Un agent IA est un programme capable de percevoir son environnement, de raisonner et d'agir de manière autonome pour atteindre un objectif fixé. Là où un simple modèle se contente de répondre à une question, l'agent enchaîne des décisions, utilise des outils et corrige sa trajectoire — un peu comme un stagiaire débrouillard à qui l'on confie une mission plutôt qu'une instruction unique.
Percevoir, décider, agir
Le cœur d'un agent suit une boucle perception–décision–action. Il observe un état, choisit une action, observe le résultat, puis recommence jusqu'à atteindre son but. Formellement, on cherche une politique $\pi$ qui maximise la récompense cumulée espérée :
$$\pi^* = \arg\max_{\pi} \; \mathbb{E}\left[\sum_{t=0}^{T} \gamma^{t} \, r_t\right]$$
où $r_t$ est la récompense à l'instant $t$ et $\gamma \in [0,1]$ le facteur d'actualisation qui pondère le futur.
Agents IA modernes (LLM)
Les agents récents s'appuient sur un grand modèle de langage comme « cerveau » de raisonnement, augmenté de trois briques essentielles :
- Outils : appels d'API, recherche web, exécution de code, calculatrice.
- Mémoire : conservation du contexte entre les étapes.
- Planification : découpage d'un objectif complexe en sous-tâches.
Agent vs assistant simple
| Critère | Assistant (chatbot) | Agent IA |
|---|---|---|
| Initiative | Réactif | Proactif |
| Étapes | Une réponse | Multi-étapes |
| Outils | Rarement | Au cœur du système |
| Objectif | Court terme | Mission complète |
Un agent ne se contente pas de répondre : il agit pour atteindre un but, étape après étape.