Les technologies d’intelligence artificielle (IA) connaissent une progression fulgurante, transformant radicalement de nombreux secteurs et domaines d’activité.
Le marché mondial de l’IA devrait atteindre 1 811,8 milliards de dollars, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 37,3 %. Cette donnée souligne l’essor rapide et l’adoption croissante de l’IA. Parmi ces technologies émergentes, les agents GPT occupent une place de choix.
Vous avez probablement entendu parler, voire utilisé, des outils comme ChatGPT, qui se limitent à une seule tâche à la fois : recevoir une requête et fournir une réponse unique en retour.
Les agents GPT, en revanche, vont bien au-delà. Ils sont capables de raisonner et de générer des réponses complexes et nuancées, semblables à celles d’un humain, grâce à des algorithmes avancés. Ces agents autonomes sont conçus pour répondre à des requêtes, des situations et des événements de manière indépendante, en poursuivant leurs tâches jusqu’à atteindre leur objectif et satisfaire l’intention de l’utilisateur.
Si cela semble un peu complexe, ne vous inquiétez pas.
Nous allons explorer en détail les agents GPT, avec des exemples concrets, leur fonctionnement, leurs avantages, leurs applications et les perspectives d’avenir de cette technologie d’IA avancée.
Qu’est-ce qu’un agent GPT ?
Pour bien comprendre les agents GPT, il est utile de décortiquer d’abord les termes. Examinons séparément ce que signifient « GPT » et « agent ».
GPT, ou « Generative Pre-trained Transformer », est un modèle d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique (ML) qui alimente les grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT. Il est entraîné sur de vastes ensembles de données pour générer des réponses semblables à celles d’un être humain à partir d’une requête donnée.
Un agent, quant à lui, est une configuration de grand modèle de langage capable de fonctionner de manière itérative pour accomplir une tâche définie. Il exécute des flux de travail complexes où le LLM interagit avec lui-même sans intervention humaine, ce qui le différencie des outils tels que ChatGPT qui se contentent de fournir une réponse unique à une question.
En combinant ces deux définitions, nous pouvons définir les agents GPT comme des programmes basés sur l’IA qui, lorsqu’ils sont chargés d’une tâche spécifique, peuvent créer, exécuter, prioriser et reprioriser des tâches grâce à des instructions auto-dirigées en boucle, produisant des actions à chaque itération afin d’atteindre l’objectif final.
Grâce à leur entraînement sur de grandes quantités de données, les agents GPT peuvent facilement saisir le contexte, apprendre les nuances et les schémas du langage, ce qui leur permet de générer des réponses pertinentes et cohérentes. Leur capacité à imiter le comportement et la conversation humaine les rend extrêmement précieux pour le service client, l’assistance virtuelle, l’automatisation et la création de contenu.
L’importance des agents GPT dans le traitement du langage naturel (TLN)
Les agents GPT ont un impact considérable sur le traitement du langage naturel (TLN) en raison de leur capacité à générer des résultats semblables à ceux produits par un humain et de leurs performances exceptionnelles dans diverses tâches, telles que la complétion de texte, la traduction linguistique, l’analyse des sentiments et la réponse à des questions.
Leur polyvalence et leur capacité à produire du texte de qualité humaine font des agents GPT un atout majeur pour la génération de contenu, les chatbots, l’assistance virtuelle et même l’écriture créative. Leur compréhension du contexte et leur capacité à générer des suggestions pertinentes sont particulièrement utiles en TLN.
De plus, les agents GPT jouent un rôle clé dans la traduction et les applications multilingues en TLN. Ils sont souvent affinés pour la traduction, facilitant ainsi la communication multilingue.
Par ailleurs, les agents GPT peuvent contribuer à résoudre des problèmes comme les biais et la discrimination en TLN, favorisant ainsi l’inclusion et ayant un impact éthique et social positif.
L’efficacité des grands modèles de langage pré-entraînés pour améliorer la génération et l’automatisation de contenu, transférer l’apprentissage et encourager la recherche et le développement fait des agents GPT un élément essentiel du TLN moderne.
Comment fonctionnent les agents GPT ?
Les agents GPT, aussi appelés agents autonomes, s’appuient sur l’architecture des transformeurs pour traiter les données séquentielles et générer du texte semblable à celui produit par un humain en fonction de l’entrée reçue.
En résumé, les agents GPT comprennent et analysent l’objectif principal, puis conçoivent des tâches séquentielles pour l’atteindre.
Cependant, les agents GPT sont également dotés de capacités supplémentaires qui leur permettent d’effectuer n’importe quelle tâche numérique qu’un être humain pourrait accomplir, notamment :
- Accès à la navigation internet et à l’utilisation de plugins et d’applications
- Accès à la mémoire à court et long terme
- Accès aux moyens de paiement comme les cartes de crédit
- Accès aux grands modèles de langage (LLM) tels que GPT pour répondre, analyser, résumer ou donner une opinion.
Ces agents GPT fonctionnent de diverses manières. Certains opèrent en arrière-plan, sans que l’utilisateur ne se rende compte de ce qui se passe, tandis que d’autres affichent chaque étape du processus, permettant à l’utilisateur de suivre leur fonctionnement.
Un ensemble de données solide servant de base de connaissances, une mémoire, et des techniques telles que l’apprentissage par renforcement et la prise de décision sont au cœur du fonctionnement des agents GPT.
Voici une représentation du processus suivi par un agent GPT, avec une décomposition étape par étape de chaque phase.
Source: topapps.ai
- L’utilisateur fournit une tâche ou un objectif à l’agent GPT.
- La tâche est ensuite placée dans une file d’attente, qui la transmet à « l’agent d’exécution ».
- L’agent d’exécution stocke la tâche dans la « Mémoire ».
- L’agent ajoute ensuite du contexte à l’objectif en s’appuyant sur sa base de connaissances. Ces informations sont renvoyées à l’agent d’exécution, puis transmises à « l’agent de création de tâche ».
- L’agent de création de tâche utilise l’objectif et le contexte pour créer de nouvelles tâches et les placer dans la file d’attente des tâches.
- Les tâches sont ensuite transmises à « l’agent de priorisation des tâches », qui les hiérarchise.
- Une fois les tâches hiérarchisées, l’agent de priorisation envoie la liste à la file d’attente, et le processus se poursuit jusqu’à ce que l’objectif soit atteint et que l’utilisateur obtienne une réponse à sa requête.
Les agents GPT démontrent ainsi la puissance des LLM basés sur l’IA pour créer de nouvelles tâches, les prioriser et les redéfinir de manière autonome jusqu’à l’atteinte de l’objectif, ce qui met en évidence l’adaptabilité des grands modèles de langage basés sur l’IA.
Pour illustrer concrètement ce fonctionnement, prenons l’exemple suivant :
Imaginons un agent GPT auquel nous soumettons la requête suivante : « Trouve les dernières avancées en matière d’IA et rédige un résumé à ce sujet ».
- La première étape consiste à soumettre la requête à l’agent GPT.
- L’agent GPT utilise le modèle GPT-4 d’OpenAI pour interpréter la requête et créer des tâches afin d’atteindre l’objectif.
- Par exemple, la première tâche que l’agent pourrait proposer serait : « Effectuer une recherche sur Google sur les dernières avancées en matière d’IA ».
- L’agent recherche sur Google les informations pertinentes, trouve une liste d’articles pertinents et affiche leurs liens. La première tâche est alors terminée.
- Cependant, l’objectif principal n’est pas encore atteint, car la requête initiale est de résumer ces avancées. L’agent GPT analyse à nouveau l’objectif : trouver les dernières avancées en matière d’IA, puis rédiger un bref résumé à ce sujet. En se basant sur cette compréhension et la première tâche terminée, l’agent GPT propose de nouvelles tâches.
- Par exemple, il pourrait proposer les tâches suivantes : 1. Rédiger un résumé des résultats de recherche, 2. Lire le contenu des meilleurs liens pour trouver les dernières avancées en matière d’IA.
- Avant de continuer, l’agent GPT se rend compte qu’il doit d’abord lire le contenu des liens avant de rédiger le résumé. Il ajuste donc l’ordre de priorité des tâches : 1. Lire le contenu des meilleurs liens pour identifier les dernières avancées en matière d’IA, et 2. Rédiger un résumé des recherches effectuées.
- L’agent GPT lit le contenu de chaque article, puis retourne dans la file d’attente pour la tâche suivante : rédiger un bref résumé.
- L’agent rédige alors le résumé et l’envoie comme résultat final, atteignant ainsi l’objectif de l’utilisateur.
Ce processus illustre le flux de travail simple d’un agent GPT avec un exemple concret.
Applications des agents GPT
Avant d’aborder les avantages, explorons les différentes applications des agents GPT :
- Assistance personnelle/accès au web : les agents autonomes peuvent effectuer de nombreuses tâches séquentielles, notamment la recherche sur le web de liens ou de réponses, la gestion des finances et des calendriers, la réservation de voyages ou d’événements, et le suivi du bien-être et des activités sportives.
- Génération de contenu : les agents GPT peuvent créer du contenu de haute qualité, comme des articles de blog, des supports marketing et des publications sur les réseaux sociaux, ce qui fait gagner un temps précieux aux spécialistes du marketing et aux créateurs de contenu.
- Jeux interactifs : les agents GPT peuvent également gérer des jeux interactifs, en créant des personnages d’IA adaptatifs, des PNJ (personnages non-joueurs) interactifs et intelligents, et en offrant des interactions contextuelles aux joueurs.
- Assistance client : les agents GPT peuvent traiter efficacement les demandes d’assistance client via des chatbots, en offrant un support sur les sites web, les applications et les plateformes de messagerie. Ils peuvent répondre aux questions des clients concernant les transactions passées, les paiements ou les produits et services du site web.
- Gestion financière : les agents GPT peuvent également fournir une assistance financière, en offrant des conseils financiers, en automatisant la détection de la fraude et l’évaluation des risques, en évaluant les cartes de crédit, en gérant la conformité et en produisant des rapports.
Ces exemples ne représentent qu’une partie des applications possibles des agents GPT. Leur champ d’action s’étend à de nombreux autres domaines, tels que l’analyse prédictive, la narration interactive, la recherche et l’analyse de données, les applications médicales et de santé, et le secteur automobile.
Avantages des agents GPT
Les agents GPT transforment les opérations commerciales. Voici les principaux avantages qu’ils offrent :
- Amélioration de l’efficacité : en automatisant des tâches répétitives, telles que la recherche de produits, la création de résumés d’articles ou la gestion du support client, les agents GPT peuvent rationaliser de nombreuses tâches séquentielles, ce qui augmente la productivité et l’efficacité globale de l’entreprise.
- Prise de décision optimisée : grâce à leur entraînement sur de grands ensembles de données, les agents GPT peuvent fournir des informations précieuses en exploitant les capacités d’apprentissage automatique et d’analyse des données, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées.
- Avantage concurrentiel : en générant des informations clés et en automatisant les flux de travail, les agents GPT peuvent aider les entreprises à garder une longueur d’avance et à se démarquer sur un marché concurrentiel.
- Évolutivité : les agents GPT peuvent facilement s’adapter aux besoins et aux exigences changeantes d’une entreprise. Leur capacité à gérer des processus de plus en plus complexes en fait des solutions très polyvalentes et évolutives.
- Rentabilité : les agents GPT aident les entreprises à réduire leurs coûts de main-d’œuvre et d’exploitation en automatisant les processus, en identifiant les points d’amélioration et en optimisant l’allocation des ressources.
- Résolution de problèmes complexes : la capacité des agents GPT à se souvenir des actions et des expériences passées et à traiter d’énormes ensembles de données en fait des outils idéaux pour résoudre des problèmes complexes.
Explorons à présent les limites des agents GPT.
Limitations des agents GPT
Les agents GPT présentent également certains inconvénients et limitations, notamment :
- Problèmes de sécurité : de nombreux agents GPT basés sur les modèles LLM manquent d’outils intégrés ou de protections nécessaires pour assurer la sécurité et l’intégrité des données, ce qui constitue une préoccupation majeure lors de leur utilisation.
- Risques liés à la sécurité : l’utilisation d’agents GPT pour le contrôle de la circulation ou dans les véhicules autonomes soulève des préoccupations de sécurité, telles que des blessures causées par des contrôles humains limités ou des défaillances de capteurs.
- Utilisation malveillante : l’un des principaux risques liés aux agents GPT est qu’ils soient employés à des fins malhonnêtes et qu’ils finissent par dévier de leur intention de formation initiale, ce qui rend difficile la reprise de contrôle.
- Biais et préoccupations éthiques : les agents GPT peuvent produire des résultats inappropriés et biaisés en raison des préjugés hérités de leurs données d’entraînement. L’atténuation de ces biais et la garantie de l’équité représentent un défi majeur pour les entreprises, en particulier lorsque les données d’entraînement comportent des biais.
- Manque de gestion multimédia : les agents GPT sont principalement conçus pour fonctionner avec des données et des entrées textuelles. Leur capacité à gérer des données multimédias (audio, images, vidéo) est limitée sans l’ajout de modèles spécialisés.
Il est important de connaître les limites des agents GPT pour les utiliser de manière responsable, sûre et éthique.
Plusieurs outils d’agents GPT sont disponibles, comme Agent GPT et Auto GPT, qui illustrent l’utilisation concrète de ces technologies.
#1. Agent GPT
Agent GPT est un outil d’IA open source polyvalent et puissant qui permet de configurer, de créer et de déployer des agents d’IA autonomes sans intervention constante de l’utilisateur. Il vous suffit de spécifier votre objectif, et Agent GPT, basé sur l’architecture GPT 3.5, s’occupe du reste.
Il génère du texte de haute qualité en temps réel en combinant plusieurs LLM. Chaque agent déployé peut se souvenir des tâches et des expériences précédentes.
Cela permet à Agent GPT d’apprendre de ses propres expériences et d’améliorer la précision de ses résultats au fil du temps.
#2. Auto GPT
Auto GPT est un agent autonome open source basé sur le modèle GPT-4 d’OpenAI, qui exécute des tâches de manière autonome pour atteindre l’objectif final de l’utilisateur.
Créé par Toran Bruce Richards, Auto-GPT est accessible au public sur GitHub et sera bientôt disponible sur une application graphique/web. Il interagit avec les applications, les logiciels et les services locaux et en ligne, tels que les traitements de texte et les navigateurs web, pour accomplir une tâche donnée.
Pour en savoir plus sur l’installation d’Auto-GPT, consultez ce guide simple et pas à pas.
#3. BabyAGI
BabyAGI est un script Python open source géré de manière indépendante et hébergé sur GitHub, qui s’inspire du développement cognitif humain.
Ce système de gestion des tâches basé sur l’IA utilise OpenAI et des bases de données vectorielles, telles que Weaviate et Chroma, pour créer, hiérarchiser et exécuter des tâches. Il se concentre sur l’apprentissage des langues, l’apprentissage par renforcement et le développement cognitif pour apprendre et exécuter des tâches complexes.
#4. SuperAGI
SuperAGI est un framework d’IA autonome qui vous aide à développer et à déployer des agents GPT autonomes de manière rapide, facile et fiable.
De nombreuses entreprises, dont des géants comme Amazon, Microsoft, Google, Tesla et IBM, utilisent SuperAGI pour automatiser leurs processus métier et créer des applications autonomes.
SuperAGI propose également des modèles pour concevoir des applications logicielles simples en utilisant des objectifs et des instructions spécifiques. Il comprend également d’autres fonctionnalités essentielles, telles que le stockage de la mémoire de l’agent, le gestionnaire de ressources, la télémétrie des performances, la gestion de plusieurs bases de données vectorielles et l’heuristique de détection en boucle.
Quel est l’avenir des agents GPT ?
Les agents GPT sont actuellement en phase de développement et d’expérimentation, où les chercheurs et les développeurs testent de nouvelles approches et des cas d’utilisation pour intégrer ces agents autonomes dans les flux de travail des entreprises.
Bien qu’aucun produit commercial basé sur les agents GPT ne soit encore disponible, la situation devrait bientôt changer. On prévoit que les agents GPT vont se développer dans tous les secteurs, en automatisant des processus tels que la recherche et l’analyse de données, l’éducation et l’apprentissage, les soins de santé et la médecine, et l’industrie automobile.
Cependant, l’essor des agents GPT autonomes soulève des défis importants, notamment la garantie de leur comportement éthique, de leur transparence, de leur responsabilité et de leur imputabilité.
L’évolution des agents GPT dans le futur et la manière dont ils vont transformer nos processus et flux de travail quotidiens seront fascinantes à observer.
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