Modèles d'action larges: Battage médiatique ou réalité ?
Suite au lancement de Rabbit, un appareil d'IA capable d'utiliser des applications mobiles, le terme de modèles d'action larges (LAMs) gagne en popularité. Ces modèles vont au-delà de la conversation en transformant les LLM en « agents » capables de connecter le monde cloisonné et centré sur les applications sans obliger les utilisateurs à cliquer sur des applications ou à intégrer des APIs.
La frontière entre le battage médiatique et la réalité des LAMs est floue, mais en bref, un LAM est un LLM (LLM) spécifiquement entraîné pour effectuer des actions (par exemple, envoyer des requêtes API).1
Qu'est-ce qu'un modèle d'action large (LAM) ?
Un modèle d'action large (LAM) est un type avancé d'IA qui s'appuie sur les grands modèles de langage (LLMs) non seulement pour comprendre et générer du texte, mais aussi pour planifier et exécuter des actions dans des environnements réels (numériques ou physiques), lui permettant d'automatiser des tâches et d'interagir directement avec les systèmes en fonction de l'intention de l'utilisateur.
Les principales caractéristiques des modèles d'action larges (LAMs) incluent leur capacité à comprendre l'intention de l'utilisateur à partir de différentes entrées (texte, voix, images), à transformer cette intention en actions exécutables, à planifier et adapter les tâches étape par étape dans des environnements changeants, et à fonctionner efficacement grâce à la spécialisation dans des domaines spécifiques, leur permettant de réaliser des tâches complexes du monde réel de manière autonome.
Les principales caractéristiques des modèles d'action larges (LAMs) incluent :
- Interprétation de l'intention de l'utilisateur : Ils peuvent comprendre les demandes des utilisateurs à partir de texte, de voix, d'images ou de vidéos, même lorsque l'instruction n'est pas claire ou implicite.
- Génération d'actions : Ils transforment les objectifs de l'utilisateur en actions concrètes dans des environnements numériques ou physiques, comme l'utilisation d'une interface graphique, l'appel d'APIs, le contrôle de robots ou la génération de code.
- Planification et adaptation dynamiques : Ils peuvent décomposer des tâches complexes en étapes plus petites, suivre un plan et l'ajuster lorsque la situation change ou que des erreurs se produisent.
- Spécialisation et efficacité : Ils sont souvent conçus pour des tâches ou des environnements spécifiques, ce qui les rend plus précis et efficaces que les modèles polyvalents dans ce domaine.
En bref, les LAMs font plus que comprendre le langage. Ils relient la compréhension à l'action et peuvent exécuter des tâches en plusieurs étapes dans des contextes réels.
Comment fonctionnent les modèles d'action larges (LAM) ?
Les LAMs interagissent avec les applications via leurs interfaces utilisateur ou plus communément via des APIs. Par exemple, ils peuvent traiter les images et le code d'un site web ou d'une application pour décider de leurs prochaines étapes et effectuer des actions.
Source : Salesforce2
Cela permet aux LAMs de naviguer dans les interfaces utilisateur et applicatives. Par exemple, si l'information existe ou est accessible via une autre application, il la récupérera depuis cette application plutôt que de demander à l'utilisateur.
Au sein des LAMs, de tels degrés d'autonomie et de compréhension transforment l'IA générative en un assistant actif capable d'effectuer des tâches telles que :
- administrer des plateformes de médias sociaux
- obtenir des informations météorologiques
- faire des réservations
- traiter des transactions financières
- se connecter à des appareils IoT pour vous permettre de leur envoyer des commandes (par exemple, appeler un Uber)
LAMs et LLMs : Comprendre la différence
Source : Large Action Models: From Inception to Implementation3
Les modèles d'action larges (LAMs) étendent les grands modèles de langage (LLMs) en comprenant les demandes des utilisateurs et en planifiant et exécutant des actions dans le monde réel, comme accomplir des tâches sur des sites web, les rendant plus efficaces, axés sur les tâches et pratiques pour les applications du monde réel, souvent avec des conceptions plus petites et plus spécialisées.
Bien que les LAMs et les grands modèles de langage partagent certaines similitudes, comme leur capacité à saisir les intentions humaines, leurs objectifs principaux diffèrent grandement.
Les LAMs sont conçus pour agir, tandis que les LLMs excellent dans le traitement et la génération du langage. Alors qu'un LLM peut suggérer des idées ou générer du texte basé sur votre saisie, un LAM va plus loin en effectuant de manière autonome des tâches comme prendre des rendez-vous, commander des produits ou remplir des formulaires.
Modèles agentiques larges (LAM) : battage médiatique ou réalité ?
Alors que certaines entreprises présentent les LAMs comme une nouvelle architecture, les fonctionnalités qui leur sont attribuées sont mises en œuvre depuis un certain temps en utilisant des agents LLM.4
De plus, les agents LLM ont déjà effectué des tâches que les LAMs sont décrits comme pouvant faire. Les deux concepts partagent des fonctionnalités communes :
- Analyse basée sur le contexte
- Ingénierie des prompts
- Exploitation des outils
- Raisonnement5
Figure : Flux de travail d'un agent IA basé sur le langage
Source : ICLR6
De plus, les LAMs peuvent être décrits comme des conceptions d'agents basés sur le langage telles que (1) les agents IA basés sur un modèle de prompt ; (2) les agents IA à prompt apprenable ; et (3) les modèles d'action larges (LAMs) ; en déclarant que l'on peut considérer un LAM comme un LLM spécifiquement entraîné pour exécuter des actions humaines à partir de données.7
Pour plus de détails sur les modèles d'IA, consultez notre recherche basée sur les données concernant :
Exemples concrets de LAM
1. Remplir automatiquement des formulaires ou des feuilles de calcul sur des sites web
Un LAM peut reconnaître les champs nécessaires sur un formulaire, rassembler les données requises (par exemple, adresses, noms, mots de passe et numéros de carte de crédit) à partir d'une base de données ou d'un profil utilisateur, et les saisir dans les champs appropriés.
Vidéo : Remplir automatiquement des formulaires ou des feuilles de calcul avec un LAM
2. Effectuer des transactions en ligne
Un LAM peut interagir avec des boutons, des liens et des menus déroulants. Il peut également insérer du texte spécifique dans des champs de texte et des barres de recherche. C'est précisément ce qu'implique une commande de pizza en ligne : remplir des formulaires textuels, cliquer sur des boutons et sélectionner des options de menu.
Vidéo : HyperWriteAI Assistant Studio utilisant le navigateur pour passer une commande en ligne
Source : HyperWriteAI9
3. Résoudre les demandes de service client de bout en bout
Un modèle d'action large (LAM) peut traiter une demande client complète du début à la fin en comprenant l'objectif de l'utilisateur, en décidant des étapes nécessaires et en les exécutant sur plusieurs systèmes (tels que CRM, facturation et plateformes de support).
Le Genesys Cloud Agentic Virtual Agent est un exemple de ce cas d'usage : il peut comprendre le problème d'un client (par exemple, un problème de facturation), déterminer ce qui doit être fait et accomplir les actions requises, comme vérifier les données de compte, mettre à jour les enregistrements ou déclencher des processus de service, sans intervention humaine.10
Au lieu de fournir des réponses, le système accomplit la tâche lui-même en interagissant avec différents outils et flux de travail, réduisant ainsi le besoin d'explications répétées ou de suivis manuels.
4. Conduite autonome et prise de décision
Un modèle d'action large (LAM) peut alimenter des systèmes autonomes en interprétant les entrées du monde réel, en raisonnant sur les situations et en exécutant des actions en temps réel.
L'Alpamayo de NVIDIA utilise des modèles Vision-Langage-Action pour traiter la vidéo de la caméra, comprendre l'environnement de conduite, raisonner sur ce qui se passe et générer des actions de conduite telles que diriger, freiner ou accélérer.11
Au lieu de suivre des règles fixes, le système décide quoi faire en fonction du contexte (par exemple, trafic, obstacles, conditions routières) et explique son raisonnement, permettant une conduite autonome plus sûre et plus transparente.
5. Exécution de tâches personnelles à travers les applications quotidiennes
Un modèle d'action large (LAM) peut transformer l'objectif d'un utilisateur en actions concrètes à travers plusieurs outils, accomplissant des tâches sans instructions étape par étape. Par exemple, les systèmes d'IA agentique comme OpenClaw utilisent des principes similaires : ils peuvent gérer les emails, les calendriers et les réservations de voyage en planifiant les étapes et en les exécutant de manière autonome. Alors qu'OpenClaw représente un système d'IA agentique complet, les LAMs fournissent le noyau d'action qui permet à de tels systèmes d'exécuter des flux de travail en plusieurs étapes de manière fiable.
Ajouter comme source préféréeTechnologies dans les LAMs
Un LAM peut utiliser les techniques suivantes :
- Connexions : Se connecter à plusieurs applications et APIs.
- Approche neuro-symbolique : La programmation neuro-symbolique est une méthode qui permet aux LAMs de combiner des réseaux neuronaux entraînés sur de grands ensembles de données avec des capacités de raisonnement logique symbolique intégrées. Cela leur permet de remarquer des motifs tout en comprenant le raisonnement sous-jacent, les rendant plus adaptatifs et capables de prendre des réponses significatives en fonction du « pourquoi » des demandes des utilisateurs.
- Abstraction d'instructions : Créer des instructions qui fournissent une abstraction modulaire et hiérarchique pour la modélisation via une interface.
- Modélisation humaine directe : Identifier l'intention, les habitudes et les routines d'un utilisateur à travers les applications pour développer un modèle d'action.
- Raisonnement de tâche : Analyser les relations entre les tâches, identifier les dépendances et déterminer l'ordre d'exécution optimal. Cela garantit que les tâches préalables sont terminées avant que les tâches dépendantes ne commencent. Cela permet au LAM d'améliorer les flux de travail en fonction des interactions passées.
- Apprentissage continu : Les LAMs exécutent des tâches et améliorent leurs performances grâce à un apprentissage continu. Par exemple, un LAM pourrait gérer les demandes des clients concernant les commandes, les retours et les informations sur les produits. Il deviendrait plus apte à résoudre les problèmes rapidement, voire à prédire et à traiter les problèmes potentiels avant que les clients ne les contactent.
Exemples de modèles d'action larges
Le terme LAM couvre un mélange de produits grand public, de modèles axés sur l'action et de systèmes de recherche qui tentent de transformer l'intention de l'utilisateur en actions logicielles.
- Rabbit R1 : Rabbit commercialise le R1 autour de son idée de LAM, et ses supports officiels orientent désormais les utilisateurs vers des fonctionnalités telles que LAM Playground et le mode enseignement pour les tâches sur site web. En même temps, les premiers avis étaient très critiques ; The Verge a qualifié l'appareil d'« inachevé » et d'« inutile », et a déclaré qu'il y avait peu de preuves qu'un LAM fonctionnait de manière fiable dans le produit lors de son lancement.
- Adept ACT-1 : Adept a décrit ACT-1 comme un « modèle de fondation pour les actions » entraîné à utiliser des outils logiciels, des APIs et des applications web. Il est mieux compris comme un système d'agent avancé orienté action, plutôt qu'une catégorie d'IA complètement séparée en soi.
- Salesforce xLAM : Salesforce a publié xLAM comme une famille de modèles optimisés pour l'appel de fonctions et les agents IA, et l'a ensuite étendu avec un support multi-tours plus fort. Cela fait de xLAM l'un des exemples officiels les plus clairs d'une famille de modèles de style LAM.
- Microsoft TaskMatrix.IA : TaskMatrix.IA est un document de vision de Microsoft Research qui propose de connecter des modèles de fondation avec des millions d'APIs pour accomplir des tâches. Parce qu'il est formulé comme une vision de recherche et un document de position, il est mieux décrit comme un cadre académique de type LAM plutôt qu'un produit déployable.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
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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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