La révolution agentique
Les dessous du phénomène
Le Graal de l’automatisation
Le progrès technique consiste à démultiplier l’énergie humaine, qu’il s’agisse d’énergie mécanique comme dans le cas emblématique de l’engrenage, ou d’une énergie plus cérébrale comme dans le cas de l’IA. L’envie de dépasser la fonction de démultiplication pour atteindre le Graal de l’automatisation est une constante dans l’histoire, depuis la noria puisant de l’eau dans le sol sans intervention humaine jusqu’à l’agent IA réputé capable de s’autonomiser – dans une certaine mesure.
Les enjeux d’architecture
C’est cette « certaine mesure » qui donne aux aspects architecturaux de l’IA toute leur importance. Un prompt d’IA conversationnelle se transforme typiquement en code python, et vice-versa. Mais il a le pouvoir, s’il est logé au bon endroit (dans un GPT personnalisé de ChatGPT, par exemple), de répéter des actions en s’adaptant mieux qu’un simple bout de code, tout en étant faillible. Pour limiter cette faillibilité, un ensemble de dispositifs de contrôle est nécessaire. Comme pour un bout de code, il faut traiter des exceptions, prévoir une puissance machine suffisante, gérer la confidentialité des données. Bref, il faut choisir et mettre en œuvre une architecture spécifique.
Les compétences clés
Mentat a des compétences fines en la matière et les développe au quotidien. Grâce à leur expérience de conception et de mise en œuvre de solutions avancées de gestion de centres de contact et de CRM, nos consultants sont rompus aux problèmes de passage à l’échelle de processus reposant sur des innovations logicielles.
Les processus amont
Pour bien apprivoiser un modèle d’IA, la meilleure méthode consiste à comprendre intimement les étapes qui ont permis de le créer, de l’entraîner, de le tester et de le mettre au point avant sa mise en service. Ainsi il devient possible de choisir entre un modèle sur étagère et un modèle entraîné de manière personnalisée.
Les processus d’exploitation
Ensuite il faut ouvrir et sécuriser l’accès à ces modèles, en les appuyant sur les bonnes données.
IA générale, IA généraliste et IA spécialiste
Or la bataille fait rage entre les éditeurs leaders, entraînant un puissant effet d’émulation qui débouche sur des résultats saisissants. Par exemple, le niveau de l’intelligence humaine serait déjà dépassé depuis quelques semaines. Ceci signifie que la fameuse IA générale, dont l’émergence était encore récemment planifiée pour bien plus tard (dans plusieurs années), serait déjà là. Les agents, qui par essence sont spécialisés, seraient-ils déjà condamnés ? Leur durée de vie serait dans ce cas extrêmement courte. De nouvelles IAs, à la fois polyvalentes et profondes, les rendraient obsolètes dès leur naissance.
Mutualisation ou ségrégation ?
Sous un autre angle, que penser de l’évolution du niveau de collaboration entre IAs ? Sont-elles appelées à mutualiser leurs forces ou au contraire à agir indépendamment les unes des autres ? Partageront-elles leurs données à terme ou en seront-elles jalouses ? On peut penser que des géants vont émerger de la soupe primordiale dans laquelle nous nageons aujourd’hui, et que les deux logiques vont donc cohabiter : collaboration au sein de chaque géant, rivalité à l’extérieur.
Conclusion
Mentat suit ces péripéties de près, en s’adaptant en permanence. C’est ainsi que leurs clients évitent les mauvaises surprises.
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