Glossaire SEO : Agents AI

Qu'est-ce qui distingue les agents IA des chatbots ?

Les chatbots connus dans le monde entier depuis 2022 au plus tard (par ex. ChatGPT, Microsoft Copilot) sont des exemples d'agents d'IA généraux. Ils répondent aux questions, fournissent des informations et aident à effectuer des tâches peu complexes.

Outre ces agents IA généraux, il existe des agents IA spécialisés dont les fonctionnalités sont différentes :

• Grâce à une IA spécialisée dans le traitement des images, comme DALL-E ou MidJourney, il est possible de créer de meilleures images qu'avec des chatbots.
• Certains programmes sont entraînés spécifiquement pour le service client et se distinguent d'une IA générale par le fait qu'ils prennent des décisions de manière autonome sur plusieurs niveaux et résolvent des tâches complexes à plusieurs niveaux.
• Les agents IA inter-systèmes peuvent collaborer avec le matériel, les logiciels et d'autres réseaux, ce qui permet entre autres le contrôle des machines dans l'industrie ou la conduite autonome.

Il s'agit donc d'un terme générique pour les logiciels d'intelligence artificielle. Toutefois, il apparaît actuellement (janvier 2025) dans les sources Internet que "agents IA" n'est plus guère utilisé comme terme générique pour les logiciels d'IA, mais comme une sorte de terme à la mode destiné à décrire un certain type d'IA.

C'est ce que Timo Specht aborde plus en détail dans les paragraphes suivants.

Des agents IA comme systèmes pour prendre des décisions et atteindre des objectifs de manière autonome

En janvier 2025, le terme "agent IA" devient à la mode pour désigner des systèmes complets qui interagissent avec d'autres logiciels et matériels. Ces systèmes d'IA reçoivent une mission de la part des humains, qu'ils exécutent ensuite de manière autonome.

Sa particularité par rapport aux logiciels d'IA tels que ChatGPT et Google Gemini réside dans la gestion de tâches complexes nécessitant plusieurs actions et une prise de décision autonome.

Par exemple, Amazon Web Services et Microsoft définissent dans leurs salles de rédaction les agents d'IA comme des logiciels qui saisissent de manière complètement autonome les interfaces physiques et virtuelles (c'est-à-dire le matériel et les logiciels) pour l'apprentissage automatique et qui prennent des décisions sur la base des données obtenues.

Les objectifs fixés par l'utilisateur servent d'orientation à l'IA pour prendre des décisions pertinentes et effectuer des actions efficaces pour atteindre les objectifs. Grâce à leurs capacités de prise de décision et à leurs interactions avec le matériel et les logiciels, les agents IA peuvent effectuer eux-mêmes des tâches complexes à plusieurs niveaux.

Pour distinguer clairement cette interprétation des agents IA des chatbots, la règle est la suivante : alors que pour les bots comme ChatGPT et Copilot, il faut diviser les tâches complexes et à plusieurs niveaux en plusieurs sous-tâches, les agents IA plus autonomes peuvent effectuer eux-mêmes des tâches à plusieurs niveaux.

Les utilisateurs formulent les objectifs qu'ils souhaitent atteindre avec les agents IA, après quoi l'agent IA prend toutes les mesures nécessaires pour y parvenir.

 

Exemple d'application de technologies d'IA avec un degré élevé d'autonomie

Les utilisateurs d'agents IA avec un degré d'autonomie élevé profitent du fait qu'ils peuvent déléguer des tâches plus complexes en grand nombre à leur assistant IA. Microsoft cite l'exemple d'une IA autonome qui connaît parfaitement le catalogue de produits des entreprises.

• L'IA pourrait se voir confier la tâche d'assurer le support de premier et de deuxième niveau lors des demandes des clients, afin de répondre à des questions simples.
• En outre, l'IA pourrait créer et envoyer des présentations de produits de manière automatisée.
• Il est en outre envisageable de déléguer à l'IA la rédaction des descriptions de produits sur le site web.

En tant que programme largement autonome, l'agent IA contribue dans cet exemple à améliorer l'efficacité et à libérer les collaborateurs pour qu'ils puissent se consacrer à d'autres tâches. Pour ce faire, les utilisateurs doivent simplement indiquer à l'agent IA les objectifs qu'ils souhaitent atteindre.

Particularités et avantages des agents IA

Si l'on part du principe que les agents IA avancés dépassent les possibilités des bots généraux comme ChatGPT et Claude 3.5 Sonnet, la perception autonome des données (en anglais : perception) est une caractéristique fonctionnelle particulière.

Les agents IA extraient eux-mêmes les données des logiciels connectés (par exemple système CRM, système ERP), procèdent à une analyse des données et utilisent les données pour prendre des décisions.

Outre la perception autonome des données, la prise de décision autonome (en anglais : decision-making) est une compétence particulière. Grâce à différents principes, il est possible de déduire des données collectées et de leur analyse des décisions qui contribuent à l'exécution efficace des tâches.

Les systèmes basés sur des règles (utilisation de règles prédéfinies pour la prise de décision) ou l'heuristique (prise de décision sur la base de l'expérience) sont des exemples de principes de décision.

Les agents IA avancés avec un degré d'autonomie élevé effectuent de manière autonome des actions (en anglais : actions) qui doivent mener à la réalisation des objectifs. La particularité des agents IA avancés est qu'ils peuvent effectuer plusieurs actions, contrairement aux chatbots.

Ils peuvent même faire des pauses entre les actions afin de réfléchir à leurs actions grâce à l'analyse des données et d'adapter les actions si nécessaire. Il s'agit là de la quatrième caractéristique fonctionnelle particulière des agents IA : Apprendre et s'adapter .

Les avantages de ces agents IA complets dépassent ceux des chatbots, ce qui en fait une alternative prometteuse au ChatGPT. Au lieu de laisser les agents IA effectuer des tâches individuelles et de solliciter le modèle IA pour chaque tâche, les utilisateurs accèdent à des systèmes complets avec les agents IA modernes.

Ces systèmes d'IA interagissent avec le matériel et les logiciels et travaillent avec eux sur plusieurs interfaces . Cela augmente considérablement l'efficacité et la productivité au travail.