IA agentique et IA générative

L’IA agentique et l’IA générative seront les deux paradigmes déterminants de cette décennie. Alors que l’IA se généralise rapidement, deux modèles distincts se dessinent dans l’architecture : le modèle agentique et le modèle génératif.

Après cette présentation, vous pourrez répondre aux questions suivantes :

• Qu’est-ce que l’IA agentique ?
• Qu’est-ce que l’IA générative ?
• Pourquoi sont-ils tous deux importants ?
• Quand dois-je utiliser chacun d’entre eux ?

Un bref aperçu de ces technologies

L’IA agentique et l’IA générative partagent souvent les mêmes fondements – poids, pré-entraînement, réglage fin et LLM. Les principales différences proviennent de leur utilisation. J’emprunterai ici à la musique pour expliquer la différence.

• IA agentique: interpréter de la musique écrite par quelqu’un d’autre – en suivant chaque note avec précision – à la perfection.
• IA générative: il s’agit peut-être encore d’une performance, mais elle est improvisée. L’IA générative est celle qui écrit la musique – pensez à Beethoven ou à un musicien de jazz.

L’IA active accomplit une tâche complexe. L’IA générative donne naissance à quelque chose d’entièrement nouveau.

Ce qu’ils partagent

• Poids: Les poids représentent ce que le modèle a réellement appris. Ils définissent la reconnaissance interne des modèles et la prise de décision.
• Pré-entraînement: Un modèle apprend à partir d’un grand nombre de données et ajuste ses poids internes en conséquence.
• Mise au point: Après avoir été entraîné, un modèle est affiné pour des tâches et des domaines spécifiques. Ses poids sont finement ajustés pour qu’il se comporte comme prévu.
• Lemodèle: Après le processus de formation, le modèle est utilisé pour remplir son objectif. Avec l’IA agentique et l’IA générative, le résultat final est généralement (mais pas toujours) alimenté par un LLM.

Les points de divergence

• Objectif final: les IA agentiques sont conçues pour accomplir une tâche. Les IA génératives sont conçues pour créer du contenu.
• Interaction: Les IA agentiques utilisent un minimum d’invites, elles suivent un processus – un plan fixe détermine leurs actions. L’IA générative est presque entièrement guidée par des messages-guides : le modèle reçoit un message-guide et génère du contenu après l’avoir interprété.
• Autonomie: Les IA agentiques bénéficient souvent d’un degré élevé d’autonomie, tandis que les IA génératives fonctionnent avec un humain dans la boucle. Lorsque vous scrapez LinkedIn avec ChatGPT, vous utilisez l’IA agentique. Lorsque vous demandez à ChatGPT de créer une image, vous utilisez l’IA générative.
• Sortie: Les IA agentiques produisent un changement d’état – “état du travail : terminé”. L’IA générative produit généralement du texte, des images ou des vidéos.
• Évaluation: Les IA agentiques sont évaluées en fonction de leur succès dans l’accomplissement d’une tâche. Les IA génératives sont évaluées en fonction de la qualité, de la pertinence et de l’originalité de leurs résultats.

IA agentique

L’IA agentique s’articule autour de l’accomplissement d’une tâche. Il ne faut pas la confondre avec les agents d’IA. Les agents sont une application réelle et pratique de l’IA agentique. Lorsque vous créez un logiciel utilisant l’IA agentique, votre application a probablement un ou plusieurs des besoins suivants.

• Prise de décision
• Résolution de problèmes
• L’autonomie
• Interaction
• Achèvement de la tâche

Sous le capot

1. Planification: Tout agent d’intelligence artificielle a besoin d’un plan général au minimum. Il peut s’agir de quelque chose d’aussi simple qu’une invite du type : “Vous êtes un assistant de scraping utile, veuillez extraire ces produits et les restituer en JSON.”
2. Outillage et appels de fonction: L’agent n’est pas seul. En fonction de la complexité, vous pouvez lui donner accès à une calculatrice, voire à une instance complète de Playwright. Vous donnez l’accès à l’agent, il décide comment et quand utiliser les outils.
3. Gestion de l’état: L’agent doit connaître le contexte à court et à long terme. Pour le court terme, le contexte du chat peut suffire, mais ce n’est pas conseillé. Une simple application CRUD (création, lecture, mise à jour, suppression) est très utile. Le stockage persistant permet à l’agent de suivre correctement son travail.
4. Boucle de rétroaction: L’agent doit fonctionner en boucle jusqu’à ce que sa tâche soit terminée ou jusqu’à ce qu’il soit conditionnellement arrêté, par exemple lorsqu’il est interrompu par l’utilisateur.
5. Évaluation et résiliation: L’agent doit savoir quand son travail est terminé. Si les étapes du travail ont été exécutées, mais que le résultat est inacceptable, l’agent doit réessayer le processus. Si le travail a réussi, l’agent doit quitter la boucle de contrôle.

Cas d’utilisation

• Service client: Presque tous les sites web utilisent un chatbot pour le service d’assistance. Dans ce cas, un modèle peut enregistrer le problème, le sentiment de l’utilisateur, puis utiliser des appels de fonction pour déposer un ticket ou marquer la résolution du problème.
• Soins de santé: Le secteur des soins de santé utilise l’IA agentique depuis les années 1990, bien avant que le paradigme ne soit nommé. Les agents reçoivent des éléments tels que des radiographies, des échographies et les antécédents du patient afin d’accélérer le diagnostic.
• Flux de travail: Imaginez que votre agent ait accès à la fois à un navigateur et à un système de fichiers. Il peut effectuer une exploration, puis saisir les données extraites directement dans votre support de stockage, qu’il s’agisse d’une base de données SQL ou d’un simple fichier JSON.
• Robots autonomes: L’utilisation la plus répandue de l’IA agentique est sans doute celle des robots autonomes et des maisons intelligentes. La conduite autonome de Tesla est une IA agentique. Il en va de même pour les appareils électroménagers intelligents et les Roombas.

IA générative

Comme je l’ai mentionné précédemment, l’IA générative fonctionne davantage comme un compositeur ou un musicien de jazz. Elle s’appuie toujours fortement sur le préapprentissage (peut-être même davantage), mais elle utilise ce préapprentissage pour créer de nouvelles données structurées ou non structurées – vous pouvez apprendre la différence entre les données structurées et non structurées ici. L’IA générative répond aux besoins énumérés ci-dessous.

• Création d’une sortie unique
• Analyse des données
• Adaptabilité
• Personnalisation

Sous le capot

1. Modèle de base pré-entraîné: Au cœur des modèles d’IA générative se trouve un gigantesque réseau neuronal. ChatGPT, Grok, Claude – tous ces modèles utilisent l’architecture du transformateur. L’entraînement permet l’inférence et l’inférence nous permet de créer de nouvelles données.
2. Interface rapide: Ces modèles sont souvent conçus pour une interaction directe avec un être humain. Lorsque vous dites à un modèle “Créez un mème” ou “Résumez ce texte”, l’invite est utilisée directement pour générer la sortie.
3. Encodage vectoriel: Votre message est encodé dans un vecteur numérique. Ce vecteur est ensuite interprété à l’aune des encastrements internes du modèle. Vous pouvez en savoir plus sur ces vecteurs et encastrements ici.
4. Retrieval-Augmented Generation (Génération améliorée par récupération) : La RAG est encore considérée comme facultative, mais elle devient de plus en plus courante. Lorsqu’un modèle ne sait pas quelque chose, il effectue une recherche (extraction) des données pertinentes. Il utilise ensuite l’apprentissage à partir de zéro pour améliorer (augmenter) son résultat (génération).
5. Support de sortie: Le modèle utilise ensuite ce même encodage vectoriel pour convertir la sortie en jetons (texte) ou même en images ou en vidéos. En fonction de votre requête, vous pouvez même demander des données JSON ou CSV.

Cas d’utilisation

• Outils conversationnels: Contrairement aux chatbots des services d’assistance, les chatbots génératifs sont conçus pour mener une conversation et générer des résultats uniques – ils simulent une conversation plus approfondie que “Êtes-vous sûr que c’est branché ? Grok, ChatGPT, Claude et la plupart des autres applications web centrées sur le LLM sont des outils conversationnels.
• Création de contenu: Un contenu de haute qualité est souvent disponible en quelques secondes avec les invites correctes. Qu’il s’agisse d’un dessin conceptuel, d’un fil de discussion sur les médias sociaux ou d’un texte long, les modèles génératifs peuvent prendre en charge ce type de tâches.
• Analyse et génération de données: Téléchargez un fichier de données vers un modèle pour l’analyser. Selon le modèle, vous pouvez obtenir un rapport détaillé ou même créer un nouvel ensemble de données synthétiques reflétant les modèles de l’original.
• Des assistants personnalisés: Les IA génératives sont hautement personnalisables – elles sont conçues pour être uniques. Si vous voulez un assistant avec un ton spécifique, donnez-lui quelques exemples et vous obtiendrez une personnalité personnalisée.

Comparaison clé entre l’IA agentique et l’IA générative

Conclusion

L’IA agentique et l’IA générative ne sont pas censées se faire concurrence. Il s’agit de deux créneaux différents dont les outils se chevauchent considérablement. L’IA agentique agit selon un plan, tandis que l’IA générative improvise une invite à la fois.

Des outils tels que Model Context Protocol de Bright Data permettent à votre agent ou à votre LLM d’exploiter des données web réelles en temps réel. C’est incroyablement puissant – votre IA peut accéder à n’importe quel site public sur Internet. Avec l’IA agentique, cela améliore la prise de décision et avec l’IA générative, cela améliore votre production.

L’IA agentique et l’IA générative domineront l’avenir. Les constructeurs et les analystes qui comprennent comment utiliser ces deux types d’IA seront bien placés pour réussir.