Un système multi-agent consiste en une multitude d'agents d'intelligence artificielle (IA) qui agissent de manière autonome, mais collaborent pour comprendre les données d'entrée de l'utilisateur, prendre des décisions et accomplir des tâches dans un but commun.

Les systèmes multi-agents traitent des problèmes complexes à plusieurs étapes et à grande échelle, ce qui dégage du temps aux équipes pour les tâches à plus forte valeur ajoutée.

Voici quelques exemples de systèmes multi-agents en entreprise :

• Service client  : les agents d'IA collaborent pour identifier un problème client dans un appel de support technique, recommander des correctifs, faire remonter la solution, ajuster la facture ou effectuer un remboursement.
• Supply Chain  : des agents représentant différents fournisseurs peuvent collaborer en temps réel pour prévoir les stocks nécessaires, affecter les ressources et ajuster les opérations au besoin.
• Sécurité et détection de la fraude  : les agents d'IA sont en mesure de repérer les activités frauduleuses, d'évaluer le risque et de modifier les actions de l'entreprise pour réduire les menaces.

Comprendre les systèmes multi-agents

Les systèmes multi-agents ne se contentent pas d'automatiser les workflows grâce aux agents d'IA — pour ainsi dire la nouvelle frontière de l'IA générative. Les agents d'IA dépasseront de loin les capacités des chatbots simples, et amélioreront les possibilités offertes par les copilotes d'IA. Prenons l'exemple d'une personne seule. Son expertise a des limites, et si elle travaille de manière isolée, sa capacité à accomplir des tâches aussi est limitée. Il en va de même pour les agents d'IA. Ensemble, ils accomplissent bien plus que seuls. Les systèmes multi-agents qui gèrent des workflows complexes en toute autonomie ont le pouvoir d'accroître la productivité et l'efficacité d'une entreprise.

Le cas concret des RH l'illustre bien. Dans ce domaine, les agents soutiennent de manière autonome le processus de recrutement en évaluant, classant et recommandant des candidats.

Parmi les autres exemples figure aussi la Supply Chain. Les agents d'IA évaluent de façon autonome l'effet des temps d'arrêt des machines, relancent les commandes concernées, réaffectent les stocks, planifient la maintenance.

• IA : le cerveau au cœur d'un agent d'IA
• Agent d'IA : un sous-ensemble d'agents intelligents qui renforce son propre pouvoir d'action en se spécialisant, en prenant des décisions et en accomplissant des tâches de manière autonome
• Grands modèles de langage (LLM) : un système d'IA entraîné sur un large volume de données afin que les agents d'IA comprennent le langage humain et y répondent sur un ton conversationnel — la réponse aux questions, la génération de textes et les autres décisions se fondant sur le contexte appris
• Orchestration:   les échanges d'informations entre les agents d'IA
• Environnement : espace physique, digital et de simulation où l'IA fonctionne

Comment fonctionne un système multi-agent ?

Un système multi-agent répartit les tâches et la communication entre des agents individuels. Chacun met sa spécialisation au service du collectif pour atteindre un objectif et en retirer des leçons dans un environnement partagé. Cette répartition des tâches explique la capacité des systèmes multi-agents à résoudre des problèmes complexes.

Principales architectures des systèmes multi-agents

En règle générale, un système multi-agent fonctionne en tant que réseau centralisé ou décentralisé.

• Dans le cas d'un réseau  centralisé, un serveur unique contrôle les interactions et les informations des agents d'IA. Cet orchestrateur (le chef de projet dans un scénario humain) est en mesure d'analyse le processus dans son ensemble et le système, ce qui simplifie la communication et standardise l'information. Un système multi-agent centralisé présente toutefois un inconvénient majeur, à savoir le risque de point de défaillance unique.
• Dans un réseau décentralisé, les agents d'IA contrôlent leurs interactions directes au lieu d'être contrôlés par un serveur unique (« chef de projet »). Les agents d'IA spécialisés ont la même compréhension des choses et assument une responsabilité commune dans leurs tâches. S'il est plus solide et évolutif que le réseau centralisé, le réseau décentralisé a le désavantage de nécessiter une coordination plus fine.

Quelle est la différence entre un système multi-agent et un agent individuel ?

Il existe plusieurs différentes entre les systèmes multi-agents et les systèmes à agent individuel.

• Les agents d'IA individuels accomplissent les tâches demandées de façon autonome dans leur propre environnement. Ils font appel aux LLM pour comprendre les données d'entrée des utilisateurs ; créent des workflows et recourent parfois à des outils pour exécuter les workflows conçus par leurs soins.
• Dans un système multi-agent, de multiples agents d'IA interagissent les uns avec les autres, de manière fluide et itérative. Tous font profiter le système de leurs caractéristiques et de leur expertise afin d'accomplir une tâche, mais aussi d'en tirer des leçons. Un système multi-agent peut inclure des milliers d'agents individuels.

Toutes les entreprises misent sur la collaboration pour que leurs équipes soient plus performantes que chacun de leurs membres. Cette stratégie comprend la gestion de projet, les réunions Scrum et les forums de discussion. Lorsqu'ils collaborent, les agents d'IA accomplissent davantage et, à titre d'exemple, ne passent pas à côté d'opportunités en dehors de leur spécialisation. En s'adressant les uns aux autres, les agents d'IA communiquent à l'instar d'une équipe humaine et parviennent à combler des lacunes impossibles à combler autrement.

D'un côté, vous avez un expert seul qui reste dans sa spécialité individuelle tel un rouage dans une machine ; de l'autre, une équipe d'experts qui se coordonnent et réussissent en temps réel.

Le système multi-agent se distingue du système à agent individuel avant tout par sa capacité à comprendre la complexité d'un problème et à le résoudre efficacement.

Imaginez un chef de projet mettant sur pied une équipe de spécialistes (par exemple, un ingénieur logiciel, un designer, un responsable produit, etc.) pour atteindre de meilleurs résultats grâce à leur collaboration. Un système multi-agent fonctionne comme un chef de projet ou un plan de projet : il accomplit plus avec une équipe de spécialistes. L'affectation de tâches aux agents d'IA en fonction de leur spécialisation aide le LLM à hiérarchiser les tâches, avec à la clé de meilleures performances.

La présence d'agents d'IA spécialisés dans un système multi-agent sert aussi de cadre aux développeurs. Ils ont la possibilité de décomposer leurs tâches en tâches plus petites, plus faciles à coder. Enfin, de nombreuses équipes utilisant des systèmes multi-agents sont susceptibles de surpasser celles utilisant des systèmes à agent individuel en raison du soutien à l'innovation et à la productivité des développeurs.

Quand opter pour un système multi-agent

De manière générale, toute entreprise qui utilise déjà des agents d'IA peut tirer parti d'un système multi-agent. Le choix entre un système à agent individuel et multi-agent dépend des besoins propres à l'entreprise ou au projet. L'atteinte des objectifs se traduit par les résultats en matière de formation, de maintenance et de traitement, les mêmes taches que pour le développement d'une équipe humaine.

• Un système à agent individuel est la solution idéale pour les tâches simples et bien définies.
• Un système multi-agent convient parfaitement aux tâches complexes qui nécessitent une expertise dans plusieurs domaines.

Exemples concrets de systèmes multi-agents

Compte tenu de leur flexibilité, les systèmes multi-agents se prêtent à presque tous les secteurs.

• Lignes de production automatisées  : réduction des temps d'arrêt avec des agents d'IA pour la maintenance prédictive qui effectuent des audits des équipements et communiquent avec d'autres agents pour planifier les réparations nécessaires
• Réseaux électriques intelligents  : optimisation de la distribution d'énergie à l'aide d'un agent surveillant les systèmes météorologiques et d'un autre agent utilisant ces données pour anticiper la demande d'énergie
• Véhicules autonomes  : augmentation de la sécurité avec un agent d'IA contrôlant les systèmes de caméras et collaborant avec un agent d'affichage à l'écran pour guider le conducteur
• Soins aux patients et coordination  : accélération du diagnostic et des interventions à l'aide d'agents représentant divers spécialistes de santé qui collaborent à l'élaboration d'un plan de traitement complet
• Gestion de la Supply Chain  : réaction plus rapide en cas de changement grâce à un agent d'IA surveillant les tendances de vente et communiquant avec un autre agent pour ajuster les commandes
• Systèmes de transport  : amélioration de la navigation grâce à un agent qui assure le suivi des conditions de circulation et les partage à un second agent qui optimise les itinéraires des transports en commun

Avantages des applications multi-agents dans les technologies et l'IA

Face à une tâche complexe comme écrire du code, un système multi-agent répartirait la mission sur plusieurs agents individuels représentant l'ingénieur logiciel, le responsable produit, le designer, l'ingénieur assurance qualité et d'autres fonctions indispensables. Chaque agent d'IA accomplit sa tâche, et le système multi-agent coordonne l'effort collectif. Il favorise ainsi la collaboration entre les agents et la réflexion sur les prochaines étapes dans un souci d'atteinte de l'objectif global.

Si les agents d'IA sont puissants par nature, ils gagnent en précision, en évolutivité et en flexibilité lorsqu'ils font partie d'un système multi-agent. Grâce à ce système, les équipes ne perdent pas de temps à superviser des workflows manuels, répétitifs et gourmands en ressources, temps qu'elles peuvent réinvestir dans des tâches stratégiques à plus forte valeur ajoutée.

Voici les avantages généraux d'un système multi-agent :

• Collaboration : l'intelligence collective apportée par une équipe d'agents d'IA permet la compréhension et la résolution de problèmes de plus en plus complexes.
• Performance : un groupe plus fourni d'agents d'IA qui interagissent et apprennent dans leur environnement peut accomplir plus de tâches, et ce plus rapidement que des agents indépendants les uns des autres.
• Efficacité : compte tenu de sa conception, le système multi-agent sert de cadre aux développeurs pour décomposer leurs tâches en tâches plus petites, plus faciles à coder.

Construire un système multi-agent

Lorsque vous développez un système multi-agent, la qualité et la profondeur des données disponibles dans l'entreprise sont autant de critères essentiels.

Concevoir un système multi-agent

Pour encourager les décisions intelligentes et accroître l'efficacité à grande échelle, vous aurez besoin d'un système adapté à votre environnement de données unique et aux nuances de votre secteur. Cette démarche garantit que les agents d'IA à l'intérieur de ce système disposent des données les plus pertinentes et fiables possibles.

1. Déterminer les exigences du projet et choisir le LLM le plus à même de répondre à ces besoins. Les meilleurs LLM pour les systèmes multi-agents offrent des fonctionnalités avancées de raisonnement, de compréhension écrite, de compréhension orale et de génération de code.
2. Définir le rôle et les objectifs de chaque agent d'IA. Assurez-vous que chaque agent d'IA connaît sa contribution à l'objectif global. Prévoyez le bon LLM ainsi que les outils dont les agents d'IA pourraient avoir besoin.
3. Créer un workflow pour chaque agent d'IA. Orchestrez les agents d'IA de sorte qu'ils accomplissent leurs tâches correctement, et veillez à l'harmonie et l'efficacité de la collaboration. La création du workflow englobe la détermination de l'environnement d'IA, la définition de tâches, le lancement d'agents, le suivi de la communication et la génération de résultats.

Facteurs clés pour la mise en œuvre d'un système multi-agent

Tout système déployé par une entreprise doit être efficace, éthique et conforme aux réglementations établies. Une évaluation en continu et un cadre de gouvernance sont donc de mise.

• Définir des pratiques éthiques pour l'utilisation de l'IA.

• Identifier des métriques de performance pour chaque agent d'IA.

• Retester les performances du système lorsque le nombre d'agents d'IA et/ou de tâches augmente.

• Évaluer la capacité du système à récupérer après des erreurs, à s'adapter aux changements et à préserver la continuité des activités.

• Suivre et auditer en continu le système multi-agent pour identifier les points d'amélioration.

Points spécifiques à la gouvernance

• Appliquer des normes qui protègent la confidentialité des données et évitent les biais, se conformer aux lois et aux normes sectorielles.
• Programmer les agents d'IA pour suivre l'activité d'autres agents et repérer tout manquement éthique.
• Maintenir la visibilité sur la prise de décision des agents d'IA pour établir la confiance.
• Instaurer de la transparence sur les opérations du système multi-agent pour assurer la conformité réglementaire.
• Identifier et atténuer les risques pour réduire les erreurs et augmenter la fiabilité.

Supervision humaine

• Utiliser le modèle de « l'humain dans la boucle » dans les workflows pour respecter la valeur humaine.
• Inclure des interlocuteurs humains pour surveiller et prévenir les actions autonomes non autorisées.

Défis des systèmes multi-agents

Les systèmes multi-agents offrent des performances remarquables, mais posent aussi quelques défis.

• L'IA doit encore apprendre à traiter les tâches, les workflows et les processus complexes qui sont difficiles à préconfigurer ou dont l'exécution nécessite plusieurs étapes.
• Le nombre accru d'agents d'IA augmente la complexité du système, le besoin de configuration et de maintenance.
• Un système multi-agent décentralisé peut faire l'expérience de comportements imprévisibles chez ses agents d'IA, capables de transmettre des informations incorrectes comme étant vraies. Il peut être difficile de trouver la source de l'imprécision et de gérer le comportement sur le fondement de données erronées.
• Les êtres humains qui utilisent l'IA doivent aussi respecter les règles de l'usage éthique de l'IA.

L'avenir des systèmes multi-agents d'IA

Les agents d'IA révolutionnent les méthodes de travail, notamment via la hausse de l'efficacité et la fourniture d'une plus grande valeur avec moins d'efforts.

Tendances émergentes et prévisions

À mesure que l'IA progressera et que la gestion des données gagnera en rigueur, les systèmes multi-agents évolueront et généreront des résultats de plus en plus précis, pertinents et flexibles. Parmi les scénarios envisagés figurent un service client virtuel pour répondre aux questions courantes, le suivi des Supply Chains et la gestion des stocks, la prévision des tendances sur le marché et la recommandation d'éventuelles opportunités de croissance, la mise à jour des offres d'emploi et la génération de listes de candidats, la détection et la prévention de la fraude via le suivi des transactions en temps réel.

Une des tendances qui se profile à l'horizon est l'association de systèmes multi-agents et d'algorithmes de Machine Learning de plus en plus dynamiques. Cette association fera progresser l'analyse des données et le développement d'applications. Autre tendance à venir, l'exploitation de l'intelligence et des fonctionnalités améliorées des agents d'IA individuels au service de l'efficacité du système multi-agent.

Conséquences pour l'IA et les technologies

Puisque les agents d'IA continueront de s'adapter et d'apprendre, les systèmes multi-agents utiliseront davantage l'IA pour les problèmes plus complexes, et ce dans toutes les entreprises, quels que soient leur taille, leur spécialité et leur secteur. De ce fait, l'IA aura certainement un effet plus vaste sur les entreprises et la société.

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