Qu'est-ce que l'IA agentique ?

L'IA agentique en quelques mots

L'intelligence artificielle (IA) agentique peut être définie comme une forme d'IA qui peut opérer de manière autonome, prendre des décisions et agir sans nécessiter d'intervention humaine.

L'IA agentique diffère des chatbots IA, qui utilisent l'IA générative (GenAI) pour produire des réponses basées sur une seule interaction, par exemple lorsqu'un utilisateur final saisit une requête et que le chatbot utilise le traitement du langage naturel pour répondre. L'IA agentique exploite l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage par renforcement (RL) pour résoudre rapidement des problèmes complexes, souvent en plusieurs étapes. Elle fait preuve d'un raisonnement sophistiqué, d'une planification itérative et d'une capacité à apprendre, à résoudre des problèmes et à s'adapter de manière flexible à des environnements en constante évolution.

Dans l'article Agentic AI : The Next Frontier of AI Power, le Dr Phong Nguyen écrit que l'IA agentique « pourrait être un phénomène plus puissant [que l'IA générative] »¹ et qu'elle « pourrait être la troisième des cinq étapes du développement de l'IA ».¹ Le Dr Nguyen déclare que, bien que l'IA générative ait entraîné un changement dynamique dans notre manière 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, à s'adapter et à prendre des décisions de manière autonome pour accélérer et automatiser la prise de décision et la résolution de problèmes ».¹

IA vs IA générative vs IA agentique

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

L'IA générale est couramment utilisée pour effectuer une grande variété de tâches de la même manière qu'un utilisateur final pourrait les réaliser. 

Fidèle à son nom, l'IA générative est conçue pour générer du contenu et répondre à des demandes afin de créer du texte, des images ou du code. Elle produit des résultats similaires à ceux d'un humain en se basant sur des modèles acquis à partir des données disponibles. Parmi les exemples de programmes et d'applications d'IA générative figurent les chatbots, les générateurs de texte-image et les compositeurs de musique, tels que ChatGPT ou DALL-E. 

Alors que la GenAI est fréquemment utilisée pour la création de contenu, l'IA agentique est souvent exploitée pour la prise de décision, l'exécution de tâches et la réalisation de buts ou d'objectifs.  En raison de sa capacité à tirer des enseignements de l'expérience et à s'adapter à des environnements changeants, l'IA agentique est exploitée pour des programmes et des applications d'automatisation de processus robotiques, de véhicules autonomes et de chatbots 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'IA. Dans l’article de Forbes The Third Wave Of AI Is Here: Why Agentic AI Will Transform The Way We Work, Silvio Savarese déclare 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 GenAI, qui a donné aux utilisateurs finaux « [la possibilité] de générer du contenu et d'autoriser les conversations avec des humains ".² Nous entrons dans la troisième vague avec l'IA agentique, qui nous permet « d'utiliser l'IA agentique pour automatiser des tâches entières et effectuer des actions en notre nom ».²