Agents IA – Concept, architecture et applications – Partie 5 — Science et données

Bienvenue dans la cinquième partie de notre parcours d’agents IA !

Dans les articles précédents de la série, nous avons exploré les principes fondamentaux essentiels à la création d’agents d’intelligence artificielle et analysé les outils qui rendent ce processus plus accessible.

Concentrons maintenant notre attention sur l’élément central de l’architecture des agents IA, les modèles linguistiques à grande échelle (LLM), et sur la façon dont ils agissent comme le « cerveau » derrière les agents IA.

L’importance des LLM pour les agents d’IA

Les agents IA doivent comprendre le contexte, interpréter les entrées des utilisateurs et générer des réponses pertinentes. Traditionnellement, cela nécessitait des règles complexes ou une formation spécifique. Cependant, les LLM ont transformé ce scénario, offrant de solides capacités d’interprétation linguistique qui s’adaptent à diverses tâches avec peu de personnalisation.

En intégrant un LLM à votre agent, vous pouvez :

• Améliorer la compréhension du langage : les LLM interprètent les nuances du langage humain, répondant aux requêtes complexes et aux entrées ambiguës avec une plus grande efficacité que les systèmes basés sur des règles.
• Personnaliser les interactions : grâce à la mémoire et à la connaissance du contexte, les agents peuvent personnaliser les réponses pour chaque utilisateur, refléter les connaissances spécifiques à une organisation et maintenir la cohérence des messages au fil du temps.
• Augmentez la fiabilité : en s’entraînant sur de grands volumes de données diverses, les LLM gèrent mieux les situations inattendues et les cas extrêmes, minimisant ainsi le besoin de mises à jour constantes.

Il est important de souligner que de nombreuses plateformes de développement d’AI Agent vous permettent de choisir le LLM le plus adapté à vos performances, votre coût et votre domaine d’activité.

Comment fonctionne l’intégration

Perception via le langage : l’agent envoie les entrées de l’utilisateur au LLM, qui interprète l’intention, extrait les informations pertinentes et renvoie une structure compréhensible.

Raisonnement et planification : Avec les données traitées, l’agent utilise la compréhension fournie par le LLM pour prendre des décisions, récupérer des informations de la mémoire et planifier des actions qui répondent aux objectifs établis.

Boucle d’action et de rétroaction : après avoir exécuté des actions, l’agent utilise de nouvelles informations ou les commentaires des utilisateurs pour affiner continuellement sa compréhension et ses décisions.

La révolution des appels de fonctions

Une fonctionnalité clé qui amplifie la puissance des LLM dans les agents AI est l’appel de fonction, qui permet l’intégration avec des API et des outils externes.

Au lieu de réponses textuelles gratuites, les LLM peuvent générer des sorties structurées, telles que des objets JSON, garantissant ainsi que l’agent comprend les résultats de manière claire et cohérente.

Grâce à l’appel de fonction, l’agent peut décider, en temps réel, quelles API ou fonctions externes utiliser pour répondre aux demandes des utilisateurs. Par exemple, lors d’une requête météo, LLM peut accéder automatiquement à l’API météo et incorporer les données dans la réponse.

En limitant les fonctions disponibles pour l’agent, vous vous assurez que les actions LLM sont fiables et sécurisées, réduisant ainsi les risques opérationnels.

L’intégration des appels de fonction transforme les agents IA de répondeurs passifs en résolveurs de problèmes actifs, capables d’effectuer des tâches et de rechercher des informations à la demande.

Si vous souhaitez choisir le meilleur LLM pour ce type d’intégration, le Classement des appels fonctionnels de Berkeley évalue la précision dans l’utilisation des outils. Déjà le Classement NPHardEval mesure les capacités de raisonnement des LLM dans des tâches complexes.

Nous commençons tout juste à explorer le potentiel de cette technologie. Préparez-vous à un avenir où les agents IA joueront des rôles de plus en plus autonomes et efficaces.

Nous continuerons avec la série sur les agents IA dans la partie 6.

David Matos

Références :

Appel de fonction OpenAI

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