Types d'agents d'IA expliqués : comment ils fonctionnent et quand les utiliser

Points clés à retenir

• Les agents IA sont conçus pour différents types de travail, depuis les tâches rapides basées sur des règles jusqu'aux flux de travail adaptatifs et axés sur l'apprentissage.
• Comprendre les types d'agents vous aide à choisir de meilleurs outils, à définir des attentes réalistes et à diagnostiquer les problèmes lorsque les résultats ne sont pas satisfaisants.
• Un travail plus complexe nécessite souvent que plusieurs agents travaillent ensemble, avec des rôles et une coordination clairs.
• Aucun agent seul ne peut tout faire correctement, et le jugement humain reste essentiel.
• Vous pouvez commencer à utiliser les agents IA dès aujourd’hui en les appliquant à des flux de travail familiers et en itérant en fonction des commentaires.

Les agents d’IA changent la façon dont les gens écrivent, recherchent, planifient et accomplissent leur travail. Mais « agent IA » n'est pas une capacité unique : il s'agit d'une vaste catégorie qui comprend des outils conçus pour des types de tâches très différents. Certains agents sont conçus pour la rapidité et la cohérence. D’autres sont conçus pour raisonner, s’adapter et prendre des décisions au fil du temps.

Lorsque vous savez comment fonctionnent les types d'agents et ce qu'ils font de mieux, vous pouvez choisir des outils adaptés à vos objectifs, concevoir des flux de travail plus intelligents et obtenir de meilleurs résultats. Ce guide vous aidera à comprendre les principaux types d'agents IA et comment les utiliser efficacement dans votre travail quotidien, en commençant par comprendre ce qu'est exactement un agent IA.

Table des matières

• Qu'est-ce qu'un agent IA ?
• Quels sont les principaux types d’agents ?
• Comment se comparent les différents types d’agents IA ?
• Comment les agents IA travaillent-ils ensemble ?
• Pourquoi comprendre les types d’agents IA est important
• Erreurs courantes lors de l'utilisation de différents types d'agents IA
• Quelles sont les limites des différents types d’agents ?
• Comment commencer à utiliser les agents IA
• Faire travailler les agents IA pour vous
• FAQ sur les types d’agents IA

Qu'est-ce qu'un agent IA ?

Un agent IA est un système capable d’agir pour atteindre un objectif en observant son environnement, en prenant des décisions et en agissant en conséquence. Cetteagenceles distingue des formes d’automatisation plus simples.

Les agents IA de Grammarly en sont un exemple pratique. Contrairement à la plupart des assistants IA, ces agents de rédaction spécialisés ne sont pas automatisés et n'ont pas besoin d'être invités pour travailler. Considérez-les comme des collaborateurs permanents et une équipe personnelle d'assistants qui peuvent proposer de manière proactive des suggestions dynamiques et en temps réel pendant que vous travaillez, vous aidant à chaque étape du processus de rédaction. Intégrés de manière transparente à votre flux de travail, les agents d'IA de Grammarly fournissent des commentaires pertinents et contextuels en fonction du type d'écriture et du public pour lequel vous écrivez, vous permettant de vous libérer tout en vous permettant de vous concentrer sur une réflexion à fort impact.

En quoi les agents IA diffèrent-ils des chatbots ou des assistants ?

Les chatbots et les assistants IA sont principalement conçus pour répondre aux entrées des utilisateurs. Une fois que vous leur demandez, ils génèrent une réponse. Vous devez continuer à les inciter à obtenir des réponses ; ils ne prennent généralement pas d'initiative ou n'agissent pas sans instructions spécifiques.

Les agents d’IA, en revanche, sont conçus pour agir sous certaines conditions. Ils peuvent surveiller les informations, évaluer les options et déclencher des actions, souvent sans intervention directe de l'utilisateur à chaque étape. Plusieurs agents peuvent également travailler ensemble pour accomplir une tâche plus complexe qu’un seul agent ne pourrait le faire seul.

Comment les agents IA fonctionnent-ils à un niveau élevé ?

À un niveau élevé, la plupart des agents d’IA suivent une boucle simple : ils perçoivent ce qui se passe, décident quoi faire, agissent en conséquence et, dans certains cas, apprennent du résultat.

Les détails varient selon le type d'agent, mais ce cycle de base reste cohérent. Pour un aperçu plus approfondi de ce processus, explorez notre guide sur le fonctionnement des agents IA.

Quels sont les principaux types d’agents ?

Les agents IA sont de différents types, en fonction de la manière dont ils décident quoi faire ensuite. Certains réagissent immédiatement à ce qu’ils détectent, tandis que d’autres planifient à l’avance, évaluent les compromis ou améliorent leur comportement au fil du temps.

Les types d'agents courants comprennent les agents réflexes simples, les agents réflexes basés sur un modèle, les agents basés sur des objectifs, les agents basés sur des utilitaires et les agents d'apprentissage. Au-delà des agents individuels, les systèmes peuvent également combiner des agents via des architectures multi-agents, hiérarchiques ou hybrides.

Les sections ci-dessous présentent ces types d'agents et expliquent leur fonctionnement, suivies d'un aperçu des différentes manières de les organiser pour qu'ils travaillent ensemble.

Qu'est-ce qu'un agent réflexe simple ?

Un simple agent réflexe répond à des entrées spécifiques avec des actions prédéfinies. Il n’utilise ni mémoire ni contexte et n’ajuste pas son comportement au fil du temps. L'agent réagit à certaines entrées mais ne prend pas en compte le sens ou l'intention, ce qui le rend efficace pour des tâches étroites et répétitives. En pratique, cela peut ressembler à un système d’écriture qui signale les erreurs d’orthographe au fur et à mesure que vous tapez, en fonction de modèles linguistiques connus.

De nombreux systèmes réflexes simples ne ressemblent pas à ce que les gens considèrent généralement comme une IA. Votre thermostat mural, par exemple, est techniquement un simple agent réflexe : il suit simplement la logique de base « si froid, alors chauffez ». Même s’il peut sembler exagéré d’appeler cette IA, comprendre cette catégorie nous aide à apprécier d’autres types sophistiqués d’agents IA.

Qu'est-ce qu'un agent réflexe basé sur un modèle ?

Un agent réflexe basé sur un modèle répond également aux entrées sur la base de règles étroitement définies, mais il prend également en compte le contexte à court terme.

En pratique, cela peut ressembler à un correcteur qui ignore d’autres cas d’un problème grammatical que vous avez écarté plus tôt dans le document. Ce suivi vous aide à obtenir des commentaires plus pertinents pendant que vous travaillez, mais la mémoire est temporaire. Une fois que vous fermez le document et en ouvrez un nouveau, il recommencera à signaler le même problème.

Qu'est-ce qu'un agent basé sur des objectifs ?

Un agent basé sur des objectifs fait des choix parmi plusieurs options disponibles. Plutôt que de réagir immédiatement, il envisage les étapes possibles et choisit celles qui l’aident le mieux à atteindre un objectif précis.

Par exemple, si un agent de gestion de projet a pour objectif de remettre un rapport d'ici vendredi prochain, il peut créer des tâches, attribuer des propriétaires, demander des entrées manquantes, assurer le suivi des éléments en retard et signaler les bloqueurs. Tant que le rapport est envoyé à temps, l'agent considère que l'objectif a été atteint, même si les composants, tels que l'affectation des tâches ou la séquence d'approbation finale des résultats, n'étaient pas efficaces ou équilibrés.

Qu'est-ce qu'un agent basé sur un utilitaire ?

Un agent basé sur les utilitaires s'appuie sur un comportement basé sur un objectif en se demandant non seulement « Avons-nous atteint l'objectif ? mais "Quelle est la meilleure façon d'y arriver?" Il évalue les compromis entre les options et choisit les actions qui conduisent au résultat global le plus solide.

En reprenant l’exemple ci-dessus, un agent de gestion de projet basé sur des services publics irait au-delà de l’attribution de tâches et du suivi. Il prendrait en compte des facteurs tels que l'équilibre de la charge de travail, les atouts individuels et les délais concurrents, puis ajusterait les missions pour maintenir le projet sur la bonne voie sans surcharger l'équipe. À mesure que les choses évoluent, elle peut réévaluer et modifier son plan en conséquence.

Qu'est-ce qu'un agent d'apprentissage ?

Un agent d'apprentissage est un agent d'IA qui améliore ses décisions au fil du temps en apprenant des commentaires et des résultats passés. Au lieu de simplement demander : « Ai-je fait ce dont j’avais besoin ? » ou "Quelle est la meilleure option en ce moment ?" il demande également : « Que puis-je faire de mieux la prochaine fois ? » pour l’aider à tirer les leçons de l’expérience globale.

Dans notre exemple de gestion de projet, un agent d'apprentissage ne se contenterait pas de fournir un rapport de manière efficace. Il détecterait des tendances au fil du temps, telles que des goulots d'étranglement récurrents, des délais toujours optimistes ou des contributeurs ayant besoin de plus de soutien. La prochaine fois qu'un rapport doit être rendu, il applique ces leçons en ajustant les affectations, les délais et les flux de travail pour que chaque projet se déroule plus facilement que le précédent.

Comment se comparent les différents types d’agents IA ?

Maintenant que nous avons examiné chaque type d’agent individuellement, il est utile de les comparer côte à côte. Le tableau ci-dessous montre comment les cinq principaux types d'agents d'IA diffèrent dans la manière dont ils prennent des décisions et dans les types de tâches pour lesquelles ils sont les mieux adaptés.

Comment les agents IA travaillent-ils ensemble ?

Dans le monde réel, les agents IA ne travaillent généralement pas seuls. Les systèmes plus avancés utilisent souvent plusieurs agents travaillant ensemble pour résoudre des problèmes plus importants et plus complexes. Les principales différences entre ces approches résident dans la manière dont elles répartissent le travail. Vous pouvez souvent mélanger et assortir ces stratégies en fonction de ce que vous essayez d'accomplir.

Voici les manières les plus courantes dont les agents d’IA sont organisés pour travailler ensemble :

• Systèmes multi-agents :plusieurs agents travaillent en parallèle ou en séquence, chacun assumant un rôle spécifique. Cette approche d'équipe d'égal à égal leur permet de diviser un travail complexe en parties plus petites, mais elle introduit également des problèmes de coordination lorsque les agents parviennent à des conclusions contradictoires ou font double emploi.
• Agents hiérarchiques :les agents de niveau supérieur fixent des objectifs et des orientations, tandis que les agents de niveau inférieur effectuent des actions spécifiques. Cette structure est plus efficace pour gérer des flux de travail complexes, mais peut être moins adaptable lorsque des situations inattendues surviennent.
• Systèmes hybrides :différents types d'agents sont combinés au sein d'un seul système. Par exemple, les agents réflexes peuvent gérer des tâches de routine, tandis que les agents basés sur des objectifs ou apprenants gèrent des décisions plus complexes. Cette approche équilibre vitesse et adaptabilité en faisant correspondre les types d’agents au travail qu’ils accomplissent le mieux.
• Orchestration des agents :l'orchestration des agents IA se situe au-dessus des agents individuels et gère la façon dont ils travaillent ensemble. Il détermine quand les agents agissent, comment les résultats circulent entre eux, quand le travail doit être revu ou refait et où s'intègre la surveillance humaine. L'orchestration permet de garantir la qualité, la cohérence et l'efficacité dans les systèmes multi-agents.

Pourquoi comprendre les types d’agents IA est important

Comprendre comment les différents agents d'IA prennent des décisions vous donne plus de contrôle sur la façon dont vous utilisez l'IA dans votre travail. Au lieu de traiter l’IA comme une boîte noire, vous pouvez faire des choix plus intentionnels concernant les outils que vous utilisez, la manière dont vous les utilisez et ce que vous en attendez.

Avec ces connaissances, vous pouvez :

• Adaptez le bon outil à la tâche :certains agents sont excellents pour les tâches rapides et reproductibles, tandis que d'autres sont meilleurs dans la planification ou l'apprentissage au fil du temps. Connaître la différence vous aide à définir des attentes réalistes et à éviter une mauvaise utilisation des outils.
• Choisissez des outils adaptés à votre façon de travailler :au lieu de demander à un simple agent de gérer des décisions complexes ou d'attendre qu'un agent en formation soit parfait dès le premier jour, vous pouvez sélectionner des agents qui correspondent à la tâche à accomplir.
• Déterminez plus rapidement ce qui ne va pas :de nombreux outils d'IA s'appuient sur plusieurs agents travaillant ensemble en coulisses. Lorsque quelque chose ne va pas, comprendre les rôles des agents vous aide à identifier si le problème réside dans la reconnaissance des formes, la planification, l'apprentissage ou la coordination.
• Créez des flux de travail que votre équipe utilisera réellement :lorsque vous comprenez comment les différents types d'agents se complètent, il devient plus facile de créer des flux de travail qui semblent fiables, intuitifs et évolutifs au sein de votre équipe.

Erreurs courantes lors de l'utilisation de différents types d'agents IA

Lorsque les agents IA ne se comportent pas comme prévu, c'est souvent le signe que l'agent qui effectue le travail n'est pas du bon type pour la tâche ou qu'il a été mal configuré. Apprendre à reconnaître ces modèles permet d’ajuster plus facilement votre approche et d’obtenir des résultats plus fiables.

Voici quelques erreurs courantes à surveiller, ainsi que des moyens d’y remédier :

• Utilisation d'agents réactifs pour un travail complexe :les agents réflexes simples ou basés sur un modèle fonctionnent bien pour des décisions rapides et reproductibles, mais ils ont du mal à gérer les tâches qui nécessitent une planification ou une priorisation. Pour un travail plus complexe, optez pour ou associez-les à des agents basés sur des objectifs ou des utilitaires.
• Attendre une amélioration de la part des agents non apprenants :certains agents sont conçus pour se comporter de manière cohérente plutôt que de s'adapter. Si les résultats ne s'améliorent jamais avec le temps, envisagez d'introduire un agent d'apprentissage ou d'ajouter une boucle de rétroaction qui permet au système de s'ajuster en fonction des résultats.
• Voir des résultats incohérents :les agents qui évaluent les compromis peuvent produire des résultats différents même avec les mêmes entrées, surtout s'ils s'appuient sur des modèles de langage étendus (LLM), qui introduisent un certain degré d'aléatoire. Lorsque la cohérence est essentielle, les agents réflexes constituent souvent un meilleur choix.
• S'appuyer trop sur les agents pour faire preuve de jugement :les agents basés sur des objectifs et des utilités peuvent soutenir la prise de décision, mais même des objectifs bien définis peuvent laisser de côté un contexte important. Assurez-vous de maintenir une surveillance humaine, en particulier avant d'agir sur les résultats d'un agent.
• Des responsabilités floues entre les agents :dans les systèmes comportant plusieurs agents, les échecs se produisent souvent aux points de transfert. Définissez clairement quel agent est responsable de chaque décision et comment les résultats se déplacent entre eux pour améliorer la fiabilité et la coordination.

Quelles sont les limites des différents types d’agents ?

Aucun type d’agent ne peut tout faire correctement, et certaines actions devraient probablement être laissées aux humains. Comprendre leurs limites vous aide à utiliser les agents plus efficacement et à concevoir des flux de travail qui exploitent leurs atouts.

Voici quelques limitations courantes à garder à l’esprit :

• Les agents basés sur des règles ne s'adaptent pas d'eux-mêmes :les agents réflexes simples et basés sur des modèles sont fiables car ils sont conçus pour produire des résultats cohérents. Cela les rend idéaux pour les tâches répétables, mais cela signifie également qu’ils nécessitent des modifications manuelles des règles pour gérer des situations nouvelles ou plus complexes. Pour un comportement adaptatif, un type d’agent différent est nécessaire.
• Dépendance à des objectifs clairs :les agents basés sur des objectifs et des utilités fonctionnent mieux lorsque les objectifs, les contraintes et les compromis sont clairement définis. Lorsque les objectifs sont vagues ou que les priorités sont conflictuelles, ces agents peuvent avoir du mal à produire des résultats utiles.
• Les agents d’apprentissage ne valent que les retours :les agents d’apprentissage s’améliorent en fonction des signaux qu’ils reçoivent. Des commentaires incohérents, peu fréquents ou contradictoires peuvent ralentir l'apprentissage ou renforcer les mauvais comportements.
• Surcharge de coordination dans les systèmes multi-agents :vous pouvez gérer des flux de travail plus complexes en combinant des agents, mais vous gérez désormais également les transferts, les dépendances et les nouvelles façons dont les choses peuvent se briser. Sans une coordination claire, la complexité supplémentaire peut rapidement dépasser les avantages.
• Besoin continu d’implication humaine :aucun type d’agent ne remplace entièrement le jugement humain. Plus le travail est nuancé, plus vous aurez besoin de personnes pour examiner les résultats, fournir des conseils et intervenir si nécessaire.

Considérez ces limitations comme des considérations de conception et non comme des obstacles. Lorsque vous tenez compte du fonctionnement des différents agents, des domaines dans lesquels ils ont besoin d’assistance et de la manière dont ils sont coordonnés, les systèmes d’IA deviennent plus faciles à utiliser et plus efficaces.

Comment commencer à utiliser les agents IA

Maintenant que vous savez ce que les principaux types d’agents d’IA sont censés faire et les différentes manières de les coordonner, vous pouvez commencer à les utiliser de manière plus intentionnelle. Vous n'avez même pas besoin d'en créer un pour commencer : ils sont probablement déjà présents dans les outils que vous utilisez déjà.

Voici un processus simple pour commencer :

• Commencez avec un flux de travail familier :choisissez des tâches que vous connaissez déjà bien, comme la révision des brouillons, la coordination des projets ou le suivi des suivis. Identifiez où un agent pourrait vous aider et quel type de comportement vous souhaitez qu'il gère.
• Adaptez la configuration au rôle de l'agent :si vous avez besoin de réponses rapides et prévisibles, telles que la détection de mots ou d'expressions interdits par les directives de votre marque, configurez un agent plus simple avec des règles et des limites claires. Si vous souhaitez qu'un agent planifie, évalue les options ou s'adapte au fil du temps, attendez-vous à une configuration plus complexe et intégrez des conseils et des examens supplémentaires.
• Évaluez les résultats :examinez régulièrement les résultats et ajustez les instructions ou la configuration de l'agent si nécessaire. Si vous utilisez un agent d'apprentissage, les corrections, les approbations et les rejets servent tous de commentaires qui façonnent le comportement futur, alors soyez délibéré et cohérent.
• Concevez en pensant à plusieurs agents :une fois que vous êtes à l'aise avec un seul agent, essayez de les regrouper, chaque agent gérant une partie différente du travail. Être explicite sur qui fait quoi rend le système plus facile à ajuster et à déboguer lorsque des problèmes surviennent.
• Restez impliqué là où le jugement compte :même les agents bien configurés peuvent commettre des erreurs, en particulier à mesure que les tâches évoluent ou que les conditions changent. Des contrôles réguliers et une surveillance humaine permettent de garantir que les résultats restent exacts et appropriés.

Commencer avec des outils auxquels vous faites déjà confiance et apprendre comment leurs agents se comportent dans des flux de travail réels rend les agents IA plus faciles à adopter et plus précieux au fil du temps.

Faire travailler les agents IA pour vous

Tout comme les membres d’une équipe apportent différentes compétences à leur travail, chaque type d’agent IA a ses propres forces et limites. Vous ne demanderiez pas à un comptable de concevoir des graphiques ou à un rédacteur publicitaire de prévoir la demande du marché, et le même principe s’applique à l’IA. Utiliser efficacement les agents signifie choisir celui qui convient le mieux à la tâche et comprendre ce pour quoi il est conçu pour bien faire.

Grammarly est un exemple de la façon dont plusieurs agents d'IA spécialisés travaillent ensemble pour améliorer vos flux de travail quotidiens. Ces agents spécialisés se coordonnent en coulisses pour fournir des suggestions dynamiques et contextuelles basées sur ce que vous écrivez, pour qui vous écrivez et ce que vous souhaitez réaliser. Lorsque vous les utilisez dans vos applications, vos documents et partout où vous effectuez vos tâches les plus importantes, les agents d'IA de Grammarly vous aident à affiner des éléments tels que le ton, la concision et la progression logique, afin que vous puissiez exprimer vos idées plus clairement et avec plus d'assurance sans perdre votre concentration sur le travail qui compte le plus.

Lorsque les agents sont bien adaptés à leurs rôles, ils peuvent également travailler ensemble pour gérer des tâches plus complexes que ce qu’un seul agent pourrait gérer seul. En comprenant les compromis tels que la cohérence, l’adaptabilité et la rapidité, vous pouvez définir des attentes réalistes, concevoir de meilleurs flux de travail et tirer globalement plus de valeur des agents IA.

FAQ sur les types d’agents IA

Quels sont les types courants d’agents d’IA ?

Les types courants d'agents d'IA comprennent les agents réflexes simples, les agents réflexes basés sur des modèles, les agents basés sur des objectifs, les agents basés sur des utilitaires et les agents d'apprentissage. Ces noms sont basés sur les différentes manières dont les agents prennent des décisions, depuis la réaction aux entrées jusqu'à la planification, l'optimisation ou l'amélioration au fil du temps.

Quel type d’agent IA est le plus couramment utilisé aujourd’hui ?

Les agents réflexes simples et basés sur des modèles sont les types d’agents d’IA les plus couramment utilisés aujourd’hui. Ils alimentent de nombreuses fonctionnalités quotidiennes qui appliquent des règles de manière cohérente ou utilisent un contexte à court terme sans avoir besoin d'apprendre ou de s'adapter au fil du temps.

Ai-je besoin de compétences techniques pour utiliser les agents IA ?

Vous n'avez pas besoin de compétences techniques pour utiliser des agents IA dans des outils modernes. De nombreux produits intègrent des agents en coulisses, vous permettant de bénéficier de leur prise de décision sans les configurer ni les gérer directement.

Quelle est la différence entre les agents IA et les chatbots IA ?

Les agents IA prennent des décisions et prennent des mesures pour atteindre un objectif par eux-mêmes, tandis que les chatbots IA répondent principalement aux invites des utilisateurs. Les chatbots se concentrent sur la conversation, tandis que les agents sont souvent conçus pour surveiller les informations, évaluer les options et agir sur l'ensemble des flux de travail.

Grammarly propose-t-il une IA agentique et des agents IA ?

Oui. Grammarly utilise l'IA agentique via un système d'agents d'écriture IA conçus pour vous accompagner activement tout au long du processus d'écriture. Au lieu de répondre uniquement à des invites ponctuelles, les agents IA de Grammarly travaillent en permanence à vos côtés pour vous aider à planifier, rédiger, réviser et affiner votre écriture.

Ces agents utilisent le contexte tel que vos objectifs, votre public et votre intention pour prendre des mesures éclairées et fournir des conseils plus pertinents et cohérents, afin que vous puissiez communiquer de manière plus claire, plus sûre et plus efficace.

Consultez notre hub d'agents pour en savoir plus sur les agents IA de Grammarly.

Quel type d’agent IA convient le mieux aux débutants ?

Les agents réflexes simples et basés sur des modèles conviennent mieux aux débutants. Ils se comportent de manière cohérente, sont faciles à comprendre et fonctionnent bien pour des tâches clairement définies qui ne nécessitent pas de retour d'information ou de réglage continu.

Différents types d’agents IA peuvent-ils travailler ensemble ?

Oui, différents types d’agents IA travaillent souvent ensemble au sein du même système. De nombreux outils combinent des agents avec différents styles de décision et les coordonnent via des architectures ou une orchestration pour gérer des tâches plus complexes.