Qu’est-ce que les essaims d’agents et comment fonctionnent-ils ?

Les essaims d’agents IA sont considérés comme une forme de système multi-agents. Plutôt que de désigner plusieurs agents au sein d’un même système, le terme « essaim » met souvent l’accent sur la collaboration entre plusieurs agents relativement autonomes. Ce nom s’inspire en partie de systèmes que l’on trouve dans la nature, tels que les colonies d’insectes, où de nombreux individus travaillent ensemble pour accomplir des tâches complexes.

L’idée déterminante, c’est la coordination. Un essaim a besoin d’un moyen de déterminer le travail à effectuer, d’attribuer ce travail et de rassembler les résultats. Selon sa conception, la coordination peut provenir d’un orchestrateur central, d’une hiérarchie d’agents ou d’interactions plus décentralisées.

Par exemple, un agent peut planifier un projet pendant que d’autres agents gèrent des tâches individuelles. Un agent distinct pourrait examiner le travail avant qu’un autre agent ne combine les résultats. Les agents peuvent fonctionner de manière séquentielle ou en parallèle. Ils peuvent également partager des informations, déléguer des tâches et réagir en fonction du travail d’autres agents. Les essaims strictement décentralisés reposent principalement sur des interactions locales et des signaux partagés plutôt que sur un contrôleur central.

Les essaims d’agents peuvent s’avérer utiles lorsqu’une tâche comporte des éléments distincts pouvant être délégués ou lorsque différents agents peuvent apporter des capacités complémentaires. Cependant, l’ajout d’agents supplémentaires n’améliore pas automatiquement le système. Plusieurs agents améliorent la coordination, la communication et l’utilisation des ressources. La valeur d’un essaim dépend donc de savoir si ces fonctionnalités en plus justifient sa complexité supplémentaire.

Les essaims d’agents IA peuvent changer la façon dont une entreprise structure et gère le travail assisté par l’IA. Au lieu de dépendre d’un seul assistant IA pour gérer l’ensemble du processus, les entreprises peuvent répartir des parties d’un workflow entre plusieurs agents. Les entreprises peuvent également intégrer ces workflows d’agents dans les processus métier et applications existants. La mise en œuvre peut affecter la façon dont le travail est assigné, la manière dont les tâches évoluent au cours d’un processus et le degré de collaboration humaine nécessaire.

L’un des impacts potentiels est l’ampleur des opérations assistées par l’IA. Lorsqu’une tâche peut être divisée en sous-tâches indépendantes, plusieurs agents peuvent travailler simultanément au lieu d’exiger qu’une seule boucle d’agents traite chaque partie séquentiellement.

Un essaim peut répartir un workload plus important entre plusieurs agents, permettant ainsi l’exécution simultanée de tâches indépendantes. Cette coordination peut être utile pour des workflows complexes ou à fort volume.

Les essaims peuvent également modifier l’organisation d’un travail spécialisé. Différents agents peuvent gérer la recherche, l’analyse ou le passage en revue en fonction de leurs capacités. De cette façon, un workflow d’IA peut être divisé en rôles dotés de différentes responsabilités, au lieu de compter sur un seul agent pour réaliser chaque partie du processus.

L’impact n’est pas toujours positif. Davantage d’agents génèrent plus d’éléments en mouvement. Les entreprises doivent gérer la manière dont les agents communiquent, la façon dont le travail est transféré et ce qui se passe lorsque les agents produisent des résultats contradictoires. La gestion de plusieurs agents peut également augmenter les coûts, en particulier lorsque les agents interagissent fréquemment.

Les essaims peuvent également modifier le rôle des personnes dans un workflow basé sur l’IA. Les employés peuvent passer plus de temps à définir les objectifs de l’IA, à examiner les résultats et à gérer les exceptions plutôt qu’à accomplir chaque tâche directement. Ce transfert de responsabilités peut réduire le travail humain dans certains processus tout en créant un besoin accru de supervision et de gestion.

Ces changements affectent la manière dont les entreprises structurent leurs workflows, allouent des ressources et impliquent les personnes dans le travail assisté par l’IA. Il est important de prendre en compte ces effets pour évaluer si un essaim est adapté à une tâche particulière.

Les essaims d’agents IA et les systèmes multi-agents impliquent tous deux plusieurs agents IA travaillant au sein du même système. Ces termes sont parfois utilisés de manière interchangeable, mais « système multi-agents » est généralement le terme le plus large.

• Un système multi-agents peut inclure des agents qui travaillent de manière indépendante, suivent un workflow prédéfini ou interagissent entre eux. Ces agents peuvent avoir différents rôles et capacités, mais ils n’ont pas nécessairement besoin de collaborer étroitement.
  
  
• Un essaim d’agents décrit un arrangement plus collaboratif. Les agents peuvent diviser une tâche plus vaste, se spécialiser dans différents types de travail, partager des informations et réagir en fonction des actions ou des résultats d’autres agents. Le degré de coordination peut varier. Certains essaims s’appuient sur un orchestrateur ou un agent central, tandis que d’autres permettent aux agents d’interagir plus directement.

La distinction n’est pas toujours claire. Un système composé de plusieurs agents indépendants peut être un système multi-agents sans fonctionner comme un essaim, alors qu’un essaim peut être organisé de différentes manières. En pratique, les termes se recoupent souvent, le terme « essaim » mettant davantage l’accent sur l’activité coordonnée des agents.

Un essaim d’agents IA organise le travail de manière à ce que plusieurs agents puissent contribuer à un objectif commun. Le processus exact dépend de la conception de l’essaim, mais la plupart des systèmes doivent répondre à quatre questions :

1. Que doit-on faire ?
2. Qui doit le faire ?
3. Comment les résultats doivent-ils être réunis ?
4. Quels mécanismes de gouvernance déterminent ce à quoi chaque agent peut accéder, décider et modifier ?

Songez à une entreprise qui souhaite faire des recherches sur un nouveau marché. Dans le cadre d’un essaim, un agent pourrait élaborer le plan de recherche, plusieurs agents étudier différents aspects du marché en parallèle, et un autre agent examiner et combiner leurs résultats. Cette formule permet de mener simultanément différentes parties de la recherche, tout en donnant à chaque agent un domaine de responsabilité ciblé.

L’essaim doit d’abord décomposer l’objectif global en tâches plus petites. Un agent de planification peut faire cela explicitement ; les tâches peuvent aussi être définies à l’avance comme faisant partie du workflow.

La répartition du travail dépend du problème. Certaines tâches peuvent être gérées indépendamment et envoyées à plusieurs agents à la fois. D’autres tâches dépendent de résultats antérieurs et doivent être effectuées séquentiellement. Un agent de recherche, par exemple, pourrait devoir terminer son travail avant qu’un autre agent puisse analyser les résultats.

Les agents peuvent également assumer des rôles spécialisés. Un agent peut se concentrer sur la collecte d’informations tandis qu’un autre analyse les données ou vérifie la qualité du travail. Un prompt système peut définir les instructions ou le comportement d’un agent, tandis que ses outils et autres capacités déterminent ce que l’agent peut effectuer. La spécialisation permet à l’essaim d’attribuer le travail en fonction des instructions, des outils ou des capacités d’un agent.

Une fois le travail réparti, les agents doivent accéder aux informations nécessaires pour accomplir leurs tâches. Ces informations peuvent circuler entre les agents de différentes manières.

Les agents peuvent s’envoyer directement des messages. Ils peuvent également utiliser des appels de fonction pour employer des outils ou des systèmes externes et transmettre les informations qui en résultent dans le workflow. Une mémoire ou un espace de travail partagés peuvent permettre à plusieurs agents d’accéder aux mêmes informations.

Les agents peuvent également transmettre des fichiers, des résultats de recherche, du code ou d’autres résultats lorsqu’une tâche mène à une autre. Les systèmes de récupération peuvent également fournir aux agents un contexte externe provenant de sources telles que des documents, des bases de données ou des bases de connaissances connectées. Des approches telles que la recherche vectorielle et la méthode Graph RAG peuvent récupérer des informations pertinentes de différentes manières, selon la structure des données sous-jacentes.

La quantité d’informations partagées est importante. Fournir à chaque agent l’historique complet d’une tâche peut saturer sa fenêtre de contexte et augmenter la quantité d’informations que le système doit traiter. Donner trop peu de contexte à un agent peut conduire à un travail incomplet ou incohérent. Les designs d’essaims doivent être en mesure de fournir aux agents les informations dont ils ont besoin sans engendrer de surcoûts inutiles.

La communication à elle seule ne suffit pas à rendre un essaim efficace. Le système doit également coordonner les étapes suivantes.

Un agent central ou une couche d’orchestration d’agents peut assigner des tâches, surveiller l’avancement et décider quand les résultats sont prêts à être combinés. Dans les systèmes plus importants, l’observabilité peut aider les équipes à suivre l’activité des agents, les appels d’outils, les transferts et les résultats. Dans d’autres conceptions, les agents peuvent déterminer leurs prochaines actions en se basant sur des messages, un état partagé ou les résultats d’autres agents.

La coordination peut aussi impliquer la révision du travail. Un agent peut vérifier les résultats d’un autre agent avant qu’ils ne soient intégrés au résultat final, ou un workflow peut nécessiter une approbation humaine avant qu’un agent n’agisse. Si le travail est inachevé, l’essaim peut renvoyer la tâche pour une nouvelle tentative ou l’assigner à un autre agent.

La dernière étape consiste à rassembler les différents résultats individuels. Un agent peut synthétiser les résultats en un rapport final, tandis qu’un autre système peut les combiner automatiquement. L’objectif est de transformer plusieurs travaux distincts en un seul résultat qui répond à la tâche initiale.

Un essaim d’agents n’est pas simplement un regroupement d’agents IA. Il s’agit d’un processus coordonné dans lequel le travail est réparti, les informations circulent entre les agents et les résultats individuels contribuent à la réalisation d’un objectif commun. La manière dont ces activités sont organisées détermine le comportement de l’essaim et les types de tâches qu’il peut gérer.

L’architecture d’un essaim d’agents IA varie selon la tâche, les relations entre les tâches et le niveau de coordination requis. Ces choix s’inscrivent dans une architecture multi-agents plus large, certains modèles décrivant la manière dont le travail est exécuté et d’autres décrivant comment les agents sont organisés ou comment ils collaborent et prennent des décisions. Ces motifs peuvent aussi être combinés au sein d’un même essaim.

• Séquentiel : les agents gèrent le travail étape par étape, chaque agent utilisant les résultats de l’agent précédent. Par exemple, un agent peut recueillir des informations, un autre peut les analyser et un troisième peut préparer le rapport final. Cette approche convient aux tâches où les étapes ultérieures dépendent des précédentes, mais elle limite la possibilité d’effectuer un travail en parallèle.
  
  
• Parallèle : plusieurs agents travaillent sur différentes parties d’une tâche en même temps avant que leurs résultats ne soient combinés. Un essaim de recherche de marché, par exemple, pourrait être composé de différents agents chargés d’étudier les concurrents, les clients et les tendances du secteur. L’exécution en parallèle peut raccourcir un workflow lorsque les tâches sont véritablement indépendantes et que le coût de coordination ne l’emporte pas sur le temps gagné.
  
  
• Itératif : les agents répètent ou affinent le travail en fonction des résultats des étapes précédentes. Un agent peut produire un résultat initial, un autre peut donner son avis et le travail peut revenir à l’agent initial pour révision. Ce modèle peut être utile lorsque la qualité d’un résultat dépend d’évaluations et d’améliorations répétées.

• Centralisée ou dirigée par le manager : un agent central ou une couche d’orchestration dirige le travail, assigne les tâches et collecte les résultats auprès des autres agents. Cette structure peut fournir un point de contrôle clair, mais le système ou l’agent coordinateur peut également devenir une dépendance pour le reste du workflow.
  
  
• Hiérarchique : les agents sont organisés en niveaux, les agents de niveau supérieur assignant du travail aux agents de niveau inférieur. Un coordinateur peut diviser un objectif plus vaste en tâches, tandis que d’autres agents gèrent de petits groupes d’agents spécialisés. Les structures hiérarchiques peuvent contribuer à organiser des workflows complexes mais ajoutent des couches de coordination supplémentaires.
  
  
• Décentralisée ou en pair-à-pair : les agents coordonnent plus directement leurs actions sans dépendre d’un seul agent pour gérer chaque interaction. Les agents peuvent répondre aux messages, à l’état partagé ou aux résultats d’autres agents et déterminer leurs prochaines actions en fonction des informations dont ils disposent. Cela peut réduire la dépendance à l’égard d’un coordinateur central, mais peut rendre la coordination et le contrôle plus difficiles.

• Transferts : un agent transfère la responsabilité d’une tâche à un autre agent lorsqu’une capacité ou un rôle différent est nécessaire. Par exemple, un agent de triage peut acheminer une requête vers un agent spécialisé qui peut la traiter. Les transferts permettent à différents agents de prendre en charge différentes parties d’un workflow.
  
  
• Superviseur-exécutant : un agent superviseur délègue des tâches aux agents exécutants et évalue ou combine leurs résultats. Le superviseur peut déterminer le travail nécessaire, le confier aux agents appropriés et décider de la suite.
  
  
• Débat ou critique : plusieurs agents examinent un problème ou un résultat existant sous différents angles. Un agent peut contester le raisonnement d’un autre ou identifier les faiblesses de sa réponse. Cela peut être utile lorsque révéler des désaccords ou d’éventuelles erreurs est plus utile que de se fier à une seule réponse.
  
  
• Par vote ou consensus : plusieurs agents formulent des recommandations ou des jugements qui sont ensuite comparés pour parvenir à un résultat combiné. Cette approche peut être utile lorsque l’accord indépendant est informatif, bien que l’accord entre agents ne garantisse pas que le résultat soit correct.
  
  
• Collaboration avec état partagé : les agents travaillent à partir d’une représentation partagée de la tâche, telle qu’un espace de travail, une mémoire ou un autre état partagé. Les agents peuvent lire et mettre à jour les informations au fur et à mesure de l’avancement du workflow plutôt que de transmettre chaque résultat directement d’un agent à un autre. Cela peut favoriser la collaboration dans des workflows plus complexes, mais nécessite une gestion minutieuse des informations auxquelles les agents peuvent accéder et qu’ils peuvent modifier.

Les frameworks peuvent mettre en œuvre et combiner ces modèles de différentes manières. Le SDK Agents d’OpenAI fournit des outils pour créer des agents, gérer les transferts et coordonner le workflow multi-agents. AutoGen fournit des composants pour la création et la coordination d’applications multi-agents. LangChain fournit des outils pour construire des applications autour de modèles de langage et d’agents, y compris des workflows multi-agents. Ces frameworks utilisent des approches différentes, de sorte que les modèles qu’ils prennent en charge ne représentent pas une taxonomie architecturale universelle.

Ces modèles ne s’excluent pas mutuellement. Un essaim peut utiliser une structure de coordination hiérarchique pour répartir le travail, exécuter des tâches indépendantes en parallèle et procéder à une révision itérative avant de produire un résultat final. L’architecture et les modèles d’exécution doivent donc être compris comme des choix de conception qui peuvent être combinés en fonction des exigences du workflow.

Les essaims d’agents IA peuvent offrir un avantage lorsqu’un workflow bénéficie d’une coordination entre plusieurs agents. La valeur réside moins dans le nombre d’agents impliqués que dans l’efficacité avec laquelle leurs capacités sont combinées. Selon le cas d’utilisation, les essaims peuvent améliorer la vitesse, la capacité, la flexibilité ou la qualité des résultats. Pour certains workflows, un agent unique peut rester l’approche la plus simple et la plus efficace.

• Adaptabilité : un essaim peut s’adapter au fur et à mesure que de nouvelles informations apparaissent. Les agents peuvent réagir face à l’évolution de la situation, revoir leurs plans ou réorienter leur travail sans que chaque étape ne soit prédéfinie. Cela est utile lorsque de nouvelles informations peuvent modifier ce qui doit se produire ensuite ou lorsque le travail est difficile à prévoir en amont.
  
  
• Exécution déléguée : les parties routinières d’un workflow peuvent se dérouler sans qu’une personne ne dirige chaque étape individuelle, à condition que les agents disposent d’autorisations et de règles de coordination clairement définies. L’examen humain peut rester obligatoire pour les actions sensibles ou ayant des conséquences importantes.
  
  
• Workload distribué : la répartition du travail entre plusieurs agents peut aider les entreprises à gérer des volumes de workload plus importants, facilitant ainsi la prise en charge des workflows à volume élevé ou nécessitant de nombreuses ressources. Cet avantage est pertinent lorsque le travail indépendant peut être réparti entre plusieurs agents, notamment grâce à une mise à l’échelle horizontale.
  
  
• Perspectives multiples : les agents indépendants peuvent aborder le même problème sous différents angles, en générant des idées, recommandations ou analyses alternatives. Cela peut aider les équipes à comparer les points de vue, à découvrir les options, à remettre en question les hypothèses et à identifier les problèmes qui méritent une enquête plus approfondie. Dans certains workflows, la combinaison de ces contributions peut créer une forme d’intelligence collective en s’appuyant sur plusieurs réponses indépendantes.
  
  
• Exécution plus rapide : le travail en parallèle peut réduire le temps écoulé en permettant à des tâches indépendantes de s’exécuter en même temps.
  
  
• Amélioration du contrôle qualité : le fait de faire examiner le même problème par les agents ou de leur faire examiner les résultats des uns et des autres peut faire ressortir les désaccords et les erreurs possibles. C’est très utile lorsque ces divergences sont difficiles à identifier en un seul passage, mais cela ne garantit pas leur exactitude, en particulier lorsque les agents partagent le même modèle, les mêmes données ou les mêmes hypothèses.
  
  
• Capacités spécialisées : les différentes parties d’un workflow peuvent utiliser des capacités adaptées à leurs besoins spécifiques. Cette fonction s’avère utile lorsqu’un processus nécessite une combinaison de modèles, d’outils ou d’environnements d’exécution, tels que les modèles Claude d’Anthropic et des outils de codage comme Claude Code.
  
  
• Flexibilité du workflow : un workflow peut être modifié en changeant des composants individuels plutôt qu’en remaniant l’ensemble du processus. Cette modularité peut s’avérer précieuse lorsque les exigences, les outils ou les modèles sont susceptibles d’évoluer au fil du temps.

Les essaims d’agents peuvent échouer de plusieurs manières à mesure que le travail se déplace entre les agents. Un agent peut produire un résultat incorrect ou incomplet. Un autre agent pourrait s’appuyer sur ce résultat, ou différents agents pourraient parvenir à des conclusions contradictoires.

Des problèmes surviennent également lorsque les agents reçoivent un mauvais contexte, perdent des informations entre les étapes ou effectuent des actions involontaires. Ces défaillances peuvent rendre le comportement des essaims plus difficile à résoudre et à contrôler.

• Résultats contradictoires : des agents indépendants peuvent parvenir à des conclusions différentes ou produire des résultats incompatibles. L’essaim a besoin d’un moyen de comparer les résultats et de décider de la manière dont les désaccords doivent être traités.
  
  
• Gestion du contexte : à mesure que les workflows se complexifient, déterminer quelles informations chaque agent doit recevoir peut devenir un défi.
  
  
• Surcoût de coordination : le système doit gérer les attributions de tâches, le partage d’informations et les conflits entre agents. La coordination peut devenir plus difficile car les workflows impliquent davantage d’agents et d’interactions.
  
  
• Propagation des erreurs : une erreur provenant d’un agent peut devenir une entrée pour un autre. Sans contrôles appropriés, une erreur peut se propager tout au long du workflow et affecter le résultat final.
  
  
• Coûts plus élevés : faire fonctionner plusieurs agents peut augmenter les coûts de modèles et de calcul, en particulier lorsque les agents échangent de grandes quantités d’informations, interagissent fréquemment ou réitèrent le travail.
  
  
• Débogage plus complexe : lorsqu’un essaim produit un résultat incorrect, la source peut être un agent individuel, une interaction entre agents ou la manière dont les informations ont été transmises dans le workflow. Cela peut rendre les problèmes plus difficiles à détecter que dans un système à agent unique.
  
  
• Sécurité et accès : différents agents peuvent avoir besoin d’accéder à des données, outils ou systèmes différents. Ces autorisations doivent être soigneusement contrôlées, en particulier lorsque les agents peuvent agir sans instruction humaine directe.
  
  
• Complexité inutile : la présence de plusieurs agents n’apporte pas d’avantages pour toutes les tâches. Pour les problèmes plus simples, la coordination et l’infrastructure supplémentaires peuvent ajouter de la complexité sans apporter suffisamment de valeur pour justifier leur emploi.

Un essaim d’agents IA peut s’avérer utile lorsque la répartition d’une tâche entre plusieurs agents offre un avantage certain par rapport à son traitement par un seul agent ou par une autre approche. Pour une mise en œuvre plus complexe, une preuve de concept (POC) peut contribuer à déterminer si les avantages justifient la coordination, les ressources et la complexité supplémentaires avant qu’un essaim ne soit déployé à plus grande échelle. Envisagez un essaim d’agents lorsque :

• Le problème peut être divisé en composantes significatives : différentes parties du travail nécessitent des activités, des décisions ou des domaines d’expertise distincts.
  
  
• Certaines parties du travail peuvent se dérouler en parallèle : cette approche peut réduire le temps écoulé, mais les tâches doivent être véritablement indépendantes et le temps gagné doit l’emporter sur la coordination requise.
  
  
• Aucun agent unique n’est bien adapté à l’ensemble de la tâche : le workflow bénéficie de la combinaison de capacités, outils, modèles ou instructions différents. Les agents distincts ont plus de sens lorsque l’objectif est de doter chaque partie du workflow de capacités adaptées à ses besoins spécifiques.
  
  
• L’ampleur du travail dépasse ce qu’un seul agent peut gérer efficacement : le volume ou la complexité du travail sont suffisamment importants pour être divisés entre plusieurs agents. La distribution gagne en pertinence lorsqu’un seul agent a du mal à gérer des charges de travail importantes, continues ou gourmandes en ressources.
  
  
• Le workflow doit s’adapter à l’évolution des conditions : les agents peuvent avoir besoin de prendre des décisions, de répondre à de nouvelles informations ou de rediriger le travail de manière dynamique au fur et à mesure du déroulement du processus. Un agent peut examiner les résultats d’un autre agent, ou plusieurs agents peuvent résoudre le même problème indépendamment. Cette approche est particulièrement pertinente lorsque l’ensemble du processus est difficile à prévoir ou vulnérable à l’évolution des conditions extérieures. Cela permet également aux agents de comparer les résultats, ce qui peut révéler des désaccords ou d’éventuelles erreurs qui passeraient autrement inaperçues.
  
  
• La coordination elle-même crée de la valeur : le résultat dépend non seulement de l’accomplissement des tâches, mais aussi de la combinaison des contributions de plusieurs agents (voire de plusieurs équipes) pour obtenir des résultats plus utiles.

Un essaim peut ne pas être approprié lorsque la tâche est simple, lorsque chaque étape dépend fortement de la précédente ou lorsque la coordination supplémentaire de plusieurs agents n’apporterait que peu d’avantages. Dans ces situations, un agent unique ou un workflow automatisé classique peut être plus simple, plus facile à gérer et moins coûteux à exploiter.