Agents AI: dévoiler le mystère

Le monde de la technologie est en effervescence à propos des agents IA. De grands noms comme Sam Altman d'OpenAI, Satya Nadella de Microsoft et Marc Benioff de Salesforce sont tous impliqués. Altman affirme que les agents vont "rejoindre la main-d'œuvre" cette année, tandis que Nadella pense qu'ils prendront en charge certains travaux de connaissance. Benioff veut que Salesforce soit le leader en matière de main-d'œuvre numérique grâce à leurs services "agentiques".

Mais voici le hic : personne ne peut vraiment définir ce qu'est un agent IA.

Au cours des dernières années, les entreprises technologiques ont fait l'éloge des agents IA comme la prochaine grande innovation. Tout comme les chatbots IA comme ChatGPT ont changé la manière dont nous obtenons des informations, ces agents sont censés bouleverser notre façon de travailler, selon des PDG comme Altman et Nadella.

Ça semble prometteur, non ? Eh bien, tout dépend de ce que vous pensez qu'est un "agent", et ce n'est pas facile à définir. Des termes comme "multimodal", "AGI" et "IA" lui-même sont déjà assez vagues, et maintenant "agent" et "agentique" rejoignent le club.

Cette ambiguïté est un casse-tête pour des entreprises comme OpenAI, Microsoft, Salesforce, Amazon et Google, qui misent gros sur les agents. La version de chaque entreprise d'un agent est différente, ce qui ne fait que confondre les clients.

Ryan Salva, directeur senior chez Google et ancien responsable de GitHub Copilot, en a assez du terme "agents". Il a déclaré à TechCrunch : "Je pense que notre industrie abuse du terme 'agent' au point qu'il est presque absurde. C'est l'une de mes bêtes noires."

Cette confusion n'est pas nouvelle. L'année dernière, l'ancien journaliste de TechCrunch Ron Miller a demandé : "Qu'est-ce qu'un agent IA ?" Le problème est que chaque entreprise qui développe des agents le fait différemment.

Les choses ne font que se compliquer dernièrement.

Cette semaine, OpenAI a décrit les agents comme "des systèmes automatisés qui peuvent accomplir des tâches de manière indépendante au nom des utilisateurs" dans un billet de blog. Mais ensuite, dans leur documentation pour développeurs, ils ont qualifié les agents de "LLMs équipés d'instructions et d'outils". Leher Pathak, responsable du marketing produit API chez OpenAI, a ajouté à la confusion en disant sur X que les "assistants" et les "agents" sont essentiellement la même chose.

Pendant ce temps, Microsoft essaie de tracer une ligne entre les agents et les assistants IA. Ils considèrent les agents comme des "nouvelles applications" spécialisées pour un "monde alimenté par l'IA", tandis que les assistants aident simplement à des tâches générales comme la rédaction d'emails.

Anthropic, un autre laboratoire d'IA, admet que les agents peuvent être définis de plusieurs façons, allant de systèmes totalement autonomes à ceux suivant des flux de travail prédéfinis.

Salesforce va encore plus loin, qualifiant les agents de "type de système capable de comprendre et de répondre aux demandes des clients sans intervention humaine". Ils listent six types différents, allant des "agents réflexes simples" aux "agents basés sur l'utilité".

Alors, pourquoi toute cette confusion ?

Eh bien, les agents, comme l'IA, sont difficiles à définir et en constante évolution. OpenAI, Google et Perplexity viennent de commencer à déployer ce qu'ils appellent leurs premiers agents — Operator d'OpenAI, Project Mariner de Google et l'agent shopping de Perplexity — et leurs capacités varient énormément.

Rich Villars d'IDC souligne que les entreprises technologiques ne s'en tiennent souvent pas à des définitions strictes. "Elles se préoccupent davantage de ce qu'elles essaient d'accomplir", a-t-il déclaré à TechCrunch, surtout dans des marchés en rapide évolution.

Le marketing est aussi une grande partie du problème, selon Andrew Ng de DeepLearning.ai. Il dit : "Les concepts d'agents IA et de flux de travail 'agentiques' avaient autrefois une signification technique, mais il y a environ un an, les marketeurs et quelques grandes entreprises s'en sont emparés."

Jim Rowan de Deloitte voit l'absence d'une définition claire comme à la fois une opportunité et un défi. Cela permet aux entreprises d'adapter les agents à leurs besoins, mais cela peut aussi entraîner des "attentes mal alignées" et compliquer la mesure de la valeur des projets d'agents.

"Sans une définition standardisée, au moins au sein d'une organisation, il devient difficile d'évaluer les performances et d'assurer des résultats cohérents", a déclaré Rowan. "Cela peut entraîner des interprétations variées de ce que les agents IA devraient offrir, compliquant potentiellement les objectifs et les résultats des projets. En fin de compte, bien que la flexibilité puisse favoriser des solutions créatives, une compréhension plus standardisée aiderait les entreprises à mieux naviguer dans le paysage des agents IA et à maximiser leurs investissements."

Malheureusement, si l'évolution du terme "IA" est un indicateur, il semble que nous ne verrons pas de sitôt — peut-être jamais — une définition unique de "agent".