Récemment, les termes "IA agentique", "agents d'IA" et "agents" sont apparus à plusieurs reprises. Franchement, même en tant qu'analystes de données et scientifiques, les gens du secteur ont été un peu réticents à ces tendances et mots à la mode liés à l'IA dans le passé.

L'évolution rapide du secteur technologique peut parfois être si accablante que l'on en vient à se demander s'il faut continuer à suivre le mouvement.

Cependant, il y a une réalité que l'on ne peut ignorer : si les praticiens ne s'efforcent pas de comprendre ces concepts, ils risquent d'être éliminés progressivement du secteur dans quelques années. Ce n'est évidemment pas une option souhaitable.

Les experts du secteur ont donc décidé d'approfondir ces concepts, qui se sont révélés bien plus intrigants que prévu.

L'objectif de cet article est d'expliquer les similitudes et les différences entre les intelligences IA, les IA autonomes et les intelligences, et d'expliquer ces concepts de la manière la plus concise et la plus claire possible. Si vous êtes novice dans ce domaine, cet article vous servira d'introduction.

Lors d'un échange industriel, des experts et des collègues ont discuté des termes "IA autonome", "IA intelligente" et "intelligences". À première vue, ils semblent avoir des significations similaires, mais en réalité, il existe des différences fondamentales. Voici une explication détaillée de la compréhension de ces trois termes.

Agents

Au sens large, un être intelligent est une personne capable de environnement perceptif en outre prendre des mesures en vue d'atteindre objectif particulier Il s'agit d'une entité qui peut être un logiciel, un matériel ou même un être humain. La clé des intelligences est leur l'autonomie répondre en chantant orienté vers un objectifElles peuvent travailler dans des environnements variés, allant de simples tâches automatisées à des processus décisionnels complexes. Notamment, les intelligences ne nécessitent pas nécessairement la technologie de l'IA pour fonctionner ; elles peuvent effectuer des tâches basées sur des règles simples ou une logique prédéfinie. Le concept d'intelligence est très générique et couvre tout, des dispositifs automatisés les plus simples aux systèmes logiciels complexes.

Par exemple. Un thermostat est une intelligence typique. Il détecte la température ambiante (détection de l'environnement) et active ou désactive le système de chauffage ou de refroidissement en fonction d'une température prédéfinie (action) afin de maintenir la température de la pièce à un niveau déterminé (réalisation d'un objectif). Le thermostat ne fait pas appel à l'intelligence artificielle pour exécuter ces fonctions ; il suit simplement des règles préétablies. Cette intelligence basée sur des règles joue encore un rôle important dans de nombreux systèmes automatisés.

Agents d'intelligence artificielle

Les intelligences IA sont des intelligences alimentées par l'intelligence artificielle. Par rapport aux systèmes simples basés sur des règles, les intelligences IA sont capables d'effectuer des tâches plus complexes en exploitant les technologies de l'IA telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la représentation des connaissances et le raisonnement pour aider à la prise de décision. Le principal avantage des intelligences IA est qu'elles capacité d'apprentissage répondre en chantant adaptatif.

Ce qui rend ces intelligences plus avancées, c'est qu'elles sont capables de prendre du recul par rapport à la situation actuelle. Apprendre à partir des données(math.) genreAdaptation à un nouvel environnementet en train de l'utiliser en permanence Amélioration de ses propres performancesCela permet aux intelligences artificielles de gérer des tâches plus complexes et dynamiques telles que la compréhension du langage naturel et la reconnaissance d'images. Cela permet aux intelligences artificielles de gérer des tâches plus complexes et dynamiques telles que la compréhension du langage naturel, la reconnaissance d'images, les prédictions et l'optimisation des décisions.

Par exemple. Les assistants virtuels Siri ou Alexa sont des intelligences artificielles typiques. Ils utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre les commandes vocales de l'utilisateur, l'apprentissage automatique pour optimiser les réponses et d'autres technologies d'IA pour effectuer des tâches telles que la programmation de rappels ou la diffusion de musique. À mesure que la technologie de l'IA continue d'évoluer, les intelligences artificielles sont de plus en plus utilisées dans divers domaines, tels que le service à la clientèle, les recommandations intelligentes et le commerce automatisé.

De nombreux modèles d'IA actuels (par exemple, les grands modèles linguistiques tels que GPT) peuvent agir comme des intelligences lorsqu'ils sont intégrés dans un flux de travail, mais les modèles eux-mêmes ne sont pas totalement autonomes ; ils ont généralement besoin d'instructions de la part de systèmes ou d'utilisateurs externes pour les piloter.

C'est ainsi qu'est apparu le concept d'IA autonome, qui vise à accroître l'autonomie et les capacités de prise de décision.

IA autonome (IA agentique)

L'IA autonome, quant à elle, porte le concept d'intelligence artificielle à un niveau supérieur, en la rendant plus intelligente. l'autonomieplus flexibilité répondre en chantant hypermétropieL'IA autonome. L'IA autonome a non seulement la capacité d'apprendre et de s'adapter aux intelligences de l'IA, mais elle met également l'accent sur sa capacité d'adaptation. Planification autonome,Prise de décision indépendante répondre en chantant initiative La capacité de la

Contrairement aux intelligences conventionnelles qui attendent passivement des instructions, les intelligences autonomes sont capables d'exécuter des tâches qui leur sont propres. Planification autonome,Prise de décision indépendanteet sans intervention humaine. Prendre l'initiative. L'objectif de l'IA autonome est de construire des systèmes intelligents capables de penser, de raisonner et d'agir comme des humains pour accomplir des tâches plus avancées dans des environnements plus complexes.

Par exemple. Un système d'IA autonome utilisé pour gérer une maison intelligente peut non seulement réguler automatiquement la température ambiante, mais aussi commander de manière proactive les produits de première nécessité lorsqu'ils viennent à manquer, programmer l'entretien des appareils et optimiser la consommation d'énergie, le tout sans instructions explicites de la part de l'utilisateur. Cette capacité de gestion autonome améliore considérablement le niveau d'intelligence et l'expérience de l'utilisateur dans la maison intelligente.

Dans un autre exemple, l'IA autonome ne se contente pas de réserver un vol lorsque l'utilisateur le demande, elle peut surveiller de manière proactive les tarifs aériens, alerter l'utilisateur pour qu'il réserve au moment optimal, et même réserver à nouveau automatiquement le vol de l'utilisateur lorsqu'un meilleur prix est disponible - tout cela sans aucune action supplémentaire de la part de l'utilisateur. Cette proactivité et cette intelligence permettent aux utilisateurs d'économiser beaucoup de temps et d'efforts.

L'IA autonome présente un grand potentiel dans de nombreux domaines, par exemple :

• Opérations et maintenance automatisées : Surveillance autonome de l'état de fonctionnement du système, diagnostic automatique, résolution des problèmes et optimisation de l'allocation des ressources.
• Le pitch intelligent : Auto-analyse des données du marché, élaboration de stratégies d'investissement et exécution d'opérations de négociation.
• Exploration scientifique : Protocoles expérimentaux auto-conçus et analyse des données expérimentales pour accélérer le processus de découverte scientifique.
• Sans personnel : Il détecte l'environnement de manière autonome, planifie les trajets et conduit le véhicule en toute sécurité.

En bref : Les IA intelligentes sont des outils qui aident les humains à accomplir des tâches spécifiques, tandis que les IA autonomes sont davantage des décideurs, capables de penser et d'agir de manière indépendante pour résoudre des problèmes complexes.

Pour les professionnels des données (ou ceux qui aspirent à le devenir), ignorer la tendance vers l'IA autonome pourrait signifier être à la traîne à l'avenir. De plus en plus d'organisations intègrent des systèmes d'IA autonome, et la maîtrise du fonctionnement de l'IA autonome donnera aux praticiens un avantage concurrentiel significatif. Comprendre les principes et les applications de l'IA autonome aidera les professionnels des données à mieux répondre aux futurs changements technologiques et aux mises à niveau de l'industrie.

Et pour les nouveaux venus dans l'espace de l'IA, la compréhension de l'IA autonome est une excellente occasion de prendre de l'avance. Si vous vous familiarisez dès maintenant avec l'IA autonome, vous pourrez participer aux futurs changements de l'industrie, plutôt que de vous contenter d'un rôle d'observateur passif. L'apprentissage et la maîtrise des connaissances et des compétences liées à l'IA autonome dès le début constitueront une base solide pour l'évolution future de votre carrière.