LMi-MAG25 avril - Flipbook - Page 59
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AWS a listé les différents types
d’agent IA sur le marché.
d’autres agents IA et fournir des sorties en langage naturel aux collaborateurs humains. Les personnes non techniques peuvent valider le niveau de compréhension d’un
agent IA et ses actions parce que les étapes de prise de
décision et la connexion aux API et à d’autres agents IA
sont résumées en langage naturel.
« Les développeurs qui créent des agents IA pour des
cas d’utilisation comme le service client doivent utiliser
le langage naturel pour encoder la logique métier au lieu
du code », déclare Deon Nicholas, cofondateur de Forethought. « Ils doivent équiper les agents IA de la capacité
de communiquer avec les API de la même manière que
les humains communiquent avec les sites web. Cela lancera une véritable IA agentique, capable de prendre des
mesures et de résoudre des problèmes, apportant une
réelle valeur ajoutée. »
Quel type d’agent IA avez-vous besoin ?
Il existe plusieurs types d’agents IA, classés selon la manière dont ils prennent des décisions et effectuent des
actions. Les agents basés sur des modèles remplacent
les règles par des modèles IA et des données de support,
tandis que les agents basés sur des objectifs et des utilités comparent différents scénarios avant de sélectionner
un type d’action. Les agents IA d’apprentissage plus sophistiqués utilisent des boucles de rétroaction pour améliorer les résultats, tandis que les agents hiérarchiques
travaillent en groupe pour décomposer des tâches complexes. Peut-on envelopper une API avec une interface en
langage naturel et l’appeler un agent IA ? La réponse est
oui ; ce sont des agents simples utilisant des règles pour
connecter les entrées en langage naturel à l’action.
Quels sont les prérequis pour développer
des agents IA ?
Lors du développement d’agents IA, vous devez être
conscient des prérequis concernant les plateformes,
les données, l’intégration, la sécurité et la conformité.
« Le succès des agents IA nécessite une plateforme
de base pour gérer l’intégration des données, l’automatisation efficace des processus et la gestion des
données non structurées », déclare Rich Waldron, cofondateur et CEO de Tray. [Lire l’intégralité de l’article sur
lemondeinformatique.fr]
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