Qu’est-ce que le développement d’agents IA ?

Le développement d’agents IA est le processus de création d’agents IA. Cela comprend la conception, la construction, l’entraînement, les tests et le déploiement de l’IA agentique.

Les entreprises peuvent choisir de créer des agents IA à partir de zéro. Cela leur donne un contrôle total sur l’architecture agentique et ses fonctionnalités. Elles peuvent également adapter les systèmes d’agents à leurs cas d’utilisation et à leurs besoins, et personnaliser l’IA agentique pour réaliser des tâches bien spécifiques. Créer des agents d’IA à partir de zéro nécessite toutefois des compétences poussées en intelligence artificielle, en machine learning et en développement logiciel. En outre, cela peut être coûteux.

Une approche plus rapide et plus évolutive, en particulier pour les débutants, consiste à utiliser les cadres d’agents IA. En tant que structure de base des agents alimentés par l’IA, ces plateformes logicielles ont des fonctionnalités intégrées qui aident à rationaliser le processus de développement des agents, notamment des architectures et des modèles prédéfinis, des systèmes de gestion des tâches et des outils d’intégration et de surveillance.

La mise en œuvre des agents IA comprend généralement ces étapes :

1. Définition et cadrage des objectifs
2. Concevoir
3. Sélection du cadre, du modèle et des outils
4. Construire
5. Formation
6. Evaluation
7. Déploiement et surveillance

La première étape consiste à définir clairement les objectifs et le champ d’application de l’agent IA. Voici quelques questions à se poser à cet effet :

• Quel problème l’agent va-t-il résoudre ?
• Quelles tâches devra-t-il accomplir ?
• De quelles données ou entrées utilisateur l’agent IA aura-t-il besoin ?
• Quelles décisions devra-t-il prendre ?
• La prise de décision sera-t-elle autonome, ou une approche humaine sera-t-elle nécessaire ?
• Qui sont les utilisateurs et comment utiliseront-ils ce système d’IA ?

Les réponses à ces questions permettent d’orienter l’étape de conception.

Le schéma directeur de l’agent est élaboré pendant la phase de conception. Ce plan englobe l’architecture, les workflows, l’intégration et l’expérience utilisateur.

Pour les fonctions simples (par exemple, suivre les commandes en temps réel et informer les clients de l’état de leur commande), une architecture à agent unique peut suffire. Mais pour les tâches complexes, un système multi-agents sera probablement plus adapté. Dans le secteur de la santé, par exemple, un système multi-agents peut automatiser les workflows complexes de découverte de médicaments, avec des agents distincts pour l’exploration des bibliothèques de composés chimiques et la synthèse de la recherche médicale, et un autre agent d’IA générative pour générer de nouvelles conceptions moléculaires.

L’architecture permet de déterminer le bon type d’agent IA et ses composants. Elle facilite également le mappage des workflows agentiques, y compris les cas extrêmes et les scénarios d’erreur. Pour les écosystèmes multi-agents, les protocoles de communication, l’orchestration et les stratégies de collaboration doivent être pris en compte.

Si l’agent interagit directement avec les utilisateurs, les entreprises peuvent opter pour une interface d’assistant IA similaire aux chatbots, comme ChatGPT d’OpenAI. Elles auront également besoin d’un plan d’intégration avec d’autres plateformes et d’envisager l’appel d’outils pour accéder aux interfaces de programmation d’application (API), aux plug-in externes, aux données client et à d’autres sources de données pour assurer un traitement des informations en temps réel et une prise de décision dynamique.

Une fois le design élaboré, l’étape suivante consiste à choisir le bon cadre, le bon modèle d’IA et autres outils ou bibliothèques d’IA pertinents.

Les entreprises peuvent créer leurs propres agents en utilisant des langages de programmation tels que Python ou JavaScript. Pour celles qui emploient un cadre agentique, les choix les plus courants sont les cadres open source BeeAI, CrewAI, LangChain, LangGraph et le kit de développement logiciel(SDK) AutoGen et Semantic Kernel de Microsoft.

La sélection du modèle est cruciale pour aligner les algorithmes de machine learning ou les grands modèles de langage (LLM) sur les fonctions et les tâches de l’agent IA. Les entreprises peuvent également se tourner vers des outils spécialisés tels que les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) ou des bibliothèques comme PyTorch, scikit-learn et TensorFlow pour renforcer leurs agents IA.

La phase de création est celle où se produit le développement de l’agent. Pour éviter de se submerger, les entreprises peuvent adopter une approche modulaire, en créant chaque composant séparément, avant de combiner le tout pour obtenir un agent IA fonctionnel. Cette stratégie modulaire facilite également la maintenance, car les modifications apportées à chaque partie n’auront qu’un impact minime sur le système de l’agent.

En plus de créer l’agent IA, les entreprises doivent également tenir compte des facteurs suivants lors du développement de leur IA agentique :

• Efficacité : les agents IA doivent rapidement traiter les données, prendre des décisions, effectuer des actions et produire des réponses.
• Évolutivité : les agents doivent être suffisamment robustes pour gérer les volumes croissants sans que leur performance ne se dégrade.
• Sécurité : l’intégration de mesures de sécurité telles que le contrôle d’accès, l’authentification et le chiffrement permet de prévenir les attaques adverses, ainsi que les accès et interactions non autorisés.

L’entraînement consiste pour le modèle d’IA à apprendre à partir d’un jeu de données d’exemples de tâches pertinents pour les fonctions et les actions de l’agent. Il s’agit d’un processus itératif qui consiste à préparer un jeu de données, à exécuter le modèle sur ces données, à mesurer sa performance via un signal de perte ou de récompense et à ajuster ses paramètres pour améliorer les prédictions futures.

L’entraînement des modèles de machine learning à partir de zéro peut être long, coûteux et gourmand en ressources. Certaines entreprises préfèrent utiliser un modèle pré-entraîné et l’affiner sur des jeux de données spécifiques aux tâches de l’agent IA.

L’évaluation des agents IA est le processus qui consiste à tester et à vérifier l’IA agentique pour qu’elle atteigne ses objectifs et fonctionne comme prévu. Cela nécessite un jeu de données de test ou de validation différent de celui d’entraînement, et suffisamment diversifié pour couvrir tous les cas de test possibles et refléter les scénarios réels.

La réalisation de tests dans un bac à sable ou un environnement simulé permet de repérer rapidement les améliorations de performance et d’identifier les problèmes de sécurité et les risques éthiques avant de déployer les agents auprès des utilisateurs réels.

Comme les benchmarks LLM, les agents IA disposent également d’un ensemble d’indicateurs. Les indicateurs courants sont les indicateurs fonctionnels tels que le taux de réussite ou l’achèvement des tâches, le taux d’erreur et la latence, et les indicateurs éthiques tels que le score de biais et d’équité et la vulnérabilité à l’injection de prompt. Les agents et les bots qui interagissent avec les utilisateurs sont évalués en fonction de leur flux conversationnel, de leur taux d’engagement et de leur score de satisfaction utilisateur.

Après avoir mesuré les indicateurs et analysé les résultats des tests, les équipes de développement d’agents peuvent procéder au débogage des algorithmes, à la modification des architectures agentiques, à l’affinage de la logique et à l’optimisation de la performance.

Cette dernière phase consiste à déployer des systèmes agentiques dans des environnements de production où les clients peuvent interagir avec les agents IA et les utiliser. Elle inclut également une surveillance continue, essentielle pour suivre et améliorer la performance des agents et s’assurer qu’ils s’adaptent aux nouvelles situations et aux nouveaux défis.

Des plateformes comme Amazon Bedrock AgentCore et IBM® watsonx.ai automatisent le déploiement et la surveillance des agents. Avec watsonx.ai, par exemple, les développeurs peuvent tirer parti des fonctionnalités de déploiement et de suivi en un clic à des fins d’observabilité.