Interagir avec des chatbots d’IA tels que ChatGPT peut être à la fois amusant et parfois utile. Cependant, la prochaine étape de l’IA au quotidien dépasse le simple fait de répondre à des questions : les agents d’IA accomplissent des tâches pour vous.
Des géants de la technologie, dont OpenAI, Microsoft, Google et Salesforce, ont récemment lancé ou annoncé des projets de développement d’agents d’IA. Ils affirment que ces innovations apporteront une efficacité nouvelle à des processus techniques et administratifs dans des secteurs tels que la santé, la robotique, le jeu vidéo, et d’autres domaines professionnels.
Les agents d’IA simples peuvent être programmés pour répondre à des questions courantes envoyées par courriel. Les modèles plus avancés sont capables de réserver des billets d’avion et d’hôtel pour des voyages professionnels transcontinentaux. Google a récemment présenté Project Mariner, une extension pour Chrome qui peut analyser le texte et les images à l’écran.
Lors de cette démonstration, l’agent a aidé à planifier un repas en ajoutant des articles à un panier sur le site d’une chaîne de supermarchés, cherchant même des substituts lorsque certains ingrédients étaient indisponibles. Bien qu’une personne doive encore valider l’achat, l’agent peut être chargé d’effectuer toutes les étapes nécessaires jusqu’à ce point.
En somme, vous êtes également un agent. Chaque jour, vous agissez dans votre environnement en réponse à ce que vous percevez. Mais qu’est-ce qu’un agent d’IA exactement ? En tant que scientifique informatique, je propose cette définition : les agents d’IA sont des outils technologiques capables d’apprendre beaucoup sur un environnement donné, puis, avec quelques simples instructions d’un humain, de résoudre des problèmes ou d’exécuter des tâches spécifiques dans cet environnement.
Règles et objectifs
Un thermostat intelligent est un exemple d’agent simple. Sa capacité à percevoir son environnement se limite à un thermomètre qui lui indique la température. Lorsque celle-ci tombe en dessous d’un certain niveau, le thermostat intelligent réagit en augmentant le chauffage.
Un précurseur familier des agents d’IA actuels est le Roomba. Cet aspirateur robot apprend la configuration d’un salon, par exemple, et évalue la quantité de saleté sur le tapis. Il agit ensuite en conséquence pour nettoyer l’espace.
Le thermostat intelligent illustre ce que les chercheurs en IA appellent un agent réflexe simple. Il prend des décisions simples, basées uniquement sur ce qu’il perçoit à un instant donné. L’aspirateur robot, quant à lui, est un agent axé sur un objectif : nettoyer le maximum de surface accessible. Les décisions qu’il prend, comme quand tourner ou retourner à sa base de chargement, servent toutes cet objectif.
Un agent axé sur un but réussit simplement en atteignant cet objectif par tous les moyens disponibles. Toutefois, il existe plusieurs méthodes possibles pour y parvenir, certaines étant jugées plus ou moins souhaitables que d’autres.
Beaucoup des agents d’IA actuels sont basés sur l’utilité, c’est-à-dire qu’ils prennent davantage en compte comment atteindre leurs objectifs. Ils évaluent les risques et les avantages de chaque approche possible avant de décider de la marche à suivre. Ils peuvent également prendre en compte des objectifs concurrents et décider lequel est plus important. Ainsi, ils vont au-delà des agents basés sur des objectifs en sélectionnant des actions qui tiennent compte des préférences uniques de leurs utilisateurs.
Prendre des décisions, agir
Lorsque les entreprises technologiques parlent d’agents d’IA, elles ne font pas référence aux chatbots ou aux grands modèles de langage comme ChatGPT. Bien que les chatbots utilisés pour le service client sur un site soient techniquement des agents d’IA, leurs perceptions et actions sont limitées. Les agents chatbot peuvent percevoir les mots tapés par un utilisateur, mais leur seule action consiste à répondre avec du texte, en espérant fournir une réponse correcte ou informative.
Les agents d’IA auxquels ces entreprises font référence représentent des avancées significatives par rapport aux grands modèles de langage, car ils possèdent la capacité d’agir au nom des personnes ou des sociétés qui les utilisent.
OpenAI déclare que les agents deviendront bientôt des outils que les utilisateurs ou entreprises laisseront fonctionner de manière autonome pendant des jours ou semaines, sans avoir à surveiller les progrès ou les résultats. Les chercheurs d’OpenAI et de Google DeepMind affirment que les agents constituent une étape supplémentaire vers l’intelligence générale artificielle ou « IA forte », c’est-à-dire une IA capable de dépasser les capacités humaines dans divers domaines et tâches.
Les systèmes d’IA utilisés aujourd’hui sont considérés comme une IA étroite ou « IA faible ». Un système peut exceller dans un domaine particulier – par exemple, les échecs – mais si on le lance dans un jeu de dames, il n’aurait aucune idée de ce qu’il faut faire, car ses compétences ne s’appliqueraient pas. Un système d’intelligence générale artificielle serait mieux équipé pour transférer ses compétences d’un domaine à un autre, même sans jamais avoir été exposé au nouveau domaine.
Des risques à considérer ?
Les agents d’IA sont-ils prêts à révolutionner notre manière de travailler ? Cela dépendra de la capacité des entreprises technologiques à prouver que leurs agents ne sont pas seulement en mesure d’accomplir les tâches qui leur sont confiées, mais aussi de faire face aux nouveaux défis et obstacles inattendus qui peuvent survenir.
L’acceptation des agents d’IA dépendra également de la disposition des utilisateurs à leur accorder l’accès à des données potentiellement sensibles. En fonction de leur rôle, un agent pourrait nécessiter un accès à votre navigateur Internet, votre courriel, votre calendrier et d’autres applications ou systèmes pertinents. À mesure que ces outils deviennent plus courants, il sera important pour les utilisateurs de réfléchir à la quantité de données personnelles qu’ils souhaitent partager.
Une violation du système d’un agent d’IA pourrait entraîner une fuite d’informations privées concernant votre vie et vos finances.Êtes-vous prêt à prendre ces risques dans le but de réduire votre charge de travail ?
Que se passera-t-il si un agent d’IA prend une mauvaise décision, ou effectue un choix désapprouvé par son utilisateur ? Actuellement, les développeurs d’agents d’IA veillent à maintenir l’humain dans la boucle, garantissant une vérification du travail de l’agent avant que des décisions finales ne soient prises. Dans le cadre de Project Mariner, Google n’autorise pas l’agent à finaliser l’achat ou à accepter les conditions de service du site. En gardant l’utilisateur dans la boucle, les systèmes offrent la possibilité de revenir sur une décision prise par l’agent que l’utilisateur n’accepte pas.
Comme tout autre système d’IA, un agent d’IA est soumis à des biais. Ces biais peuvent provenir des données sur lesquelles l’agent a été initialement formé, de l’algorithme lui-même, ou de la manière dont les résultats de l’agent sont utilisés. Garder l’humain dans le processus de décision est un moyen de réduire les biais en s’assurant que les décisions sont examinées par des personnes avant d’être exécutées.
Les réponses à ces questions détermineront probablement la popularité future des agents d’IA et la capacité des entreprises d’IA à améliorer leurs agents une fois en usage.
Bon à savoir
- Les agents d’IA peuvent améliorer l’efficacité au travail en automatisant des tâches répétitives.
- La sécurité des données est un enjeu crucial dans l’adoption d’agents d’IA, nécessitant une réflexion approfondie de la part des utilisateurs.
- Pour les entreprises, intégrer des agents d’IA pourrait représenter un avantage compétitif significatif dans un marché en constante évolution.