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De l'autonomie à l'intelligence distribuée
Avant que le terme agent logiciel ne soit généralisé, les premières recherches informatiques exploraient l'idée d'entités numériques autonomes, c'est-à-dire des systèmes capables d'agir de manière indépendante, de réagir aux entrées et de prendre des décisions en fonction de règles ou d'objectifs internes. Ces premières idées ont jeté les bases conceptuelles de ce qui allait devenir le paradigme de l'agent. (Pour une chronologie historique, consultez la section L'évolution des agents logiciels plus loin dans ce guide.)
Les premiers concepts d'autonomie
La notion de machines ou de programmes agissant indépendamment des opérateurs humains intrigue les concepteurs de systèmes depuis des décennies. Les premiers travaux sur la cybernétique, l'intelligence artificielle et les systèmes de contrôle ont examiné comment les logiciels pouvaient adopter un comportement autorégulé, réagir dynamiquement aux changements et fonctionner sans supervision humaine continue.
Ces idées ont fait de l'autonomie un attribut essentiel des systèmes intelligents et ont ouvert la voie à l'émergence de logiciels capables de décider et d'agir, au lieu de se contenter de réagir ou d'exécuter.
Le modèle d'acteur et l'exécution asynchrone
Dans les années 1970, le modèle d'acteur, introduit dans l'article A Universal Modular ACTOR Formalism for Artificial Intelligence
Le modèle d'acteur a mis l'accent sur trois attributs clés qui continuent d'influencer la conception moderne des agents :
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Isolation de l'état et du comportement
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Interaction asynchrone entre entités
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Création dynamique et délégation de tâches
Ces attributs répondaient aux besoins des systèmes distribués et préfiguraient les caractéristiques opérationnelles des agents logiciels dans les environnements cloud natifs.
Intelligence distribuée et systèmes multi-agents
À mesure que les systèmes informatiques sont devenus plus interconnectés après les années 1960, les chercheurs ont exploré l'intelligence artificielle distribuée (DAI). Ce domaine s'est concentré sur la manière dont plusieurs entités autonomes pouvaient travailler en collaboration ou de manière compétitive au sein d'un système. La DAI a conduit au développement de systèmes multi-agents, dans lesquels chaque agent a des objectifs, une perception et un raisonnement locaux, mais opère également dans un environnement plus large et interconnecté.
Cette vision de l'intelligence distribuée, dans laquelle la prise de décision est décentralisée et où les comportements émergents découlent de l'interaction des agents, reste au cœur de la conception et de la construction des systèmes modernes basés sur les agents.
