
Des agents dans l'équipe : ce qui change quand l'exécution coûte zéro
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Intelligence Artificielle, agents IA, LLM, RAG et stratégies IA pour les décideurs.
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Système logiciel autonome qui perçoit, raisonne et agit en boucle pour atteindre un objectif, piloté par un LLM.
IA agentique : paradigme où un système d'IA agit en boucle autonome (percevoir, raisonner, agir, observer) pour accomplir des missions complexes, par opposition à une IA conversationnelle qui se contente de répondre.
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IA intégrée à un corps physique (robot, drone, véhicule) capable de percevoir, raisonner et agir dans le monde réel. Marché humanoïdes projeté à 38 Md$ en 2035 (Goldman Sachs).
Bibliothèque logicielle fournissant les briques de base pour construire des applications IA : agents, chaînes de prompts, RAG, orchestration multi-agents.
Pattern de conception où un humain intervient à des points de contrôle définis dans le cycle d'exécution d'un agent IA pour valider, corriger ou autoriser des actions critiques.
Grand modèle de langage (Large Language Model) : réseau de neurones entraîné sur des milliards de textes, capable de comprendre et générer du langage naturel et du code.
MCP (Model Context Protocol) : protocole ouvert qui connecte les agents IA à des outils et sources de données externes de façon standardisée.
Technique d'attaque qui insère des instructions malveillantes dans les entrées d'un LLM pour contourner ses garde-fous et détourner son comportement.
Retrieval-Augmented Generation : technique qui enrichit les réponses d'un LLM en lui injectant des documents pertinents récupérés dans une base de connaissances avant la génération.
ReAct (Reasoning + Acting) : pattern d'IA qui alterne raisonnement et action en boucle, fondement du fonctionnement des agents IA.
Technique pour entraîner un robot ou un agent en simulation puis déployer la politique apprise dans le monde réel, en franchissant le reality gap.
Fonction ou service externe qu'un agent IA peut appeler de manière autonome pour interagir avec le monde réel : API, recherche web, exécution de code, lecture de fichiers.
Méthode de développement logiciel consistant à créer des applications en dialoguant avec une IA générative, sans écrire manuellement le code ligne par ligne.
Modèles fondation multimodaux qui prennent en entrée images et instructions textuelles et produisent en sortie des séquences d'actions motrices. Cœur des robots généralistes 2024-2025.
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