L’IA, c’est pratique (parfois), mais les Agents IA représentent la prochaine étape.
L’IA et ses Agents
L’IA fournit des informations : c’est une réponse prédictive créée après un entraînement spécifique.
Exemple : Une IA entraînée à recommander des films selon les goûts d’un utilisateur.
L’Agent IA, lui, prend des décisions en suivant des procédures. Autrement dit, les Agents IA réalisent des tâches concrètes.
Exemple : Un Agent IA programme une liste de films recommandés à un utilisateur, vérifie ceux disponibles en stock, puis choisit lesquels mettre en avant selon des critères commerciaux.
Un Agent IA à la maison : étude de cas
Mon problème : Je souhaite rédiger des résumés d’articles de blogs pour générer du contenu sur mon site.
– Avant les Agents IA : J’aurais abandonné l’idée par manque de temps.
– Avec les Agents IA : Le projet devient réalisable. C’est l’occasion idéale de tester cette technologie.
Logiciel utilisé : AnythingLLM (https://anythingllm.com/)
AnythingLLM permet notamment de créer des Agents et des « flows ».
Un Agent est une entité à laquelle on donne des tâches que l’IA seule ne peut pas accomplir. Par exemple, récupérer le contenu d’une page web relève d’un Agent. Ensuite, cet Agent utilise l’IA (un modèle entraîné) pour exploiter ce contenu.
Un Flow est une série d’actions que l’Agent doit suivre. Il est construit à partir de blocs.
Dans mon étude de cas, voici mes 3 blocs d’action :
1. Aller chercher le contenu de la page web [URL].
2. Utiliser le modèle IA 123 avec l’instruction : « Fais un résumé de 350 mots maximum de ce contenu ».
3. Envoyer ce résumé sous un format précis (JSON) directement vers mon site web.
Sans l’Agent IA, j’aurais dû faire ces tâches manuellement (copier-coller). Ici, l’Agent est programmé pour automatiser ces actions.
Résultats
Ce n’est que le début ! Ce n’est pas encore parfait, mais ça fonctionne déjà très bien après quelques ajustements simples, plus proches du bricolage que de l’informatique complexe.
Critères d’ajustement importants :
– La taille du contexte : l’IA nécessite de l’espace pour travailler efficacement. Plus on lui en donne, plus elle est lente.
– Le modèle IA utilisé : les résultats dépendent directement de la qualité du modèle choisi.
Un problème essentiel
Les IA fonctionnent par probabilités. Cela signifie qu’une réponse peut parfois être incohérente ou erronée. Un contrôle humain est donc indispensable.
Même si je pouvais entièrement automatiser le processus (résumés, publications automatiques chaque matin sans intervention), le risque reste réel et doit être assumé.
Autres exemples pratiques
On peut imaginer un Agent qui analyse automatiquement tous les nouveaux fichiers PDF d’un dossier, crée des résumés thématiques, des rapports, puis les enregistre en texte et les envoie par mail. Un autre Agent pourrait analyser du code informatique, identifier chaque fonction et générer automatiquement une documentation détaillée.
L’intérêt majeur des Agents IA n’est pas simplement l’automatisation (ça, c’est l’informatique classique), mais la capacité à accumuler et structurer du contenu automatiquement pour le fournir ensuite à un modèle d’IA qui génèrera une réponse précise selon un prompt préalablement défini.
Autrement dit, un Agent IA est un programme informatique spécialisé qui utilise l’IA pour vous, selon vos instructions.
Ce concept est important :
Lorsque vous utilisez l’IA, vous devez toujours lui fournir du contenu clair (texte, tableau, image, etc.) et demander un résultat sous un format précis.
L’Agent IA automatise ces deux étapes cruciales : trouver ou créer le contenu à analyser, puis gérer et formater le résultat.
Évidemment, le résultat d’un Agent peut ensuite servir d’entrée à un autre Agent, permettant ainsi de créer des chaînes d’actions complexes.
Conclusion
Les Agents IA sont aujourd’hui à la pointe de l’innovation, mais ce n’est que le début.
Un début prometteur qui pose une question : lorsque toutes les tâches fastidieuses seront automatisées, nous restera-t-il uniquement les tâches agréables ?