Les agents autonomes IA ont émergé comme l’une des innovations les plus marquantes en matière d’IA générative cette année. Ces outils ont démontré comment l’IA peut être utilisée pour générer, prioriser et accomplir des tâches sur Internet sans supervision humaine.
Dans cet article, nous découvrirons ces agents, leurs composants clés, leurs applications, et leur impact potentiel sur l’avenir. Nous soulignerons également les différences entre les agents IA autonomes et les modèles linguistiques tels que ChatGPT/GPT-4.
Qu’est-ce que les agents IA autonomes ?
Les agents IA autonomes sont des programmes alimentés par l’intelligence artificielle qui peuvent apprendre, s’adapter et exécuter des tâches pour atteindre des objectifs spécifiques. Ils peuvent être envisagés comme des assistants numériques capables de gérer diverses tâches sans intervention humaine constante.
En utilisant des technologies d’IA avancées comme les modèles GPT, ces agents peuvent comprendre et traiter des instructions semblables à celles de l’homme, ce qui leur permet d’effectuer des tâches en fonction des instructions de l’utilisateur.
Utilisation et Fonctionnement des Agents Autonomes d’IA
Avec un agent autonome, un utilisateur peut entrer un objectif ou une tâche initiale dans un grand modèle de langage (LLM), et la solution s’occupera de compléter la tâche et de créer des tâches de suivi dans un processus continu.
Ces assistants ont la capacité d’effectuer indépendamment des tâches telles que la création de contenu, l’écriture de code, la recherche et l’analyse de données, la génération de listes de tâches, la création de sites Web, ou même la gestion d’un compte de médias sociaux. Ces agents polyvalents sont capables de gérer des tâches qui nécessitent une prise de décision et une résolution de problèmes complexes, grâce à leur capacité à apprendre et à s’adapter.
Fonctionnement des Agents Autonomes IA
Les agents autonomes de l’IA fonctionnent sans instruction humaine directe. Ils peuvent réagir aux états et aux événements de leur environnement et travailler pour atteindre des objectifs spécifiques. Ils peuvent utiliser le raisonnement pour interagir avec un système et se comporter de manière intentionnelle pour atteindre leurs objectifs.
Les composants clés des agents IA autonomes sont les outils et la mémoire.
- Les outils connectent les modèles linguistiques, comme GPT, à d’autres sources de données ou de calcul. Les outils sont cruciaux pour surmonter les limitations des modèles linguistiques, qui ont une connaissance limitée à leurs données d’entraînement.
- La mémoire, quant à elle, permet aux agents de se souvenir des interactions précédentes avec d’autres entités ou outils, ce qui améliore leur prise de décision et leurs performances globales.
Différence entre les agents IA autonomes et ChatGPT
Les agents IA autonomes et les modèles linguistiques comme ChatGPT/GPT-4 ont des similitudes, mais ils ont également des différences distinctes :
- Orienté vers un but vs basé sur une incitation : ChatGPT/GPT-4 fonctionne en fonction des incitations fournies par l’utilisateur, générant un texte pertinent basé sur ces entrées. Les agents IA autonomes, en revanche, sont conçus pour atteindre des objectifs spécifiques à travers une série de tâches, en s’adaptant et en apprenant au fil du temps.
- Adaptation et apprentissage : ChatGPT/GPT-4 ne s’adapte pas ou n’apprend pas nécessairement de ses interactions. Les agents IA autonomes, cependant, ont la capacité d’apprendre des commentaires, du dialogue interne et des données externes, leur permettant d’affiner leur approche et de s’améliorer avec le temps.
- Gestion et exécution de tâches : ChatGPT/GPT-4 génère principalement du texte, tandis que les agents IA autonomes peuvent créer, prioriser et exécuter des tâches de manière autonome, leur permettant d’effectuer des actions et des opérations complexes allant au-delà de la génération de texte.
Top 5 des Agents Autonomes d’IA
Nous allons examiner 5 des meilleurs agents autonomes d’IA sur le marché.
1. AutoGPT
AutoGPT est un agent autonome d’IA open-source développé par Toran Bruce Richards, sorti en mars 2023. Il est conçu pour interagir avec GPT-4 et GPT 3.5. Les utilisateurs peuvent entrer un objectif ou une tâche en langage naturel, et AutoGPT se chargera de la décomposer en sous-tâches avant de lancer de nouveaux agents pour accomplir ces tâches.
Il est important de noter que vous devez installer AutoGPT et Docker localement pour l’utiliser, et également disposer d’un compte OpenAI capable de créer des clés API.
2. BabyAGI
BabyAGI est un script Python créé par Yohei Nakajima, sorti en avril 2023. Il peut créer, exécuter et prioriser des sous-tâches en temps réel en utilisant GPT-4 d’OpenAI, Pinecone vector search et le framework LangChain.
BabyAGI fonctionne grâce à l’utilisation de trois principaux agents : un agent d’exécution de tâches, un agent de création de tâches et un agent de priorisation.
3. Godmode
Godmode.space est un outil permettant aux utilisateurs d’explorer la puissance des agents génératifs tels que AutoGPT ou BabyAGI. Ces algorithmes d’intelligence artificielle sont capables de créer des résultats nouveaux et uniques à partir de données d’entrée. Godmode s’apparente à AgentGPT, une interface utilisateur web pour AutoGPT.
L’outil fonctionne en utilisant des agents génératifs pour analyser les données d’entrée et générer de nouveaux résultats basés sur ces données.
4. AgentGPT
AgentGPT est un outil open-source développé par Asim Shresta, Srijan Subedi et Adam Watkins, sorti en juillet 2023. Il permet aux utilisateurs de construire et de déployer des agents d’IA autonomes via leur navigateur web.
Contrairement à AutoGPT, AgentGPT fonctionne en tant que plateforme web et non en local.
5. SuperAGI
SuperAGI est un framework d’agent d’IA autonome open-source conçu pour permettre aux développeurs de construire et de gérer des agents autonomes. Un point notable de SuperAGI est qu’il permet aux développeurs de gérer plusieurs agents simultanément via une console d’action.
6. MicroGPT
MicroGPT est un modèle de langage pré-entraîné développé par Sin Liang Lee, qui est formé sur un RTX4060 8 Go avec un jeu de données de 6 Go et a 82 millions de paramètres. La faible quantité de paramètres signifie que MicroGPT est moins adapté aux tâches plus importantes et plus complexes.
Conclusion
Les agents autonomes IA représentent une véritable révolution dans le domaine de la technologie. Leur capacité à apprendre, à évoluer et à fonctionner sans intervention humaine directe ouvre des perspectives incroyables en termes d’efficacité et de productivité. Cependant, l’autonomie de ces agents soulève des questions éthiques et de sécurité cruciales.
Pour en savoir plus sur ce sujet : Comprendre AutoGPT : l’ère nouvelle des assistants IA après ChatGPT
