Glossaire des Agents IA

Comprendre les concepts clés de l'intelligence artificielle appliquée à l'automatisation

Glossaire des Agents IA

Ce glossaire regroupe les termes essentiels liés aux agents d'intelligence artificielle et à l'automatisation intelligente. Familiarisez-vous avec ce vocabulaire technique pour mieux comprendre le potentiel des agents IA pour votre entreprise.

Agent IA

Un agent IA est un système informatique autonome qui perçoit son environnement, prend des décisions et agit pour atteindre des objectifs spécifiques. Contrairement aux automatisations simples, un agent IA peut apprendre, s'adapter et réagir à des situations nouvelles.

Exemples : Assistants virtuels, agents conversationnels avancés, systèmes de recommandation personnalisés, agents d'automatisation intelligente.

LLM (Large Language Model)

Modèle de langage de grande taille entraîné sur d'immenses corpus de textes, capable de comprendre et générer du langage naturel de manière contextuelle. Les LLM constituent souvent le cœur des agents IA modernes.

Exemples : GPT-4, Claude, Llama, PaLM, utilisés pour créer des agents capables de comprendre des requêtes complexes et générer des réponses pertinentes.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Technique qui améliore les capacités des modèles de langage en leur permettant d'accéder à des informations externes spécifiques avant de générer une réponse. Cela permet aux agents IA de fournir des réponses précises basées sur des données à jour ou spécifiques à une entreprise.

Exemples : Agent IA capable de consulter une base de connaissances interne avant de répondre à une question, assistant virtuel accédant à la documentation technique d'un produit.

Automatisation cognitive

Forme avancée d'automatisation qui utilise l'IA pour imiter les capacités cognitives humaines comme la compréhension du langage, le raisonnement et l'apprentissage, permettant d'automatiser des tâches complexes nécessitant habituellement une intelligence humaine.

Exemples : Analyse automatisée de documents juridiques, traitement intelligent des réclamations d'assurance, assistance client contextuelle.

NLP (Natural Language Processing)

Branche de l'IA qui permet aux ordinateurs de comprendre, interpréter et générer le langage humain. Le NLP est fondamental pour les agents IA qui interagissent avec les utilisateurs en langage naturel.

Exemples : Compréhension des requêtes clients, analyse de sentiment, extraction d'informations pertinentes depuis des documents non structurés.

Orchestration d'agents IA

Coordination de plusieurs agents IA spécialisés travaillant ensemble pour accomplir des tâches complexes. Chaque agent peut avoir une expertise spécifique et l'orchestration permet de les faire collaborer efficacement.

Exemples : Système où un agent de classification redirige les demandes vers des agents spécialisés par domaine, chaîne d'agents traitant différentes étapes d'un processus métier.

Fine-tuning

Processus d'adaptation d'un modèle d'IA pré-entraîné à un domaine ou une tâche spécifique en l'entraînant sur des données pertinentes pour ce contexte particulier. Le fine-tuning permet de créer des agents IA spécialisés pour des secteurs ou des cas d'usage précis.

Exemples : Adaptation d'un LLM pour le domaine juridique, médical ou financier, personnalisation d'un agent pour comprendre le jargon spécifique d'une entreprise.

Agentic Workflow

Flux de travail où des agents IA prennent en charge des séquences complètes de tâches, prenant des décisions autonomes sur les actions à entreprendre en fonction du contexte et des objectifs définis.

Exemples : Agent qui gère l'intégralité du processus de qualification de leads, de la collecte d'informations à la planification de rendez-vous, agent d'assistance technique résolvant des problèmes de bout en bout.

Prompt Engineering

Art et science de concevoir des instructions (prompts) efficaces pour guider les agents IA vers les comportements et résultats souhaités. Un prompt bien conçu permet d'obtenir des réponses plus précises et pertinentes.

Exemples : Création de templates d'instructions pour un agent d'assistance client, conception de prompts spécifiques pour l'extraction d'informations depuis des documents.

IA Multimodale

Intelligence artificielle capable de traiter et comprendre plusieurs types de données (texte, images, audio, vidéo) simultanément. Les agents IA multimodaux peuvent interagir avec leur environnement de manière plus complète.

Exemples : Agent capable d'analyser des photos de produits défectueux et de générer un rapport, assistant virtuel comprenant à la fois les requêtes vocales et les documents partagés.

Chaîne d'outils (Tool Chaining)

Capacité d'un agent IA à utiliser séquentiellement différents outils ou API pour accomplir une tâche complexe, en comprenant quand et comment utiliser chaque outil approprié.

Exemples : Agent qui recherche des informations, les analyse, puis génère un rapport et l'envoie par email, tout en utilisant différents outils pour chaque étape.

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