Agents IA : définition, fonctionnement et compétences à comprendre
Les agents IA représentent une évolution importante des applications basées sur l’Intelligence Artificielle. Au lieu de limiter le système à la génération immédiate d’une réponse, une architecture agentique peut organiser plusieurs étapes et interactions avec des outils ou des informations afin de poursuivre un objectif. Les agents intelligents figurent explicitement dans le Bachelor CAFP × EIESTP.
Les agents IA représentent une évolution importante des applications basées sur l’Intelligence Artificielle. Au lieu de limiter le système à la génération immédiate d’une réponse, une architecture agentique peut organiser plusieurs étapes et interactions avec des outils ou des informations afin de poursuivre un objectif. Les agents intelligents figurent explicitement dans le Bachelor CAFP × EIESTP.
Qu’est-ce qu’un agent IA ?
De manière générale, un agent IA est un système conçu pour recevoir un objectif ou une tâche, traiter les informations disponibles et organiser des actions permettant de progresser vers le résultat recherché.
La manière exacte de fonctionner dépend de son architecture.
Un agent IA est-il simplement un LLM ?
Non.
Un LLM peut constituer le composant de raisonnement linguistique ou de génération d’un agent, mais l’agent peut également intégrer :
Il faut donc distinguer le modèle et le système complet.
- des outils ;
- des sources d’information ;
- différentes étapes ;
- une logique d’action.
Quel lien avec les assistants IA ?
Assistants et agents peuvent partager certaines technologies.
Un assistant peut répondre et accompagner un utilisateur.
Un système agentique peut ajouter une capacité d’organisation et d’exécution de différentes étapes.
La frontière exacte dépend cependant de l’architecture de l’application.
Quel lien avec le RAG ?
Un agent peut utiliser un système de récupération d’informations comme l’un de ses outils.
Le RAG et les agents peuvent donc fonctionner ensemble sans être la même technologie.
Quel lien avec les LLM ?
Un LLM peut aider un agent à traiter des instructions, interpréter du contexte ou générer des sorties.
Mais toutes les fonctionnalités du système ne doivent pas être confondues avec celles du modèle.
Où les agents sont-ils étudiés dans le Bachelor ?
Ils apparaissent dans le bloc :
RAG, assistants & agents IA — 35 h.
Ce bloc vient après les 40 heures consacrées à l’IA générative et aux LLM.
Quelle progression prépare aux agents IA ?
Dans le programme :
Python/Data → Machine Learning → Deep Learning → NLP → LLM → RAG → assistants & agents.
Cette succession permet de replacer les agents dans une progression technologique plus large.
Quels frameworks d’agents sont enseignés ?
Le programme public ne fournit aucune liste de frameworks.
Nous ne devons donc pas attribuer officiellement un framework d’agents au Bachelor.
Les agents sont-ils totalement autonomes ?
Le terme « agent » ne signifie pas qu’un système dispose nécessairement d’une autonomie totale ou qu’il peut agir sans limites.
Les capacités dépendent de l’architecture, des outils, des permissions et des règles définies pour l’application.
FAQ — Intelligence Artificielle & Science des Données
Les agents IA sont-ils au programme ?
Oui.
Un agent IA est-il un LLM ?
Non. Un LLM peut être l’un de ses composants.
Un agent peut-il utiliser le RAG ?
Oui.
Agent et assistant sont-ils toujours identiques ?
Non, même si les concepts peuvent se recouper selon l’application.
Quels frameworks sont étudiés ?
La page publique ne le précise pas.
Consultez la page principale de cette filière pour retrouver la durée, les conditions d’admission et les informations de préinscription.