Qu’est-ce qu’un agent LLM ?

Un agent LLM est un système d’IA qui associe un grand modèle de langage à des capacités de planification et de mémoire, ainsi qu’à des outils externes, afin d’accomplir des tâches de manière autonome.

Contrairement à un modèle de langage traditionnel qui génère principalement du texte, un agent LLM peut prendre des décisions, interagir avec des systèmes externes et exécuter des workflows en plusieurs étapes afin d’atteindre un objectif.

Les agents LLM sont au cœur d’applications telles que le service client, le développement de logiciels, la recherche, l’automatisation des workflows et la productivité personnelle.

Chaque cas d’utilisation repose sur la même capacité à décomposer le travail en étapes, à utiliser des outils externes et à mener à bien les tâches avec une intervention humaine minimale.

Agents LLM et agents IA : quelles différences ?

Un agent LLM est un type d’agent IA qui utilise un grand modèle de langage pour comprendre des instructions, raisonner afin d’accomplir des tâches et interagir avec des outils externes.

Les agents IA constituent une catégorie plus large, qui englobe tout système capable de percevoir son environnement, de prendre des décisions et d’agir pour atteindre un objectif.

Certains agents IA s’appuient sur de grands modèles de langage, tandis que d’autres utilisent des modèles d’apprentissage automatique, des systèmes fondés sur des règles ou des logiciels traditionnels.

Voici une brève comparaison entre les agents LLM et les agents IA :

Tout agent LLM est un agent IA, mais tout agent IA n’est pas nécessairement un agent LLM.

Par exemple, un robot d’entrepôt chargé de trier des colis est un agent IA, car il prend des décisions en s’appuyant sur des données issues de capteurs, même s’il n’utilise pas de modèle de langage.

Un assistant de programmation ou un agent de recherche, en revanche, s’appuie sur un grand modèle de langage (LLM) pour comprendre les demandes, raisonner en plusieurs étapes et générer des réponses tout en interagissant avec des outils externes.

Fonctionnement des agents LLM

Un agent LLM accomplit ses tâches selon un cycle continu de raisonnement, de planification, d’action et d’évaluation.

L’agent analyse la demande de l’utilisateur, décide de la marche à suivre, utilise des outils externes si nécessaire, examine les résultats et répète le processus jusqu’à ce qu’il atteigne l’objectif.

1. Interprétation du prompt

Le processus commence lorsque l’agent analyse la demande de l’utilisateur afin d’identifier l’objectif, les contraintes et le résultat attendu.

Supposons que vous demandiez à l’agent de planifier un voyage de trois jours à Tokyo avec un budget de 2 000 €.

Avant de décider de la marche à suivre, l’agent détermine la destination, les dates de voyage, le budget et les éventuelles préférences que vous avez indiquées, comme le fait de voyager avec des enfants ou d’éviter les escales.

Avant que le modèle de langage ne commence à raisonner, la couche d’orchestration rassemble tout le contexte pertinent dans un seul prompt.

Outre votre demande, le prompt peut inclure l’historique de la conversation, les préférences utilisateur enregistrées, les documents récupérés, les instructions système et d’autres informations auxquelles l’agent a accès.

Fournir l’ensemble du contexte dès le départ aide l’agent à prendre de meilleures décisions et réduit les appels d’outils inutiles aux étapes ultérieures du workflow.

2. Planification des tâches

Après avoir analysé la demande, l’agent élabore un plan initial en décomposant l’objectif en actions plus simples.

Pour un séjour de trois jours à Tokyo, le workflow peut commencer par rechercher des vols, comparer des hôtels, trouver des attractions à proximité de chaque hôtel, estimer les temps de trajet et organiser les activités dans un itinéraire quotidien.

Le modèle de langage génère cette séquence de tâches grâce à un raisonnement structuré, en identifiant les informations ou les outils nécessaires à la réalisation de chaque étape.

Le plan n’est pas figé. Après chaque action effectuée, la couche d’orchestration renvoie les derniers résultats au modèle de langage sous forme de contexte mis à jour.

Le modèle utilise ces informations pour déterminer s’il convient de passer à l’étape suivante, de revoir le plan ou de recueillir des informations supplémentaires avant de poursuivre.

3. Exécution des outils

Une fois qu’il a déterminé l’action suivante, l’agent l’exécute en interagissant avec des systèmes externes.

Supposons que l’itinéraire à Tokyo nécessite de connaître les prix actuels des vols. Le modèle de langage génère une requête structurée demandant à un service de recherche de vols de trouver les options disponibles dans les limites du budget indiqué.

Une couche d’orchestration exécute la requête, récupère les résultats et les ajoute au contexte de l’agent afin que le modèle de langage puisse utiliser ces nouvelles informations lors de sa prochaine étape de raisonnement.

Ce même mécanisme permet à l’agent d’effectuer des recherches sur Internet, d’interroger des bases de données, de récupérer des documents, d’exécuter du code ou d’interagir avec des applications métier via des API.

Les outils externes permettent à l’agent d’accéder à des informations à jour et à des fonctionnalités qui ne font pas partie du modèle de langage lui-même.

Chaque réponse d’un outil est ajoutée au contexte de travail de l’agent, ce qui permet au modèle de langage de déterminer s’il dispose de suffisamment d’informations pour poursuivre ou si un autre appel d’outil est nécessaire.

4. Évaluation des résultats

Une fois qu’un agent a effectué une action, il détermine si le résultat fournit suffisamment d’informations pour poursuivre le workflow.

Imaginons que la recherche de vols ne donne aucun résultat correspondant à votre budget de 2 000 €. La couche d’orchestration renvoie ces résultats au modèle de langage, qui détermine si l’objectif initial a été atteint.

La recherche n’ayant pas permis de trouver une option adaptée, le modèle génère une nouvelle étape de raisonnement, consistant par exemple à élargir les critères de recherche, à vérifier les aéroports à proximité ou à vous demander si vous êtes prêt à augmenter votre budget.

Le même processus d’évaluation s’applique aux échecs de requêtes API, aux enregistrements manquants ou aux informations contradictoires.

Après chaque réponse d’un outil, le modèle de langage décide s’il convient de poursuivre selon le plan actuel, de le réviser, de rechercher davantage d’informations ou de demander des précisions à l’utilisateur.

Ce cycle se répète jusqu’à ce que l’agent dispose de suffisamment d’informations pour mener à bien la tâche.

5. Génération de la réponse

Une fois que l’agent a recueilli suffisamment d’informations pour mener à bien la tâche, la couche d’orchestration assemble le contexte final et le renvoie au modèle de langage pour une dernière inférence.

Le prompt comprend la requête initiale de l’utilisateur, les documents récupérés, les réponses des outils et les résultats des étapes de raisonnement précédentes.

À partir de ce contexte complet, le modèle de langage génère une réponse qui reflète tout ce que l’agent a appris au cours du workflow.

Dans l’exemple de l’itinéraire à Tokyo, la réponse finale regroupe les options de vol, les recommandations d’hôtels, les activités quotidiennes et les temps de trajet dans un programme complet de trois jours adapté à votre budget et à vos préférences.

Types d’agents LLM

Les agents LLM se distinguent par leur degré d’autonomie dans leur fonctionnement et dans la manière dont ils accomplissent leurs tâches.

Certains agents suivent un workflow prédéfini, tandis que d’autres peuvent choisir leurs propres actions, utiliser des outils externes ou collaborer avec d’autres agents pour résoudre des problèmes plus complexes.

Agents réactifs

Les agents réactifs traitent une requête à la fois. Ils analysent le prompt de l’utilisateur, génèrent une réponse et s’arrêtent une fois la tâche en cours terminée. Si le workflow nécessite une étape supplémentaire, l’utilisateur doit donner une nouvelle instruction.

De nombreux assistants de rédaction basés sur l’IA et de nombreuses applications de questions-réponses fonctionnent de cette manière. Ils produisent des réponses, mais ne continuent ni à planifier ni à agir une fois la réponse générée.

Imaginez que vous demandiez à un assistant IA de réécrire un email marketing. L’assistant réécrit le texte et s’arrête après avoir fourni le résultat.

Si vous lui demandez ensuite de raccourcir l’email ou de l’adapter pour LinkedIn, chaque demande déclenche une nouvelle interaction, car l’assistant ne poursuit pas le workflow de lui-même.

Agents utilisant des outils

Les agents utilisant des outils élargissent leurs capacités en interagissant avec des systèmes externes. Au lieu de se fier uniquement aux informations disponibles dans le modèle de langage, l’agent peut effectuer des recherches sur Internet, interroger une base de données, récupérer des documents, exécuter du code ou interagir avec des applications métier via des API.

L’accès à des outils externes permet à l’agent de travailler avec des informations à jour et d’effectuer des actions qu’un modèle de langage utilisé seul ne peut pas réaliser.

Imaginez un agent de programmation qui reçoit un rapport de bogue. L’agent parcourt les fichiers du projet, ouvre le code source concerné, exécute des tests dans un terminal et examine les résultats avant de proposer une correction.

Chaque tâche s’appuie sur des outils externes plutôt que sur le seul modèle de langage.

Agents autonomes

Les agents autonomes planifient et exécutent des workflows en plusieurs étapes avec une intervention humaine minimale. Cette capacité à raisonner, à prendre des décisions et à agir de manière indépendante est souvent qualifiée d’IA agentique.

Une demande de comparaison entre différents hébergeurs proposant des offres d’hébergement cloud ne nécessite pas un nouveau prompt à chaque étape.

L’agent recueille des informations provenant de plusieurs sources, compare les tarifs et les caractéristiques, repère les contradictions et compile ses conclusions dans un rapport structuré.

Chaque étape franchie détermine la suite des actions de l’agent jusqu’à ce que la tâche soit terminée.

Systèmes multi-agents

Les systèmes multi-agents répartissent le travail entre plusieurs agents spécialisés.

La création d’une application web, par exemple, peut nécessiter qu’un agent planifie la mise en œuvre, qu’un autre génère le code, qu’un troisième teste l’application et qu’un quatrième vérifie les modifications avant le déploiement.

Comme chaque agent se charge d’une tâche spécifique, plusieurs étapes du workflow peuvent s’exécuter simultanément.

La répartition des tâches entre des agents spécialisés réduit la quantité d’informations contextuelles que chaque agent doit gérer et permet à plusieurs étapes du workflow de s’exécuter en parallèle.

Cas d’utilisation des agents LLM

Les agents LLM prennent en charge un large éventail de workflows métier et techniques, et les organisations les utilisent de plus en plus.

Selon les prévisions, 40 % des applications d’entreprise comprendront des agents IA spécialisés dans des tâches spécifiques d’ici la fin de l’année 2026, contre moins de 5 % en 2025.

Les exemples suivants montrent comment les entreprises exploitent déjà les agents LLM :

• Assistants de programmation. Les agents de programmation analysent les bases de code, génèrent du nouveau code, corrigent les bogues, exécutent des tests et expliquent les choix d’implémentation. Un développeur peut confier un test ayant échoué à l’agent, qui en identifie la cause première, met à jour les fichiers concernés, réexécute la suite de tests et résume les modifications apportées en vue d’une validation.
• Automatisation du service client. Les agents de support répondent aux questions des clients, consultent les bases de connaissances, résolvent les problèmes courants, créent des tickets d’assistance et transmettent les demandes complexes à des agents humains lorsque cela s’avère nécessaire. Par exemple, un client qui a oublié son mot de passe peut effectuer toute la procédure de récupération par l’intermédiaire de l’agent, sans attendre l’intervention d’un conseiller.
• Assistants de recherche. Les agents de recherche collectent des informations provenant de multiples sources, comparent les résultats obtenus, identifient des tendances et les organisent sous forme de synthèses ou de rapports structurés, ce qui permet de réduire le temps nécessaire à la recherche manuelle. Les analystes de marché les utilisent pour recueillir des données sur les tarifs pratiqués par la concurrence, les mises à jour des produits et les avis clients avant de rédiger un rapport.
• Gestion des connaissances d’entreprise. Les organisations utilisent des agents LLM pour effectuer des recherches dans la documentation interne, les règles internes, les manuels techniques et les comptes rendus de réunion. Par exemple, les collaborateurs peuvent poser des questions en langage naturel et obtenir des réponses fondées sur la documentation de l’entreprise sans avoir à effectuer manuellement des recherches dans plusieurs systèmes.
• Automatisation des ventes et du marketing. Les agents commerciaux et marketing évaluent la qualité des prospects, personnalisent les prises de contact, synthétisent les interactions avec les clients, créent du contenu pour les campagnes et mettent à jour les systèmes CRM à l’aide des données clients actualisées. Lorsqu’un prospect télécharge un livre blanc, l’agent peut attribuer un score à ce prospect, rédiger un email de suivi et enregistrer chaque interaction dans le CRM.
• Analyse des données et reporting. Les agents d’analyse de données récupèrent des informations dans des bases de données et des plateformes d’informatique décisionnelle, identifient les tendances, génèrent des rapports et répondent aux questions complémentaires sur les résultats. Par exemple, une équipe financière peut recevoir une alerte signalant une baisse inattendue du chiffre d’affaires trimestriel, suivie d’un récapitulatif des produits et des régions concernés.
• Services financiers. Les établissements financiers utilisent des agents LLM pour analyser des documents financiers, surveiller les transactions, faciliter les processus de conformité, détecter les activités inhabituelles et aider les clients dans leurs demandes relatives à leurs comptes. Lorsqu’une transaction s’écarte des habitudes de dépenses d’un client, l’agent peut la signaler pour examen et rassembler les informations complémentaires nécessaires à un analyste.

Les défis liés à la création d’agents LLM

Les développeurs doivent s’assurer que l’agent produit des résultats fiables, interagit en toute sécurité avec les systèmes externes, peut monter en charge efficacement et respecte les exigences en matière de sécurité et les obligations réglementaires.

Les défis suivants constituent les obstacles les plus courants lors du développement d’agents LLM prêts à être mis en production :

• Hallucinations et erreurs de raisonnement. Un agent peut mal interpréter une demande, tirer des conclusions erronées ou générer des informations inexactes. Étant donné que les agents s’appuient sur leur raisonnement pour décider de la marche à suivre, une seule erreur peut avoir des répercussions sur toutes les étapes suivantes du processus.
• Défaillances des outils et interactions peu fiables avec les API. Les agents LLM s’appuient sur des outils externes pour récupérer des informations et effectuer des actions. Les interruptions de service des API, les pannes réseau, les autorisations manquantes ou les réponses inattendues peuvent interrompre le workflow ou amener l’agent à prendre des décisions sur la base d’informations incomplètes.
• Gestion de la mémoire. Les tâches de longue durée exigent que l’agent conserve le contexte pertinent sans dépasser la fenêtre de contexte du modèle de langage. Le stockage d’une quantité insuffisante d’informations oblige l’agent à répéter son travail, tandis que la conservation d’une quantité excessive d’informations non pertinentes peut nuire à la qualité des réponses et augmenter les coûts d’inférence.
• Risques liés à la sécurité et à la confidentialité. Les agents ont fréquemment accès à des informations sensibles, notamment aux dossiers clients, aux documents internes et aux systèmes d’entreprise. Une authentification forte, des contrôles d’accès et des mesures de protection des données sont indispensables pour empêcher toute action non autorisée ou toute divulgation de données.
• Observabilité et débogage. Le diagnostic des défaillances s’avère plus difficile lorsqu’un agent effectue des dizaines d’étapes de raisonnement et d’appels d’outils avant de produire un résultat. L’enregistrement des décisions, le suivi des interactions avec les outils et la surveillance des traces d’exécution aident les développeurs à identifier à quel moment un workflow a échoué et pour quelle raison.
• Gouvernance et conformité. Les organisations ont besoin de mesures de protection pour s’assurer que leurs agents respectent les politiques internes et les réglementations du secteur. La validation humaine des actions à haut risque, les journaux d’audit et l’application des politiques contribuent à garantir la responsabilité, en particulier dans les secteurs réglementés tels que la santé et la finance.

Bonnes pratiques pour créer des agents LLM

Un agent bien conçu doit disposer d’un cadre de décision clairement défini, d’un accès fiable aux outils et de mécanismes de protection empêchant les petites erreurs de faire échouer les workflows.

Limitez le périmètre de l’agent avant d’étendre ses responsabilités.

Concevez l’agent autour d’un workflow bien défini, tel que la qualification de prospects, la synthèse de documents ou la révision de code.

Un périmètre ciblé facilite les tests, le débogage et l’amélioration de l’agent. À mesure que de nouvelles exigences apparaissent, mettez en place des agents spécialisés chargés de gérer des workflows distincts.

Ne mettez à la disposition de l’agent que les outils dont il a besoin.

Chaque API, base de données ou service externe supplémentaire accroît la complexité et multiplie les risques de défaillance.

Si un agent doit uniquement consulter les dossiers clients et envoyer des emails, évitez de lui permettre de modifier les données de facturation ou d’accéder à des systèmes sans rapport avec ces tâches.

Limiter l’accès aux outils permet également de réduire l’impact de l’injection de prompt et des actions accidentelles.

Séparez le raisonnement de la récupération d’informations.

Connectez l’agent à la documentation, aux bases de données ou aux bases de connaissances internes à l’aide de la génération augmentée par récupération (RAG).

Avant de répondre, l’agent récupère les informations pertinentes dans ces sources, ce qui améliore l’exactitude factuelle et réduit les hallucinations, en particulier lorsqu’il travaille avec des données propres à l’entreprise ou qui évoluent fréquemment.

Vérifiez chaque réponse de l’outil avant de passer à l’étape suivante.

Considérez chaque sortie de l’outil comme une donnée d’entrée nécessitant une vérification. Vérifiez que l’outil s’est exécuté correctement, qu’il a renvoyé les informations attendues et qu’il a produit des résultats pertinents pour la tâche en cours.

Si des données manquent, sont incomplètes ou incohérentes, réessayez la requête ou choisissez un autre outil avant de poursuivre. Une validation précoce permet d’éviter qu’une action ayant échoué n’affecte toutes les étapes suivantes.

Exigez une validation humaine pour les actions à haut risque.

Permettez à l’agent de rédiger des emails, de formuler des recommandations ou de préparer des transactions automatiquement, mais exigez une confirmation humaine avant d’envoyer des messages, de modifier des enregistrements, d’approuver des paiements ou de supprimer des données.

La supervision humaine permet de réduire le risque d’erreurs coûteuses tout en gagnant du temps sur les tâches répétitives.

Surveillez l’exécution.

Suivez chacune des étapes effectuées par l’agent, notamment les outils qu’il utilise, les données qu’il récupère, les requêtes ayant échoué, les nouvelles tentatives et les validations accordées ou refusées.

Une réponse finale peut sembler correcte même si l’agent a utilisé une source erronée, a omis une étape obligatoire ou a ignoré l’échec d’un appel d’outil.

Les journaux d’exécution vous aident à identifier l’étape à laquelle le workflow a échoué et à améliorer la fiabilité de l’agent au fil du temps.

Comment utiliser les agents LLM dans votre entreprise

Vous pouvez commencer à utiliser les agents LLM de deux manières. Choisissez un agent prédéfini si vous souhaitez automatiser des tâches professionnelles courantes avec un minimum de configuration, ou créez un agent personnalisé si votre workflow repose sur des données propriétaires, des intégrations spécialisées ou une logique propre à votre entreprise.

Si vous recherchez une solution prête à l’emploi, les agents IA de Hostinger vous aident à automatiser des tâches telles que le référencement naturel (SEO), la rédaction de contenu, le marketing, les ventes, les documents juridiques, la communication avec les clients et la stratégie d’entreprise.

Chaque agent est conçu pour un workflow spécifique et s’intègre à des outils tels que Gmail, Notion, Google Drive, GitHub et HubSpot, ce qui vous permet de commencer à travailler sans avoir à développer votre propre système d’IA.

Si votre entreprise a besoin d’un workflow personnalisé, vous pouvez créer un agent LLM adapté à vos besoins.

Avant de déployer votre agent, testez-le à l’aide de scénarios réalistes et surveillez ses performances au fil du temps.

Si vous décidez d’héberger vous-même votre solution, l’hébergement VPS LLM de Hostinger fournit l’infrastructure nécessaire pour déployer et faire évoluer des applications reposant sur des LLM.

Tout le contenu des tutoriels de ce site est soumis aux normes éditoriales et aux valeurs rigoureuses de Hostinger.

L'auteur

Faradilla Ayunindya

Faradilla, plus connue sous le nom de Ninda, possède 10 ans d’expérience en tant que linguiste et 5 ans en tant que spécialiste du marketing de contenu chez Hostinger. Elle aime suivre les tendances technologiques et aider les autres à résoudre leurs problèmes. Pendant son temps libre, Ninda aime apprendre de nouvelles langues et s’intéresser aux sciences de la vie, ainsi que regarder des vidéos d’animaux. Pour en savoir plus sur Ninda, retrouvez-la sur LinkedIn.

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