4 modèles de conception d'IA agentique et exemples concrets
IA agentique les modèles de conception améliorent l’autonomie des grands modèles de langage (LLMs) comme Llama, Claude ou GPT en tirant parti de l’utilisation d’outils, de la prise de décision et de la résolution de problèmes. Cela apporte une approche structurée pour créer et gérer des agents autonomes dans plusieurs cas d’usage.
Qu’est-ce que les workflows agentiques ?
Un agent est considéré comme plus intelligent s’il choisit systématiquement des actions qui conduisent 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 basés 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 est requise.
Workflows d’IA (non agentiques)
Systèmes où les LLM 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 générer une liste de recommandations à partir d’une entrée.
Workflows agentiques
Processus pilotés par l’IA où des agents autonomes prennent des décisions, effectuent des actions et coordonnent des tâches avec une intervention humaine minimale. Ces workflows utilisent des composants clés tels que 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 remporté l’Euro en 2024 ? »)
- Requête 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 des 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
Modèle de réflexion
Le modèle de réflexion améliore les workflows agentiques grâce à une amélioration continue de soi.
→ Ce modèle implique un mécanisme d’auto-évaluation dans lequel un agent IA évalue ses sorties ou ses décisions avant de finaliser sa réponse ou d’entreprendre une nouvelle action.
→ 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’autoréflexion en examinant et en modifiant sa propre structure et son comportement à l’exécution, par exemple :
- Réponse initiale : GitHub Copilot génère un extrait de code à partir d’un prompt.
- Processus de réflexion : Il examine le code généré à la recherche d’erreurs, d’inefficacités ou d’améliorations. Il peut utiliser une boucle de rétroaction, par exemple en exécutant le code dans un environnement sandbox, pour identifier les bugs.
- Auto-itération : Il 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.
Des 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 d’API personnalisées à une couche contextuelle 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. Grâce aux protocoles d’utilisation d’outils et aux modèles agentiques, les agents peuvent :
- accéder à des informations en temps réel (via des APIs), 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 des données
- mettre à profit des modèles de machine learning pour exécuter des algorithmes spécialisés
Nous avons testé les capacités d’utilisation d’outils des agents IA populaires.
Exemple concret :
Le projet de synthèse visuo-textuelle utilise GPT-4 pour interagir dynamiquement avec des outils externes (tels que CLIP pour l’analyse d’images et GPT-4 pour le raisonnement) et des ressources externes (par ex. des outils de conception, des plateformes de commerce électronique) afin d’accomplir des tâches complexes.3
Modèle de planification
Le modèle de planification permet aux LLM de décomposer de grandes tâches en sous-tâches.
Un LLM utilisant le modèle de planification organise 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 provenant de plateformes telles que Hugging Face pour gérer des tâches plus vastes et complexes.
L’approche a été appelée HuggingGPT, un agent propulsé par un LLM qui exploite des LLM (par ex. ChatGPT) pour connecter divers modèles d’IA dans les communautés de machine learning (par ex. 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 des modèles. Tandis que les frameworks gèrent la délégation des tâches de haut niveau, les modèles de raisonnement effectuent un traitement interne pour valider les plans avant exécution. Cette délibération interne :
- réduit les erreurs de logique lors de la décomposition des tâches
- minimise le besoin d’ingénierie de prompt en plusieurs étapes
- permet à l’agent de s’auto-corriger avant d’initier une action
Modèle multi-agent
Les modèles multi-agents se concentrent sur la délégation des tâches, qui consiste à attribuer différents agents à différentes tâches pouvant être créées en envoyant un prompt à un seul LLM (ou à plusieurs LLMs) afin de gérer des responsabilités distinctes.
Par exemple, pour créer un agent développeur de logiciels, vous pourriez envoyer un prompt 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 protocole A2A de Google est un framework ouvert qui dote 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 sécurisée par typage et prête pour la production.
- CrewAI : Orchestre les agents en attribuant des rôles spécifiques et des séquences de tâches collaboratives.
- OpenAI Swarm : Un protocole léger pour gérer les passages de relais entre des modèles spécialisés.
Pour en savoir plus : Constructeurs d’IA agentique open source et frameworks.
Ajouter comme source préféréeModèle Human-in-the-Loop (HITL)
Le modèle HITL intègre une intervention humaine à des points de décision spécifiques pour garantir l’exactitude et la sécurité. Les principales implémentations incluent :
- Points de contrôle d’approbation : L’agent se met en pause pour obtenir une confirmation humaine avant d’exécuter des actions à fort impact, telles que des transactions financières ou des suppressions de données.
- Boucles de révision : Un humain ou un modèle superviseur secondaire évalue la sortie de l’agent afin de 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 agentique peuvent être utilisés dans les systèmes RAG pour intégrer des agents au pipeline RAG.
Pour en savoir plus :
→ Découvrez les meilleurs systèmes RAG agentiques
→ Comparez les meilleurs outils de génération augmentée par récupération
2. Développement logiciel
- 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, à l’aide d’un navigateur ou d’une interface en ligne de commande.
- Tests logiciels automatisés :
- Diffblue : Écrit automatiquement des tests unitaires pour le code Java, garantissant la couverture et l’exactitude du code.
- Snyk : Détecte et corrige les vulnérabilités de sécurité dans les dépendances sans intervention humaine.
- Diffblue : Écrit automatiquement des tests unitaires pour le code Java, garantissant la couverture et l’exactitude du code.
3. Jeux vidéo
- PNJ autonomes :
- IA Dungeon : Utilise un LLM pour générer des PNJ textuels entièrement autonomes, réagissant aux actions des joueurs et créant des événements narratifs.
- AgentRefine : Permet aux agents et modèles d’IA d’identifier les erreurs et de les corriger de manière autonome, améliorant ainsi leurs performances pour des tâches générales.
- Exploration autonome :
- Spore (évolution contrôlée par l’IA) : Les agents d’IA se reproduisent, mutent et évoluent sans intervention humaine, devenant de plus en plus intelligents et diversifiés à chaque génération.
- Pathfinding :
- NavMesh IA : Système de pathfinding autonome dans les jeux vidéo, où les agents peuvent naviguer dans des environnements dynamiques.
4. Création multimédia
- Transformer les résultats de recherche GenAI en pages Wikipédia
- Perplexity Pages : Lorsqu’un utilisateur saisit une requête de recherche, Perplexity Pages regroupe des informations pertinentes provenant de plusieurs sources pour transformer les résultats de recherche en pages Wikipédia.
- Production vidéo automatisée
- Pictory transforme de manière autonome du 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 : Fournit la gestion d’entrepôts de données par le biais de systèmes autonomes.
6. Utilisation de l’ordinateur
Les agents modernes peuvent interagir avec les interfaces graphiques (GUI) de manière similaire aux utilisateurs humains. Grâce aux capacités d’utilisation d’ordinateur, les agents interprètent les pixels de l’écran, déplacent les curseurs et saisissent du texte dans diverses applications. Ces agents peuvent :
- rechercher sur le web et interagir avec les interfaces des logiciels de bureau
- naviguer dans des systèmes ERP internes dépourvus d’APIs structurées
- exécuter des workflows administratifs multiplateformes
- remplir des formulaires en ligne et réserver des voyages.
7. Service client
Les agents IA pour le service client répondent aux demandes des clients en langage naturel, interprètent le contexte et génèrent des réponses semblables à celles d’un humain. 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 des soins de santé
L’IA agentique pour la santé vise à tirer parti des systèmes de santé pour automatiser les workflows des opérations cliniques. Voici quelques exemples d’outils :
Automatisation des soins de santé à usage général :
- Sully.ai
- Hippocratic IA
- Innovacer
- Beam IA Healthcare agent
- Notable Health
Assistance aux patients :
- Amelia IA
- Cognigy
Pour aller plus loin
Citer cette recherche
Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
title = {{4 modèles de conception d'IA agentique et 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 jour- 2026
Ajout 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.
À lire ensuite
Top 10+ des frameworks et outils d'orchestration agentique
10+ Tendances et exemples d'IA agentique
Migration WLA: bonnes pratiques et approches des éditeurs
LLM Orchestration: 22 frameworks et passerelles
Comparer les 15 meilleurs outils d'orchestration de données
Comparer les 53 meilleurs logiciels d'IA juridique par tarification
Soyez le premier à commenter
Votre adresse courriel ne sera pas publiée. Tous les champs sont obligatoires. Les commentaires sont laissés dans leur langue d'origine.