Si la technologie des chatbots basés sur l'intelligence artificielle a rapidement captivé l'imagination du public, une application encore plus puissante de l'intelligence artificielle générative a créé le buzz parmi les chefs d'entreprise. Il s'agit de l'IA agentique.

« Cette technologie innovante n'est pas seulement un autre mot à la mode dans l'industrie ; c'est un changement de paradigme qui est sur le point de redéfinir les limites des capacités de l'IA », a écrit lundi le gourou de la technologie Bernard Marr dans sa newsletter Intelligence Revolution.

« À la base, l’IA agentique fait référence aux systèmes d’intelligence artificielle qui possèdent un certain degré d’autonomie et peuvent agir de manière autonome pour atteindre des objectifs spécifiques », a-t-il noté. « Contrairement aux modèles d’IA traditionnels qui se contentent de répondre à des invites ou d’exécuter des tâches prédéfinies, l’IA agentique peut prendre des décisions, planifier des actions et même apprendre de ses expériences, le tout dans la poursuite d’objectifs fixés par ses créateurs humains. »

« L’IA agentique est la technologie la plus en vogue actuellement », a observé Jason Wong, vice-président analyste chez Gartner, une société de recherche et de conseil basée à Stamford, dans le Connecticut.

Il a expliqué que la technologie ne se contentera pas de comprendre l’intention et de faire des choses très simples comme récupérer des informations et générer une réponse en fonction de celles-ci, mais qu’elle pourra également prendre des mesures. « Elle pourrait donc récupérer une API ou un outil. Ou même générer du code, comme générer du code Python pour résoudre un problème », a déclaré Wong à Technews.fr.

« L’agence qui se cache derrière est très variable, mais c’est une IA couplée à des outils », a-t-il poursuivi. « Elle a la capacité de planifier la manière de répondre à votre question, à votre problème, puis d’activer les outils et de résoudre votre problème. »

Allez au-delà de la génération IA

Scott Dylan, fondateur de NexaTech Ventures, une société de capital-risque basée à Manchester, en Angleterre, a affirmé que l’IA agentique représente une avancée significative par rapport à l’IA générative. « Alors que l’IA générative se concentre sur la création de contenu (texte, images, code) à partir de données existantes, l’IA agentique a un sens de l’autonomie », a-t-il déclaré à Technews.fr. « Elle peut prendre des décisions, agir et s’adapter en temps réel sans avoir besoin d’une intervention humaine constante. »

« Considérez-le comme le passage d'un outil qui fournit des suggestions à un outil qui exécute des tâches de manière indépendante, en apprenant de l'environnement dans lequel il est déployé », a-t-il déclaré.

L'IA agentique représente une évolution significative de l'IA générative traditionnelle en incorporant un raisonnement auto-induit, une allocation de calcul dynamique et des capacités de résolution adaptative de problèmes, a ajouté Dev Nag, PDG et fondateur de QueryPal, un chatbot d'entreprise à San Francisco.

« Contrairement à l'IA générative, qui se concentre principalement sur la production de contenu basé sur des invites de saisie, l'IA agentique peut allouer de manière autonome plus de « temps de réflexion » à des tâches complexes, utiliser des espaces de recherche de chaîne de pensée cachés et utiliser l'apprentissage par renforcement pour optimiser ses processus de raisonnement », a-t-il déclaré à Technews.fr.

« Ce changement permet à l'IA agentique de s'attaquer à des problèmes plus sophistiqués et d'adapter son approche en fonction de la tâche à accomplir, allant au-delà de la simple génération de texte pour résoudre des problèmes plus humains dans divers domaines de données tokenisables », a-t-il déclaré. « Il est juste de dire que l'IA agentique moderne, comme o1 d'OpenAI, s'appuie sur l'IA générative comme infrastructure, mais peut atteindre un plus large éventail d'objectifs. »

Technologie transformatrice

Les puissantes capacités d’Agentic AI peuvent être transformatrices pour de nombreuses entreprises.

« L’IA agentique peut transformer les industries en automatisant non seulement les tâches répétitives, mais aussi les processus décisionnels complexes. Par exemple, dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, l’IA agentique pourrait prédire et réagir aux perturbations en temps réel, optimisant les itinéraires et les stocks sans intervention humaine », a déclaré à Technews.fr Hodan Omaar, analyste senior des politiques d’IA au Center for Data Innovation, un groupe de réflexion qui étudie l’intersection entre les données, la technologie et les politiques publiques à Washington, DC.

« Les entreprises sont sur le point de connaître un changement radical en raison de l’IA agentique », a ajouté Dylan. « Il ne s’agit pas seulement d’automatiser les processus, mais de donner aux systèmes les moyens de gérer des prises de décisions complexes. Dans le secteur financier, ce niveau d’autonomie pourrait permettre de proposer un service client plus personnalisé et des systèmes de prévention de la fraude qui évoluent avec le paysage des menaces sans nécessiter de surveillance humaine constante. »

« L’un des aspects qui m’enthousiasme le plus est son potentiel dans des domaines comme la santé », a-t-il déclaré. « Imaginez un système de santé qui non seulement établit un diagnostic en fonction des symptômes, mais surveille également activement les patients après le diagnostic, en adaptant les plans de traitement au fur et à mesure qu’il apprend des données en cours. Bien qu’il s’agisse d’une vision à long terme, les bases posées par l’IA agentique nous rapprochent de cette réalité. »

Nag a soutenu que l'IA agentique pourrait révolutionner des domaines comme le droit, la médecine et la finance en automatisant des tâches cognitives complexes, remplaçant potentiellement des emplois impliquant des analyses de routine mais créant également de nouveaux rôles axés sur la supervision de l'IA et la collaboration homme-IA.

« La capacité de l'IA agentique à évoluer au moment de l'exécution pour résoudre des problèmes de plus en plus difficiles sans nécessairement nécessiter des modèles plus grands ou davantage de données de formation pourrait démocratiser l'accès aux capacités d'IA avancées, permettant aux petites entreprises de tirer parti de puissants outils d'IA », a-t-il ajouté.

« Ce nouveau paradigme de mise à l'échelle du temps d'exécution introduit une nouvelle dimension au développement de l'IA au-delà de la simple mise à l'échelle du matériel et des données de formation, qui ont été le champ de bataille des entreprises d'IA au cours des deux dernières années », a-t-il déclaré.

Cerveau partagé, problèmes partagés

Tout comme l’IA générative, l’IA agentique a ses problèmes. « Inévitablement, étant donné que les agents IA utilisent un modèle de langage comme « cerveau », ils partagent au moins tous les problèmes de l’IA générative, et même plus », a noté Sandi Besen, chercheuse en IA appliquée chez IBM et Neudesic, une société mondiale de services professionnels.

« De plus, lorsque vous commencez à utiliser plusieurs agents en tandem et que vous leur donnez la possibilité de travailler ensemble, la variabilité innée qui existe dans l’IA générative est aggravée », a-t-elle déclaré à Technews.fr. « Cependant, il existe certainement des méthodes que vous pouvez utiliser pour atténuer ce problème, comme s’assurer qu’une évaluation appropriée et une intervention humaine sont incluses dans le système d’IA. »

« L’IA agentique, comme d’autres formes d’IA, a le potentiel d’améliorer la productivité des utilisateurs. En effectuant les multiples étapes impliquées dans de nombreuses tâches, elle est capable d’automatiser davantage de travail et de faire gagner du temps et de l’argent aux utilisateurs », a ajouté David Inserra, chercheur en liberté d’expression et technologie au Cato Institute, un groupe de réflexion basé à Washington, DC.

« Certains utiliseront inévitablement un tel outil d’IA à des fins malveillantes ou pour créer du contenu que certains trouveront offensant, mais les nombreuses applications positives de cette technologie signifient qu’elle devrait pouvoir prospérer, sans être soumise à une réglementation gouvernementale contraignante comme celle que nous observons dans l’UE », a-t-il déclaré à Technews.fr. « En raison de ces réglementations, les grandes entreprises technologiques refusent déjà de nouveaux outils d’IA en Europe, ce qui aggrave la situation des Européens. »

Plus proche de l'AGI ?

Étant donné que l’IA agentique donne à l’IA générique le pouvoir d’agir, fait-elle avancer le domaine plus près du Saint Graal de l’intelligence artificielle générale (AGI) et des véritables machines pensantes ?

« L’une des caractéristiques fondamentales de l’intelligence générale, que ce soit chez les humains ou les animaux, est la capacité à s’adapter : détecter les signaux environnementaux, y répondre et apprendre de ces réponses. À cet égard, l’IA agentique marque un pas modeste mais significatif vers l’intelligence générale », a déclaré à Technews.fr Rogers Jeffrey Leo John, cofondateur et directeur technique de DataChat, une plateforme d’IA générative sans code pour l’analyse, à Madison, dans le Wisconsin.

« Cependant, a-t-il ajouté, nous sommes encore loin d’atteindre une véritable intelligence générale, qui serait capable d’appliquer les connaissances acquises dans une situation à un contexte complètement différent. »

Shawn DuBravac, PDG et président de l’Avrio Institute, une société de conseil en technologie pour les cadres et les dirigeants, également basée à Madison, doute que l’IA agentique soit une voie vers l’AGI. « Je dirais que l’IA agentique n’est pas un précurseur de l’AGI », a-t-il déclaré à Technews.fr. « Il n’est pas certain que nous atteignions l’AGI par une progression linéaire à partir des technologies d’IA actuelles comme l’IA agentique. »

« En fait, je pense que ce sera peu probable », a-t-il poursuivi. « Si nous parvenons à l’IAG, je pense que le chemin à parcourir sera celui de percées et de nouveaux paradigmes du renseignement qui différeront considérablement de ce que nous avons accompli jusqu’à présent et de ce que nous sommes susceptibles d’accomplir dans les années à venir. »