Les 7 couches de la pile d'IA agentique
L'essor de l'IA agentique a introduit une pile technologique qui va bien au-delà de simples appels aux APIs des modèles de fondation.
Contrairement aux piles logicielles traditionnelles, où la valeur se concentre souvent au niveau de l'application, la pile d'IA agentique distribue la valeur de manière plus inégale. Certaines couches offrent de fortes opportunités de différenciation et de création de barrières concurrentielles, tandis que d'autres se banalisent rapidement.
Voici notre pile d'IA agentique en 7 couches, qui décompose l'écosystème en couches distinctes et met en évidence les endroits où la valeur est susceptible de s'accumuler :
Décomposition de la pile d'IA agentique en 7 couches
Implications stratégiques par couche
Potentiel de barrière concurrentielle le plus élevé
Couche 5 : Cognition et raisonnement
Couche 7 : Observabilité et gouvernance
Couche 5 : Outillage et enrichissement
Pourquoi un avantage concurrentiel élevé :
- Ces couches exigent une expertise technique approfondie (par exemple, la construction de boucles de raisonnement multi-étapes personnalisées, de pipelines de garde-fous à haut débit et d'orchestration vectorielle évolutive), de longs cycles de développement et une orchestration complexe.
- Les architectures de raisonnement et de planification sont difficiles à reproduire et deviennent des facteurs de différenciation.
- La gouvernance, la sécurité et la conformité créent des barrières de confiance pour les entreprises (par exemple, réussir des audits rigoureux de sécurité de l'information comme SOC 2, prévenir les fuites de données personnelles et fournir des pistes d'audit vérifiables pour les décisions de l'IA).
- Les écosystèmes riches en outils/plugins peuvent créer des coûts de changement.
Priorité : Raisonnement avancé, établissement de la confiance, fiabilité du système, orchestration de l'écosystème.
Calendrier : 2 à 5 ans pour construire, extrêmement difficile à reproduire.
Potentiel de barrière concurrentielle moyen
Couche 2 : Exécution et infrastructure des agents
Couche 4 : Orchestration
Pourquoi un avantage concurrentiel moyen :
- Utiles et spécialisés, mais les environnements d'exécution et l'orchestration sont de plus en plus standardisés.
- La différenciation provient de l'optimisation des performances, de la gestion des états et de la spécialisation sectorielle.
- Moyennement défendables s'ils sont étroitement couplés à des flux de travail d'entreprise spécifiques.
Priorité : Compétences d'exécution spécialisées, flux de travail multi-agents, mémoire et gestion des états.
Calendrier : 6 à 18 mois pour construire, moyennement défendable.
Potentiel de barrière concurrentielle le plus faible ou banalisé
Couche 1 : Infrastructure des modèles de fondation (banalisée)
Couche 3 : Protocoles et interopérabilité (banalisée)
Couche 6 : Applications (faible avantage concurrentiel)
Pourquoi un faible potentiel de barrière concurrentielle ou une banalisation :
- L'infrastructure des modèles de fondation est dominée par les hyperscalers ; il est difficile pour les nouveaux entrants de se différencier.
- Les protocoles ont tendance à se standardiser et à se banaliser rapidement, offrant peu de défendabilité.
- Les applications (en particulier les copilotes horizontaux) sont encombrées et interchangeables. Les applications verticales et riches en données offrent une certaine différenciation.
Priorité : Efficacité des coûts, rapidité d'exécution, participation à l'écosystème.
Calendrier : Semaines à mettre en œuvre, facilement banalisables.
Les 7 couches de la pile d'IA agentique
Couche 1 : Infrastructure des modèles de fondation
L'infrastructure des modèles de fondation fournit les modèles, le calcul et l'infrastructure de données nécessaires pour entraîner, affiner et servir les systèmes d'IA à grande échelle.
Les modèles de fournisseurs comme OpenAI offrent la compréhension du langage, le raisonnement et les capacités multimodales sur lesquels s'appuient les couches supérieures.
Les ressources de calcul telles que les CPUs, les GPUs et les TPU prennent en charge le gros du travail derrière l'entraînement et l'inférence des modèles.
La gestion et le stockage des données avec des systèmes comme S3 prennent en charge à la fois l'entraînement à grande échelle et l'accès en temps réel aux embeddings ou aux charges contextuelles.
Les APIs et les acteurs d'exécution fournissent les interfaces et les environnements d'exécution pour connecter les modèles aux systèmes externes.
- Les normes telles que les API REST, HTTP et WebSockets permettent l'intégration.
- Les environnements d'exécution comme AKKA et DBOS coordonnent les flux d'exécution.
Les moteurs de workflow tels qu'Apache Airflow gèrent les calendriers d'entraînement des modèles, les tâches d'inférence et les flux de données.
Couche 2 : Exécution et infrastructure des agents (Là où vivent les agents)
La couche d'exécution et d'infrastructure des agents fournit l'environnement opérationnel où les agents sont déployés, exécutés et mis à l'échelle.
Les environnements d'exécution tels que Docker, Kubernetes, E2B, Replicate, Modal et RunPod fournissent les bacs à sable dans lesquels les agents s'exécutent.
Les systèmes de mémoire des agents comme Zep donnent aux agents la capacité de stocker l'historique des dialogues, de suivre les objectifs et de conserver le contexte à long terme. Cela permet une identité persistante des agents à travers des tâches et des flux de travail complexes.
Les magasins d'embeddings tels que Pinecone permettent aux agents de récupérer des connaissances riches en contexte.
Les protocoles d'état et de messagerie jouent un rôle essentiel dans la coordination.
- Les APIs telles que OpenAI Assistant fournissent des moyens standardisés de gérer les interactions.
- Les normes d'interopérabilité comme The Agent Protocol assurent la cohérence.
- Les protocoles de communication tels que gRPC et MQTT permettent aux agents d'échanger des messages structurés entre des systèmes distribués et des réseaux.
Couche 3 : Protocole et interopérabilité
La couche protocole et interopérabilité fournit les normes et les mécanismes de coordination, tels que :
Les protocoles d'interaction et de coordination des agents tels que A2A de Google, ANP de Cisco et ACP d'IBM définissent comment les agents échangent des messages structurés dans des environnements distribués.
Les normes de contexte et d'outils comme le Model Context Protocol aident les agents à représenter leurs capacités de manière cohérente et à transmettre des informations contextuelles de manière structurée.
Les mécanismes de pontage tels que l'Agent Gateway Protocol (AGP) connectent des agents et des plateformes autrement isolés, permettant la communication entre systèmes et l'interopérabilité.
Couche 4 : Orchestration (Coordination du comportement des agents)
Les frameworks d'orchestration gèrent le flux de données et la logique de prompt entre les LLM et le code applicatif, garantissant que les sorties sont structurées, prévisibles et acheminées vers les bons outils ou APIs. Sans eux, les développeurs doivent formater manuellement les prompts, analyser les sorties brutes et gérer l'exécution des APIs. Les frameworks d'orchestration simplifient cela grâce à :
- La coordination multi-agents : Gérer la manière dont les agents collaborent ou délèguent des tâches
- L'orchestration des prompts : Construire, gérer et acheminer des prompts complexes
- L'intégration d'outils : Permettre aux agents d'appeler des APIs, des bases de données ou des fonctions de code
- La mémoire : Conserver le contexte à travers les tours ou les sessions (court et long terme)
- L'intégration RAG : Permettre la récupération de connaissances à partir de sources externes
Couche 5 : Outillage et enrichissement (Agents as a service)
Cette couche élargit l'éventail des tâches que les agents peuvent effectuer en les connectant à des outils externes, des sources de données et des environnements.
Elle permet aux agents de récupérer des connaissances, d'appeler des APIs, d'automatiser des flux de travail et d'interagir avec des systèmes du monde réel.
L'accès à la récupération et aux connaissances comprend des frameworks qui permettent la Génération Augmentée par Récupération (RAG).
Les agents peuvent ancrer leurs sorties dans des connaissances riches en contexte provenant de bases de données vectorielles telles que Pinecone et Weaviate, ou de bases de connaissances d'entreprise comme Confluence et les Wikis.
Les outils d'extraction de données comme Bright Data permettent aux agents de collecter des informations structurées et non structurées sur le web.
Les frameworks d'invocation d'outils comme n8n, Zapier permettent aux agents de déclencher des APIs externes, d'orchestrer des flux de travail en plusieurs étapes et de s'intégrer dans des processus d'entreprise plus larges.
Les capacités de recherche de fournisseurs tels que SerpApi donnent aux agents un accès à la connaissance en direct du web, garantissant des réponses actuelles et précises.
Les plateformes d'automatisation d'interface utilisateur comme Browser Use permettent aux agents de simuler des interactions utilisateur, d'automatiser des tâches répétitives dans des environnements basés sur un navigateur.
Couche 6 : Applications (Intelligence orientée utilisateur)
Les systèmes agentiques interagissent directement avec les utilisateurs finaux dans cette couche.
Les copilotes tels que GitHub Copilot améliorent les flux de travail humains en faisant des recommandations, en générant du contenu et en accélérant les tâches dans des interfaces familières.
Les coéquipiers agents comme Tidio Lyro collaborent avec les utilisateurs, gèrent des tâches déléguées et pilotent des flux de travail continus, offrant plus d'indépendance que les copilotes.
Couche 7 : Observabilité et gouvernance (L'épine dorsale opérationnelle)
Cette couche fournit la surveillance, l'évaluation et les garde-fous nécessaires pour déployer des agents de manière sûre et fiable.
Les plateformes d'observabilité, telles que Langfuse, offrent une visibilité en temps réel sur les performances des agents. Consultez les outils de monitoring agentique pour plus d'exemples.
Les frameworks de fiabilité et de sécurité comme Lakera vérifient que les réponses de l'IA respectent les règles, s'assurent que les informations semblent correctes et aident à prévenir les réponses risquées ou nuisibles.
Les outils de déploiement et opérationnels étendent cette couche en permettant une adoption sûre et évolutive des systèmes agentiques. Cela comprend :
- Les pipelines de déploiement pour automatiser les tests, le déploiement et la gestion du cycle de vie des agents.
Exemples : Kubeflow Pipelines, MLflow, Vertex IA Pipelines - Les constructeurs no-code/low-code pour configurer et déployer des agents sans expertise technique approfondie.
Exemples : Vertex IA Builder, Beam IA. Consultez d'autres exemples de constructeurs d'agents IA sans code. - Les moteurs de gouvernance et de politiques pour appliquer les règles organisationnelles, les autorisations et les normes de conformité.
Exemples : Immuta, Open Policy Agent (OPA) - L'application de la confidentialité des données et la gestion des ressources (quotas, budgets) pour garantir une utilisation responsable du calcul et des données sensibles.
Exemples : BigID, OneTrust - Les registres et la découverte d'agents pour cataloguer, versionner et suivre les capacités des agents.
Exemples : Hugging Face Hub, Model Catalog dans Vertex IA, Databricks Model Registry - La journalisation et l'audit pour la responsabilité, la gestion des coûts et la conformité réglementaire.
Exemples : Elastic Stack (ELK), Splunk, Datadog
Défis actuels de mise en œuvre
Chaque couche doit être intégrée avec des flux de données cohérents, une exécution coordonnée et une gouvernance alignée pour garantir que les agents fonctionnent de manière fiable.
Voici quelques-uns des défis courants que vous pouvez rencontrer lors du déploiement de systèmes d'IA agentique :
La complexité technique augmente avec l'ajout de chaque couche. Une mise en œuvre efficace nécessite des équipes pluridisciplinaires avec une expertise.
Les défis d'intégration découlent de la nécessité de connecter une large gamme de systèmes, de protocoles et de sources de données. Cependant, de nombreux composants de l'écosystème agentique sont encore en évolution.
Les préoccupations d'évolutivité apparaissent à mesure que l'utilisation du système et la complexité des tâches augmentent. Par exemple, un chatbot de support client peut fonctionner correctement pour 1 000 utilisateurs mais planter ou ralentir lorsqu'un million de personnes l'utilisent simultanément.
Gouvernance et conformité : Les entreprises doivent s'assurer que leurs systèmes d'IA respectent les règles juridiques et éthiques. Par exemple, une IA de santé doit protéger la vie privée des patients (HIPAA aux États-Unis). Cela peut être réalisé avec l'application d'outils de gouvernance de l'IA, de plateformes d'IA responsable et de solutions d'IA en GRC. Consultez-en plus sur la conformité de l'IA et l'éthique.
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}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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