L’utilisation d’outils externes est la clé qui amplifie la puissance des agents intelligents. Ce processus, connu sous le nom de tool use, permet à ces agents d’interagir avec une multitude de systèmes comme des bases de données, des APIs, des moteurs de recherche, ou même des environnements de code. Cela les rend bien plus efficaces que des IA isolées, car ils peuvent intégrer des systèmes spécialisés et évolutifs. En d’autres termes, ils ne se contentent pas de traiter des données : ils les exploitent à un niveau supérieur.

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Le Model Context Protocol (MCP) est essentiel dans ce cadre. Ce protocole structure la communication entre les agents et les outils qu’ils utilisent. Grâce au MCP, les agents peuvent s’adapter de manière flexible à l’évolution des composants techniques et répondre de façon robuste aux questions posées par les utilisateurs ou aux besoins d’un environnement en constant changement. Le MCP leur permet ainsi de tirer le meilleur parti des outils disponibles sans être lourdement affectés par les modifications qui peuvent survenir dans ces systèmes.

Pour illustrer cette capacité, prenons l’exemple d’une IA ajustant en temps réel la production d’énergie selon les données d’un réseau intelligent. Supposons qu’un agent puisse récupérer instantanément des données sur la consommation énergétique actuelle, anticiper les besoins futurs grâce à des algorithmes prédictifs, et interagir avec un système de gestion d’énergie pour optimiser la distribution. Ce type d’intégration ne serait pas possible sans l’utilisation d’outils externes, renforçant ainsi l’argument en faveur d’une IA agentique comme moteur d’innovation dans des domaines variés.

Si vous envisagez de créer une intégration API par un agent, voici un mini-guide. Supposons que vous souhaitiez accéder à une API météorologique pour ajuster la température d’une pièce en fonction des données fournies :

import requests

# URL de l'API
api_url = "https://api.meteo.com/v1/current"

# Requête API
response = requests.get(api_url, params={'location': 'Paris'})
data = response.json()

# Ajustement de température basé sur les données
if data['temperature'] > 25:
    print("Baisser la température.")
else:
    print("Température idéale.") 

Ce code simple démontre comment un agent peut interagir avec des APIs externes pour prendre des décisions éclairées en temps réel. L’intégration des outils externes via des protocoles comme le MCP ouvre la voie à une nouvelle ère d’intelligence artificielle capable de transformer des données en actions concrètes et pertinentes.

Quels sont les frameworks pour créer des agents intelligents

Pour rendre l’Agentic AI accessible, plusieurs frameworks innovants ont vu le jour, avec LangChain et AgentFlow en tête. LangChain se distingue comme un environnement open source complet qui permet de chaîner des prompts, de gérer la mémoire et d’intégrer des outils externes dans la construction d’agents multi-étapes. Avec LangChain, les utilisateurs peuvent établir des séquences d’actions qui améliorent la prise de décision des agents, en tirant parti de capacités variées, allant de l’analyse de texte à la manipulation de données.

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D’autre part, AgentFlow propose une approche modulaire et visuelle pour créer des agents sans nécessiter de compétences en codage. Cette plateforme facilite la création de workflows personnalisés, idéale pour les entreprises qui recherchent un contrôle simplifié sans sacrifier la fonctionnalité. Vous pouvez rapidement élaborer un agent intelligent qui répond aux besoins spécifiques de votre entreprise sans passer par des phases de développement complexes. C’est une révélation pour les équipes qui veulent mettre au point des agents mais qui n’ont pas les ressources techniques pour le faire en interne.

En termes d’application concrète, imaginez une entreprise de e-commerce qui utilise LangChain pour automatiser la gestion des requêtes clients. Les agents peuvent comprendre et traiter plusieurs demandes en même temps, améliorant ainsi l’expérience client et réduisant les délais de réponse. De son côté, un service de ressources humaines pourrait adopter AgentFlow pour automatiser les flux de travail d’intégration des employés, en coordonnant chaque étape du processus de manière intuitive.

Voici un tableau comparatif des fonctionnalités clés de LangChain et AgentFlow :

La montée en puissance de ces frameworks joue un rôle essentiel dans la démocratisation de la création d’agents robustes et adaptables. Ils permettent à un plus grand nombre d’entreprises d’explorer les possibilités de l’Agentic AI sans plonger dans les profondeurs techniques de leur développement. En somme, ces outils rendent possible le futur de l’intelligence artificielle à la portée de tous. Pour en savoir plus, vous pouvez consulter cet article à propos de l’Agentic AI et des agents intelligents.

Comment optimiser la performance des agents avec le contexte

La performance d’un agent d’intelligence artificielle ne se limite pas à sa capacité à traiter les données qu’on lui fournit. Elle dépend fortement du contexte d’information qu’il reçoit, d’où l’importance cruciale du context engineering. Ce processus dépasse largement la simple ingénierie de prompt que l’on pourrait imaginer. Il s’agit d’orchestrer des informations, des outils et des savoirs préalables fournis à l’agent au bon moment pour maximiser la pertinence et la fiabilité de ses décisions.

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Pour illustrer, prenons l’exemple d’un agent d’IA dans le domaine de la logistique dynamique. Si cet agent reçoit un contexte enrichi intégrant non seulement les horaires de livraison, mais aussi les conditions météorologiques, les embouteillages en temps réel et les niveaux de stocks, il sera capable de faire des prédictions beaucoup plus précises sur les délais de livraison. Par exemple, selon une étude de McKinsey, les entreprises qui adoptent des systèmes d’IA avancés dans la logistique signalent une augmentation de jusqu’à 15% de l’efficacité des livraisons. Cet agent, grâce à un contexte bien calibré, pourrait non seulement passer à l’action en temps réel, mais aussi anticiper les besoins futurs.

Cette dynamique de contexte trouve également un écho dans la gestion énergétique, où un agent optimisé peut ajuster la consommation d’énergie en intégrant des données sur la demande prévisionnelle, les pics de consommation, et même les tarifs des fournisseurs en temps réel. En ayant l’ensemble de ces données à sa disposition, l’agent peut non seulement réduire les coûts, mais aussi minimiser l’impact environnemental. Ce parallèle avec la plateforme MCP souligne l’importance de la standardisation et de la fluidité des échanges contextuels pour atteindre cet objectif.

Pour structurer efficacement le contexte de manière à optimiser les performances d’un agent multi-modal, suivez ces étapes :

• Identifiez les données pertinentes : Analysez les sources d’informations nécessaires pour votre agent.
• Organisez les flux d’informations : Établissez un schéma logique pour la transmission de ces données.
• Utilisez des frameworks d’interopérabilité : Exploitez des standards qui facilitent les échanges de données entre différents systèmes.
• Testez et ajustez : Évaluez régulièrement les performances de l’agent et ajustez le contexte fourni en fonction des résultats obtenus.

Voici un tableau récapitulatif des bonnes pratiques en context engineering :

Agentic AI est-elle la clé de l’autonomie intelligente des IA ?

L’Agentic AI révolutionne l’intelligence artificielle en offrant une autonomie complète à ses agents, capables de percevoir, raisonner et agir seuls, en s’appuyant sur l’usage intelligent d’outils externes et le perfectionnement du contexte. Grâce à des frameworks comme LangChain et AgentFlow, ces agents deviennent accessibles et adaptables à de nombreux secteurs, pulvérisant les limites des modèles classiques. Le futur de l’IA s’écrit avec des agents capables de décisions complexes et interventions précises, amplifiant efficacité et innovation. Comprendre et maîtriser ce nouveau paradigme est désormais indispensable pour qui veut tirer parti de l’IA dans ses métiers.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera est consultant et formateur expert en automatisation, IA générative et analytics. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur reconnu, il accompagne entreprises et professionnels dans la mise en place de systèmes automatisés complexes, intégrant IA et data engineering avec un pragmatisme orienté résultats. Sa maîtrise approfondie des outils comme LangChain, les workflows no-code, et le prompt engineering lui permet d’éclairer concrètement les usages innovants de l’Agentic AI dans l’entreprise.