Glossaire : Termes et définitions de la cybersécurité

Qu'est-ce qu'Agentic AI ?

L'IA agentique est une branche spécialisée de intelligence artificielle qui donne aux systèmes le pouvoir d'interagir les uns avec les autres et même de prendre des décisions de manière autonome. Au lieu de simplement suivre des règles statiques, ces « agents » perçoivent leur environnement, recherchent de manière proactive des données pour en tirer des enseignements, adaptent leur comportement en conséquence et, lorsque cela est autorisé, agissent, le tout avec une intervention humaine minimale. Cette approche permet aux technologies intelligentes de relever les défis de manière proactive et de réagir en temps réel pour obtenir des résultats optimaux dans des domaines tels que les services numériques, la robotique et au-delà. 

Comprendre l'IA agentique

Contrairement aux outils d’IA conventionnels qui se concentrent sur une seule tâche, comme la reconnaissance d’images ou la traduction de langues, l’IA agentique met l’accent sur l’apprentissage continu et la prise de décision. Les solutions d’apprentissage automatique traditionnelles dépendent souvent de l’intervention humaine pour collecter et rassembler des informations provenant de différentes sources et modèles et pour prendre des décisions basées sur ces résultats. En revanche, l’IA agentique, également appelée « intelligence agentique », affine continuellement sa propre logique et ses propres actions. Ce processus interconnecté, dynamique et basé sur la rétroaction permet à ces systèmes d’interagir plus efficacement avec leur environnement, donnant naissance à un nouveau niveau d’« agence d’IA ».

Quel est un exemple d'IA agentique ?

L'IA agentique fonctionne de manière similaire à un agent de voyages qui organise un voyage en fonction de préférences et d'exigences spécifiques. Par exemple, un utilisateur peut indiquer des dates de voyage, un budget, une compagnie aérienne préférée, un désir d'hôtel près de la plage à un certain endroit et une réservation pour un dîner pour deux près de l'hôtel à 19 heures le lendemain de l'arrivée. 

L'IA agentique diviserait cette entrée en tâches distinctes et les déléguerait à des modèles de langage de grande taille (LLM) spécialisés. Tout d’abord, il se connecterait à un LLM associé à la compagnie aérienne choisie pour identifier les vols appropriés, en tenant compte des contraintes budgétaires, du statut de fidélité et des préférences des utilisateurs, comme la sélection d’un vol de nuit. En fonction de l'heure d'arrivée, l'IA déterminerait les dates de réservation de l'hôtel, reconnaissant que l'hébergement n'est nécessaire qu'à partir du lendemain de l'arrivée d'un vol de nuit. Il se connecterait ensuite à un modèle d'IA pour que le fournisseur de l'hôtel puisse réserver une chambre près de la plage en utilisant les informations de paiement stockées, garantissant ainsi que les données sensibles restent sécurisées avec l'IA plutôt qu'avec le fournisseur. 

Ensuite, l’IA utiliserait l’emplacement de l’hôtel réservé pour effectuer des réservations de dîner à proximité. Il tiendrait compte du calendrier établi précédemment (sachant que la réservation devrait avoir lieu le deuxième jour du voyage en raison du vol de nuit) et compléterait la réservation en s'interfaçant avec un modèle d'IA pour les services de réservation spécifiques.

Ce processus montre comment l’IA agentique coordonne intelligemment les tâches dans plusieurs domaines pour répondre efficacement aux demandes complexes des utilisateurs.

Pourquoi c’est important

L’IA agentique transforme les industries en allant au-delà de la simple automatisation. Les flux de travail automatisés gèrent généralement des tâches répétitives, mais ils ne parviennent pas à fournir des flux de travail de bout en bout et manquent d'une véritable autonomie. Les systèmes d’IA agentiques, quant à eux, peuvent ingérer de nouvelles données, interpréter les conditions changeantes et faire des choix stratégiques. Dans des environnements en évolution rapide, allant de la gestion de réseau aux services financiers, cette agilité est essentielle pour maintenir des performances élevées, contenir rapidement les menaces et capitaliser sur les évolutions du marché. Les entreprises qui adoptent l’IA agentique peuvent maximiser l’efficacité opérationnelle, réduire les frais généraux et offrir des expériences utilisateur plus personnalisées.

Applications concrètes

  • Soins de santé : Les hôpitaux utilisent l’IA agentique pour surveiller les signes vitaux des patients et suggérer des interventions opportunes. En traitant les indicateurs de santé en temps réel, les agents intelligents aident les médecins à ajuster les plans de traitement à la volée. 
  • Robotique : Les machines autonomes utilisent des algorithmes de prise de décision avancés pour naviguer dans les usines, les entrepôts ou les environnements dangereux. Grâce à une interaction et un apprentissage constants, ils peuvent coordonner des tâches, effectuer des inspections et détecter des problèmes de maintenance sans commande humaine directe. 
  • Finance: Les algorithmes d'IA agentiques exécutent des transactions, gèrent des portefeuilles et évaluent rapidement les risques de crédit. Leur capacité à interpréter des données fluctuantes en quelques millisecondes ouvre de nouvelles possibilités de rentabilité et d’atténuation des risques. 
  • Cybersécurité : Face à l’augmentation des menaces sophistiquées, l’intelligence agentique peut détecter les anomalies, isoler les activités malveillantes et réagir instantanément, bien avant que les équipes de sécurité ne réagissent manuellement.

Surmonter les défis

Malgré son potentiel, l’IA agentique se heurte à des obstacles. L'interopérabilité agent/LLM et l'accès aux sources de données héritées nécessitent un accord commun sur les contrôles d'accès et la sémantique. La prise de décision implique des considérations éthiques car ces agents autonomes peuvent prendre des décisions importantes, impliquant parfois des données sensibles ou des résultats critiques. De plus, les exigences informatiques liées à l’exécution de processus d’apprentissage continu sont considérables, nécessitant des infrastructures robustes et une gestion minutieuse des ressources. Les organisations doivent répondre à ces problèmes en établissant des cadres de gouvernance clairs et en investissant dans des systèmes évolutifs qui soutiennent l’intelligence en temps réel.

Perspectives d'avenir

À mesure que les coûts du matériel diminuent et que les algorithmes évoluent, l’adoption de l’IA agentique ne fera que croître. Les recherches sur le méta-apprentissage et l’apprentissage par transfert – où les systèmes d’IA apprennent à appliquer les connaissances d’un domaine à un autre – promettent une intelligence plus polyvalente, semblable à celle de l’humain. De plus, l’établissement de lignes directrices et de politiques sectorielles en matière de responsabilité, de confidentialité et de confiance continuera de façonner la croissance responsable de cette technologie.

Comment F5 active-t-il l'IA agentique ?

F5 permet l'IA agentique en fournissant une connectivité sécurisée et hautes performances entre les systèmes d'IA et les sources de données distribuées auxquelles ils doivent accéder. Les capacités intégrées de mise en réseau et de sécurité de F5, telles que les contrôles d’accès basés sur des politiques, le cryptage en transit et la gestion avancée du trafic, créent une base solide pour que l’IA agentique fonctionne efficacement et en toute sécurité. En facilitant un accès transparent aux données, F5 permet aux organisations de libérer tout le potentiel de l'IA agentique, favorisant ainsi une prise de décision intelligente et l'excellence opérationnelle.

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