Une IA Ethique pour transformer votre business
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…
Encore une clarification (bienvenue) de HuggingFace sur les agents et surtout les agents autonomes (agentic). Probablement la version la plus détaillée trouvée à date pour lister les différents agents, les bénéfices/risques et des recommandations fortez sur les règles notamment éthiques à respecter.
NFX propose une vision détaillée sur l’évolution des “agents IA” en 5 étapes : du simple copilote à l’autopilote d’aujourd’hui, jusqu’aux agents créatifs capables d’innover en business. L’aboutissement ? Des entreprises 100% AI. Le timing reste le grand mystère : certains parient sur quelques années, d’autres jugent ça impossible. Perso, je mise sur un entre-deux !
Microsoft se lance à son tour dans la définition des agents IA, introduisant les notions de mono-agents et micro-agents. Pas sûr que cela clarifie le marché : les micro-agents exécutent des tâches basiques sous la supervision d’un manager agent, tandis que les mono-agents gèrent tout d’un bloc. L’occasion pour eux de promouvoir leur approche de micro-services. Pourquoi pas, mais on aurait pu s’en passer !
Au tour d’Anthropic de partager sa vision des Agents, en distinguant clairement les workflows (orchestration de LLM selon un schéma défini) et les agents (LLM autonomes dans leurs processus et outils). La partie sur les agents reste limitée, reflétant leur stade de développement. En revanche, les cas d’orchestration “classiques” sont bien détaillés, montrant l’étendue des possibilités déjà accessibles sans recourir à des agents autonomes.
Encore une tentative de précision de ce qu’on entend par Agent IA. C’est Google qui s’y colle (pour bien sûr nous proposer ses technologies ensuite, mais le contenu n’en reste pas moins intéressant). Un agent est un LLM avec des capacités de raisonnement et donc de prise de décision, auquel on donne accès à des services externes via API. C’est une vue peut-être limitée avec l’avantage de correspondre au présent, sans être totalement futuriste.
Toujours la source d’un fournisseur de solution Agentic AI, un guide assez complet sur les étapes à passer pour se lancer dans un tel projet. Il couvre pour une fois les sujets métiers, les humains, la sécurité et la mesure de performance. Plutôt rare, surtout vu la source.
Une autre définition de l’Agentic AI ou l’IA (pas seulement générative) grâce au raisonnement prend des décisions et des actions de manière autonome. Faite par un fournisseur de solution donc forcément positivé. Des redites sur que j’ai pu partager précédemment, parce que la répétition et les légères variations permettent d’affiner notre perception des choses. C’est comme ça que nous fonctionnons nous les humains (comme les IA d’ailleurs puisqu’elles ont été calquées sur nous).
Tentative de synthèse intéressante pour ne pas se laisser dépasser par le buzz des Agents IA. On regrette quand même l’accent mis sur la prise en main d’applications tierces alors que la vraie rupture serait d’après moi ceux qui sont réellement autonomes et ont la capacité d’analyser une situation et de prendre une décision, puis une action. Ce qui expliquerait la différence et l’échec de toutes les automations dans un monde connu et normé (qui n’existe pas). Par contre, il n’oublie pas de poser la question de l’impact social ce qu’on ne trouve pas toujours…