Le début de l’année 2025 a été marqué par une vague d’annonces sur les “agents IA”, notamment avec la sortie de SDKs promettant de rendre leur création accessible à tous. La promesse est séduisante : des systèmes autonomes capables de planifier, d’utiliser des outils et de s’auto-corriger pour atteindre un objectif. Après plusieurs semaines d’expérimentation, le verdict est nuancé. Si la technologie a progressé, les agents autonomes restent des systèmes complexes et fragiles, loin de la magie annoncée. Les faire fonctionner de manière fiable en production reste un défi majeur d’ingénierie et de sécurité.
la promesse vs. la réalité
La boucle de l’agent (penser, agir, observer) est simple sur le papier. En pratique, chaque étape est semée d’embûches.
les 4 défis qui restent entiers
1. la planification est fragile
Le LLM, qui agit comme le “cerveau” de l’agent, peine à décomposer une tâche complexe en étapes robustes. Il peut se bloquer sur un détail, oublier l’objectif final ou partir dans une mauvaise direction sans s’en rendre compte.
- Leçon: Pour des tâches critiques, un plan rigide (un workflow défini par un humain) est souvent plus fiable qu’un plan entièrement généré par l’IA. L’agent est alors un “exécuteur” intelligent, pas un “stratège”.
2. la gestion de la mémoire est un art subtil
La mémoire de l’agent, qui stocke les actions passées et les observations, est son talon d’Achille. Si elle est trop courte, il oublie ce qu’il a fait. Si elle est trop longue, il se noie dans les détails et perd le fil.
- Leçon: Une mémoire structurée est plus efficace qu’une simple liste de messages. Nous avons mis en place une mémoire qui stocke des “résumés” après chaque étape importante, pour aider l’agent à garder une vision d’ensemble.
3. les outils sont un risque de sécurité majeur
Donner à un agent la capacité d’appeler une API ou d’exécuter un script, c’est lui donner un pouvoir sur le monde réel. Une erreur peut avoir des conséquences graves (suppression de données, envoi d’emails non désirés).
- Leçon: Le principe du moindre privilège est non-négociable. Chaque outil doit avoir des permissions minimales, des quotas stricts, et les actions les plus sensibles doivent passer par une étape de validation humaine (“demander la permission avant d’agir”).
4. l’auto-correction est encore un mythe
La promesse d’un agent qui apprend de ses erreurs et s’auto-corrige est la plus lointaine. En pratique, quand un agent échoue, il a tendance à réessayer la même action en boucle.
- Leçon: La boucle de correction la plus fiable reste humaine. En analysant les logs des échecs, on identifie les failles du prompt ou des outils et on les corrige manuellement pour la prochaine version.
alors, faut-il abandonner l’idée ?
Non. Mais il faut être pragmatique. Plutôt que de viser un agent généraliste et entièrement autonome, il faut se concentrer sur des assistants spécialisés qui opèrent dans un cadre contraint.
- Assistant de “tri”: Un agent qui lit une liste de tâches, les enrichit avec des informations internes (via des outils) et les priorise pour un humain.
- Assistant de “remplissage”: Un agent qui pré-remplit des formulaires complexes à partir de documents non structurés.
- Assistant “enquêteur”: Un agent qui, pour répondre à une question, peut interroger plusieurs API internes et synthétiser la réponse.
Dans ces cas, l’agent n’est pas autonome, il est un formidable accélérateur pour un utilisateur humain, qui reste le pilote.
faq
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Les nouveaux sdks ne résolvent-ils pas ces problèmes ? Ils fournissent des briques de base utiles (gestion de la boucle, intégration des outils), mais ils n’éliminent pas la complexité fondamentale. La logique de planification, la gestion de la mémoire et la sécurité restent la responsabilité du développeur.
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Quel est le principal coût d’un agent en production ? Le nombre d’appels au LLM. Un agent qui se bloque dans une boucle peut coûter des centaines d’euros en quelques minutes. Une surveillance des coûts en temps réel et des “disjoncteurs” automatiques sont indispensables.
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L’ère des agents autonomes est-elle pour bientôt ? Probablement pas pour les tâches complexes et ouvertes. Mais pour des tâches spécialisées et bien cadrées, les “assistants augmentés” sont déjà là et apportent une valeur considérable. C’est là qu’il faut concentrer nos efforts.