5 modèles de conception d'IA agentique & exemples concrets
IA agentique : les modèles de conception améliorent l'autonomie des grands modèles de langage (LLMs) comme Llama, Claude, ou GPT en exploitant l'utilisation d'outils, la prise de décision et la résolution de problèmes. Cela apporte une approche structurée pour créer et gérer des agents autonomes dans plusieurs cas d'usage.
Que sont les workflows agentiques ?
Un agent est considéré comme plus intelligent s'il choisit systématiquement des actions qui aboutissent à des résultats plus étroitement alignés sur sa fonction objectif.
Workflows automatisés (basés sur des règles, non IA)
Suivent des règles et processus prédéfinis, généralement fondés sur des instructions fixes. Ils sont conçus pour gérer efficacement des tâches répétitives, souvent via des systèmes comme l'automatisation robotisée des processus (RPA), où peu ou pas de prise de décision n'est requise.
Workflows IA (non agentiques)
Systèmes où les LLMs et les outils sont orchestrés via des chemins de code prédéfinis, avec une réflexion minimale. Dans un workflow non agentique, un LLM génère une sortie à partir d'un prompt, comme la génération d'une liste de recommandations basée sur une entrée.
Workflows agentiques
Processus pilotés par l'IA où des agents autonomes prennent des décisions, entreprennent des actions et coordonnent des tâches avec une intervention humaine minimale. Ces workflows utilisent des composants clés comme le raisonnement, la planification et l'utilisation d'outils pour gérer des tâches complexes.
Par rapport à l'automatisation traditionnelle, comme la RPA, qui suit des règles et des conceptions fixes, les workflows agentiques sont plus « dynamiques et flexibles », s'adaptant aux données en temps réel et aux conditions imprévues.
Dans ce workflow, l'agent IA répond à la requête de l'utilisateur (exemple : « Qui a gagné l'Euro en 2024 ? »)
- Requête de l'utilisateur : L'utilisateur pose une question.
- LLM analyse : Le LLM l'interprète et détermine si des données externes sont nécessaires.
- Activation d'un outil externe : Un outil de recherche récupère les informations en temps réel.
- Création de la réponse : Le LLM combine les données et répond :
« L'Espagne a remporté l'Euro 2024 contre l'Angleterre sur le score de 2-1 lors de la finale à Berlin en juillet 2024. »
5 types de modèles de conception d'IA agentique
Reflection modèle
Le modèle de réflexion améliore les workflows agentiques grâce à une auto-amélioration continue.
→ Ce modèle implique un mécanisme de rétroaction automatique dans lequel un agent IA évalue ses sorties ou décisions avant de finaliser sa réponse ou d'entreprendre une action supplémentaire.
→ Il permet à l'agent d'analyser son propre travail, d'identifier les erreurs ou les lacunes et d'affiner son approche, ce qui conduit à de meilleurs résultats. Ce processus ne se limite pas à une seule itération : les agents peuvent ajuster leurs réponses lors des interactions suivantes.
Exemple concret :
Les agents IA tels que GitHub Copilot peuvent affiner le code par l'auto-réflexion en examinant et en modifiant leur propre structure et comportement à l'exécution, par exemple :
- Réponse initiale : GitHub Copilot génère un extrait de code à partir d'un prompt.
- Reflection processus : Passe en revue le code généré pour détecter les erreurs, les inefficacités ou les améliorations possibles. Il peut utiliser une boucle de rétroaction, par exemple en exécutant le code dans un environnement sandbox, pour identifier les bugs.
- Auto-itération : Évalue si le code généré fonctionne comme prévu, affine sa logique et suggère des optimisations.
Modèle d'utilisation d'outils
Le modèle d'utilisation d'outils dans l'IA agentique améliore les capacités des grands modèles de langage (LLMs) en leur permettant d'interagir dynamiquement avec des outils et des ressources externes.
Protocoles comme le Model Context Protocol (MCP) aident à standardiser le processus d'utilisation d'outils.2
La standardisation de l'utilisation d'outils via MCP fait passer la conception agentique d'intégrations API personnalisées à une couche de contexte unifiée. Plutôt que de gérer des connecteurs individuels, les agents utilisent MCP pour maintenir un flux de données sécurisé entre le modèle et l'environnement local ou d'entreprise. Avec les protocoles d'utilisation d'outils et les modèles agentiques, les agents peuvent :
- accéder à des informations en temps réel (via des API), rechercher sur le web
- interagir avec des API pour traiter et générer des réponses
- interagir avec des systèmes de recherche d'information
- récupérer des datasets spécifiques
- exécuter des scripts pour l'analyse de données
- exploiter des modèles de machine learning pour exécuter des algorithmes spécialisés
Nous avons testé de populaires capacités d'utilisation d'outils d'agents IA.
Exemple concret :
MM-REACT, un système Microsoft Azure AI, associe ChatGPT à un ensemble de modèles experts en vision, tels que le sous-titrage d'images, la détection d'objets et l'OCR. ChatGPT fonctionne selon une boucle pensée-action-observation : il raisonne sur la demande, appelle l'expert en vision dont il a besoin, lit le résultat et répète l'opération jusqu'à pouvoir répondre.
Par exemple, à partir de plusieurs reçus téléchargés, il peut extract les montants de chacun et calculer le coût total du voyage, sans aucune formation multimodale supplémentaire.3
Modèle de planification
Le modèle de planification permet aux LLMs de décomposer de grandes tâches en sous-tâches.
Un LLM utilisant le modèle de planification organisera les sous-objectifs en une séquence logique. Selon la complexité, l'agent peut planifier les actions de manière linéaire ou créer des branches pour une exécution parallèle.
Exemple concret :
Un groupe de chercheurs a démontré comment des agents LLM collaborent avec des modèles de plateformes comme Hugging Face pour gérer des tâches complexes et plus vastes.
L'approche a été appelée HuggingGPT, un agent propulsé par des LLM qui exploite des LLMs (par exemple, ChatGPT) pour connecter divers modèles d'IA au sein de communautés de machine learning (par exemple, Hugging Face) afin de résoudre des tâches d'IA.4
Dans les workflows actuels, le modèle de planification est de plus en plus intégré au raisonnement au niveau du modèle. Alors que les frameworks gèrent la délégation des tâches de haut niveau, les modèles de raisonnement effectuent un traitement interne pour valider les plans avant l'exécution. Cette délibération interne :
- réduit les erreurs de logique lors de la décomposition des tâches
- minimise le besoin d'ingénierie de prompts en plusieurs étapes
- permet à l'agent de s'auto-corriger avant de lancer une action
Modèle multi-agent
Les modèles multi-agents se concentrent sur la délégation de tâches, qui consiste à attribuer différents agents à différentes tâches pouvant être créées en soumettant à un seul LLM (ou plusieurs LLMs) la gestion de responsabilités distinctes.
Par exemple, pour créer un agent développeur de logiciels, vous pourriez soumettre au LLM : « Vous êtes un expert dans l'écriture de code efficace et clair. Veuillez écrire le code pour accomplir [specific task].»
Dans les systèmes multi-agents, les agents communiquent à l'aide de protocoles Agent-to-Agent (A2A) qui définissent le flux d'informations entre eux. Par exemple, le Google A2A protocole est un framework ouvert qui équipe les agents d'un contexte structuré et d'outils.5
Frameworks multi-agents actuels :
- LangGraph : Facilite les workflows cycliques et la gestion d'état pour les agents nécessitant des boucles de rétroaction.
- PydanticAI : Un framework axé sur l'orchestration d'agents prête pour la production et sûre au niveau des types.
- CrewAI : Orchestre les agents en attribuant des rôles spécifiques et des séquences de tâches collaboratives.
- OpenAI Swarm : Un protocole léger pour gérer les transferts entre des modèles spécialisés.
Pour plus d'informations : créateurs d'IA agentique open source & frameworks.
Ajouter comme source préféréeModèle humain dans la Loop (HITL)
Le modèle HITL intègre une intervention humaine à des points de décision spécifiques pour garantir l'exactitude et la sécurité. Les principales mises en œuvre incluent :
- Points de contrôle d'approbation : L'agent fait une pause pour obtenir la confirmation humaine avant d'exécuter des actions à fort impact, telles que des transactions financières ou des suppressions de données.
- Boucles de revue : Un humain ou un modèle superviseur secondaire évalue la sortie de l'agent pour fournir une couche de contrôle qualité avant la conclusion du processus.
Cas d'usage des workflows agentiques
1. Génération augmentée par récupération (RAG)
Les modèles de conception agentiques peuvent être utilisés dans les systèmes RAG pour incorporer des agents dans le pipeline RAG.
Pour en savoir plus, voir :
→ Découvrir les meilleurs systèmes RAG agentiques
→ Comparer les meilleurs outils de génération augmentée par récupération
2. Développement de logiciels
- Génération et complétion de code :
- Cursor : Génère automatiquement des extraits de code et des fonctions entières à partir de descriptions en langage naturel.
- Devin : Crée des applications à partir de zéro avec une supervision humaine minimale, en utilisant un navigateur ou une interface en ligne de commande.
- Tests logiciels automatisés :
- Diffblue : Écrit automatiquement des tests unitaires pour le code Java, garantissant la couverture et la correction du code.
- Snyk : Analyse les dépendances à la recherche de vulnérabilités connues et ouvre automatiquement des pull requests qui les mettent à niveau vers des versions corrigées, laissant aux développeurs le soin de les examiner et de les fusionner.6
3. Jeux vidéo
- PNJ autonomes :
- Generative Agents (Stanford et Google Research) : 25 personnages LLM-propulsés dans une ville de style Sims se souviennent, réfléchissent et planifient leurs journées. À partir d'un seul prompt, ils ont organisé une fête de la Saint-Valentin par eux-mêmes.7
- IA Dungeon (Latitude) : Un LLM agit comme maître de jeu, narre l'issue de toute action du joueur sans script fixe.8
- Exploration autonome :
- Voyager (NVIDIA, Caltech et autres) : Un agent GPT-4 explore Minecraft, écrit du code pour acquérir de nouvelles compétences et enregistre les compétences fonctionnelles dans une bibliothèque réutilisable sans intervention humaine.9
- Entraînement d'agents inspiré des jeux :
- AgentRefine : Entraîne des agents LLM sur des scénarios de type Donjons & Dragons afin qu'ils apprennent à corriger leurs propres erreurs.10
- Recherche de chemin (IA de jeu classique) :
- NavMesh : Les moteurs de jeu comme Unity utilisent des maillages de navigation pour que les personnages trouvent des chemins autour des obstacles en temps réel.11
4. Création multimédia
- Transformer les résultats de recherche GenAI en pages Wikipedia
- Perplexity Pages : Lorsqu'un utilisateur saisit une requête de recherche, Perplexity Pages agrège les informations pertinentes provenant de plusieurs sources pour transformer les résultats de recherche en pages Wikipedia.
- Production vidéo automatisée
- Pictory transforme de manière autonome un contenu textuel en vidéo.
5. Recherche et analyse de données
- ChemCrow : Exécute des simulations et formule des recommandations autonomes pour la découverte de médicaments.
- AI2 : Assure la gestion d'entrepôts de données via des systèmes autonomes.
6. Utilisation d'ordinateur
Les agents modernes peuvent interagir avec les interfaces utilisateur graphiques (GUI) de la même manière que les utilisateurs humains. Grâce aux capacités d'utilisation d'ordinateur, les agents interprètent les pixels à l'écran, déplacent les curseurs et saisissent du texte dans diverses applications. Ces agents peuvent :
- rechercher sur le web et interagir avec les interfaces de logiciels de bureau
- naviguer dans des systèmes ERP internes qui ne disposent pas d'APIs structurées
- exécuter des workflows administratifs multiplateformes
- remplir des formulaires en ligne et réserver des voyages.
7. Service client
Agents IA pour le service client répondent aux requêtes des clients en langage naturel, interprètent le contexte et génèrent des réponses semblables à celles des humains. Ces agents sont couramment utilisés pour l'automatisation des centres de contact. Voici quelques exemples :
- Zendesk IA
- Fim d'Intercom
- Kore.IA Agent
8. Automatisation de la santé
IA agentique pour la santé vise à exploiter les systèmes de santé pour automatiser les workflows dans les opérations cliniques. Des exemples d'outils incluent :
Automatisation de la santé à usage général :
- Sully.ai
- Hippocratic AI
- Innovacer
- Beam AI agent de santé
- Notable Health
Assistance aux patients :
- Amelia IA
- Cognigy
Pour aller plus loin
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
title = {{5 modèles de conception d'IA agentique & exemples concrets}},
year = {2026},
month = aug,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai-design-patterns}},
note = {AIMultiple. Consulté le 4 août 2026}
}Journal des modifications
1 mises à jourAjout d'une section sur le modèle Human-in-the-Loop (HITL) couvrant les points d'approbation et les boucles de révision.
Liens de référence
Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.
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