Les systèmes d’IA autonomes s’imposent dans de nombreux secteurs. Capables de planifier, d’agir et de s’adapter sans supervision constante, ces agents intelligents bouleversent les pratiques traditionnelles. Voici les 10 questions incontournables pour évaluer les vrais spécialistes de l’Agentic AI, au-delà du jargon.
Misez sur un projet agentique solide, pas sur une multitude d’essais
Dans le domaine de l’Agentic AI, mieux vaut présenter un projet bien conçu qu’une dizaine de prototypes inaboutis. Ce qui compte, c’est de montrer qu’un agent est capable d’agir avec une certaine autonomie : planifier, utiliser des outils, prendre des décisions et se remettre d’un échec.
Exemples de projets pertinents :
- Assistant de recherche personnel : prend une question, explore plusieurs sources, synthétise les réponses, pose des questions complémentaires.
- Agent de revue de code : analyse les pull requests, exécute des tests, propose des améliorations et justifie ses choix.
- Générateur de pipeline de données : comprend les exigences, conçoit un schéma, produit le code et valide les résultats.
- Assistant de réunion : rassemble les informations sur les participants, récupère les documents pertinents, crée un ordre du jour et propose des points de discussion.
Ce qu’il faut mettre en avant :
- Comment l’agent décompose les tâches complexes
- Les outils utilisés et leur justification
- La gestion des erreurs et des cas ambigus
- Le niveau d’autonomie et les limites imposées
- Des problèmes concrets résolus, même modestes
Un seul projet bien réfléchi, avec des choix techniques assumés, aura bien plus d’impact qu’un simple enchaînement de tutoriels suivis à la lettre.
Comprendre ce qu’est vraiment un agent d’IA
Un agent d’IA est un système autonome qui perçoit son environnement, prend des décisions et agit pour atteindre un objectif. Contrairement aux applications LLM classiques qui répondent à une requête unique, un agent conserve un état, planifie des actions sur plusieurs étapes et ajuste son comportement selon les retours.
Les éléments clés :
- Spécification d’un objectif
- Perception de l’environnement
- Prise de décision autonome
- Exécution d’actions
- Apprentissage à partir des résultats
À éviter : confondre un agent avec un simple appel d’outil, ignorer l’autonomie ou l’orientation vers un objectif.
Maîtriser les architectures types des agents
Plusieurs architectures existent selon le type de tâche :
- ReAct (Reasoning + Acting) : alterne étapes de raisonnement et d’action, ce qui rend les décisions observables.
- Planification complète : élabore une séquence d’actions dès le départ, adaptée aux tâches prévisibles et complexes.
- Systèmes multi-agents : répartissent les tâches entre plusieurs agents spécialisés.
- Approches hybrides : combinent les modèles selon la nature et la complexité des tâches.
Chaque modèle implique des compromis entre flexibilité, efficacité d’exécution et lisibilité des décisions.
À éviter : ne connaître qu’un seul modèle, mal cerner les cas d’usage ou ignorer les compromis.
Bien gérer l’état dans des workflows longs
Un agent efficace doit gérer son état dans le temps. Cela comprend :
- Un stockage explicite de l’état avec versioning (progrès, résultats intermédiaires, historique de décisions)
- Des checkpoints pour reprendre en cas d’échec
- Une séparation entre contexte à court terme (tâche en cours) et mémoire à long terme (schémas appris)
- Une validation de l’état pour détecter les corruptions
- Une gestion distribuée de l’état dans les systèmes multi-agents, avec garanties de cohérence
À éviter : se reposer uniquement sur l’historique de conversation, ignorer la reprise après erreur ou négliger la persistance.
Concevoir un système robuste d’appel d’outils
Un bon agent doit interagir de façon fiable avec des outils externes. Il faut :
- Des schémas d’outils bien définis avec validation stricte des entrées
- Une exécution asynchrone avec des délais d’attente pour éviter le blocage
- Une logique de relance avec backoff exponentiel en cas d’échec temporaire
- Un journal complet des appels et réponses pour le débogage
- Des limites de débit et des coupe-circuits pour les API externes
- Des abstractions testables et simulables
- Une validation des résultats pour détecter les erreurs ou les changements d’API
À éviter : ignorer les cas d’erreur, négliger la validation des entrées, ne pas anticiper la montée en charge.
Gérer les échecs d’outils et les résultats partiels
Lorsqu’un outil échoue ou ne renvoie qu’une partie des résultats, il faut :
- Mettre en place des stratégies de repli : modifier les paramètres, utiliser un outil alternatif ou réduire les fonctionnalités
- Concevoir des mécanismes pour reprendre l’exécution depuis un état intermédiaire
- Prévoir une intervention humaine pour les cas critiques
- Suivre les motifs d’échec pour améliorer la fiabilité
- Concevoir des interfaces d’outils capables de renvoyer des erreurs structurées que l’agent peut interpréter
À éviter : se limiter à une simple relance, ignorer les cas partiels, ne pas prévoir d’escalade.
Construire un système intelligent de découverte et de sélection d’outils
Un agent avancé doit choisir intelligemment l’outil le plus adapté. Pour cela :
- Créer un registre d’outils avec descriptions sémantiques, métadonnées et exemples d’usage
- Classer les outils selon les exigences de la tâche, les taux de succès passés et la disponibilité actuelle
- Utiliser des similarités d’embedding pour la recherche à partir de descriptions en langage naturel
- Intégrer les coûts et les délais dans le processus de sélection
- Concevoir une architecture modulaire permettant l’ajout dynamique d’outils
- Gérer les versions et la compatibilité descendante des outils
À éviter : listes d’outils figées, absence de critères de sélection, pas de découverte dynamique.
Comparer les différentes stratégies de planification
Selon les contraintes, plusieurs approches peuvent être envisagées :
- Planification hiérarchique : décompose les objectifs complexes en sous-objectifs, efficace mais dépend de la qualité de la décomposition
- Planification réactive : s’adapte en temps réel, plus souple mais parfois sous-optimale
- Monte Carlo Tree Search : explore l’espace d’action de manière systématique avec une fonction d’évaluation
- Approche hybride : combine une planification globale avec des ajustements réactifs
Le choix dépend de la prévisibilité des tâches, des contraintes de temps et de la complexité de l’environnement.
À éviter : ignorer les alternatives, ne pas prendre en compte les limites de chaque méthode.
Décomposer efficacement un objectif complexe
Pour bien diviser une tâche :
- Appliquer une décomposition récursive avec des critères de réussite définis
- Gérer les dépendances pour assurer l’ordre d’exécution
- Prioriser les sous-objectifs selon les ressources disponibles
- Formuler des objectifs clairs, mesurables et limités dans le temps
- Créer des modèles pour les structures de tâches fréquentes
- Prévoir des mécanismes de révision lorsque les conditions changent
À éviter : une décomposition au hasard, ignorer les dépendances, oublier le contexte.
Concevoir un système multi-agent collaboratif
Dans une architecture multi-agent :
- Définir des rôles spécialisés pour chaque agent
- Établir des protocoles de communication structurés
- Utiliser des mécanismes de coordination comme les enchères de tâches ou les algorithmes de consensus
- Intégrer des processus de résolution de conflit en cas d’objectifs ou ressources concurrents
- Surveiller l’efficacité de la collaboration
- Intégrer la tolérance aux pannes et l’équilibrage de charge
- Prévoir un système de mémoire partagée ou de type « tableau noir » pour centraliser l’information
À éviter : rôles mal définis, absence de coordination, aucun plan pour les conflits.
Intégrer la sécurité dès la conception
Un système agentique déployé en production doit intégrer :
- Un sandbox limitant les capacités de l’agent aux actions autorisées
- Un système d’autorisations pour les actions sensibles
- Une surveillance pour détecter les comportements anormaux
- Un bouton d’arrêt d’urgence pour désactiver l’agent immédiatement
- Une validation humaine pour les décisions à fort impact
- Une journalisation complète pour conserver une trace des actions
- Des mécanismes de retour en arrière si nécessaire
- Des tests réguliers avec des scénarios adverses
À éviter : l’absence de garde-fous, de supervision humaine ou d’anticipation des attaques.
Les meilleurs ingénieurs en Agentic AI savent conjuguer expertise technique, vision système et sens des responsabilités. Leur force : concevoir des systèmes autonomes capables d’agir de manière fiable, tout en gardant le contrôle et la transparence.
Je suis Romain, rédacteur passionné par tout ce qui touche au high-tech, à la crypto, et à l’innovation. Diplômé d’une école de marketing à Paris, je mets ma plume au service des dernières tendances et avancées technologiques.