Une IA Ethique pour transformer votre business
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…
Vision très intéressante de Nfx (comme toujours) : la création d’agent va devenir simple, ce n’est pas là que la valeur va se créer. Dommage pour toutes les boîtes financées cette année sur ce sujet ! Là où la valeur va résider, c’est dans les marketplace d’agents (le Malt des agents IA). Parce que le client principal, ce sera la petite et moyenne entreprise, le plus gros marché et de loin devant les grandes entreprises.
Un papier de recherche un peu ardu qui éclaire un aspect intéressant des modèles de raisonnement (o1, Deepseek) : en générant des longs Chain of Thought par un autre LLM comme donnée d’entraînement, les capacités de raisonnement s’améliorent grandement. Cela semble rester un mystère même pour ces chercheurs… Un peu comme quand les Transformers créés pour de la traduction se sont mis à être capable de répondre à des questions pour amener à ChatGPT…