Qu'est-ce que l'IA agentique?

IA agentique expliquée

L'intelligence artificielle (IA) agentique peut être définie comme une forme d'IA qui fonctionne de manière autonome, prenant des décisions et agissant sans intervention humaine.

L'IA agentique se distingue des robots conversationnels IA, qui utilisent l'IA générative (GenAI) pour générer des réponses à partir d'une seule interaction, comme lorsque l'utilisateur final saisit une requête et que les robots conversationnels utilisent le traitement du langage naturel pour répondre. L'IA agentique utilise l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage par renforcement (RL) pour résoudre rapidement des problèmes complexes, souvent en plusieurs étapes. Elle démontre un raisonnement sophistiqué, une planification itérative et la capacité d'apprendre de manière flexible, de résoudre des problèmes et de s'adapter à des environnements changeants.

Dans l'article, Agentic AI: The Next Frontier of AI Power, le Dr Phong Nguyen écrit que l'IA agentique « peut être un phénomène plus puissant [que l'IA générative] »¹ et qu'elle « [pourrait être] la troisième étape des cinq étapes du développement de l'IA ».¹ Le Dr Nguyen déclare que, bien que l'IA générative ait produit un changement dynamique dans notre façon de créer, l'IA agentique pourrait provoquer le prochain grand changement en raison de « sa capacité à automatiser des tâches de traitement complexes grâce à la capacité de plusieurs agents à apprendre, s'adapter et prendre des décisions de manière autonome pour accélérer et automatiser la prise de décision et la résolution de problèmes ».¹

Différences entre IA, IA générative et IA agentique

Les trois types distincts mais apparentés d'IA sont l'IA traditionnelle ou générale, l'IA générative et l'IA agentique.

L'intelligence artificielle générale travaille généralement à exécuter une large gamme de tâches de la même manière qu'un utilisateur final pourrait les exécuter. 

Fidèle à son nom, l'IA générative est conçue pour la génération de contenu et répond aux invites pour créer du texte, des images ou du code. Elle génère des résultats semblables à ceux des humains en se basant sur des modèles appris à partir des données disponibles. Les exemples de programmes et d'applications GenAI incluent les robots conversationnels, les générateurs de texte en image, les compositeurs de musique, tels que ChatGPT ou DALL-E. 

Bien que l'IA générative soit fréquemment utilisée pour la création de contenu, l'IA agentique est souvent employée pour la prise de décisions, l'exécution de tâches et l'atteinte d'objectifs ou de buts.  En raison de sa capacité à apprendre de l'expérience et à s'adapter à des environnements changeants, l'IA agentique est utilisée pour des programmes et applications d'automatisation des processus robotiques, de véhicules autonomes et de robots conversationnels de service à la clientèle plus avancés. 

Quelles sont les trois vagues de l'IA?

L'IA agentique est largement considérée comme la troisième vague de l'intelligence artificielle. Dans l’article de Forbes The Third Wave Of AI Is Here: Why Agentic AI Will Transform The Way We Work, Silvio Savarese affirme que « la première vague était vraiment l’IA prédictive »², ce qui a permis aux entreprises de prévoir les tendances et de prendre des décisions basées sur les données. La deuxième vague a été celle de la GenAI, qui a donné aux utilisateurs finaux « [la capacité de] générer du contenu et de permettre des conversations avec des humains ».² Nous entrons dans la troisième vague avec l'IA agentique, qui nous amène à « utiliser l'IA agentique pour automatiser des tâches entières et effectuer des actions en notre nom ».²