12 février 2025
Découvrez comment les systèmes d'IA agentique utilisent des modèles de vision artificielle pour analyser de manière autonome les données visuelles, tirer des enseignements de l'expérience et s'adapter à des conditions changeantes.
L'intelligence artificielle (IA) et la vision par ordinateur aident les machines à voir et à comprendre le monde. Grâce à de récentes avancées, nous assistons aujourd'hui à un véritable bond en avant : des innovations en matière d'IA qui ne se contentent pas de percevoir, mais qui pensent, planifient et agissent de manière autonome. Dans un article précédent, nous avons expliqué comment les agents de vision sont capables de traiter des données visuelles, de les analyser et d'agir.
Aujourd'hui, nous allons explorer un concept similaire : l'IA agentique. Les systèmes d'IA agentique sont conçus pour fonctionner de manière autonome et disposent de capacités de raisonnement et de résolution de problèmes similaires à celles des humains pour atteindre des objectifs définis. Contrairement aux systèmes d'IA traditionnels, qui se concentrent sur l'exécution de tâches individuelles à l'aide d'instructions prédéfinies, l'IA agentique peut planifier et agir de manière autonome pour exécuter des tâches. Ces agents peuvent même apprendre des interactions précédentes et prendre des décisions sans intervention humaine.
En ce qui concerne la vision par ordinateur, les systèmes d'IA agentique peuvent exploiter des techniques telles que la détection d'objets à l'aide de modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 pour analyser les données visuelles en temps réel, reconnaître les objets, comprendre les relations spatiales et prendre des décisions autonomes en fonction de leur environnement.
À la base, les systèmes d'IA agentique sont conçus avec une pensée autonome, orientée vers les objectifs, une résolution adaptative des problèmes et des capacités d'apprentissage continu. Ils utilisent des agents d'IA pour comprendre leur environnement, prendre des décisions et exécuter des tâches. Ces agents d'IA utilisent des modèles de vision artificielle, des techniques d'apprentissage par renforcement et de grands modèles de langage (LLM) pour effectuer des tâches complexes. Ils sont donc idéaux pour automatiser les flux de travail des entreprises et améliorer la prise de décision.
Par exemple, dans un entrepôt, un système d'IA agentique équipé d'un système de vision par ordinateur peut détecter les colis, suivre les stocks et contourner les obstacles sans intervention humaine. Grâce à l'apprentissage par renforcement, il peut améliorer l'efficacité de ses déplacements au fil du temps, en apprenant les meilleurs itinéraires pour éviter les embouteillages. Parallèlement, un chatbot alimenté par le LLM peut aider les travailleurs en répondant à leurs questions et en leur suggérant des améliorations opérationnelles, ce qui rend l'ensemble du flux de travail plus efficace.
La différence essentielle entre une solution d'IA traditionnelle et une solution d'IA agentique est que l'IA agentique peut anticiper et s'adapter à des situations changeantes. Les systèmes traditionnels de vision par ordinateur sont excellents pour reconnaître des objets ou classer des images, mais ils ne peuvent pas ajuster leur comportement de manière dynamique. Ils ont besoin d'un humain pour intervenir et aider à réapprendre ou à affiner les modèles. L'IA agentique, quant à elle, utilise des techniques avancées d'apprentissage automatique pour s'améliorer au fil du temps en interagissant avec son environnement.
L'IA évolue rapidement, et de nouveaux concepts tels que l'IA générative, l'automatisation agentique et la vision par ordinateur sont rapidement adoptés dans divers secteurs. Comparons ces technologies pour mieux comprendre ce qui distingue l'IA agentique.
Si vous avez utilisé des outils comme ChatGPT, vous connaissez déjà l'IA générative. Cette branche de l'IA est spécialisée dans la création de contenu, tel que du texte, des images ou du code, sur la base d'invites de l'utilisateur. Bien que l'IA générative favorise la créativité et l'exploration d'idées, elle suit des modèles appris et fonctionne selon des contraintes prédéfinies, ce qui l'empêche de prendre des décisions autonomes ou de poursuivre des objectifs indépendants.
En revanche, l'IA agentique poursuit activement des objectifs. Elle peut s'adapter dynamiquement à son environnement sans nécessiter une intervention humaine continue. Au lieu de se contenter de générer du contenu, elle prend des mesures et résout des problèmes de manière autonome.
L'automatisation agentique et l'IA agentique vont de pair, l'IA agentique fournissant l'intelligence qui alimente l'automatisation. Prenons l'exemple d'un système de sécurité basé sur la vision artificielle.
Le système d'IA agentique analyse la situation, décide de la meilleure réponse et prend des mesures de son propre chef. Par exemple, si une caméra de sécurité intégrée à la vision artificielle repère un intrus, le système d'IA agentique ne se contente pas d'envoyer une alerte ; il vérifie si la personne est un employé, verrouille les portes si nécessaire, suit ses déplacements et envoie même un drone pour la surveiller.
L'automatisation agentique veille à ce que toutes ces actions se déroulent sans heurts. Elle connecte différents systèmes, comme les caméras de sécurité, les serrures de porte et les drones, afin qu'ils puissent réagir automatiquement et de manière synchronisée. Alors que l'IA agentique prend les décisions, l'automatisation agentique veille à ce que ces décisions soient exécutées efficacement sans nécessiter d'intervention humaine.
Maintenant que nous avons une meilleure compréhension de ce qu'est l'IA agentique, explorons son fonctionnement.
Les systèmes d'IA agentique fonctionnent selon un processus cyclique de perception, de prise de décision, d'action et d'adaptation, ce qui leur permet d'apprendre et de s'améliorer au fil du temps. Cette boucle continue permet à ces systèmes de fonctionner de manière autonome et d'atteindre des objectifs complexes.
Voici un aperçu des étapes de la boucle continue :
Passons maintenant à quelques exemples concrets d'IA agentique en action. Ces systèmes sont utilisés dans différents secteurs, aidant les machines à analyser les données et à prendre des décisions indépendantes pour améliorer les résultats.
La découverte de médicaments comprend plusieurs étapes clés, depuis l'identification des cibles biologiques liées aux maladies jusqu'à la sélection de composés potentiels, l'optimisation de leurs structures chimiques et la réalisation d'essais précliniques. Il s'agit d'un processus complexe et fastidieux qui nécessite une analyse approfondie des données et des expérimentations afin de trouver des traitements efficaces et sûrs.
L'IA agentique, intégrée à la vision par ordinateur, permet d'automatiser des étapes clés comme la synthèse chimique, rendant le processus plus rapide et plus efficace. La synthèse chimique consiste à combiner différents composés chimiques pour créer de nouvelles substances, telles que des médicaments, par le biais de réactions contrôlées. Traditionnellement, les scientifiques devaient ajuster manuellement des facteurs tels que la température, la composition du solvant et le moment de la cristallisation en procédant par essais et erreurs.
Désormais, les systèmes d'IA agentique peuvent surveiller les réactions en temps réel, analyser les changements visuels tels que les changements de couleur ou la formation de cristaux, et prendre des décisions sur-le-champ. Par exemple, si le système détecte qu'une réaction ne progresse pas comme prévu, il peut immédiatement ajuster la température ou ajouter les produits chimiques nécessaires pour optimiser le processus. En apprenant continuellement des réactions passées, le système améliore sa précision au fil du temps, ce qui réduit le besoin d'intervention manuelle et accélère le développement des médicaments.
L'IA agentique modifie la façon dont nous faisons nos achats en ligne en rendant l'expérience plus personnalisée, plus efficace et plus automatisée. Au lieu de se contenter de recommander des produits en fonction des achats passés, l'IA agentique peut analyser les habitudes de navigation, prédire ce qu'un client pourrait vouloir ensuite et ajuster les suggestions de produits en temps réel.
Grâce à la vision artificielle, l'IA agentique peut également analyser les recherches visuelles, en reconnaissant les images de produits pour offrir des recommandations plus précises. Par exemple, si une personne regarde souvent des chaussures de sport, le système d'IA agentique peut mettre en évidence les styles à la mode, offrir des réductions ou suggérer des accessoires assortis. Il peut également optimiser les prix et les promotions en fonction de la demande, ce qui rend les achats plus dynamiques.
Au-delà des recommandations, l'IA agentique améliore la logistique du commerce électronique en gérant les stocks, en prévoyant les réapprovisionnements et en automatisant l'exécution des commandes. La vision par ordinateur permet aux systèmes d'IA agentique de suivre les niveaux de stock en temps réel, d'identifier les articles mal placés et de s'assurer que les produits sont correctement catégorisés. Si un article est rapidement épuisé, le système peut déclencher un réapprovisionnement ou suggérer des alternatives. En apprenant et en s'adaptant au fil du temps, l'IA agentique rend les achats en ligne plus rapides, plus intelligents et plus transparents, tant pour les clients que pour les entreprises.
Maintenant que nous avons examiné des exemples concrets d'IA agentique, voyons comment en construire une.
Si vous développez une application basée sur la vision par ordinateur, l'utilisation des derniers modèles comme Ultralytics YOLO11 peut aider votre système d'IA agentique à mieux comprendre son environnement. Grâce à sa prise en charge de diverses tâches de vision par ordinateur, YOLO11 peut permettre aux systèmes d'IA agentique d'analyser les données visuelles avec précision.
Voici comment construire un système d'IA agentique avec YOLO11 :
Voici quelques-uns des principaux avantages que les systèmes d'IA agentique peuvent apporter à divers secteurs :
Si l'IA agentique offre de nombreux avantages dans différents secteurs, il est également important d'être conscient des limites potentielles qui l'accompagnent. Voici quelques préoccupations majeures à garder à l'esprit :
Dans l'ensemble, si les systèmes d'IA agentique ont beaucoup à offrir, il est important d'équilibrer leurs avantages par des considérations éthiques, la transparence et une réglementation appropriée afin de s'assurer qu'ils sont utilisés de manière responsable.
Associés à des modèles d'IA visionnaire comme YOLO11, les systèmes d'IA agentique peuvent modifier le fonctionnement de l'automatisation. Qu'il s'agisse de voitures autonomes, d'achats en ligne ou de soins de santé, ces systèmes aident les entreprises à travailler de manière autonome et à un rythme plus rapide.
Toutefois, des problèmes tels que la partialité, le manque de transparence et le manque de clarté des réglementations doivent encore être résolus. À mesure que les systèmes d'IA agentique s'améliorent, il sera essentiel de trouver le bon équilibre entre innovation et responsabilité pour tirer le meilleur parti de ces innovations.
Rejoignez notre communauté et notre dépôt GitHub pour en savoir plus sur l'IA. Explorez les différentes applications de l'IA dans la fabrication et de la vision par ordinateur dans les soins de santé sur nos pages de solutions. Consultez nos licences Ultralytics YOLO pour vous lancer dans la vision par ordinateur dès aujourd'hui !
.webp)