L’exploitation du potentiel des agents d’IA repose sur l’intégration de bases de données disparates dans un système de mémoire cohérent, permettant à ces agents d’accéder à l’information nécessaire pour accomplir des tâches complexes de manière autonome et efficace.
Eric Delattre, vice-président Europe du Sud et Benelux chez Couchbase, une base de données NoSQL et open source, donne ses explications à nos lecteurs.
L’IA générative évolue vers l’ère des agents, après l’essor des chatbots et copilotes. Capables de comprendre et d’exécuter des processus complexes en plusieurs étapes, ces agents d’IA permettent d’automatiser diverses tâches chronophages, variées et parfois très spécifiques, dans tous les secteurs et fonctions de l’entreprise. Plusieurs défis majeurs restent cependant à relever, dont l’intégration de bases de données disparates dans un système de mémoire cohérent.
Comprendre le caractère multifactoriel des agents d’IA
L’IA dite “agentique” place la technologie comme un véritable collaborateur, transformant fondamentalement la relation avec les humains. Elle implique en effet des systèmes conçus pour poursuivre de manière autonome des objectifs complexes avec une supervision humaine minimale, capable de prendre des décisions, mais aussi de planifier et d’exécuter des processus en plusieurs étapes de manière adaptative. Son but ? Proposer un fonctionnement proche de celui des humains avec une adaptation au contexte, une définition claire des objectifs, une réflexion autour des tâches à mener et un ajustement permanent en fonction des conditions.
L’IA agentique est ainsi fondée sur trois piliers : des LLM, une capacité de mémoire et un plan. Chacun joue un rôle distinct qui, une fois intégré, optimise la performance de l’outil final.
Un agent peut alors utiliser plusieurs sources LLM pour fragmenter les tâches. Il peut alors commencer par solliciter un LLM pour résumer une conversation, créant ainsi une mémoire de travail. Un autre LLM peut ensuite planifier les potentielles actions qui découlent de l’échange, puis un troisième évaluer la qualité de chaque tâche à exécuter. Un quatrième peut ensuite se charger de fournir une réponse finale à l’utilisateur, réunissant les différentes recommandations. Comme dans cet exemple, l’usage de LLM spécifiques permet aux agents d’atteindre des performances nettement plus élevées, mais requiert aussi une mémoire à plus long terme. Par exemple, l’agent d’IA utilisé par une boutique doit pouvoir accéder à des données détaillées sur les produits, les conditions de garantie et l’historique d’une marque, pour répondre avec précision aux questions des clients. Pour exécuter de manière fiable des tâches complexes en plusieurs étapes, un agent a donc besoin d’une “réserve “ de plans préétablis. Ceux-ci capturent les connaissances nécessaires et guident l’agent à travers les étapes, en veillant à ce que les tâches soient exécutées dans le bon ordre et avec succès.
Quels systèmes de mémoire dans l’IA agentique ?
Les systèmes de mémoire sont donc essentiels au fonctionnement des agents d’IA, afin d’améliorer leur efficacité et leur capacité à accomplir des tâches complexes. Ils sont en effet nécessaires pour stocker et extraire les informations, les contextualiser, retenir les expériences passées et agir ensuite en connaissance de cause. Les systèmes de mémoire des agents d’IA peuvent être classés en deux catégories : à court et long terme. La première approche permet de stocker temporairement les informations en cours de traitement, indispensable pour les tâches exigeant de la vigilance, mais des actions immédiates. Une autre utilisation de la mémoire à court terme est la gestion du contexte, afin que les agents d’IA puissent préserver la cohérence de leurs opérations et prises de décisions.
La deuxième approche concerne le long terme, qui inclut la mémoire épisodique, sémantique et procédurale. L’épisodique stocke des événements et des expériences spécifiques, permettant à l’IA de se souvenir des interactions passées et de les exploiter pour orienter des décisions futures. La sémantique contient les informations générales sur le secteur d’activité, y compris les pratiques et les concepts, aidant l’IA à comprendre et à raisonner sur les données afin de fournir des réponses plus précises. Enfin, la mémoire procédurale consiste à stocker les renseignements relatifs à l’exécution des tâches. L’IA peut ainsi exécuter automatiquement des procédures mémorisées, de la même manière que les humains se souviennent de la façon de conduire ou de taper sur un clavier.
Les défis liés à ces approches
L’approche la plus efficace pour répondre à ces exigences de mémoire revient à exploiter des systèmes de gestion de base de données autonomes et spécialisés. Ceux en mémoire peuvent ainsi être utilisés pour la mise en cache et l’accès rapide aux données les plus souvent recherchées. Les bases de données relationnelles et non relationnelles sont alors exploitées pour les données opérationnelles et transactionnelles. Les entrepôts de données et les systèmes OLAP sont destinés quant à eux aux datasets historiques et aux requêtes complexes, tandis que les bases vectorielles sont essentielles pour les tâches impliquant des intégrations et de la recherche par similarité.
Toutefois, l’usage de plusieurs bases de données autonomes compromet aussi les performances d’un agent d’IA avec de potentiels problèmes de latence, des temps de réponse variables, des silos qui entravent l’analyse complète ou encore des données incohérentes causées par la multiplication des sources.
L’intégration de ces bases de données disparates dans un système de mémoire cohérent, interopérable et résistant pour les agents d’IA représente donc bel et bien un défi de taille. Parmi les plus populaires, nombre sont en effet inadaptés à la vitesse et à l’évolutivité requises par cette technologie. De plus, chacun de ces services présente des faiblesses décuplées dans le cadre de systèmes multiagent.
En s’appuyant sur des plateformes de données unifiées qui supportent des performances élevées et une faible latence, les entreprises pourront exploiter la puissance de l’IA agentique pour stimuler l’innovation, être plus efficaces et atteindre leurs objectifs stratégiques. L’avenir de cette technologie se trouve donc dans la création de systèmes qui non seulement pensent et apprennent comme les humains, mais qui intègrent de manière transparente diverses données pour fournir, de façon autonome, des réponses intelligentes et adaptées à chaque situation.
