Les Agents IA, c'est quoi?

Mis à jour le May 19, 2025, 3:51 p.m.

AI Agents: démos bluffantes, réalités difficiles – comment construire de vrais systèmes fiables ?

Tout le monde parle des « AI agents » en ce moment. Pourtant, même les géants comme Apple ou Amazon peinent à proposer des fonctionnalités IA robustes: hallucinations dans les résumés, réponses imprévisibles… La hype est partout, les démos fleurissent, mais dans la vraie vie ? Ça casse vite. Dans cet article, on t’explique comment faire la différence entre une démo sympa et un système IA fiable, et surtout, comment toi, développeur, tu peux construire des applications vraiment efficaces et durables.

1. C’est quoi un « AI Agent » ? Workflow vs Agent, la distinction essentielle
2. Les patterns de base: du LLM augmenté au vrai agent
3. Patterns workflow: chaînes de prompts, routing, parallélisation, orchestrateur-worker, évaluation
4. Pattern agent: l’autonomie… et ses limites
5. Conseils concrets pour construire des systèmes fiables
Conclusion
FAQ

1. C’est quoi un « AI Agent » ? Workflow vs Agent, la distinction essentielle

Sur le web, le terme « AI agent » est utilisé à toutes les sauces. Mais tous les systèmes IA ne sont pas de vrais agents !
- Workflow:séquence d’actions prédéfinies (code, API, LLM…). Tout est planifié, contrôlé.
- Agent:système où le LLM décide lui-même des actions à entreprendre (outil, API, feedback environnement), boucle jusqu’à accomplir l’objectif ou demander de l’aide humaine.
À retenir: Dans 80% des cas, un workflow bien pensé suffit. Les agents sont puissants… mais très difficiles à fiabiliser et à déployer à grande échelle.

2. Les patterns de base: du LLM augmenté au vrai agent

Pour construire des systèmes IA efficaces, il existe 3 grands moyens "d’augmenter" un LLM :

• Retrieval (RAG): récupération d’infos dans une base de données, souvent vectorielle. Permet d’ajouter de la « mémoire longue durée ».
• Tools: utilisation de services/API externes pour enrichir les capacités du LLM (ex: météo, recherche, calcul, etc).
• Memory: gestion de l’historique des interactions, pour un contexte conversationnel ou applicatif riche.

Bien combinés, ces composants transforment un simple « prompt » en application IA intelligente et contextuelle.

3. Patterns workflow: chaînes de prompts, routing, parallélisation, orchestrateur-worker, évaluation

Avant de te lancer dans un "agent pur", maîtrise ces patterns de workflows, testés et éprouvés :

• Prompt chaining: enchaîner plusieurs appels LLM (ex: recherche ➔ plan ➔ rédaction ➔ validation), chaque étape utilisant les résultats de la précédente.
• Routing: catégoriser la demande utilisateur pour envoyer vers le bon flux de traitement (A/B, multi-cas, etc.).
• Parallélisation: lancer plusieurs appels LLM en parallèle pour gagner en rapidité (ex: multiples validations, analyses, etc).
• Orchestrator/Worker: un LLM principal répartit le travail entre plusieurs « workers », séquentiellement ou selon le contexte.
• Evaluator/Optimizer: un LLM génère, un autre critique/améliore, puis on boucle pour itérer et améliorer la sortie.

Ces patterns te permettent de garder le contrôle et la fiabilité, tout en profitant de la puissance des modèles IA.

4. Pattern agent: l’autonomie… et ses limites

C'est quoi un vrai agent?
Le "vrai" agent, c’est: - Le LLM reçoit une consigne générale, - Décide de ses propres actions (appels d’API, outils, tests…), - S’auto-évalue, corrige, recommence, - Boucle jusqu’à réussir ou atteindre une limite.

Puissant mais risqué: Peu de contrôle, imprévisibilité, risques de boucles infinies ou d’hallucinations.
Exemple marquant: Devin, « l’ingénieur IA »: 4 succès sur 20 tâches, beaucoup de hype, mais peu de fiabilité en conditions réelles.

5. Conseils concrets pour construire des systèmes fiables

1. Privilégier la simplicité et les workflows déterministes. Commence par des solutions simples, évolue vers plus complexe seulement si nécessaire.
2. Catégoriser et segmenter le problème. Résous une partie bien définie avant d’élargir (ex: commence par les tickets « où est ma commande »).
3. Anticiper le passage à l’échelle.
Ce qui marche en démo casse souvent en prod: teste, mesure, prépare la montée en charge.
4. Mettre en place des tests et une évaluation systématique.
Vérifie que chaque changement améliore vraiment les résultats (tests automatisés, jeux d’évaluation, etc).
5. Implémenter des guardrails (filtres de sortie, relecture LLM, validation humaine si besoin). Exemple: vérifie systématiquement les réponses pour éviter les erreurs embarrassantes (Amazon a oublié de le faire, résultat… l’IA mentait sur son identité !).

Conclusion

Lamode des AI agents est là pour durer, mais la réalité technique est bien plus nuancée ! Construire des systèmes IA fiables, c’est d’abord comprendre les bons patterns, les appliquer avec méthode, et ne jamais céder à la complexité gratuite. Pars toujours du plus simple, construis sur des workflows robustes, et n’introduis l’autonomie que si tu maîtrises déjà chaque étape.

FAQ

Q: Dois-je utiliser des frameworks d’agents ?
Pas forcément. Ils sont utiles pour prototyper, mais rien ne vaut la maîtrise « from scratch ». Commence par tes propres workflows, puis outille-toi si besoin.

Q: Peut-on mixer workflow et agent dans la même app ?
Bien sûr ! Beaucoup de systèmes avancés alternent entre contrôle strict (workflow) et boucles d’autonomie ponctuelles (agent).

Q: Pourquoi les grands groupes échouent encore ?
La gestion du risque à l’échelle, le contrôle qualité, et l’exigence de robustesse sont bien plus difficiles que dans une simple démo… Même les plus grands s’y cassent les dents !

Q: Comment savoir si je dois faire un agent ?
Teste d’abord un workflow. Si tu touches les limites du déterminisme (besoin d’exploration, d’itérations, de choix dynamiques), alors explore les patterns agents – mais prépare-toi à beaucoup tester, encadrer, et corriger.

Références

Anthropic – What are AI Agents ? (blog technique)
Entropic: How to build effective agents