Anatomie d’un agent IA

Les agents IA sont en train de révolutionner la manière dont nous interagissons avec l’intelligence artificielle. Capables de percevoir leur environnement, de raisonner et d’agir de manière autonome, ces systèmes s’appuient sur des architectures cognitives avancées et des outils spécifiques pour accomplir des tâches complexes. Mais comment fonctionnent-ils concrètement ? Quelles sont les technologies clés derrière ces agents intelligents ? Dans cet article, nous décortiquons l’anatomie d’un agent IA : ses composants fondamentaux, ses méthodes de raisonnement et ses cas d’usage concrets.

Mais qu’est-ce qu’un agent d’IA ?

On saisit rapidement l’idée générale : des entités intelligentes qui perçoivent leur environnement, réfléchissent et agissent pour accomplir des tâches.

Ce concept semble séduisant, mais peut sembler abstrait lorsqu'il s'agit de passer à l'implémentation concrète. Par ailleurs, dès qu’il faut se lancer dans leur création, des questions complexes surgissent : quelle architecture choisir, quels patterns appliquer, quels frameworks utiliser ?

Les composants clés nécessaires à la mise en œuvre d’agents IA robustes et performants sont les suivants :

• Architectures cognitives : Il explore des paradigmes comme ReAct (Reasoning and Acting), qui combine raisonnement explicite et actions contextuelles, ou encore les modèles Chain-of-Thought qui permettent à l’IA de structurer des raisonnements plus complexes et itératifs.
• Extensions et fonctions : Les agents peuvent être enrichis par des extensions modulaires, qui leur permettent d’interagir avec des outils spécifiques, comme des API ou des bases de données. Ces extensions agissent comme des "super-pouvoirs" adaptés aux besoins d’une entreprise.
• Base de connaissances (RAG et autres) : Les agents s’appuient souvent sur des techniques comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui combine IA générative et recherche dans des bases de données structurées pour produire des réponses fiables et contextuelles.

Comment fonctionne un agent d’IA ?

Le fonctionnement d'un agent IA repose sur une architecture structurée, comprenant trois composantes principales :

• Le modèle (Language Model - LM) : Au cœur de l'agent, le modèle linguistique est le moteur de décision central. Il peut s'agir d'un ou plusieurs modèles de tailles diverses, capables de suivre des schémas de raisonnement et de logique basés sur des instructions, tels que ReAct, Chain-of-Thought, ou Tree-of-Thoughts. Ce modèle permet à l'agent d'interpréter les requêtes, de planifier ses actions et de générer des réponses.
• Les outils (Tools) : Les outils sont les clés qui permettent à l'agent d'interagir avec le monde extérieur. Ces outils peuvent être des extensions (Extensions), des fonctions (Functions) ou des bases de données (Data Stores), chacune ayant une fonction spécifique. Ils permettent à l'agent d'accéder à des informations en temps réel, de manipuler des données et d'effectuer des actions concrètes.
• La couche d'orchestration (Orchestration layer) : Cette couche définit un processus cyclique qui guide la manière dont l'agent traite l'information, effectue un raisonnement interne et utilise ce raisonnement pour déterminer ses prochaines actions. Elle gère la mémoire, l'état et la planification de l'agent, et elle s'appuie sur des techniques d'ingénierie des prompts pour améliorer l'efficacité de l'agent.

Le rôle essentiel des outils : extensions, fonctions et data stores

Dans l'univers des agents intelligents, plusieurs outils jouent un rôle clé pour élargir leurs capacités et leur permettre d'interagir efficacement avec leur environnement.

Les extensions agissent comme des ponts entre un agent et une API, permettant à l'agent d'exécuter des appels API de manière fluide, indépendamment de leur mode d'implémentation. Elles sont définies par des exemples qui orientent l'agent dans leur utilisation et dans le choix de l'extension appropriée en fonction de la tâche à accomplir. Par exemple, l'extension Google Flights permet à l'agent de réserver des vols.

Les fonctions, quant à elles, se distinguent des extensions en s'exécutant côté client plutôt que côté agent. Ce fonctionnement transfère la logique et l'exécution des appels API à l'application cliente, offrant ainsi un meilleur contrôle sur le flux des données. Elles sont particulièrement utiles lorsque les API ne sont pas directement accessibles par l'agent.

Les data stores sont des bases de données, structurées ou non, qui permettent à l'agent d'accéder à des informations dynamiques et à jour, dépassant ainsi les limites de ses données d'entraînement initiales. Généralement mises en œuvre à l'aide de bases de données vectorielles, elles facilitent l'utilisation de techniques telles que le Retrieval Augmented Generation (RAG).

L'orchestration : planification, raisonnement et action

Le cœur de l'opération d'un Agent IA est la couche d'orchestration, une architecture cognitive qui structure le raisonnement, la planification, la prise de décision et guide les actions de l'agent. Cette couche s'appuie sur des techniques de raisonnement telles que :

• ReAct : Un framework de prompt engineering qui permet au modèle de raisonner et d'agir en réponse à une requête utilisateur, en utilisant des actions et des observations pour affiner sa compréhension.
• Chain-of-Thought (CoT) : Un framework qui permet au modèle de raisonner à travers des étapes intermédiaires, ce qui améliore ses capacités de résolution de problèmes complexes.
• Tree-of-Thoughts (ToT) : Une généralisation de CoT, qui permet au modèle d'explorer plusieurs chaînes de raisonnement, ce qui est idéal pour les tâches exploratoires ou les problèmes stratégiques.

La couche d'orchestration utilise ces techniques pour organiser le cycle d'information, de raisonnement et d'action de l'agent.

Exemple concret de cycle de vie d’un Agent IA

Voici l’exemple d'un agent de planification de voyage :

1. Réception de la requête : L'agent reçoit une requête de l'utilisateur, par exemple : "Je veux réserver un vol de Paris à New York".
2. Analyse de la requête : Le modèle (LM) analyse la requête et identifie l'intention de l'utilisateur (réserver un vol), les paramètres (ville de départ et destination), et d'autres informations pertinentes.
3. Choix de l'outil : L'agent, guidé par la couche d'orchestration, sélectionne l'outil approprié (l'extension Google Flights) pour accéder aux informations sur les vols.
4. Utilisation de l'outil : L'agent utilise l'extension pour effectuer une recherche de vols en utilisant les paramètres spécifiés par l'utilisateur.
5. Traitement de la réponse : L'agent reçoit une réponse de l'API Google Flights avec une liste de vols disponibles.
6. Raisonnement et sélection : Le modèle analyse les résultats et utilise la logique (ReAct ou CoT) pour choisir le vol qui correspond le mieux aux préférences de l'utilisateur.
7. Présentation du résultat : L'agent présente une réponse claire et concise à l'utilisateur, par exemple : "Voici les vols disponibles de Paris à New York...".

Quelques autres exemples métiers :

• Trading : Agents analysant les marchés financiers et exécutant des ordres.
• Service client : Agents capables de répondre aux questions, traiter les demandes et résoudre les problèmes sans l'intervention d'un agent humain.
• Recherche d'information : Agents explorant de grands volumes de données pour extraire des insights pertinents, s'appuyant sur le RAG.
• Maintenance prédictive : Agents anticipant les pannes potentielles grâce à des analyses de données.

Le rôle de l'apprentissage

L'apprentissage est crucial pour les agents IA. Pour cela, plusieurs stratégies existent:

• In-context learning : Permet à l'agent d'apprendre de nouveaux outils et de nouvelles tâches à l'aide de prompts, d'exemples et d'instructions fournies au moment de l'inférence.
• Retrieval-based in-context learning : L'agent récupère des exemples pertinents à partir de sa mémoire externe pour mieux s'adapter à la requête utilisateur.
• Fine-tuning based learning : Permet d'entraîner le modèle sur des exemples spécifiques, afin d'améliorer sa capacité à exécuter certaines tâches ou à choisir les bons outils.

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