Les histoires sur des robots capables d’effectuer des tâches pour nous et de nous assister dans notre vie quotidienne ne sont plus de simples hypothèses ou des thèmes de films de science-fiction. Depuis la sortie de ChatGPT, un chatbot basé sur l’IA, au public en 2022, le développement de l’intelligence artificielle s’est accéléré, en faisant l’un des domaines les plus lucratifs de l’industrie technologique aujourd’hui. Cependant, les startups et les géants de la technologie essaient de s’éloigner des chatbots qui ont jusqu’à présent fourni une assistance sous forme de texte, et ils pourraient être remplacés par des agents IA.
Le premier ingénieur logiciel IA entièrement autonome au monde
Le mois dernier, le premier ingénieur logiciel IA entièrement autonome nommé Devin a été présenté. Selon le site Web de Cognition, une startup spécialisée dans l’IA, Devin est « infatigable, un coéquipier compétent, également prêt à construire à vos côtés ou à exécuter indépendamment des tâches que vous examinez. » Cet assistant IA peut planifier et exécuter des tâches d’ingénierie complexes, se souvenir du contexte précédent lors de la résolution de problèmes, apprendre au fil du temps et corriger des erreurs.
En bref, Devin peut effectuer le travail généralement effectué par des ingénieurs logiciels bien rémunérés. Les chatbots comme ChatGPT et Gemini peuvent générer du code, mais Devin va encore plus loin en planifiant comment résoudre un problème, en écrivant du code, puis en le testant et en l’implémentant. Un grand nombre d’investisseurs et d’ingénieurs sur l’application X (anciennement Twitter) s’intéressent déjà à ce programmeur logiciel IA.
Non seulement les startups créent des agents IA. Un agent nommé SIMA, développé par Google DeepMind, joue à des jeux vidéo. SIMA a appris ces actions en observant des joueurs humains pour acquérir la capacité d’effectuer plus de 600 tâches modérément complexes dans les jeux vidéo, telles que couper des arbres ou tirer sur des astéroïdes. Plus important encore, SIMA peut réussir à effectuer la plupart de ces actions dans des jeux vidéo qu’il n’a pas rencontrés auparavant.
Google espère que ces agents pourront finalement effectuer des tâches en dehors des jeux vidéo, peut-être en assistant les utilisateurs lors de l’utilisation du web ou en opérant des logiciels pour eux. Pour l’instant, les jeux vidéo fournissent une bonne base pour tester et développer de tels projets. Tim Harley, un chercheur chez Google DeepMind, a déclaré que des experts travaillent actuellement à rendre ces agents plus précis.
Que sont les agents IA ?
Aco Momčilović, un expert en IA, propriétaire de l’agence FutureHR, et responsable mondial de l’IA SIG IPMA, a expliqué ce que sont les agents IA, déclarant qu’ils sont des systèmes d’intelligence artificielle avancés conçus pour effectuer des tâches spécifiques et interagir avec l’environnement d’une manière qui imite le comportement ou la prise de décision humaine. Il cite quelques exemples d’applications d’agents IA, y compris des assistants personnalisés, des systèmes de gestion de véhicules automatisés, des systèmes de recommandation sophistiqués dans le commerce électronique, et des joueurs interactifs dans les jeux vidéo.
Vedran Antoljak, directeur de la société de conseil Best Advisory, ajoute que les agents IA peuvent travailler 24/7 sans fatigue, améliorant la productivité et l’efficacité, réduisant les coûts et ouvrant de nouvelles opportunités d’innovation.
La différence entre les chatbots et les agents IA
Antoljak explique que les chatbots tels que nous les connaissons aujourd’hui sont principalement développés pour répondre à des demandes spécifiques en utilisant des réponses prédéfinies ou des algorithmes simples qui simulent la conversation. Bien qu’ils se soient révélés utiles dans des tâches de support client ou d’autres fonctions commerciales, leur capacité à fournir des réponses profondes et contextuellement pertinentes reste limitée. Il continue d’expliquer que, d’autre part, les agents IA représentent une avancée dans la technologie de l’intelligence artificielle, formés pour comprendre et interpréter des demandes humaines complexes, apprendre des interactions et prendre des décisions basées sur des connaissances et des analyses accumulées. Ils ne sont pas limités à des scripts prédéfinis ; au contraire, ils sont capables d’interaction dynamique, adaptant leurs réponses et actions aux besoins spécifiques des utilisateurs.
