Décryptage des Termes Clés des Agents IA

👉 Voici 10 concepts clés à maîtriser pour naviguer dans cet écosystème :

🔍 Lexique des Agents IA

✅ Agent Autonome
Un système IA qui agit indépendamment, perçoit son environnement et prend des décisions pour atteindre des objectifs.
Ex : Voitures autonomes, robots logistiques.

✅ Modèle BDI (Croyance-Désir-Intention)
Cadre théorique pour modéliser un agent intelligent basé sur :
Croyances : Connaissances du monde
Désirs : Objectifs à atteindre
Intentions : Actions planifiées

✅ Agent Orienté Objectif
Conçu pour maximiser l'atteinte d'un but précis via des actions optimisées.
Cas d'usage : Optimisation de chaînes d'approvisionnement.

✅ Fonction Heuristique
Estime la "valeur" d'un état pour guider les agents dans les problèmes complexes.
Comparaison : GPS qui calcule le meilleur trajet.

✅ Reconnaissance d'Intention
Technique clé pour les chatbots et assistants virtuels, permettant de décoder les objectifs utilisateurs.
Tech sous-jacente : NLP (Traitement du Langage Naturel).

✅ Apprentissage d'Actions Conjointes
Approche multi-agents où les IA collaborent/competent pour optimiser leurs stratégies.

✅ LLM (Grand Modèle de Langage)
Modèles comme GPT-4 ou Claude, entraînés sur des milliards de données textuelles pour générer du contenu humain-like.

✅ Apprentissage Q
Algorithme d'apprentissage par renforcement qui cartographie les récompenses potentielles des actions.
Application phare : Jeux vidéo (ex : AlphaGo).

✅ Apprentissage par Renforcement
Méthode où l'agent apprend via essais/erreurs, guidé par un système de récompenses.

📚 Pour aller plus loin :


🔔 À vous !
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Guillaume Audet, Expert IA @Génialyst – "Démocratiser l'IA pour les PME, un concept à la fois."