Qu’est-ce qu’un système d’IA agentique ?
Un système agentique organise les décisions, les outils et l'état vers un objectif.
Ce que vous apprendrez
- Expliquer : un workflow a une structure explicite
- Appliquez l’idée dans un exemple : qu’est-ce qu’un système d’IA agentique ?
- Reconnaître les limites et vérifier le résultat de l'exercice
Un système agentique organise les décisions, les outils et l'état vers un objectif. Choisissez une coordination basée sur les dépendances entre les étapes.
Vous pouvez suivre ce cours sans compte ni programmation. Les exemples utilisent des données synthétiques et les résultats de l’IA doivent être vérifiés.
Comment ça marche, étape par étape
La carte à sept modèles
ReAct choisit l'action suivante ; La réflexion révise un brouillon ; Séquentiel applique des étapes fixes. Le routeur sélectionne une branche, Orchestrator délègue et combine dynamiquement les résultats, Parallel distribue des tâches indépendantes et Plan-and-Execute maintient et révise un plan. Demandez qui décide, où les résultats reviennent et ce qui arrête l'exécution.
Le schéma explicatif
Suivez les flèches pleines pour le flux principal. Les flèches bleues en pointillés fournissent des données ou un contexte ; les flèches roses en pointillés affichent des commentaires ou des résultats renvoyés. Les couleurs et les formes distinguent les modèles, les magasins, les décisions et les sorties. Sur un petit écran, faites défiler horizontalement pour suivre le schéma complet.
Un exemple complet
Une réponse d'assistance peut nécessiter une simple récupération, puis un acheminement vers un spécialiste ou une équipe. Pour la FAQ, un agent avec RAG est un bon point de départ.
Essayez-le vous-même
- Comparez une tâche fixe, une tâche exploratoire et des sous-tâches indépendantes.
- Enregistrez l’entrée, la source et le résultat attendu avant d’exécuter l’expérience. Utilisez uniquement les données fictives de l'exemple.
- Suivez les étapes du diagramme. À chaque étape, enregistrez les informations reçues et produites ; ne confondez pas le résultat intermédiaire avec le résultat final.
- Répétez après avoir supprimé les informations nécessaires ou rendu la saisie ambiguë. Vérifiez si le système clarifie, arrête ou invente une réponse.
- Comparez avec la solution expliquée. Conservez la configuration, la date, le résultat et une explication des différences. Changez une chose et retestez.
Une solution expliquée
Choisissez un modèle par rôles et dépendances plutôt que par nombre maximal d'agents. Un exercice réussi vous permet de montrer le lien entre les contributions, les étapes et les résultats. Lorsqu’une information manque, une réponse prudente est plus utile que des détails inventés. Comparez bien plus que le style : vérifiez également les conditions, les sources et les opérations.
Quand cette approche est utile et quelles sont ses limites
Un graphique de workflow et un graphique de connaissances décrivent différentes choses. Choisissez cette approche lorsqu’elle améliore un besoin mesuré. Gardez une base de référence simple et comparez les résultats en utilisant des entrées identiques. Un exemple réussi n’établit pas la fiabilité dans toutes les situations.
Vérifiez vos connaissances
Le multi-agent est-il un huitième modèle ?
Non. Il s’agit d’une catégorie architecturale qui peut utiliser plusieurs modèles existants.
Est-ce que plus d’autonomie donne toujours un meilleur résultat ?
Non. Cela augmente également les risques d’erreurs, les coûts et les actions inutiles.
Quel résultat cet exercice devrait-il produire ?
Choisissez un modèle par rôles et dépendances plutôt que par nombre maximal d'agents.
Les mots à retenir
- Hocher la tête: Une étape dans un graphe d’exécution.
- Agente: Un système qui peut choisir des étapes et utiliser des outils pour atteindre un objectif.
- Régresie / Régression: Un changement qui brise un cas précédemment correct.
Sources et votre prochaine étape
Pour préparer : A01 — Anatomie d'un agent IA · P02 — Ingénierie du contexte : qu'arrive-t-il au modèle ?