Intelligent Agent
Un agent intelligent est un programme ou une entité informatique capable de percevoir son environnement et d’agir de manière autonome pour atteindre un objectif défini. Ces agents peuvent être très simples, comme des chatbots de support client, ou extrêmement complexes, comme des systèmes autonomes de navigation.
Contexte et origine
Le concept d’agent intelligent est issu des recherches en intelligence artificielle distribuée et en systèmes multi-agents. Dans les années 1980–1990, la communauté scientifique a formalisé la notion d’agent comme entité dotée de perception, raisonnement et action. Le modèle PEAS (Performance, Environment, Actuators, Sensors), proposé par Stuart Russell et Peter Norvig, reste une référence pour décrire ces systèmes.
Applications pratiques
- Assistants virtuels : Siri, Alexa ou Google Assistant sont des agents logiciels conçus pour interagir avec les humains.
- Robots autonomes : drones, voitures autonomes, robots de service utilisent la perception et la prise de décision pour évoluer dans le monde réel.
- Jeux vidéo : les PNJ (personnages non-joueurs) dotés d’IA réagissent à l’environnement et aux actions des joueurs.
- Simulation multi-agents : utilisée en économie, écologie ou logistique pour modéliser des interactions complexes.
Enjeux, limites ou débats
Les agents intelligents soulèvent plusieurs défis :
- Complexité de la perception : comprendre un environnement réel est une tâche difficile et sujette aux erreurs.
- Éthique et responsabilité : dans le cas d’agents autonomes (ex. voitures autonomes), qui est responsable en cas d’accident ?
- Biais et sécurité : les agents peuvent reproduire des comportements indésirables ou vulnérables à des manipulations.
- Coordination : dans les systèmes multi-agents, la coopération et la compétition entre entités restent un champ de recherche ouvert.
Un agent intelligent ne se limite pas à « exécuter des ordres » : il prend des décisions en fonction d’objectifs et de contraintes, souvent dans des environnements incertains. Cette capacité à s’adapter et anticiper est ce qui en fait un élément central de la recherche en intelligence artificielle.
On distingue plusieurs types d’agents : les agents réactifs, qui répondent directement aux stimuli (par exemple un aspirateur robot qui change de direction en détectant un obstacle), et les agents délibératifs, qui construisent un modèle interne du monde et planifient leurs actions. Certains systèmes modernes adoptent une approche hybride, combinant rapidité de réaction et raisonnement plus élaboré.
Les agents intelligents posent aussi des enjeux de société. En robotique militaire, par exemple, la délégation de la prise de décision à des agents autonomes soulève des débats éthiques majeurs. De même, la coordination entre agents multiples dans la logistique ou la mobilité urbaine rappelle la complexité de gérer des « sociétés artificielles ».
Références
- Wikipedia – Agent intelligent
- Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach.
- Wooldridge, M. (2009). An Introduction to MultiAgent Systems.
