Un AI Agent : Définition

L’intelligence artificielle a transformé le monde tel que nous le connaissons, et l’une de ses innovations les plus fascinantes et prometteuses est sans doute les agents AI.
En 2025, ces assistants numériques peuplent déjà notre quotidien, mais pour beaucoup, leur nature et leur fonctionnement restent obscurs. Alors, que cache exactement ce terme ?
Les agents AI suscitent autant d’intérêt que de confusion. Pour certains, ce ne sont que des programmes informatiques, pour d’autres, de véritables partenaires numériques. Dans ce contexte, le terme « agent » peut revêtir plusieurs significations, et les experts eux-mêmes ne s’accordent pas toujours sur une définition unique.
Imaginez un agent comme une sorte d’intelligence artificielle dotée d’un emploi précis et des outils nécessaires pour l’accomplir. On pourrait les voir comme de petites applications ou microservices AI, chacun ayant sa propre mission à remplir.
Prenons l’exemple d’un agent de service client : il vous assiste dans vos démarches, répond à vos questions et vous guide dans vos choix. Ce parallèle avec le monde réel permet de mieux comprendre leur rôle : aider à accomplir des tâches plus efficacement, ou même les réaliser à notre place.
Certains affirment que pour qu’un agent soit véritablement efficace, il doit pouvoir agir de manière autonome. Cependant, cette autonomie est elle-même sujette à interprétation. Si un agent utilise des outils pour rechercher un sujet et vous en résumer les résultats, peut-on dire qu’il agit de manière autonome ? D’autres estiment qu’un agent doit être capable de raisonner sur son environnement en fonction des données qu’il reçoit et génère.
Plusieurs définitions circulent, mais la diversité des avis souligne surtout la richesse et la complexité de ce domaine.

Les multiples facettes des agents AI, quelques exemples :

Les agents AI peuvent être utilisés dans une foule de situations différentes, chacune reflétant des degrés divers d’agenticité. Explorons quelques exemples concrets :

• Triage d’emails : Imaginez un agent qui analyse vos courriels, identifie les plus urgents et crée des tâches sur votre liste de choses à faire. Un gain de temps précieux dans un monde où l’information nous submerge.
• Arrosage intelligent : Grâce à des données météo, un agent peut déterminer le moment optimal pour arroser votre jardin et la durée nécessaire, assurant ainsi la santé de vos plantes sans effort de votre part.
• Gestion des rapports de bugs : Un agent peut répondre automatiquement aux signalements de bugs, collecter des informations manquantes, clarifier les points ambigus et rediriger le problème à l’équipe appropriée.
• Résolution d’un Rubik’s Cube : Un agent doté d’une caméra et de manipulateurs robotiques peut analyser un Rubik’s Cube et le résoudre, démontrant ainsi son aptitude dans des tâches pratiques et concrètes.
• Planification de voyages : En prenant en compte vos préférences, un agent peut rechercher des destinations, hôtels et activités, pour ensuite vous proposer un itinéraire sur mesure et réserver le tout en un clic.
• Conseiller vestimentaire : Un agent peut vous suggérer une tenue chaque jour en fonction de la météo et de ce qui est propre dans votre garde-robe. Un compagnon quotidien pour toujours être au top.

Voir aussi notre page sur l’impact de l’IA sur la vidéo.

Chaque exemple montre à quel point les agents peuvent être diversifiés et adaptables, répondant à des besoins variés avec une efficacité impressionnante.

Les outils pour construire un agent

Si l’idée de créer votre propre agent vous séduit, sachez qu’il existe plusieurs approches pour y parvenir. Avant tout, il convient de rappeler qu’un agent n’a pas nécessairement besoin d’intégrer un modèle de langage génératif (LLM). Si ses fonctions ne nécessitent pas les capacités de l’IA générative, un algorithme simple et codé en dur peut parfois suffire.
Cependant, lorsque l’utilisation d’un LLM est justifiée, des outils comme le function calling peuvent aider l’agent à accomplir sa tâche. Vous pouvez également lui donner la capacité de récupérer des données depuis une base de données, en utilisant des techniques que nous avons déjà évoquées dans d’autres articles.

Vers des agents collaboratifs

Les agents ne sont pas nécessairement des entités isolées. Au contraire, ils peuvent collaborer pour atteindre un objectif commun, chacun amenant son expertise propre. Par exemple, un agent de gestion des expéditions et un agent de service client pourraient s’associer pour déterminer pourquoi un colis n’est pas parvenu à son destinataire.
Cette collaboration n’est pas seulement possible, elle est souvent souhaitable. Imaginez un agent rédigeant des articles de blog, tandis qu’un second agent critique ces textes pour en améliorer le style et la précision technique.

Les cadres de développement

Pour développer un agent, plusieurs cadres sont à votre disposition. Un agent simple pourrait se limiter à une logique métier avec une interface pour interagir avec l’environnement ou l’utilisateur. Cependant, des frameworks spécialisés existent pour ceux qui souhaitent une approche plus structurée et orchestrée.
Parmi les options disponibles, certains frameworks facilitent l’interaction avec les modèles AI, ce qui est particulièrement utile pour des agents conçus autour d’un objectif précis nécessitant des outils spécifiques.

Se lancer dans l’aventure des agents AI

Si l’idée de construire votre propre agent vous tente, sachez qu’il existe de nombreux tutoriels pour vous aider à démarrer. Que vous soyez intéressé par la création d’un agent avec Vertex AI Agent Builder ou que vous préfériez utiliser Firebase et Genkit pour développer un planificateur de vacances, les possibilités sont vastes.

Un spectre d’autonomie AI

Les systèmes AI composés, qu’ils soient programmatiques ou agents, sont là pour rester. Mais l’avenir est clairement du côté des agents, capables de gérer des tâches plus variées et complexes. Pour certains problèmes bien définis, une approche purement programmatique peut être plus efficace. Cependant, pour des tâches complexes qui nécessitent une compréhension plus large du contexte, les agents AI offrent une flexibilité incomparable.