Qu’est-ce qu’un agent GPT et comment fonctionne-t-il ?

Les technologies de l’intelligence artificielle (IA) évoluent rapidement et révolutionnent plusieurs secteurs et départements.

Le marché mondial de l’IA devrait atteindre 1811,8 milliards de dollars, avecun taux de croissance annuel composé (TCAC) de 37,3 %. Cette statistique montre l’avancée rapide et l’adoption croissante des technologies de l’IA, et l’une de ces technologies du nouvel âge est celle des agents GPT.

Vous avez certainement entendu parler et utilisé des outils tels que ChatGPT, qui n’accomplit qu’une seule tâche à la fois, c’est-à-dire qu’il prend en charge une requête et renvoie un résultat.

Mais les agents GPT vont plus loin, pensent plus loin, et génèrent des réponses semblables à celles d’un être humain en utilisant des algorithmes avancés. Également connus sous le nom d’agents autonomes, les agents GPT répondent aux requêtes, aux états et aux événements indépendamment de la requête initiale posée par l’utilisateur, en générant des réponses jusqu’à ce qu’elles répondent à la question posée et satisfassent l’intention de l’utilisateur.

Si vous avez eu du mal à comprendre, ne vous inquiétez pas.

Nous allons approfondir notre compréhension des agents GPT à l’aide d’exemples, de leur fonctionnement, de leurs avantages et de leurs cas d’utilisation, ainsi que de la portée future de cette technologie d’IA avancée.

Qu’est-ce qu’un agent GPT ?

Avant de comprendre les agents GPT dans leur ensemble, décomposons d’abord les termes et voyons ce que GPT et les agents signifient séparément.

GPT, ou Generative Pre-trained Transformer, est un modèle d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique (ML) qui alimente les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT et est entraîné sur de grands ensembles de données pour générer des réponses semblables à celles des humains pour une invite donnée.

Un agent est une configuration de grand modèle de langage qui fonctionne et s’exécute de manière itérative pour accomplir la tâche définie. Ils comprennent des flux de travail complexes où le LLM se parle à lui-même sans interruption humaine, ce qui les différencie de ceux utilisés dans ChatGPT, où vous obtenez une réponse unique pour une question posée.

Ainsi, compte tenu des deux interprétations ci-dessus, nous pouvons définir les agents GPT comme des programmes alimentés par l’IA qui, lorsqu’on leur confie une tâche spécifique, peuvent créer, achever, hiérarchiser et redéfinir les priorités des tâches par le biais d’instructions autodirigées dans une boucle – produisant des actions à chaque itération pour atteindre l’objectif final.

Comme les agents GPT sont formés sur de vastes données, ils peuvent facilement comprendre le contexte et apprendre les schémas et les nuances de langage, ce qui leur permet de générer des réponses pertinentes et cohérentes. Grâce à la technologie d’apprentissage profond sous-jacente, les agents GPT peuvent imiter de près le comportement et la conversation humaine, ce qui les rend extrêmement utiles pour le support et le service client, l’assistance virtuelle, ainsi que l’automatisation et la création de contenu.

Importance des agents GPT dans le traitement du langage naturel

Les agents GPT ont un impact significatif sur le traitement du langage naturel (NLP) en raison de leur capacité à générer des résultats semblables à ceux d’un être humain et de leurs performances de pointe pour plusieurs tâches, notamment la complétion de texte, la traduction, l’analyse des sentiments, la réponse à des questions, etc.

En raison de leur polyvalence et de leur capacité à générer des textes semblables à ceux des humains, les agents GPT contribuent principalement à la génération de contenu, aux chatbots et à l’assistance virtuelle, ainsi qu’à l’écriture créative – en comprenant le contexte et en générant des invites pertinentes, qui sont précieuses dans le cadre du NLP.

Les agents GPT jouent également un rôle important dans la traduction et les applications multilingues du NLP. Ils sont généralement adaptés à la traduction, ce qui permet une communication interlinguistique.

En outre, les agents GPT peuvent également relever les défis de la PNL, notamment les préjugés et la discrimination, afin de favoriser l’inclusion et de créer un impact éthique et social plus important.

Ainsi, grâce à l’efficacité des modèles linguistiques pré-entraînés à grande échelle qui améliorent la génération et l’automatisation du contenu, l’apprentissage par transfert et la promotion de la recherche et du développement, les agents GPT sont devenus la pierre angulaire de la PNL moderne.

Comment fonctionnent les agents GPT ?

Les agents GPT ou agents autonomes utilisent l’architecture du transformateur pour traiter des données séquentielles, comprendre et générer un texte de sortie de type humain sur la base des données d’entrée reçues.

En d’autres termes, les agents GPT comprennent et analysent l’objectif principal et proposent des tâches séquentielles à accomplir une par une pour atteindre l’objectif final.

Toutefois, les agents GPT disposent également d’une série d’autres capacités qui leur permettent d’accomplir n’importe quelle tâche numérique dont un humain est capable :

• L’accès à la navigation sur internet et à l’utilisation de plugins et d’applications

• L’accès à la mémoire à court et à long terme

• L’accès à des formulaires de paiement tels qu’une carte de crédit

• L’accès à de grands modèles de langage (LLM) comme le GPT pour répondre, analyser, résumer ou donner une opinion.

Ces agents GPT fonctionnent de différentes manières. Alors que certains opèrent en coulisses, sans que l’utilisateur soit conscient de ce qui se passe a posteriori, certains agents autonomes sont visibles, ce qui permet aux utilisateurs de voir et de suivre chaque étape et le processus qui sous-tend l’IA.

Un ensemble de données suffisant qui sert de base de connaissances, de mémoire, de techniques telles que l’apprentissage par renforcement et de prise de décision constitue la base du fonctionnement d’un agent GPT.

Voici une représentation du cadre de travail d’un agent GPT avec la décomposition étape par étape de chaque phase.

• L’utilisateur fournit une tâche ou un objectif à un agent GPT.

• La tâche est ensuite placée dans la file d’attente des tâches, qui transmet l’objectif à l’”agent d’exécution”

• Depuis l’agent d’exécution, la tâche va dans la “mémoire” et y est stockée.

• L’agent d’exécution ajoute alors un contexte à l’objectif, en s’appuyant sur sa base de connaissances, qui est ensuite envoyé à l’agent d’exécution et transmis à l’”agent de création de tâches”

• En tenant compte de l’objectif et du contexte, l’agent de création de tâches crée de nouvelles tâches et les envoie dans la file d’attente des tâches.

• Les tâches sont ensuite transmises à l’”agent de hiérarchisation des tâches”, qui les classe par ordre de priorité.

• Une fois les tâches hiérarchisées, l’agent de hiérarchisation des tâches envoie la liste des tâches nettoyées à la file d’attente des tâches, et le processus se poursuit jusqu’à ce que l’objectif soit atteint et que l’utilisateur obtienne une réponse à la question posée.

Ainsi, les agents GPT démontrent la puissance des LLM alimentés par l’IA pour créer de manière autonome de nouvelles tâches, hiérarchiser les tâches et les redéfinir à nouveau jusqu’à ce que l’objectif soit atteint – montrant ainsi la nature adaptable des grands modèles de langage alimentés par l’IA.

Bien que nous ayons expliqué le fonctionnement technique du grand modèle linguistique, examinons un exemple pour mieux comprendre le fonctionnement d’un agent GPT.

Considérons un agent GPT auquel nous donnons une instruction : “Trouvez les dernières avancées en matière d’IA et rédigez un résumé à ce sujet.”

• La première étape évidente consiste à donner un message pertinent à l’agent GPT.

• L’agent GPT lit et essaie de comprendre l’objectif à travers le GPT-4 d’OpenAI et crée des tâches pour atteindre l’objectif.

• Par exemple, la première tâche que l’agent peut proposer est “Rechercher sur Google les dernières avancées en matière d’IA”

• L’agent effectue une recherche sur Google concernant les dernières avancées dans le domaine de l’IA, trouve une liste des meilleurs articles et produit la liste des liens, ce qui lui permet d’accomplir la première tâche.

• Cependant, cette tâche n’est pas l’objectif final et ne répond pas à l’objectif principal. Par conséquent, l’agent GPT analyse à nouveau l’objectif : trouver les dernières avancées en matière d’IA et rédiger un bref résumé à leur sujet. Sur la base de cette compréhension et de l’accomplissement de la première tâche, l’agent GPT élabore son prochain ensemble de tâches.

• Par exemple, il peut générer des tâches telles que 1. rédiger un résumé de la recherche effectuée, et 2. Lire le contenu des principaux liens pour découvrir les dernières avancées en matière d’IA.

• Avant de poursuivre, l’agent GPT se rend compte qu’il ne doit pas rédiger un résumé, mais plutôt lire le contenu et ensuite rédiger le résumé. Ainsi, sur la base de cette compréhension, l’agent priorise les tâches comme suit : 1. Lire le contenu des liens les plus importants pour trouver les dernières avancées en matière d’IA, et 2. Rédiger un résumé des recherches effectuées.

• L’agent GPT lit le contenu de l’article, puis revient à la file d’attente des tâches pour vérifier la tâche suivante : rédiger un bref résumé.

• L’agent rédige ensuite le résumé et l’envoie en tant que résultat final, satisfaisant ainsi l’intention et l’objectif final.

Voici donc un exemple simple de flux de travail d’un agent GPT.

Cas d’utilisation des agents GPT

Avant d’aborder les avantages, examinons les différents cas d’utilisation des agents GPT.

• Assistance personnelle/accès au web : Vous pouvez utiliser des agents autonomes pour effectuer plusieurs tâches à la suite, y compris la recherche de liens/réponses sur le web, la gestion des finances et la création de calendriers AI, la réservation de voyages ou d’autres événements, et le suivi des activités de bien-être et de santé.

• Génération de contenu : Les agents GPT peuvent générer des contenus de haute qualité, tels que des blogs, des documents marketing et des messages sur les réseaux sociaux, ce qui permet aux spécialistes du marketing et aux créateurs de contenu de gagner du temps.

• Jeux interactifs : Les agents GPT peuvent également être largement utilisés pour gérer les jeux interactifs, comme le développement de personnages IA adaptatifs, la création de PCN interactifs et intelligents, et l’offre d’interactions contextualisées dans le jeu aux joueurs.

• Assistance à la clientèle : Les agents GPT peuvent traiter efficacement les demandes d’assistance à la clientèle par le biais de chatbots, en fournissant une assistance sur les sites web, les applications et les plateformes de messagerie. Ils répondent aux questions des clients sur les transactions passées, les paiements ou les questions sur les produits ou services du site web.

• Gestion financière : Les agents GPT offrent également une assistance financière, comme des conseils financiers recherchés, l’automatisation de la détection des fraudes et de l’évaluation des risques, l’évaluation des cartes de crédit, la gestion de la conformité, la création de rapports, etc.

Il ne s’agit là que de quelques cas d’utilisation des agents GPT, mais leurs cas d’utilisation s’étendent à un large éventail d’autres objectifs, notamment l’analyse prédictive, la narration interactive, la recherche et l’analyse de données, les applications médicales et de soins de santé, et bien plus encore.

Avantages des agents GPT

Les agents TPG sont en train de révolutionner les opérations commerciales. Voici les principaux avantages des agents GPT :

• Amélioration de l’efficacité : En automatisant les tâches redondantes, comme la recherche de produits, la création d’un plan d’article ou le traitement du support client, les agents GPT peuvent rationaliser plusieurs tâches séquentielles, améliorant ainsi la productivité et l’efficacité globales de l’entreprise.

• Amélioration de la prise de décision : Étant donné que les agents GPT sont formés sur de grands ensembles de données, ils fournissent des informations précieuses aux entreprises en tirant parti des capacités de ML et de l’analyse des données, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées.

• Avantage concurrentiel : En générant des informations clés et en automatisant les flux de travail, les agents GPT peuvent aider les entreprises à garder une longueur d’avance et à dominer le marché concurrentiel.

• Évolutivité : Les agents GPT peuvent facilement s’adapter et évoluer en fonction des besoins et des exigences changeants d’une entreprise, à mesure que leurs processus deviennent plus complexes, ce qui en fait des solutions évolutives et très polyvalentes.

• Rentabilité : Les agents GPT aident les entreprises à réduire les coûts de main-d’œuvre et les coûts opérationnels en automatisant les processus, en identifiant les domaines d’amélioration et en améliorant l’allocation des ressources.

• Résolution de problèmes complexes : La capacité des agents GPT à se souvenir d’actions et d’expériences passées et à traiter un vaste ensemble de données en fait une solution idéale pour résoudre des problèmes complexes.

Nous allons maintenant explorer les limites des agents GPT.

Limites des agents GPT

Les agents GPT présentent également un grand nombre d’inconvénients et de limites, notamment

• Problèmes de sécurité : De nombreux agents GPT construits sur les modes de base LLM manquent d’outils intégrés ou de sauvegardes nécessaires pour assurer la sécurité et l’intégrité des données, ce qui fait de la sécurité une préoccupation majeure lors de l’utilisation des agents GPT.

• Problèmes de sécurité : Lorsque nous utilisons des agents GPT pour contrôler le trafic et les véhicules autonomes, il y a toujours un problème de sécurité, comme des blessures mineures ou majeures dues à des contrôles humains limités et à des capteurs supplémentaires.

• Possibilités d’IA malveillante : L’une des plus grandes inquiétudes concernant les agents GPT est qu’ils sont utilisés et formés à des fins malveillantes et qu’ils s’écartent de l’objectif initial de la formation, ce qui rend difficile la reprise du contrôle.

• Préjugés et problèmes éthiques : Les agents GPT peuvent fournir des résultats inappropriés et biaisés en raison des biais hérités de leurs données de formation. Par conséquent, l’atténuation des différences éthiques et des préjugés et la garantie de l’équité constituent un défi majeur pour les entreprises, en particulier lorsque les ensembles de données de formation comportent des préjugés.

• Manque de traitement multimédia : Les agents GPT sont principalement conçus pour travailler avec des données et des entrées textuelles, ce qui limite leur capacité à travailler avec le multimédia et à traiter des données multimodales, telles que l’audio, les images et la vidéo, sans nécessiter de modèles spécialisés supplémentaires.

Il est également important d’être conscient des limites des agents GPT pour les utiliser de manière responsable, sûre et éthique.

Outils pour les agents GPT

Plusieurs outils d’agents GPT sont disponibles, y compris Agent GPT et Auto GPT, démontrant l’utilisation réelle des agents GPT.

#1. Agent GPT

Agent G PT est un outil d’IA open-source polyvalent et puissant qui permet de configurer, de créer et de déployer des agents d’IA autonomes sans intervention continue de l’utilisateur. Il vous suffit de spécifier votre objectif, et Agent GPT, basé sur l’architecture GPT 3.5, fait le reste.

Il génère un texte de haute qualité en temps réel en enchaînant plusieurs LLM, ce qui permet à chaque agent déployé de se souvenir de ses tâches et expériences précédentes.

L’agent GPT apprend ainsi de ses propres expériences antérieures et produit des résultats bien meilleurs et plus précis avec le temps.

#2. Auto-GPT

Auto-GPT est un agent autonome open-source basé sur le modèle GPT-4 de l’OpenAI qui accomplit des tâches de manière autonome pour atteindre l’objectif final de l’utilisateur.

Créé par Toran Bruce Richards, Auto-GPT est disponible publiquement sur GitHub et sera bientôt disponible sur GUI/web app. Il peut interagir de manière transparente avec des applications, des logiciels et des services locaux et en ligne, tels que des traitements de texte et des navigateurs web, pour accomplir une tâche donnée.
Apprenez-en plus sur l’installation d’Auto-GPT grâce à ce guide simple et progressif.

#3. BabyAGI

BabyAGI est un script Python open-source, géré de manière indépendante et basé sur GitHub, inspiré par le développement cognitif humain.

Ce système de gestion des tâches alimenté par l’IA utilise OpenAI et des bases de données vectorielles, telles que Weaviate et Chroma, pour créer, hiérarchiser et exécuter des tâches. Il se concentre sur l’apprentissage du langage, l’apprentissage par renforcement et le développement cognitif pour apprendre et exécuter des tâches complexes.

#4. SuperAGI

SuperAGI est un cadre d’IA autonome qui vous aide à développer et à déployer des agents GPT autonomes rapidement, facilement et de manière fiable.

Des milliers d’entreprises, y compris des géants comme Amazon, Microsoft, Google, Tesla et IBM, font confiance à SuperAGI et l’utilisent pour automatiser leurs processus commerciaux et créer des applications autonomes.

SuperAGI fournit également des modèles pour construire et créer des applications logicielles simples en utilisant des objectifs et des instructions spécifiques. Parmi les autres caractéristiques essentielles, citons le stockage de la mémoire des agents, le gestionnaire de ressources, la télémétrie des performances, les bases de données vectorielles multiples et l’heuristique de détection des boucles.

Quel est l’avenir des agents GPT ?

Actuellement, les agents GPT en sont au début de la phase d’expérimentation, de développement, d’échec et de succès, où les chercheurs et les développeurs essaient de nouvelles choses et utilisent des cas d’utilisation pour incorporer des agents autonomes dans les flux de travail des entreprises.

Bien qu’aucun produit commercialisé utilisant des agents GPT n’ait encore été mis sur le marché, étant donné qu’il s’agit encore de la phase de développement, cela va bientôt changer. Les agents GPT devraient apparaître dans tous les secteurs, automatisant des processus tels que la recherche et l’analyse de données, l’éducation et l’apprentissage, les soins de santé et les médicaments, ainsi que l’industrie automobile.

Cependant, avec le développement et les avancées technologiques des agents TPG autonomes, il sera crucial de garantir la partialité éthique, la transparence, la responsabilité et l’obligation de rendre des comptes, ce qui constituera un défi majeur à relever.

Il sera amusant et passionnant de voir ce que les agents TPG auront à l’avenir et comment ils transformeront les processus commerciaux et les flux de travail quotidiens.