Google a publié un white paper (un livre blanc, si tu préfères) en septembre passé, intitulé « Agents », qui introduit au concept des agents IA.
Pour te la faire courte, voici les 3 points clés à retenir sur ces fameuses IA agents et pourquoi elles ne sont pas juste une hype passagère.
1. Les agents IA : bien plus que des modèles classiques
Tu connais les modèles de langage classiques comme GPT-4o ou Gemini, qui répondent à nos questions avec plus ou moins de finesse.
Eh bien, les agents IA vont beaucoup plus loin.
👉 Ce sont des systèmes d’IA capables de raisonner, d’agir et de planifier de façon autonome.
Ils ne se contentent pas de répondre à des questions : ils interagissent avec des systèmes externes, prennent des décisions et exécutent des tâches complexes.
Dans son livre blanc, Google explique que :
Les agents sont autonomes et peuvent agir indépendamment de toute intervention humaine.
Par exemple, si tu cherches à organiser un voyage. Un modèle classique te donnera des idées d’itinéraires basées sur des données fixes. Mais un agent IA ? Lui, il pourrait te réserver un vol, vérifier les dispos des hôtels et ajuster son plan si tu changes d’avis. Pas mal, non ?
👉 Pour les entreprises, c’est un énorme potentiel d’automatisation. Des tâches chronophages, autrefois réservées à des équipes entières, pourraient être gérées sans intervention humaine. La logistique, le service client, voire la recherche d’informations en ligne, tout ça pourrait devenir le terrain de jeu des agents IA.
2. Un « cerveau » qui s’adapte en temps réel
Google compare le fonctionnement des agents IA à celui d’un chef dans un restaurant très fréquenté. Le chef réfléchit, adapte la recette, et jongle avec les ingrédients en fonction des besoins. C’est exactement ce que fait un agent IA, mais avec des données.
En gros, ils ne prennent pas juste une décision « au feeling ».
👉 Sous le capot, les agents IA tournent avec une architecture cognitive ultra flexible.
Ils raisonnent et planifient comme un stratège en utilisant des techniques comme ReAct (combiner raisonnement et actions en temps réel) ou Tree-of-Thoughts (explorer simultanément plusieurs solutions possibles) entre autres.
Ce qui est intéressant, c’est que les agents IA ne se contentent pas de réagir : ils sont proactifs Par exemple, dans une chaîne d’approvisionnement, un agent IA peut anticiper une rupture de stock et prendre des mesures avant que cela ne devienne un problème. Pas mal, non ?
3. Des outils pour briser les limites des modèles classiques
Tu te demandes peut-être comment ces agents réussissent à être aussi malins.
Ils ne se limitent pas à leurs données d’entraînement comme c’est le cas des modèles classiques.
Les agents étendent ces connaissances grâce à la connexion avec des systèmes externes via des outils.
Grâce à la technique de génération augmentée par récupération (RAG), ils vont chercher des données dans des bases externes en temps réel pour s’assurer que leurs réponses sont bien ancrées dans la réalité.
- Un agent a donc la capacité de se connecter aux API, aux extensions et des à bases de données externes pour interagir avec le monde réel.
- Ils peuvent être intégrés aux workflows habituels (genre Google Workspace, office 365 …).
Et le mieux ? En s’appuyant sur des données externes et actualisées, les agents peuvent moins halluciner.
Anthropic propose justement MCP (Model Context Protocol) pour faciliter ces intégrations.
👉 Pour les entreprises, cette flexibilité est un gros atout. Elle leur permet d’adapter l’utilisation des agents en fonction de leurs besoins, tout en assurant un contrôle sur les données sensibles et moins d’erreurs sur des tâches critiques, comme l’analyse financière ou les recommandations stratégiques.
Pourquoi tout le monde en parle ?
En 2024, on a beaucoup entendu parler des agents IA.
Des grands médias comme The Verge affirment que c’est l’avenir de l’IA.
Et ils n’ont apparemment pas tort car la plupart des entreprises tech ont toutes mis le turbo dans cette direction.
Google en annonçant Gemini 2.0, son dernier modèle d’IA a introduit les agents « Astra » et « Mariner » (Ex Projet Jarvis).
Bien avant ça, Anthropic a lancé sa fonctionnalité « Computer user » et Microsoft propose Copilot Studio sans oublier des sociétés comme Saleforces, Adept, crewAI et Imbue qui développent également des modèles basés sur des agents et des systèmes multi-agents.
Trop beau pour être vrai ?
Comme toujours, il y a des nuances à apporter. Les agents IA sont encore au stade expérimental. Les scénarios qu’on te vend aujourd’hui ne sont pas forcément prêts pour demain matin. Ils demandent encore beaucoup de boulot côté développement et tests.
Et puis, soyons honnêtes : leur arrivée soulève aussi des questions, notamment l’impact sur l’emploi. Si les agents peuvent automatiser des tâches complexes, que reste-t-il pour les humains ? Spoiler : probablement les trucs où l’intuition et la créativité comptent vraiment.
Bon à savoir
Google ne s’est pas contenté de parler théorie dans son livre blanc. La firme propose des plateformes comme LangChain (pour créer des agents) et Vertex AI (pour les gérer sans prise de tête) pour aider les entreprises à déployer ces agents. L’objectif ?
Rendre la transition rapide et accessible.
En gros, ils te filent des solutions clés en main pour intégrer un agent dans ton entreprise.
Et si t’as des besoins spécifiques, tu peux personnaliser.
