Que sont les agents en IA et quel est leur rôle dans le Web3 ?

C’est quoi un agent IA ?

Un agent en intelligence artificielle (IA) est un programme conçu pour accomplir des tâches de manière autonome, en interagissant avec son environnement et en prenant des décisions sans intervention humaine directe.

Par exemple, un agent peut être un système de trading automatisé alimenté par l’IA qui analyse les fluctuations du marché financier et exécute des transactions en temps réel pour maximiser les profits, sans intervention humaine.

Autre exemple, un agent IA dans le Web3 pourrait exécuter un swap de tokens à la place d’un utilisateur. Il suffirait qu’un utilisateur connecte son wallet puis qu’il interagisse avec un chat en expliquant qu’il veut acheter de l’ETH pour 100 USDC pour que l’agent IA s’occupe du processus de manière autonome, tout en trouvant le protocole le moins coûteux.

Ces agents se distinguent par plusieurs caractéristiques :

• Autonomie : L'autonomie leur permet de fonctionner indépendamment ;
• Réactivité : La réactivité leur permet d'adapter leur comportement en fonction des données perçues dans leur environnement ;
• Prise de décision : La capacité de prise de décision leur permet de choisir les actions optimales pour atteindre des objectifs spécifiques ;
• Apprentissage : Enfin, l'apprentissage leur permet d'améliorer leurs performances au fil du temps en tirant parti de nouvelles expériences et informations.

L'importance des agents IA ne cesse de croître, portée par l'évolution rapide des technologies de l'intelligence artificielle.

Ces agents jouent désormais un rôle majeur dans divers secteurs, allant de la finance à la santé, en passant par le commerce et l'industrie.

Avec l'émergence du Web3, ces agents gagnent également en pertinence en s'intégrant aux technologies décentralisées.

Quels sont les types d'agents en IA ?

Les agents en intelligence artificielle se déclinent en plusieurs types, chacun avec des capacités et des niveaux de complexité différents.

Agents IA avec des réflexes simples

Ces agents fonctionnent sur la base de règles simples prédéfinies, sans utiliser de mémoire.

Ils réagissent uniquement à des perceptions immédiates, ce qui les rend efficaces pour des tâches très spécifiques et peu complexes.

Agents IA basés sur des modèles

Ces agents intègrent un modèle interne du monde réel qui leur permet de prendre des décisions plus complexes.

En utilisant la mémoire pour conserver des informations sur les perceptions passées, ils peuvent mieux anticiper les conséquences de leurs actions et s'adapter à des environnements changeants.

Agents IA basés sur des objectifs

Ces agents ne se contentent pas de réagir à leur environnement, ils planifient des séquences d'actions pour atteindre des objectifs spécifiques.

Ils sont capables de comparer différentes approches pour déterminer la meilleure manière de parvenir à un but donné.

Agents IA basés sur des utilitaires

Ces agents vont plus loin en optimisant les résultats en fonction de plusieurs critères de performance.

Ils évaluent différentes options et choisissent celle qui maximise l'utilité ou les avantages attendus, rendant ces agents particulièrement utiles pour des décisions complexes où plusieurs facteurs doivent être pris en compte.

Agents IA d'apprentissage

Ces agents possèdent la capacité d'améliorer leurs performances au fil du temps en apprenant de nouvelles expériences.

Ils adaptent continuellement leur comportement en fonction des retours d'expérience, ce qui leur permet de mieux gérer des environnements inconnus ou évolutifs.

L’architecture des agents en IA

Composants essentiels

L’architecture des agents en intelligence artificielle repose sur plusieurs composants qui permettent à ces systèmes de fonctionner de manière autonome et efficace.

Agent

Parmi ces éléments, la fonction d'agent occupe une place centrale, car c'est elle qui établit la correspondance entre les informations reçues et les actions à entreprendre.

Elle définit comment l'agent utilise les données pour prendre des décisions adaptées à ses objectifs.

Percepts

Les percepts, quant à eux, sont les entrées sensorielles que l'agent reçoit de son environnement.

Ils fournissent des informations sur l'état actuel du monde observable, que l'agent utilise pour évaluer la situation et réagir en conséquence.

Actionneurs

Les actionneurs permettent à l'agent d'interagir physiquement avec son environnement.

Ces mécanismes exécutent les décisions prises par l'agent, que ce soit en manipulant des objets physiques s’il s’agit d’un robot ou en effectuant des actions logicielles, comme envoyer un message ou déclencher un processus.

Base de connaissances

La base de connaissances constitue le réservoir d'informations que l'agent utilise pour prendre ses décisions. 

Cette base peut être alimentée par des données initiales pré-programmées ou enrichie au fil du temps grâce à l'apprentissage et aux expériences passées.

Fonctionnement des agents IA

Le fonctionnement d'un agent IA suit un processus en plusieurs étapes.

D'abord, l'agent collecte des informations à travers ses percepts, analysant son environnement pour comprendre la situation actuelle.

Ensuite, il utilise sa fonction d'agent pour traiter ces informations, comparant les données collectées avec sa base de connaissances pour déterminer la meilleure action à entreprendre.

Enfin, l'agent exécute cette action via ses actionneurs, influençant ainsi son environnement et poursuivant ses objectifs de manière autonome.

Ce cycle de perception, de décision et d'action se répète continuellement, permettant à l'agent de s'adapter en temps réel à son environnement.

Quelles sont les applications des agents IA ?

Les agents en intelligence artificielle trouvent des applications variées dans de nombreux secteurs, transformant la manière dont les tâches sont accomplies et les services sont délivrés.

Dans le domaine des véhicules autonomes, les agents IA jouent un rôle important en prenant en charge la navigation et la gestion des véhicules sans conducteur.

Ces agents analysent en temps réel les données des capteurs, prennent des décisions de conduite, et adaptent les trajets pour assurer une conduite sécurisée, même dans des conditions imprévisibles.

Les assistants virtuels, tels que Siri ou Alexa, sont également des exemples courants d'agents IA dans notre vie quotidienne. 

Ces agents facilitent une variété de tâches, allant de la gestion des calendriers et des rappels à la commande de produits en ligne ou au contrôle des appareils domestiques intelligents, rendant les interactions avec la technologie plus intuitives et accessibles.

Au-delà de ces domaines, les agents IA sont également de plus en plus intégrés dans des secteurs comme la cybersécurité, où ils détectent et réagissent aux menaces en temps réel.  La gestion de la chaîne d'approvisionnement, où ils optimisent les flux de travail et prévoient les besoins logistiques. Ou la santé, où ils assistent dans le diagnostic, le suivi des patients, et même la planification des traitements.

Les agents IA dans le Web3 et la blockchain

Les agents IA jouent un rôle de plus en plus important dans l'écosystème du Web3, où ils contribuent à renforcer la sécurité, l'interopérabilité et l'automatisation des tâches dans des systèmes décentralisés.

En s'intégrant aux technologies blockchain, ces agents peuvent surveiller en temps réel les transactions pour détecter et prévenir les activités frauduleuses, assurer une communication fluide entre différentes blockchains et automatiser des processus complexes, comme l'exécution de smart contracts ou la gestion des cryptomonnaies sans nécessiter d'intervention humaine constante.

Quelques projets Web3 utilisant des agents d'IA :

• Kryll : Solution de suivi et de gestion de portefeuilles crypto pilotée par l'IA, Kryll offre des insights personnalisés grâce à K, un agent intelligent alimenté par l'IA qui analyse les données on-chain en temps réel, suit les tendances sociales, suit les mouvements des investisseurs influents, et les stratégies des investisseurs de renom ;
• Fetch AI : Permet la création d'un réseau décentralisé d'agents autonomes utilisant l'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes complexes ;
• Phala Network : Développe des smart contracts « AI-Agent » qui intègrent des modèles d'IA dans les applications décentralisées, améliorant leur réactivité ;
• Autonolas : Propose une plateforme pour créer et gérer des services d'agents autonomes qui accomplissent des tâches complexes de manière indépendante, tout en utilisant les capacités de la blockchain ;
• SingularityNET : Plateforme décentralisée permettant aux développeurs de créer, partager et monétiser des services d'intelligence artificielle, rendant l'IA plus accessible dans une économie numérique décentralisée.

Les enjeux et défis liés aux agents en IA

Problèmes de confidentialité

L'un des principaux défis et enjeux des agents IA concerne la confidentialité des données.

En effet, la collecte, le stockage et le traitement des données par les agents en IA soulèvent des préoccupations majeures en matière de protection de la vie privée.

Ces agents, souvent capables de traiter des volumes massifs de données, doivent être conçus avec des mécanismes robustes pour assurer que les informations sensibles ne soient pas exposées ou mal utilisées.

Défis éthiques

Les défis éthiques sont également au cœur des préoccupations.

Les agents en IA peuvent, intentionnellement ou non, reproduire des biais existants dans les données sur lesquelles ils sont entraînés, conduisant à des décisions injustes ou discriminatoires.

De plus, les erreurs produites par ces agents peuvent avoir des conséquences significatives, surtout dans des domaines critiques comme la santé ou la justice, où des décisions erronées peuvent affecter la vie des individus.

Complexité technique

Enfin, la complexité technique de ces systèmes constitue un autre défi majeur.

Le développement et la mise en œuvre d'agents en IA nécessitent des compétences spécialisées et des ressources de calcul considérables.

La création d'agents capables de fonctionner de manière autonome dans des environnements dynamiques demande des infrastructures puissantes et coûteuses, ce qui limite l'accès à cette technologie pour certaines organisations.

Animée par la conception de modèles économiques dans les projets blockchain, je mets mon expertise en tokenomics au service des créateurs de projets qui façonnent le monde de demain. Mon enthousiasme pour le partage d'idées et l'échange de connaissances sont guidés par l'objectif de construire un avenir novateur et décentralisé, où la technologie blockchain est synonyme de progrès et d'innovation durable.

Mathilde Michels

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