Agent AI

Un agent d'intelligence artificielle est une entité autonome qui perçoit son environnement grâce à des capteurs, traite ces informations pour prendre des décisions intelligentes et agit sur cet environnement à l'aide d'actionneurs pour atteindre des objectifs spécifiques. Contrairement à un simple programme qui suit un ensemble d'instructions prédéfinies, un agent d'intelligence artificielle peut apprendre par l'expérience, s'adapter à des conditions changeantes et fonctionner de manière indépendante sans intervention humaine directe. Cette capacité à percevoir, à penser et à agir fait des agents la pierre angulaire de l'intelligence artificielle (IA) moderne et favorise le développement de systèmes d'automatisation sophistiqués. L'objectif est de créer des systèmes capables de gérer des tâches complexes et dynamiques, qu'il s'agisse de naviguer dans les rues d'une ville ou de gérer des processus industriels.

Comment fonctionnent les agents d'intelligence artificielle

Le fonctionnement d'un agent d'intelligence artificielle est mieux compris comme un cycle continu impliquant trois éléments fondamentaux :

1. Perception (Sensing) : Les agents recueillent des informations sur leur état actuel et leur environnement à l'aide de capteurs. Dans le contexte de la vision par ordinateur, ces capteurs sont généralement des caméras qui capturent des données visuelles. Ces données brutes constituent l'entrée que l'agent utilise pour comprendre son contexte.
2. Prise de décision (traitement) : Le cœur d'un agent d'IA est son "cerveau", qui traite les données perceptives pour prendre des décisions. Ce composant est souvent un modèle sophistiqué d'apprentissage automatique, tel qu'un réseau neuronal. Pour les comportements complexes, les agents peuvent utiliser des techniques telles que l'apprentissage par renforcement, où ils apprennent les meilleures actions par essais et erreurs afin de maximiser une récompense. L'agent évalue diverses possibilités et choisit l'action la plus susceptible d'atteindre son objectif.
3. Action (actionnement) : Une fois la décision prise, l'agent l'exécute par l'intermédiaire d'actionneurs. Un actionneur est un mécanisme qui affecte l'environnement. Pour un robot physique, il peut s'agir de déplacer un bras robotique ou de diriger un véhicule. Pour un agent numérique, il peut s'agir d'exécuter une transaction sur le marché boursier ou de filtrer des courriels.

Cette boucle perception-réflexion-action, connue sous le nom d'architecture d'agent, permet à l'agent de fonctionner de manière autonome et de réagir aux événements en temps réel. Les cadres pour la construction d'agents sont de plus en plus courants, avec des projets comme LangChain et AutoGPT qui gagnent en popularité pour le développement d'agents alimentés par LLM.

Agents d'intelligence artificielle dans le domaine de la vision par ordinateur

La vision par ordinateur est une technologie habilitante essentielle pour les agents d'intelligence artificielle qui opèrent dans le monde physique. Les modèles de vision tels que Ultralytics YOLO11 servent de base perceptuelle, fournissant à l'agent la capacité de "voir" et d'interpréter son environnement. Lorsqu'il est intégré dans un système agentique, un modèle de CV transforme les données visuelles brutes en informations structurées, telles que l'identification et la localisation d'objets(détection d'objets), le suivi de leurs mouvements(suivi d'objets) ou la compréhension des poses humaines(estimation de la pose).

La combinaison de l'IA agentique et de la vision par ordinateur est essentielle pour l'avenir de l'automatisation. Un agent ne se contente pas de détecter un objet, il utilise cette détection comme déclencheur d'une décision. Par exemple, lorsqu'un modèle YOLO détecte un défaut sur une chaîne de production, l'agent décide d'activer un bras robotisé pour retirer l'article. Cela va au-delà de la simple détection pour créer un flux de travail entièrement automatisé.

Applications et exemples concrets

La puissance des agents d'intelligence artificielle est particulièrement évidente dans leurs applications réelles, où ils traduisent la perception et la prise de décision en actions tangibles.

• Véhicules autonomes : Les voitures autonomes sont un excellent exemple d'agents d'IA complexes. Elles utilisent une série de capteurs, notamment des caméras et des systèmes LiDAR, pour obtenir une vue à 360 degrés de leur environnement. Les modèles CV effectuent une inférence en temps réel pour détecter les piétons, les autres véhicules et les panneaux de signalisation. Le moteur décisionnel de l'agent traite ensuite ces informations pour contrôler la direction, l'accélération et le freinage, afin de naviguer en toute sécurité dans des environnements urbains complexes. Des entreprises comme Waymo sont pionnières dans le déploiement de ces systèmes avancés basés sur des agents.
• Fabrication intelligente : Dans la fabrication pilotée par l'IA, les agents d'IA automatisent le contrôle de la qualité. Un agent connecté à une caméra exécutant un modèle tel que YOLO11 peut surveiller un tapis roulant. Il utilise la segmentation des instances pour identifier chaque produit, vérifie la présence de défauts et, si un défaut est détecté, envoie un signal à un bras robotisé (l'actionneur) pour qu'il retire l'article défectueux. Cela crée un système d'assurance qualité efficace et autonome qui fonctionne en continu, un élément clé de l'industrie 4.0.

Différencier les agents d'intelligence artificielle des concepts apparentés

Il est utile de distinguer les agents d'intelligence artificielle d'autres termes apparentés dans le domaine de l'intelligence artificielle.

• Agent d'IA vs. modèle d'IA : Un modèle d'IA est un composant d'un agent, et non l'agent lui-même. Un modèle, comme un détecteur d'objets YOLO, est un outil qui exécute une tâche spécifique (par exemple, trouver des objets dans une image). L'agent d'intelligence artificielle est le système global qui utilise les résultats du modèle pour prendre une décision et agir. Le modèle fournit le "quoi", tandis que l'agent décide de "ce qu'il faut faire".
• Agent d'IA vs Chatbot/LLM : Bien qu'un chatbot ou un Large Language Model (LLM) puisse présenter un comportement intelligent, ils sont généralement confinés à des environnements numériques basés sur le texte. Un agent d'intelligence artificielle est un concept plus large qui peut interagir avec le monde physique par le biais de capteurs et d'actionneurs. Cependant, un LLM peut servir de puissant moteur de prise de décision au sein d'un agent, un concept exploré par des plateformes telles que Hugging Face.
• Agent d'intelligence artificielle et robotique : La robotique fait référence à la conception et à la construction du robot physique - le corps. L'agent d'intelligence artificielle est l'intelligence qui contrôle ce corps - l'esprit. Un bras de robot industriel n'est qu'un simple matériel ; il devient un agent intelligent lorsqu'il est alimenté par un système d'IA qui lui permet de percevoir son environnement et de prendre des décisions autonomes.