12 février 2025
Découvrez comment les systèmes d'IA agentiques utilisent des modèles de vision par ordinateur pour analyser de manière autonome les données visuelles, tirer des leçons de l'expérience et s'adapter aux conditions changeantes.
L'intelligence artificielle (IA) et la vision par ordinateur aident les machines à voir et à comprendre le monde. Grâce aux récentes avancées, nous assistons aujourd'hui à un bond en avant : des innovations en matière d'IA qui non seulement perçoivent, mais aussi pensent, planifient et agissent par elles-mêmes. Dans un article précédent, nous avons expliqué comment les agents de vision sont capables de traiter des données visuelles, de les analyser et de prendre des mesures.
Aujourd'hui, nous allons explorer un concept similaire : l'IA agentique. Les systèmes d'IA agentique sont conçus pour fonctionner de manière indépendante et possèdent des capacités de raisonnement et de résolution de problèmes semblables à celles des humains afin d'atteindre des objectifs définis. Contrairement aux systèmes d'IA traditionnels, qui se concentrent sur l'exécution de tâches individuelles avec des instructions prédéfinies, l'IA agentique peut planifier et agir de manière autonome pour effectuer des tâches. Ces agents peuvent même apprendre des interactions précédentes et prendre des décisions sans aucune 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 des capacités autonomes, axées sur les objectifs, de résolution adaptative des problèmes et 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 par ordinateur, des techniques d'apprentissage par renforcement et de grands modèles linguistiques (LLM) pour effectuer des tâches complexes. Cela les rend idéaux pour automatiser les flux de travail de l'entreprise 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 detect colis, track 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 principale différence entre une solution d'IA traditionnelle et une solution d'IA agentique est que l'IA agentique peut anticiper et s'adapter aux situations changeantes. Les systèmes de vision par ordinateur traditionnels sont parfaits 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 réentraîner ou à affiner les modèles. Pendant ce temps, l'IA agentique utilise des techniques d'apprentissage automatique avancées pour s'améliorer au fil du temps en interagissant avec son environnement.
L'IA évolue rapidement, avec de nouveaux concepts tels que l'IA générative, l'automatisation agentique et la vision par ordinateur, qui sont rapidement adoptés dans divers secteurs. Comparons ces technologies pour mieux comprendre ce qui distingue l'IA agentique.
Si vous avez utilisé des outils tels que ChatGPTvous 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. Si 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 simplement générer du contenu, elle agit 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 par ordinateur.
Le système d'IA agentique analyse la situation, décide de la meilleure réponse et agit de lui-même. Par exemple, si une caméra de sécurité IA intégrée à la vision par ordinateur 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 mouvements et envoie même un drone pour la surveiller.
L'automatisation agentique veille à ce que toutes ces actions fonctionnent ensemble de manière fluide. Elle connecte différents systèmes, tels que 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 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 les aide à apprendre et à 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 rapide des étapes impliquées dans la boucle continue :
Ensuite, passons en revue 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 implique plusieurs étapes clés, de l'identification des cibles biologiques liées aux maladies au criblage des composés potentiels, en passant par l'optimisation de leurs structures chimiques et la réalisation d'essais précliniques. Il s'agit d'un processus complexe et long qui nécessite une analyse approfondie des données et des expérimentations pour trouver des traitements efficaces et sûrs.
L'IA agentique, intégrée à la vision par ordinateur, contribue à automatiser des étapes clés telles que la synthèse chimique, ce qui rend le processus plus rapide et plus efficace. La synthèse chimique est le processus de combinaison de différents composés chimiques pour créer de nouvelles substances, telles que des médicaments pharmaceutiques, 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 par essais et erreurs.
Désormais, les systèmes d'IA agentique peuvent surveiller les réactions en temps réel, analyser les changements visuels tels que les variations de couleur ou la formation de cristaux, et prendre des décisions sur place. 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, réduisant ainsi le besoin d'intervention manuelle et accélérant le développement de médicaments.
L'IA agentique transforme notre façon de faire des achats en ligne en rendant l'expérience plus personnalisée, efficace et automatisée. Au lieu de simplement 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 par ordinateur, l'IA agentique peut également analyser les recherches visuelles, en reconnaissant les images de produits pour offrir des recommandations plus précises. Par exemple, si quelqu'un regarde fréquemment des baskets, le système d'IA agentique peut mettre en évidence les styles tendance, offrir des réductions ou suggérer des accessoires assortis. Il peut également optimiser les prix et les promotions en fonction de la demande, rendant le shopping plus dynamique.
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 track 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 :
Bien que 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 clés à garder à l'esprit :
Dans l'ensemble, bien que les systèmes d'IA agentiques aient beaucoup à offrir, il est important d'équilibrer leurs avantages avec des considérations éthiques, la transparence et une réglementation appropriée pour garantir qu'ils soient 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.
Cependant, des défis tels que les biais, le manque de transparence et les réglementations floues doivent encore être résolus. À mesure que les systèmes d'IA agentique s'améliorent, trouver le juste équilibre entre l'innovation et la responsabilité sera essentiel pour tirer le meilleur parti de ces innovations.
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