Exploiter le potentiel des agents LLM : l'avenir de l'automatisation pilotée par l'IA
Les grands modèles linguistiques (LLM) ont révolutionné la génération de contenu, mais que se passerait-il s'ils pouvaient faire plus ? Les agents LLM sont l'avenir de l'automatisation intelligente, capables d'exploiter des données en temps réel pour effectuer des tâches complexes. Voyons comment cette technologie façonne l'avenir et comment les entreprises peuvent commencer à l'utiliser dès aujourd'hui.
Pourquoi les LLMs ne suffisent pas à eux seuls
Les LLM sont extrêmement utiles pour générer du contenu à partir de données fournies, telles que les messages-guides et le contexte. La qualité de ce contenu s'est considérablement améliorée depuis 2022 et la publication de GPT2.
Cependant, les LLM ont des limites. Ils ne peuvent pas effectuer de recherches en temps réel sur l'internet ou accéder à des informations externes par leurs propres moyens. Leurs réponses sont basées sur des données disponibles à des moments précis, comme décembre 2023 pour le GPT-4 ou avril 2024 pour le Llama 3.1.
L'essor des agents de LLM et leur fonctionnement
Pour que les applications GenAI perturbent réellement les industries, les données utilisées par ces modèles doivent être en temps réel et très précises. C'est là que les agents LLM entrent en jeu, grâce à une caractéristique connue sous le nom d'"appels de fonction" ou d'"outils". Ceux-ci permettent au LLM d'interagir avec des environnements externes et de récupérer des informations actualisées.
Cependant, il est important de noter que la prise en charge des outils est encore relativement récente. Les modèles GPT d'OpenAI ont été les premiers à offrir cette fonctionnalité, et Llama n'a commencé à prendre en charge les outils qu'à partir de la version 3.1.
Qu'est-ce qu'un agent LLM ?
Un agent LLM est un logiciel conçu pour imiter un opérateur "humain" en s'appuyant sur un grand modèle linguistique. Il exécute des tâches spécifiques à l'aide d'outils et opère dans le cadre d'un rôle défini. Un agent LLM se compose de trois éléments essentiels :
- Rôle
- Tâches
- Outils
Ceux-ci doivent être conçus avec soin pour que l'agent fonctionne efficacement.
Voyons comment vous pouvez créer un agent LLM.
Rôle
Prenons l'exemple d'un rôle d'"analyste principal en marketing". Voici comment vous pourriez le définir :
- Rôle : Analyste marketing en chef
- Objectif : impressionner votre supérieur grâce à votre analyse des données marketing et à votre connaissance des tendances du marché : Impressionner votre supérieur par votre analyse des données marketing et votre connaissance des tendances du marché.
- Mission : En tant qu'analyste financier chevronné, spécialisé dans l'analyse du marché des technologies, vous avez pour mission d'identifier les forces et les faiblesses des concurrents d'une grande entreprise.
En donnant à l'agent un rôle et une mission clairs, vous l'aidez à comprendre les attentes et à être plus performant. Plus la description est spécifique et motivante, plus les résultats du MFT seront adaptés au contexte.
Tâche
Un agent, comme je l'ai déjà mentionné, est un programme conçu pour émuler le comportement humain conformément au rôle qui lui est assigné. Comme tout logiciel, il exécute des tâches. Des instructions claires et détaillées garantissent que l'agent comprend sa mission.
Poursuivons avec notre exemple : Agent "Analyste marketing". Nous avons l'intention d'étudier dans une entreprise. Nous pourrions définir la tâche comme suit :
- Tâche : Utiliser les informations du site web de l'entreprise pour identifier les concurrents et rassembler leurs forces et leurs faiblesses afin de rédiger un rapport analytique.
- Résultat attendu : Un rapport complet d'analyse des concurrents.
Il est essentiel d'utiliser un langage professionnel adapté au domaine de l'agent. Le MLD sera plus performant s'il utilise un langage technique et spécifique au domaine plutôt que des termes génériques.
Outils
L'agent a besoin d'outils pour accomplir ses tâches. Dans le contexte d'un agent LLM, les outils sont des sous-programmes qui permettent l'exécution pratique des tâches de l'agent. A cette fin, l'agent soutient le LLM en lui fournissant une liste d'outils à utiliser pendant l'exécution des tâches. Le LLM sélectionne l'outil approprié en fonction de la tâche à accomplir et de la description de chaque outil.
Dans le cas de notre agent "analyste marketing", il peut avoir besoin de.. :
- Outil 1 : outil de recherche sur Internet pour identifier les sites web pertinents.
- Outil 2 : Outil de scraping web pour collecter des données à partir de ces sites web.
Ces outils permettent à l'agent d'effectuer les recherches nécessaires et de recueillir les données pertinentes. Dans les cas où une base de connaissances spécifique est nécessaire, un modèle RAG peut aider à construire et à faire évoluer cette base au fil du temps.
Ce contenu est ensuite exploité par le LLM pour générer le livrable - le résultat attendu de la tâche - anticipé de la tâche d'analyse concurrentielle d'une entreprise spécifique.
Comment créer un agent
La construction d'un agent LLM est simple pour ceux qui ont des connaissances en programmation. Des cadres comme CrewAI et LangChain sont parfaits pour les applications basées sur Python. Si vous préférez utiliser des outils "low-code" ou "no-code", FlowiseAI et Dify sont d'excellentes options. Dify, en particulier, facilite la création d'applications basées sur des agents et permet même le déploiement simple de systèmes RAG.
Cas d'utilisation
Comme le montre l'exemple de l'agent "analyste marketing", les agents LLM peuvent remplir des rôles spécifiques et produire des résultats ciblés en utilisant des outils. Cela permet d'accélérer les processus de travail et d'automatiser les tâches qui prennent du temps.
Voici quelques autres cas d'utilisation possibles :
- Agence de voyage: Cet agent peut interroger des sites de réservation de voyages, recueillir des avis et compiler des itinéraires de voyage.
- Agent de conciergerie: Ce type d'agent peut préparer une liste de vêtements à emporter en fonction du temps, de vos préférences et de la destination. Il peut également suggérer des options de divertissement et des restaurants.
- Agent d'analyse financière: à l'instar de l'analyste marketing, cet agent peut analyser la situation financière d'une entreprise ou d'un marché boursier.
Comme vous pouvez le constater, les agents LLM peuvent être développés pour presque n'importe quel objectif. Cependant, les outils que vous leur donnez sont essentiels. Même si vous avez parfaitement défini le rôle et les tâches, si les bons outils ne sont pas disponibles, l'agent ne fonctionnera pas comme prévu.
Il existe déjà des outils basés sur des agents, dont certains sont peut-être déjà utilisés. Un exemple relativement connu est Perplexity. Il s'agit d'un outil qui effectue des recherches sur le web et synthétise une réponse en citant les sources utilisées.
SearchGPT encore à l'état de prototype au moment où j'écris cet article, est une approche similaire, lancée par OpenAI, conçue pour simplifier votre processus de recherche. Ces outils illustrent la manière dont les agents LLM peuvent être exploités pour un usage pratique et quotidien, en améliorant l'efficacité et l'efficience dans diverses tâches.
Perspectives
Les agents LLM représentent une avancée majeure dans l'application de l'IA générative. Ils rendent l'exécution de tâches fastidieuses plus facile à gérer, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur des analyses plus complexes, d'améliorer les agents et de travailler sur des projets à forte valeur ajoutée.
Les agents LLM sont également très compatibles avec les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui consultent les bases de connaissances pour fournir des réponses mieux informées et contextuellement pertinentes. Cette combinaison améliore considérablement les performances et l'utilité des agents, que ce soit dans le domaine du marketing, de la finance, du voyage ou dans d'innombrables autres domaines.
L'ère des agents LLM est arrivée, rationalisant les processus fastidieux, améliorant la productivité et transformant les industries. Êtes-vous prêt à exploiter cette puissance ?
