4 Modèles de conception d'IA agentique et exemples concrets
Les modèles de conception d'IA agentique renforcent 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'utilisation.
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 avec sa fonction objective.
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 des tâches répétitives de manière efficace, souvent via des systèmes comme l'automatisation robotisée des processus (RPA), où peu ou pas de prise de décision est requise.
Workflows IA (non agentiques)
Systèmes où les LLMs et les outils sont orchestrés via des chemins de code prédéfinis, avec un minimum de réflexion impliquée. Dans un workflow non agentique, un LLM génère une sortie à partir d'un prompt, comme générer une liste de recommandations basée sur une entrée.
Workflows agentiques
Processus pilotés par l'IA où des agents autonomes prennent des décisions, exécutent 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 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 utilisateur : L'utilisateur pose une question.
- Analyse par le LLM : Le LLM l'interprète et détermine si des données externes sont nécessaires.
- Activation d'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 un 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 auto-amélioration continue.
→ Ce modèle implique un mécanisme d'auto-feedback où 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 lacunes et d'affiner son approche, conduisant 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 auto-réflexion en examinant et modifiant leur propre structure et comportement à l'exécution, par exemple :
- Réponse initiale : GitHub Copilot génère un extrait de code basé sur un prompt.
- Processus de réflexion : Examine le code généré pour détecter des erreurs, des inefficacités ou des améliorations. Il peut utiliser une boucle de rétroaction, comme l'exécution du code dans un environnement bac à sable, pour identifier les bogues.
- 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 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 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 des protocoles d'utilisation d'outils et des modèles agentiques, les agents peuvent :
- accéder à des informations en temps réel (via des APIs), rechercher sur le web
- interagir avec des APIs pour traiter et générer des réponses
- interagir avec des systèmes de recherche d'information
- récupérer des jeux de données spécifiques
- exécuter des scripts pour l'analyse de données
- exploiter 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 (comme CLIP pour l'analyse d'images et GPT-4 pour le raisonnement) et des ressources externes (par exemple, des outils de conception, des plateformes e-commerce) afin d'accomplir des tâches complexes.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 dans une séquence logique. Selon la complexité, l'agent peut planifier les actions dans un ordre 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 comme Hugging Face pour gérer des tâches complexes et de grande envergure.
L'approche a été appelée HuggingGPT, un agent alimenté par LLM qui exploite des LLMs (par exemple, ChatGPT) pour connecter divers modèles d'IA dans les 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. Tandis que les frameworks gèrent la délégation de 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 logiques 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 de tâches, qui consiste à assigner différents agents à différentes tâches pouvant être créées en donnant un prompt à un seul LLM (ou plusieurs LLMs) pour gérer des responsabilités distinctes.
Par exemple, pour créer un agent développeur de logiciels, vous pourriez donner au LLM le prompt suivant : « 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 en utilisant des protocoles Agent-à-Agent (A2A) qui définissent le flux d'informations entre eux. Par exemple, le protocole A2A de Google est un framework ouvert qui équipe les agents avec un contexte structuré et des 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 sécurisée par typage.
- 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 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 l'intervention humaine à des points de décision spécifiques pour garantir l'exactitude et la sécurité. Les implémentations clés incluent :
- Points de contrôle d'approbation : L'agent s'interrompt pour 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 pour fournir une couche de contrôle qualité avant que le processus ne se conclue.
Cas d'utilisation des workflows agentiques
1. Génération augmentée par récupération (RAG)
Les modèles de conception agentique 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 logiciel
- Génération et complétion de code :
- Cursor : Génère automatiquement des extraits de code et des fonctions entières basés sur des 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.
- Test logiciel automatisé :
- Diffblue : Écrit automatiquement des tests unitaires pour le code Java, assurant 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, assurant 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 du joueur 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 leurs performances pour des tâches générales.
- Exploration autonome :
- Spore (évolution contrôlée par l'IA) : Les agents IA se reproduisent, mutent et évoluent sans intervention humaine, devenant de plus en plus intelligents et diversifiés à chaque génération.
- Recherche de chemin :
- NavMesh IA : Système de recherche de chemin autonome dans les jeux, 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 agrège les informations pertinentes provenant de multiples sources pour transformer les résultats de recherche en pages Wikipédia.
- Production vidéo automatisée
- Pictory transforme de manière autonome le contenu textuel en vidéo.
5. Recherche et analyse de données
- ChemCrow : Exécute des simulations et fait des recommandations autonomes.
pour la découverte de médicaments. - AI2 : Fournit 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 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 logicielles de bureau
- naviguer dans les systèmes ERP internes qui ne disposent pas d'APIs structurées
- exécuter des workflows administratifs multiplateformes
- remplir des formulaires en ligne et réserver des arrangements de voyage.
7. Service client
Les 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. Quelques exemples incluent :
- Zendesk IA
- Intercom's Fim
- Kore.IA Agent
8. Automatisation des soins de santé
L'IA agentique pour les soins de santé vise à exploiter les systèmes de santé pour automatiser les workflows dans les opérations cliniques. Des exemples d'outils incluent :
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
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@misc{dilmegani2026,
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}Liens de référence
Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.
Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 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 la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.
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