IA générative et agents

L’IA générative est une branche de l’IA qui permet aux applications logicielles de générer du nouveau contenu ; souvent des dialogues de langage naturel, mais aussi des images, des vidéos, du code et d’autres formats.

Par exemple, un site web d’historique informatique peut fournir une interface de conversation IA générative dans laquelle les utilisateurs peuvent entrer des questions sur les figures clés, les technologies et les événements dans l’histoire de l’informatique.

La possibilité de discuter avec le site et de générer des réponses originales aux questions crée une expérience interactive attrayante pour les utilisateurs.

Comment fonctionne l’IA générative ?

La possibilité de générer du contenu est basée sur un modèle de langage, qui a été formé avec d’énormes volumes de données - souvent des documents provenant d’Internet ou d’autres sources d’information publiques.

Les utilisateurs interagissent avec des modèles de langage d’IA générative au moyen d’invites, des instructions en langage naturel de questions. Le modèle de langage dans une solution d’IA générative utilise l’invite pour lancer la génération d’une réponse significative.

Les modèles IA génératives encapsulent des relations sémantiques entre les éléments de langage (c’est une façon de dire que les modèles « savent » comment les mots se rapportent les uns aux autres) et c’est ce qui leur permet de générer une séquence significative de texte.

Il existe de grands modèles de langage (LLMs) et de petits modèles de langage (SLA) : la différence est basée sur le volume de données et le nombre de variables dans le modèle. Les LLM sont puissants et se généralisent bien, mais peuvent être plus coûteux à entraîner et à utiliser. Les SLM tendent à bien fonctionner dans des scénarios davantage axés sur des domaines spécifiques ou qui nécessitent des petits modèles facilement déployés pour les applications locales et les agents sur les appareils.

Que sont les agents ?

Les agents sont des applications logicielles basées sur l’IA générative qui peut raisonner et générer du langage naturel, automatiser des tâches à l’aide d’outils et répondre aux conditions contextuelles pour prendre les mesures appropriées.

Les agents IA ont trois éléments clés :

• Un modèle de langage volumineux : il s’agit du cerveau de l’agent ; utilisation de l’IA générative pour la compréhension et le raisonnement du langage.
• Instructions : Une invite de commande qui définit le rôle et le comportement de l’agent. Considérez-le comme la description du travail de l’agent.
• Outils : Voici ce que l’agent utilise pour interagir avec le monde. Les outils peuvent inclure :
  • Outils de connaissances qui fournissent l’accès aux informations, comme les moteurs de recherche ou les bases de données.
  • Outils d’action qui permettent à l’agent d’effectuer des tâches, telles que l’envoi d’e-mails, la mise à jour des calendriers ou le contrôle des appareils.

Avec ces fonctionnalités, les agents IA peuvent prendre le rôle d’assistants numériques qui automatisent intelligemment les tâches et collaborent avec vous pour travailler plus intelligemment et plus efficacement.

Scénarios d’IA générative et agentique

Les utilisations courantes de l’IA et des agents génératifs sont les suivantes :

• Création de bots de conversation qui répondent aux questions de l’utilisateur ou s’engagent dans une conversation.
• Implémentation d’assistants IA qui aident les utilisateurs humains en automatisant les tâches.
• Création de documents ou d’autres contenus (souvent comme point de départ pour un développement itératif ultérieur)
• Traduction automatisée de texte entre langues.
• Résumé ou explication de documents complexes.