Une IA Ethique pour transformer votre business
C’est un peu technique, mais la lecture du début suffit à comprendre le principal enjeu des systèmes multi-agents : le contexte que chacun va recevoir dans le prompt. Il est limité en taille et peut rapidement se prendre les pieds dans le tapis. L’article détaille comment Manus, Anthropic ou Cursor ont choisi des approches spécifiques.
Poursuivons l’exploration et la compréhension du multi-agent vs mono-agent, surtout en tenant compte des avancées des monos agent (ChatGPT 5 par exemple). La discussion n’est pas tant technique que structurelle, il faut être capable de challenger nos équipes tech !
Ebook en mode Brand content de Galileo sur l’évaluation des agents (leur business). Néanmoins, les deux premiers chapitres sont intéressants pour la compréhension des différents agents et plateformes pour les opérer (LangGrap, AutoGen, CrewAI)
Cela peut paraître un peu technique : les avantages et inconvénients des multi-agent vs mono-agent. Cela dépend vraiment de vos besoins. Le choix de l’architecture est difficilement réversible une fois lancé. Autant bien le discuter avec les équipes techniques en amont.
40% des projets Agent IA (les vrais, les autonomes) abandonnés dans les trois ans d’après Gartner. Seulement 10% des offres actuelles autour des agents IA seraient vraiment à valeur ajoutée (les autres étant du repackaging de systèmes existants). Si on avait besoin de se convaincre que le hype sur les Agents IA était bien là…
Après Visa et Mastercard, c’est maintenant PayPal qui permet le paiement par un agent IA. Cela ouvre un nouveau monde où ce ne seront plus des humains qui iront sur les sites de shopping, mais des Agents IA. A quoi serviront les belles images de produits ? A mieux décrire le produit grâce à la Computer Vision ? Ou faudra-t-il encore les charger en méta-données…
Le MIT a fait l’effort de comptabiliser les 67 vrais “Agents” avec une définition précise. Intéressant de voir leur définition, l’historique et les pays d’origine. Pas de surprise, tout se passe aux US, mais attention, c’est la rupture la plus importante après l’ère du ChatGPT pour les entreprises.
Maintenant que les agents (autonomes) pullulent un peu partout, le problème, c’est leur interopérabilité. Un framework vient d’être lancé sur le modèle du TCP/IP et DNS des premières heures d’Internet. À surveiller de près, c’est effectivement ce qui manque pour développer les usages dans les entreprises.
Un sujet que l’on voit de plus en plus : les agents IA vont disrupter le SaaS. Parce qu’ils vont devenir vraiment autonomes et qu’ils peuvent dans un premier temps opérer les logiciels SaaS. Et dans un second temps les remplacer. Une phase d’une vingtaine d’années qui s’achève ? Cela va impliquer beaucoup de choses dans les organisations des entreprises.
Discussion impressionnante à écouter : Yohei montre son side project open source où à partir d’un prompt, le système code des fonctions pour activer des actions (aller chercher une information sur le web, envoyer un slack). Une sorte de système vivant qui écrit son propre code quand c’est nécessaire, sinon possède un catalogue de fonctions à utiliser. Pourrait être terrifiant, d’ailleurs Anthropic donne comme règle de ne jamais laisser une IA créer son propre code et l’exécuter en autonomie…