Les architectures émergentes des agents d’IA : raisonnement, planification et utilisation d’outils

Depuis l’avènement de ChatGPT, les applications d’intelligence artificielle (IA) ont connu une évolution rapide. Initialement centrées sur des interactions simples, elles s’orientent désormais vers des systèmes plus complexes appelés agents d’IA. Ces agents sont conçus pour accomplir des tâches complexes nécessitant du raisonnement, de la planification et l’utilisation d’outils.

Dans leur article « The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey », Tula Masterman, Sandi Besen, Mason Sawtell et Alex Chao explorent les avancées récentes dans la conception de ces agents. Ils examinent les architectures actuelles, identifient les défis et proposent des orientations pour les développements futurs.

Définition d’un agent d’IA

Un agent d’IA est un système autonome capable de percevoir son environnement, de raisonner, de planifier et d’agir pour atteindre des objectifs spécifiques. Contrairement aux modèles traditionnels qui répondent à des requêtes ponctuelles, les agents d’IA peuvent :

• Planifier : élaborer une séquence d’actions pour atteindre un objectif.
• Raisonner : analyser des informations pour prendre des décisions éclairées.
• Utiliser des outils : interagir avec des logiciels ou des bases de données pour accomplir des tâches.
• Se souvenir : stocker et rappeler des informations pertinentes pour des interactions futures.

Architectures des agents d’IA

Les architectures des agents d’IA peuvent être classées en deux catégories principales :

Agents mono-agent

Un agent mono-agent fonctionne de manière autonome pour accomplir une tâche. Il est particulièrement efficace pour des problèmes bien définis où la collaboration n’est pas nécessaire. Ses avantages incluent :

• Simplicité : conception et gestion plus simples.
• Efficacité : moins de communication nécessaire, donc plus rapide.

Cependant, il peut être limité dans des environnements complexes nécessitant une collaboration ou une spécialisation.

Agents multi-agents

Les agents multi-agents impliquent plusieurs agents travaillant ensemble pour accomplir une tâche. Chaque agent peut avoir une spécialisation ou un rôle spécifique. Leurs avantages comprennent :

• Collaboration : possibilité de diviser les tâches complexes.
• Flexibilité : adaptation à des environnements dynamiques.IBM – United States

Cependant, la coordination entre agents peut introduire des défis, tels que la gestion de la communication et la résolution de conflits.

Composants clés des agents d’IA

Les agents d’IA sont constitués de plusieurs composants essentiels :

• Cerveau : le moteur de raisonnement qui prend des décisions.
• Perception : la capacité à recevoir et interpréter des informations de l’environnement.
• Action : la capacité à interagir avec l’environnement ou d’autres systèmes.
• Mémoire : le stockage d’informations pour une utilisation future.

De plus, les agents peuvent avoir des personas, c’est-à-dire des rôles ou des personnalités définies qui influencent leur comportement. Par exemple, un agent peut être configuré comme un « assistant de recherche » ou un « analyste financier », ce qui guide ses actions et ses interactions.

Raisonnement, planification et utilisation d’outils

Les agents d’IA avancés sont capables de :

• Raisonnement : analyser des informations pour comprendre des situations complexes.
• Planification : élaborer des stratégies pour atteindre des objectifs.
• Utilisation d’outils : interagir avec des logiciels ou des bases de données pour accomplir des tâches spécifiques.

Par exemple, un agent peut utiliser un outil de traduction pour comprendre un document en langue étrangère, puis extraire des informations pertinentes pour une analyse.

Communication et leadership dans les systèmes multi-agents

Dans les systèmes multi-agents, la communication et le leadership sont cruciaux :

• Communication : les agents doivent échanger des informations de manière efficace pour coordonner leurs actions.
• Leadership : un agent peut être désigné comme leader pour diriger les autres agents, attribuer des tâches et prendre des décisions stratégiques.

Des études ont montré que des structures d’équipe dynamiques avec un leadership rotatif peuvent améliorer les performances globales, réduire le temps nécessaire pour accomplir des tâches et diminuer les coûts de communication.

Phases clés du fonctionnement des agents

Le fonctionnement des agents d’IA peut être divisé en plusieurs phases :

1. Planification : définir les étapes nécessaires pour atteindre un objectif.
2. Exécution : mettre en œuvre les actions planifiées.
3. Réflexion : évaluer les résultats obtenus et ajuster les stratégies si nécessaire.

Cette boucle continue permet aux agents de s’adapter à des environnements changeants et d’améliorer leurs performances au fil du temps.

Défis et considérations futures

Outre les aspects techniques, les auteurs soulignent plusieurs domaines de préoccupation qui devront être abordés pour permettre une adoption large et responsable de ces agents :

• Interopérabilité : Dans les systèmes complexes, il est essentiel que différents agents (développés indépendamment) puissent communiquer entre eux. Cela demande des protocoles standards.
• Traçabilité des décisions : Quand un agent recommande une action ou prend une décision, il est important de savoir comment et pourquoi. Cela est crucial pour maintenir la confiance des utilisateurs.
• Équité et biais : Si les données d’entraînement sont biaisées, les agents peuvent reproduire — voire amplifier — ces biais dans leurs recommandations.
• Ressources informatiques : Les agents qui fonctionnent avec des LLMs (modèles de langage de grande taille) sont souvent coûteux à faire tourner, en particulier dans des contextes de coordination multi-agents.

Exemples concrets d’agents IA dans l’industrie

Le document cite plusieurs projets et entreprises qui ont expérimenté avec des architectures d’agents IA :

1. Auto-GPT : Un système capable de définir un objectif à long terme (ex. : « trouver une idée de start-up ») et de s’organiser seul pour l’atteindre, en appelant des outils externes, en générant du contenu et en créant des fichiers.
2. BabyAGI : Un framework où un agent crée sa propre liste de tâches, exécute chaque tâche, puis réévalue les tâches restantes en fonction des résultats.
3. LangGraph et CrewAI : Des environnements permettant de concevoir des agents avec des rôles spécifiques (chercheur, planificateur, exécuteur, etc.) qui peuvent collaborer dans des flux de travail.
4. GPTs personnalisés d’OpenAI : Des versions personnalisables de ChatGPT qui permettent à des utilisateurs de définir des outils spécifiques, des objectifs, et même une mémoire persistante entre sessions.

Tableaux comparatifs des architectures

Voici un tableau inspiré du document qui compare plusieurs approches modernes d’architectures d’agents :

Recommandations des auteurs pour le futur

À partir de leur analyse, les chercheurs identifient plusieurs pistes de développement prioritaires :

• Modularité : Décomposer les agents en composants réutilisables (ex. : planificateur, exécuteur, gestionnaire de mémoire).
• Transparence : Intégrer des mécanismes d’explication qui permettent de justifier les décisions prises par l’agent.
• Robustesse : Créer des agents capables de gérer des situations non prévues sans générer d’erreurs critiques.
• Auto-évaluation : Intégrer des boucles de rétroaction internes permettant à l’agent de juger de la qualité de ses propres actions ou hypothèses.
• Interopérabilité ouverte : Standardiser les formats d’échange de données et les API pour favoriser la collaboration entre agents de différentes plateformes.

Le champ des agents d’IA est donc en pleine effervescence. L’idée qu’un logiciel puisse non seulement comprendre un objectif mais aussi s’organiser pour l’atteindre, interagir avec d’autres, et apprendre de ses erreurs, transforme radicalement notre vision de ce que peut être l’intelligence artificielle.

Le document arXiv:2404.11584 constitue une cartographie rigoureuse de ce nouvel espace technologique. Il met en lumière les forces et limites des approches actuelles, tout en ouvrant des perspectives pour les prochaines années. Loin de n’être qu’un simple outil conversationnel, l’agent d’IA devient une entité cognitive distribuée : une forme d’intelligence capable de structurer des processus complexes en s’appuyant sur un environnement riche d’outils, de données et de collaborateurs humains et non-humains.

Si la route vers des agents véritablement « généraux » est encore longue, les avancées des derniers mois montrent que nous sommes déjà dans l’ère de l’agentification de l’IA. Reste maintenant à en faire une technologie responsable, éthique et utile au plus grand nombre.