En 2025, les agents IA ne se contentent plus de répondre à des questions. Ils agissent : recherchent, calculent, créent, et collaborent. Mais comment fonctionnent-ils vraiment ?
Derrière chaque interaction se cache une architecture précise : un moteur de langage, des outils spécialisés, des règles internes, et une capacité à interagir avec d’autres systèmes:
1. Le LLM : le moteur
Un agent IA repose sur un modèle de langage (LLM). C’est lui qui comprend, génère du texte et prend des décisions. Exemples :
- GPT 5.2 (OpenAI)
- Gemini 2.5 Pro (Google)
- …
Rôle : Traiter les requêtes, analyser les données, produire des réponses cohérentes.
2. Les outils : ses extensions
Un agent IA n’est pas isolé. Il utilise des outils pour agir :
- Recherche web : Accéder à des informations en temps réel.
- Calculs avancés : Résoudre des équations ou analyser des données.
- Génération d’images/vidéos : Créer des visuels à partir de descriptions.
- Automatisation : Interagir avec des logiciels (ex : envoyer un email, remplir un tableau).
Exemple : Un agent peut chercher la météo, calculer un itinéraire, puis générer une carte interactive.
3. Le système prompt : ses règles internes
Le prompt système est un ensemble d’instructions cachées qui guident l’agent :
- Définir son rôle : « Tu es un assistant technique pour développeurs. »
- Limiter son champ d’action : « Ne donne pas de conseils médicaux. »
- Préciser son style : « Réponds de manière concise, sans jargon. »
Pourquoi ? Pour éviter les réponses hors-sujet ou dangereuses, et garantir une expérience utilisateur cohérente.
4. Les interactions : travailler en équipe
Un agent IA peut communiquer avec :
- D’autres agents : Pour diviser une tâche complexe (ex : un agent gère la recherche, un autre la synthèse).
- API externes : Récupérer des données (ex : cours de la Bourse, horaires de train).
- Bases de données : Stocker ou récupérer des informations (ex : historique des conversations).
Cas pratique : Un agent de service client peut vérifier un stock en base de données, puis demander à un agent logistique de planifier une livraison.
En résumé
Un agent IA = LLM + outils + prompt système + interactions. Il combine intelligence artificielle et automatisation pour accomplir des tâches précises, seul ou en collaboration.