Les agents d’intelligence artificielle (IA) prennent une place de plus en plus importante dans le monde professionnel, offrant la promesse de résoudre des problèmes complexes. Cependant, cette avancée technologique vient avec ses propres défis, nécessitant une vigilance accrue. Découvrez comment ces agents fonctionnent et pourquoi une supervision humaine reste indispensable.
Les 3 infos à ne pas manquer
- Les agents d’IA, basés sur des modèles linguistiques, nécessitent une supervision humaine pour éviter les erreurs.
- Les agents d’IA peuvent diviser les problèmes en étapes, mais doivent être guidés par des instructions claires.
- La confiance aveugle dans l’IA est risquée, et une évaluation constante des systèmes est nécessaire.
Comprendre les agents d’IA et leurs fondations
Les agents d’IA reposent sur les mêmes fondations que les chatbots génératifs, comme ChatGPT et Copilot, qui utilisent des grands modèles linguistiques (LLM). La différence principale réside dans leur capacité à aborder les problèmes de manière itérative, en divisant les tâches complexes en étapes partielles et en contrôlant les résultats intermédiaires.
Un agent d’IA se distingue par sa capacité à penser de manière autonome, à condition qu’il reçoive des instructions claires. L’utilisateur doit définir un cadre incluant des critères précis pour atteindre l’objectif souhaité, que ce soit en termes de contenu, de longueur ou de style.
Les risques associés aux agents d’IA
Les agents d’IA sont susceptibles de générer des erreurs, notamment en raison de la complexité des problèmes qu’ils traitent. Ces erreurs peuvent survenir lorsque le raisonnement doit s’appuyer sur des données incomplètes ou dans un contexte incertain. Cela rend la surveillance de la qualité des résultats cruciale.
La nature non déterministe des grands modèles linguistiques implique que les mêmes données d’entrée peuvent conduire à des résultats variés. Il est donc impératif d’évaluer en profondeur ces systèmes et de maintenir une supervision humaine pour garantir que les résultats soient fiables.
Évolution et intégration des agents d’IA
À l’instar des nouveaux employés, les agents d’IA doivent d’abord prouver leur fiabilité avant de pouvoir être utilisés de manière autonome. Sam Altman, patron d’OpenAI, envisage un futur où ces agents évolueraient vers des rôles plus autonomes. Pour l’instant, les fournisseurs améliorent constamment leurs modèles, mais un mécanisme de feedback humain reste souvent nécessaire.
La mise en production d’un système d’IA est un processus long, et le véritable travail commence avec l’utilisation par les utilisateurs finaux. Des évaluations régulières sont essentielles pour s’assurer que les résultats restent pertinents et corrects.
Prudence et opportunités avec l’IA
Bien que l’usage des agents d’IA soit plein de promesses, il est important d’approcher cette technologie avec précaution. Les entreprises sont encouragées à explorer cette voie, tout en étant conscientes des risques potentiels et de l’importance de maintenir un bon équilibre entre coûts et avantages.
Smals Research, par exemple, met l’accent sur la nécessité de trouver des cas d’utilisation pertinents sans attendre que les agents d’IA résolvent tous les problèmes. La clé réside dans une évaluation prudente et continue, garantissant ainsi que l’IA apporte réellement de la valeur ajoutée.
Smals est une entreprise belge spécialisée dans la recherche et le développement de solutions technologiques. En tant que partenaire de longue date des administrations publiques, Smals joue un rôle crucial dans l’innovation numérique, en mettant l’accent sur la collaboration et le développement durable de solutions technologiques avancées.