Aux agents, comment les agents qui «travaillent» pour nous travaillent

2025 marque un tournant dans l’évolution de l’intelligence artificielle, avec une accélération particulière dans le domaine de Aux agents – Systèmes conçus pour fonctionner avec une autonomie croissante. OpenII a récemment publié de nouveaux outils de développeurs qui permettent la création d’agents intelligents personnalisés, tandis que d’autres sociétés telles que Google, Microsoft, Cisco et Salesforce Ils ont introduit des solutions similaires au cours des premiers mois de l’année.

En parallèle, dans la scène asiatique, la plate-forme chinoise Manuslancé dans une version bêta fermée, a suscité un grand intérêt malgré les informations limitées sur son fonctionnement. Ces développements rapportent une direction claire: l’agent d’IA émerge comme la prochaine phase évolutive de l’intelligence artificielle.

Qu’est-ce qu’un agent à ce qui le différencie des systèmes traditionnels

Un agent d’IA est un système d’intelligence artificielle conçu pour fonctionner avec un degré d’autonomie important, prenant des décisions et effectuant des tâches complexes avec une supervision humaine minimale. Contrairement au Grands modèles linguistiques (LLM) qui répondent principalement aux demandes des utilisateurs, les agents Ils peuvent effectuer des recherches sur le Web, analyser les fichiers, naviguer sur des sites Web et interagir avec d’autres applications de manière proactive.

Le concept d’agent intelligent est l’une des fondements de l’intelligence artificielle moderne. Un agent perçoit son environnement à travers des capteurs et agit sur cet environnement à travers des actionneurs. Les agents actuels représentent l’évolution de ce concept, amélioré par des progrès récents dans les modèles linguistiques et les techniques d’apprentissage.

Les outils pour créer aux agents

OpenII a récemment lancé une suite d’outils dédiés à la création d’agents intelligents:

1. Réponses API: remplace les assistants API précédents et est conçu pour permettre aux développeurs de créer la logique de base des agents.
2. Agents SDK: Un kit de développement de logiciels pour orchestrer les flux de travail d’agents uniques et multiples.
3. Outils d’observabilité intégrés: vous permettez de tracer et d’inspecter l’exécution des flux de travail des agents.
4. Utilitaire de recherche de fichiers: vous permet d’analyser rapidement les fichiers dans les bases de données de l’entreprise.
5. Modèle d’agent à août (CUA): Un modèle qui génère des actions de souris et de clavier pour automatiser les tâches sur l’ordinateur.

Le premier aux agents opérationnels

Avant la sortie de ces outils de développement, Openai avait déjà introduit deux aux agents des propriétaires:

Opérateur – Un agent conçu pour naviguer sur des sites Web et effectuer des opérations au nom de l’utilisateur. Cet outil est déjà disponible en Italie et en Europe.

Recherche profonde – Un agent qui répond aux questions des utilisateurs en créant des rapports de recherche et en choisissant indépendamment les sources à consulter. Cet outil n’est pas encore disponible en Europe.

Malgré des progrès significatifs, ces systèmes montrent toujours des limites: le taux d’erreur dans les réponses factuels demeure environ 10%, soulignant que la technologie est toujours perfectionnée.

Les fondements théoriques et techniques des agents de l’IA

Les agents modernes sont basés sur différentes technologies fondamentales:

1. Grands modèles linguistiques (LLM) comme fondement de la compréhension et de la génération de la langue.
2. Systèmes de planification ce qui vous permet de déterminer les actions des actions pour atteindre les objectifs.
3. Systèmes Apprentissage pour le renforcement qui améliorent les performances grâce à la rétroaction.
4. Techniques d’intégration qui permettent aux agents d’interagir avec divers systèmes et abeilles.

La convergence de ces technologies a créé les conditions de développement d’agents de plus en plus capables et autonomes, capables de s’adapter à différentes situations et d’apprendre de leurs expériences.

Les défis actuels des agents de l’IA

L’agent AI AI est confronté à différents défis techniques et conceptuels:

1. Fiabilité et précision: « Hallucinations » restent un problème important pour les systèmes génératifs. Les modèles linguistiques ont tendance à générer des informations plausibles mais pas nécessairement précises lors du fonctionnement dans des contextes d’incertitude.
2. Sécurité et contrôle: Les agents autonomes peuvent agir de manière indisponible ou souhaitée, ce qui rend le développement de mécanismes de contrôle efficaces essentiels.
3. Confidentialité et sécurité des données: Les systèmes qui accèdent et traitent des données sensibles soulèvent des problèmes de confidentialité importants. La protection des informations personnelles et d’entreprise reste une priorité critique.
4. Alignement avec les valeurs humaines: S’assurer que les agents autonomes agissent de manière cohérente avec les intentions, les valeurs et les préférences humaines représentent un défi fondamental qui nécessite des approches interdisciplinaires.
5. Limites de la compréhension contextuelle: Malgré les progrès significatifs, les agents d’Ancora ont du mal à bien comprendre le contexte culturel, social et situationnel dans lequel ils opèrent.

Le cadre réglementaire

Le développement des agents de l’IA fait partie d’un contexte réglementaire en évolution:

LE’AI actes de l’Union européenne, dont la proposition initiale a été présentée en 2021, comprend des dispositions qui s’appliquent aux systèmes d’intelligence artificielle autonomes. Le règlement adopte une approche basée sur les risques, avec des exigences plus strictes pour les systèmes classés comme risque élevé.

Aux États-Unis, le décret exécutif sur l’intelligence artificielle signée par le président Biden en octobre 2023 avait établi des lignes directrices pour le développement sûr et responsable de l’IA, promouvant l’innovation mais également la protection des droits et de la sécurité des personnes. Le décret exécutif était alors Aboli par le nouveau président, Trump, au début de 2025.

Le Nist (National Institute of Standards and Technology) a publié un To Risk Management Framework qui fournit des lignes directrices pour la gestion des risques associés aux systèmes d’IA, offrant une approche volontaire mais structurée pour améliorer la fiabilité, la sécurité et l’équité des systèmes d’IA.

L’impact économique et social potentiel

L’impact potentiel des agents de l’IA est significatif et multidimensionnel:

Au niveau économique, les technologies génératives, y compris les agents autonomes, pourraient ajouter entre 2,6 et 4,4 milliards de dollars à l’économie mondiale chaque année par la productivité, l’innovation et les nouveaux modèles commerciaux.

Sur le marché du travail, l’automatisation de l’IA transformera considérablement la demande de compétences au cours des cinq prochaines années. Bien que certaines tâches soient automatisées, elles émergeront de nouveaux liens, personnalisation et maintenance des systèmes d’IA.

Dans la sphère sociale, l’agent d’IA a le potentiel de démocratiser l’accès aux services personnalisés auparavant disponibles uniquement pour ceux qui pouvaient se permettre des assistants humains. Cependant, il existe également le risque d’élargir l’écart numérique si l’accès à ces technologies ne sera pas juste.

Applications pratiques documentées

L’agent AI AI a déjà montré un potentiel dans différents domaines:

Automatisation des processus métier: Plusieurs entreprises utilisent des agents pour automatiser les processus d’approvisionnement, réduire les délais de traitement et améliorer l’efficacité opérationnelle.

Soins de santé: Dans le secteur de la santé, les agents sont utilisés pour surveiller les patients et le soutien aux décisions cliniques, aidant les médecins à interpréter des données complexes et à identifier les options de traitement personnalisées.

Recherche scientifique: Les systèmes avancés tels que les scientifiques DeepMind ont montré la capacité de formuler des hypothèses scientifiques et des expériences de conception, accélérant potentiellement le processus de découverte scientifique.

Secteur financier: Dans le secteur financier, les agents sont utilisés pour l’analyse des risques et la conformité réglementaire, aidant les institutions à naviguer dans des environnements réglementaires complexes et en évolution rapide.

Assistance personnelle: Les agents personnels évoluent au-delà des simples assistants vocaux pour devenir des systèmes qui peuvent gérer des tâches complexes telles que la planification des voyages, la gestion des finances personnelles ou l’organisation des événements.

Considérations éthiques

Le développement d’agents autonomes soulève des problèmes éthiques importants:

Contrôle humain: Il est essentiel de maintenir un niveau approprié de contrôle humain sur les systèmes autonomes, en particulier dans les domaines à haut risque tels que la santé, la finance ou la sécurité.

Transparence: Les agents AI doivent être conçus pour être transparents dans leur fonctionnement et capables d’expliquer leurs décisions de manière compréhensible pour les utilisateurs.

Équité: Les agents doivent être développés et formés afin de minimiser les préjugés et de garantir un traitement équitable à tous les utilisateurs, quelles que soient leurs caractéristiques démographiques.

Responsabilité: La définition claire des responsabilités des actions des agents autonomes est fondamentale pour s’assurer qu’il existe toujours une entité (développeur, opérateur ou utilisateur) responsable des conséquences de leurs actions.

Durabilité: Le développement et la mise en œuvre de l’agent d’IA devraient également prendre en compte l’impact environnemental, en termes de consommation d’énergie et de ressources de calcul.

Conclusion: vers l’agent AI AI

2025 se décrit comme une année décisive pour le développement et l’adoption des agents. Les développements récents d’OpenAI et l’enthousiasme généré par des plateformes tels que Manus rapportent une trajectoire claire, mais la technologie est toujours en phase d’évolution rapide.

La vitesse de développement et d’adoption des AI les AI dépendra non seulement des progrès techniques, mais également de la capacité de relever efficacement les défis de la fiabilité, de la sécurité, de la vie privée et de l’alignement éthique, ainsi que de l’évolution du cadre réglementaire international.

Comme pour toutes les technologies transformatrices, le chemin vers la maturité des agents de l’IA sera probablement caractérisé par des cycles d’enthousiasme excessif suivis par des moments de réduction des attentes. Ce qui est certain, c’est que nous sommes entrés dans une nouvelle phase de l’évolution de l’intelligence artificielle, avec des implications profondes potentielles pour l’économie, la société et notre relation avec la technologie.