BeeAI : le pari open source d'IBM sur l'avenir des systèmes multi-agents

Les agents IA font fureur ces jours-ci. Ces programmes, qui peuvent effectuer des tâches pour le compte de leurs utilisateurs, sont considérés comme l'avenir de l'IA. Et ils deviennent un élément central de la stratégie d’IA des grandes entreprises technologiques, comme Oracle, Microsoft, Salesforce et, bien sûr, IBM, sans parler des géants de l’IA comme OpenAI et Perplexity.

Selon Marc Benioff, PDG de Salesforce, dont l’enthousiasme a été largement relayé par la presse en décembre dernier, l’utilisation d’agents IA pour résoudre les problèmes et prendre des décisions pourrait représenter une opportunité de plusieurs milliers de milliards de dollars.

Découvrez BeeAI. L'année dernière, IBM Research a publié  le cadre des exigences Bee Agent, une plateforme entièrement open source et no-code pour se familiariser avec les agents. Les agents IA, appelés « bees », se connectent à un LLM et peuvent accéder à des outils pour répondre aux questions des utilisateurs et effectuer des tâches. Les agents peuvent également réfléchir à ce qu'ils font et proposer de nouvelles approches. À l'heure actuelle, l'équipe travaille et publie des améliorations pour BeeAI, en ajoutant un cadre Python, des multi-agents et des améliorations pour l'expérience des développeurs.

Les mises à jour de BeeAI vont encore plus loin avec l'extension multi-agent. La vision globale, selon Michael (Max) Maximilien, ingénieur reconnu chez IBM, est de « simplifier les tâches simples et rendre possibles les tâches complexes ».

« BeeAI élargit ce modèle où il n'est pas nécessaire de disposer d'un seul agent pour répondre à une question. Vous aurez peut-être besoin de plusieurs agents. »

L'approche agentique essaie d'imiter la façon dont les humains interagissent et travaillent dans la vraie vie.

En règle générale, une équipe performante se compose de personnes qui se concentrent sur des tâches spécifiques, mais qui peuvent également gérer des dépendances parallèles sur lesquelles travaillent d'autres membres de l'équipe. Pour être efficaces, les travailleurs doivent effectuer certaines tâches simultanément, tandis que d'autres nécessitent une exécution séquentielle.

« BeeAI autorise non seulement plusieurs agents, mais également des agents issus de différentes implémentations », explique Maximilien. « Il n'est pas nécessaire qu'ils soient tous du même type d'agent. L'idée est qu'ils puissent collaborer pour répondre à des questions ou exécuter des workflows pour les utilisateurs. »

Il existe également un aspect de réutilisation avec les agences multiples, explique Maximilien, c'est-à-dire que plusieurs agents spécialisés travaillent ensemble plutôt qu'un seul agent qui tente de tout faire. Un aspect essentiel : BeeAI est open source, et implémenté dans TypeScript et en Python. L'équipe à l'origine du cadre Agent Bee et de BeeAI souhaite intégrer les commentaires des utilisateurs. « Nous souhaitons que la plateforme soit immédiatement utile, c'est pourquoi nous sollicitons l'avis des personnes qui l'utilisent », explique-t-il.

« Nous avons des opinions bien arrêtées sur la manière dont la collaboration entre plusieurs agences devrait être menée, mais nous pensons également qu'il est préférable de le faire de manière transparente », explique Maximilien. « Cela s'apparente à la manière dont la programmation a évolué, passant des langages procéduraux aux langages orientés objet. Ces nouveaux paradigmes ont connu le succès parce que de nombreux langages, comme Java, ont adopté l'ouverture, favorisant ainsi la créativité et la facilité d'utilisation. »

De nombreuses organisations étudient déjà comment utiliser les cadres multi-agents pour atteindre une plus grande échelle et de meilleures performances, en particulier lorsqu'il s'agit d'exécuter des tâches plus complexes ou spécifiques à un domaine.

« La plupart des entreprises doivent résoudre des problèmes spécifiques. Pour résoudre ces problèmes avec l'IA, elles doivent créer une solution agentique et codifier le workflow à l'aide des LLM et des outils », explique Maximilien. « Elles doivent optimiser leurs workflows quotidiens, responsabiliser leurs utilisateurs et améliorer leurs opérations. »

Selon lui, les entreprises considèrent l'IA non seulement comme un moyen d'automatiser les workflows, mais aussi comme un moyen d'autonomiser les employés. Voilà la vraie valeur.

« Nous considérons que cette tendance continuera à se développer avec l'ajout de nouveaux agents, car les utilisateurs individuels trouveront davantage d'intérêt à résoudre des problèmes plus complexes », explique-t-il, invitant les développeurs à utiliser BeeAI et à l'intégrer à leurs outils.