L’essor des intelligences artificielles spécialisées transforme la manière dont elles interagissent avec les systèmes et les utilisateurs. Plus que de simples assistants conversationnels, les agents IA sont désormais capables de travailler en collaboration et d’opérer au sein d’architectures agents -ou systèmes multi-agents (SMA)-, orchestrant des tâches complexes et complémentaires.
Mais comment structurer ces architectures pour garantir performance, flexibilité et supervision ? Quels sont les cas d’usage concrets et les bonnes pratiques pour les déployer en entreprise ?
Pour répondre à ces questions, nous avons échangé avec Lucie Pienne, consultante & Scrum Master IA chez Inside.
Comment définirais-tu simplement un agent IA ? Qu’est-ce qui les caractérise ?
Avant, nous parlions simplement d’assistants IA, souvent généralistes comme ChatGPT est un assistant conversationnel. Aujourd’hui, les agents IA sont devenus des assistants experts et personnalisables à l’infini dans leur domaine. Cette spécialisation est ce qui les définit : un agent IA est conçu pour exceller sur une tâche précise, à l’image d’un spécialiste médical : anesthésiste comparé à un généraliste.
Nous pouvons les comparer également à une équipe sur un chantier de construction. Un seul agent ne pourrait pas tout faire, comme un plombier ne remplacerait pas un électricien. Chaque agent IA possède une expertise et passe le relais à un autre en fonction de la tâche à accomplir. Pour continuer la comparaison, le chef de chantier qui coordonne toutes les actions de tous les corps de métier, serait l’agent IA superviseur dont le rôle clé serait de garantir un travail fluide et cohérent.
Au-delà de leur spécialisation, les agents IA sont personnalisables à l’infini. Nous pouvons leur assigner des rôles précis et les configurer pour une utilisation spécifique à votre entreprise voire à l’individu. Chez Inside, nous avons expérimenté avec succès des approches collaboratives, où les agents IA travaillent ensemble sous supervision pour maximiser leur efficacité.
Les agents IA ne sont pas des outils isolés, mais des spécialistes qui travaillent ensemble sous supervision. L’efficacité de cette approche « équipe IA » est une de nos convictions chez Inside !
Comment fonctionne un agent d’intelligence artificielle ?
Un agent IA fonctionne sur le principe perception-action. Il reçoit une entrée (une donnée, une requête utilisateur, un signal d’un autre agent), analyse cette information via son modèle d’IA, puis génère une réponse ou une action.
Dans une architecture multi-agents (SMA), plusieurs agents collaborent de manière séquentielle ou parallèle. Chaque agent joue son rôle spécifique et l’objectif du SMA, contrairement aux agents isolés, c’est de les faire collaborer ensemble. Le système peut alors être optimisé (souvent quand les tâches sont consécutives) avec un agent superviseur qui assure le contrôle et la coordination. Par exemple :
- Un agent collecteur récupère et structure les données.
- Un agent analyste interprète les données et en tire des conclusions.
- Un agent générateur produit du contenu ou une réponse actionnable.
- Un agent fact-checker valide la cohérence et la conformité des informations.
- L’agent superviseur orchestre et ajuste ses actions en fonction du contexte et des priorités.
Cette architecture permet d’optimiser les performances, de garantir une meilleure supervision et d’éviter les erreurs courantes des IA isolées.
Un SMA bien conçu, c’est comme une équipe projet efficace : chaque membre joue son rôle et le superviseur est le Chef de Projet qui assure la cohérence d’ensemble.
Dans quels cas d’usage les agents IA apportent le plus de valeur ?
Les applications sont multiples. L’un des premiers domaines évidents est le rédactionnel, où des agents peuvent rédiger, réviser et optimiser du contenu en mode collaboratif.
Mais les agents IA vont bien au-delà. En gestion de projet, il est possible d’imaginer des doubles numériques des membres d’une équipe : un chef de projet pourrait être assisté par un agent qui résume les réunions, met à jour les plannings et identifie les risques. Cela permettrait de libérer du temps au chef de projet pour se concentrer sur la prise de décision et l’animation des équipes.
Dans le développement logiciel, les agents IA peuvent générer du code, produire des scénarios de tests adaptés aux contraintes projet et valider la conformité des livrables. Ce sont des usages que nous voyons émerger, notamment avec des solutions comme Copilot, mais qui prennent une tout autre ampleur dans une architecture multi-agents.
Enfin, un cas d’usage fondamental est la vérification et la conformité. Des agents IA dédiés peuvent contrôler la validité des informations produites, s’assurer du respect des normes RGPD, IA Act et autres réglementations. Ils agissent en fact-checkers automatiques, garantissant que chaque production IA respecte les contraintes imposées par l’entreprise ou le cadre légal.
Pour vous partager une expérimentation concrète, nous avons déployé chez un client un Système Multi-Agents (SMA) Supervisé pour automatiser la création de newsletters. Cette tâche, auparavant chronophage (plus de 2h/semaine), a été optimisée grâce à une architecture d’agents IA supervisés :
- Agent Collecteur : analyse et agrège les actualités internes, documents et autres sources d’information.
- Agent Rédacteur : transforme les informations en contenu structuré et adapté à la charte éditoriale.
- Agent Éditeur : vérifie la mise en forme, la cohérence et optimise le rendu final.
- Agent Superviseur : orchestre l’ensemble du processus, arbitre, valide la pertinence des contenus et assure la conformité.
Grâce à cette orchestration intelligente, les gains ont été significatifs : 75% de réduction du temps de production, 95% de satisfaction des utilisateurs et une précision de 99,8% avec moins de corrections manuelles !
Quelle est la démarche pour créer et mettre en place un système Multi-Agents IA ?
Déployer un SMA efficace demande une approche structurée qui garantit son bon fonctionnement et son intégration fluide aux besoins métier. Vous ne pouvez pas simplement empiler des agents IA sans définir un cadre précis, sinon ils risquent de fonctionner en silo et de ne pas collaborer efficacement.
D’abord, il faut identifier les besoins réels. La clé est de repérer les tâches où l’IA peut réellement apporter une valeur ajoutée : celles qui sont répétitives, clairement définies et chronophages pour les équipes.
Ensuite, vient la définition des rôles des agents. Chaque agent doit être spécialisé et bien intégré dans le flux de travail global. Par exemple, un agent collecteur va agréger les données, un autre va les analyser et un dernier pourra produire un livrable, mais tout cela doit être orchestré intelligemment.
Une fois ces bases posées, nous concevons l’architecture agentique. C’est le moment où nous choisissons les modèles d’IA, définissons comment les agents vont interagir entre eux, et surtout, nous mettons en place un agent superviseur qui jouera le rôle de chef d’orchestre.
Vient ensuite la phase de développement et d’intégration. Nous ne nous contentons pas de programmer les agents, nous les connectons aux systèmes existants pour qu’ils puissent exploiter les données de l’entreprise et s’intégrer dans les flux métiers.
Les tests et itérations sont une étape clé. Nous vérifions que chaque agent fonctionne bien individuellement, mais surtout que l’ensemble du système multi-agents collabore efficacement. C’est un processus d’amélioration continue : nous ajustons les interactions et nous affinons les règles de fonctionnement pour maximiser la performance.
Enfin, après la mise en production, il faut assurer un monitoring régulier. Une architecture agentique évolue avec le temps : nous devons analyser son efficacité, ajuster ses modèles et, si besoin, ajouter de nouvelles fonctionnalités.
Construire une architecture agentique supervisée, ce n’est pas juste assembler des agents IA. C’est créer une équipe autonome et efficace, où chaque agent sait ce qu’il doit faire et collabore avec les autres sous la supervision d’un orchestrateur.
Quels sont tes conseils et les facteurs de risques à anticiper au niveau de l’architecture des agents IA ?
Construire une architecture d’agents IA efficace nécessite en effet d’anticiper plusieurs défis techniques et organisationnels. Je vais vous partager certaines de mes convictions sans que cela ne soit exhaustif !
L’un des points essentiels est la gestion de la sécurité et de la confidentialité des données. Une architecture agentique traite souvent des informations sensibles, ce qui implique de cloisonner les accès et d’adopter une approche Security by Design dès la conception.
Un autre facteur de succès est l’agnosticisme technologique. Les agents IA doivent pouvoir se connecter et se déconnecter facilement des différents modèles existants, qu’il s’agisse de GPT, Mistral ou d’autres solutions. Ce qui garantit leur capacité d’adaptation rapide aux évolutions technologiques et évite d’être prisonnier d’une seule technologie.
L’architecture peut également être pensée comme une équipe IA, où les agents collaborent sous la supervision d’un orchestrateur. Même dans une chaîne d’agents autonomes, l’agent superviseur peut jouer un rôle fondamental : il peut contrôler la qualité des résultats, ajuster les interactions et assurer la cohérence des réponses. C’est ce qui permettrait de réduire les erreurs et d’optimiser les performances de collaboration.
Le SMA est modulable et personnalisable à l’infini, cela peut laisser entendre qu’il y a une forme d’immédiateté dans l’évolution fonctionnelle. Il n’en est rien, plus le nombre d’agents augmente, plus les tests deviennent complexes, leur volume croissant de manière exponentielle. C’est pourquoi, chez Inside, nous accordons une importance capitale à la rédaction précise des besoins afin de restreindre les fonctionnalités du SMA à celles qui garantissent un ROI optimal.
Les agents IA ne fonctionnent efficacement que s’ils sont capables d’exploiter la technologie la plus adaptée à chaque tâche, sans être verrouillés dans un écosystème unique.
Chez Inside, nous accompagnons nos clients à concevoir, tester et déployer des systèmes multi-agents IA adaptés à leur contexte métier. Notre approche s’adapte au niveau de maturité IA de chaque entreprise. Pour des entreprises qui partent de zéro, cela peut inclure le cycle complet de déploiement d’une architecture agent IA (audit initial, construction de l’infrastructure, formations) jusqu’à l’optimisation des environnements IA pour les organisations ayant déjà des solutions IA en production.
Avec notre laboratoire IAxLab, nous accompagnons nos clients dans toutes leurs transformations liées à l’IA :
- Acculturer, explorer les opportunités IA et identifier les cas d’usage les plus pertinents.
- Tester des Proof of Concept IA pour valider la faisabilité et la valeur métier.
- Accompagner l’industrialisation des initiatives IA et leur mise à l’échelle
- Contribuer au changement de culture, de processus et à la transformation de la DSI
Inside ne se limite pas à concevoir des architectures agents IA : nous aidons nos clients à structurer une démarche complète, de l’expérimentation à l’industrialisation.
Vous souhaitez explorer le potentiel des architectures agents IA dans votre entreprise ? Contactez-nous !