L'évolution des agents logiciels

Le passage de simples systèmes automatisés à des agents logiciels intelligents, autonomes et orientés vers des objectifs reflète des décennies d'évolution dans les domaines de l'informatique, de l'intelligence artificielle et des systèmes distribués.

Cette évolution a été suivie par l'essor de l'apprentissage automatique, qui a fait passer le paradigme des règles élaborées à la main à la reconnaissance statistique des formes. Ces systèmes pouvaient tirer des leçons des données et permettre des avancées en matière de perception, de classification et de prise de décision.

Les grands modèles linguistiques (LLMs) représentent une convergence d'échelle, d'architecture et d'apprentissage non supervisé. LLMs peut raisonner, générer et adapter des tâches avec peu ou pas de formation spécifique. En LLMs combinant une infrastructure native cloud évolutive et des architectures composables, nous concrétisons désormais la vision complète de l'IA agentique : des agents logiciels intelligents capables de fonctionner de manière autonome, consciente du contexte et adaptables à l'échelle de l'entreprise.

Cette section explore l'histoire des agents logiciels, de la théorie fondamentale à la pratique moderne, comme l'illustre le schéma suivant. Il met en évidence la convergence de l'intelligence artificielle distribuée (DAI) et de l'IA générative basée sur des transformateurs, et identifie les principaux jalons qui ont façonné l'émergence de l'IA agentique.