RÉSUMÉ :

## Évolution de l'interaction avec l'IA- Comprendre les agents IA nécessite de comprendre l'évolution de l'IA, en commençant par le prompting.

- **Prompting** (Niveau 1) implique une interaction simple où vous posez une question et l'IA fournit une réponse.
- **Automatisation de l'IA** (Niveau 2) implique que l'IA suive une séquence d'étapes prédéfinies, utilisant l'IA dans une étape pour la transformation.
- Dans l'automatisation, l'utilisateur prend les décisions et construit la séquence ; l'IA l'applique simplement.
- **Agents IA** (Niveau 3) diffèrent de l'automatisation par un champ d'application beaucoup plus varié et, surtout, la capacité de prendre des décisions sur les étapes secondaires nécessaires pour atteindre un résultat.
- Par exemple, un agent préparant une réunion décide de consulter le CRM, de vérifier l'historique, de vérifier le calendrier et de préparer un bref, tandis que l'automatisation nécessiterait de prédéfinir chacune de ces étapes.

 

## Composants essentiels d'un agent IA

- Pour créer un bon agent IA, trois ingrédients essentiels sont nécessaires : le **modèle de langue (LLM)**, **les outils (actions)** et **les instructions**

- Le **LLM** est le modèle de langue lui-même, tel que GPT4, Clo ou Gemini.
- **Les outils** sont les actions que l'agent peut effectuer, comme vérifier des e-mails ou des calendriers, lui permettant de se connecter à diverses applications. Sans outils, un agent n'est qu'un consultant.
- **Les instructions** agissent comme un manuel utilisateur pour l'agent, nécessitant une extrême précision pour couvrir toutes les tâches et situations potentielles. Plus le contexte fourni dans les instructions est riche, meilleures seront les décisions que l'agent pourra prendre.
- **RAG (Génération Augmentée par Récupération)** est un quatrième élément de plus en plus courant qui permet à l'agent de rechercher dans vos propres documents avant de formuler une réponse, en utilisant vos données spécifiques plutôt que des connaissances générales.

 

## Construction et supervision des agents

- Des plateformes comme **Make** et **N8N** sont couramment utilisées pour construire des agents IA.
- Le processus commence par un **déclencheur**, tel qu'une soumission de formulaire, une initiation de chat ou un webhook.
- Après le déclencheur, un LLM (Open AI ou Cloud) est connecté, suivi de la connexion de divers outils comme Google Calendar ou Gmail.
- Des **instructions** détaillées sont ensuite définies pour spécifier la procédure.
- Le processus se termine par une **sortie** après que l'agent a traité les informations.

- Le **Modèle de Contexte de Protocole (MCP)**, développé par Antropic, est un protocole de communication qui standardise la manière dont les LLM communiquent avec différents outils.
- Le MCP simplifie les connexions d'outils en fournissant un accès à toutes les actions d'une application via une seule connexion, contrairement aux API traditionnelles qui nécessitent de définir chaque action spécifique.
- **Humain dans la boucle** est une approche cruciale pour les agents, intégrant une supervision humaine stratégique à des moments clés et permettant une confirmation humaine avant qu'un agent n'effectue une action, traitant l'agent comme un collègue de travail.

## Quand utiliser et éviter les agents IA
- Les agents sont bien adaptés pour effectuer une série de **tâches répétitives imbriquées**, comme automatiser la création d'un package vidéo YouTube (script, intro, miniature) en coordonnant des sous-agents.
- Ils sont efficaces pour **la génération de code** car il est facile de vérifier si la sortie fonctionne.
- **Les recherches avancées** utilisant RAG sont un autre cas d'utilisation solide.
- L'intégration avec des outils quotidiens comme les calendriers est également bénéfique.
- **Évitez** d'utiliser des agents consommateurs autonomes (par exemple, pour réserver des vols ou créer des itinéraires de voyage) car le faire vous-même est actuellement encore plus facile.
- **Évitez** de confier aux agents des **tâches à haut risque sans vérification**, comme l'envoi d'e-mails en masse sans relecture.
- La clé est de trouver un équilibre entre les tâches adaptées à la délégation et celles nécessitant une supervision humaine.