Dans le monde de l’intelligence artificielle en \u00e9volution rapide, le debate est pass\u00e9 d’une IA qui comprend le langage \u00e0 une IA qui agit. Alors que les mod\u00e8les de langage \u00e9tendus ma\u00eetrisent la g\u00e9n\u00e9ration de texte, une nouvelle fronti\u00e8re s’ouvre : celle des agents IA capables d’utiliser nos outils num\u00e9riques \u00e0 notre place. \u00c0 l’avant-garde de cette r\u00e9volution se trouve Adept<\/b>, un laboratoire d’IA bas\u00e9 \u00e0 San Francisco avec une mission audacieuse : construire un v\u00e9ritable co\u00e9quipier IA capable d’utiliser n’importe quelle application logicielle comme le ferait un humain. <\/p>
Il ne s’agit pas de cr\u00e9er un autre chatbot ou un script d’automatisation de niche ; il s’agit de d\u00e9velopper un mod\u00e8le fondamental pour l’interaction homme-machine qui pourrait changer radicalement notre fa\u00e7on de travailler. Adapter votre strat\u00e9gie de marque \u00e0 l’IA devient essentiel pour int\u00e9grer ces nouveaux outils. Cet article explorera l’approche r\u00e9volutionnaire d’Adept et comment ce nouveau paradigme d’agents IA fa\u00e7onnera l’avenir de la productivit\u00e9.<\/p>
La promesse fondamentale d’Adept<\/b> est d’une simplicit\u00e9 trompeuse : dites \u00e0 votre ordinateur ce que vous voulez faire avec vos propres mots, et il le fera pour vous. Cette vision s’\u00e9tend bien au-del\u00e0 des simples commandes vocales. Elle imagine un avenir o\u00f9 les t\u00e2ches complexes et multi-\u00e9tapes \u00e0 travers diff\u00e9rentes applications deviennent fluides gr\u00e2ce \u00e0 une interface de programmation d’un nouveau genre. Pour orchestrer ces t\u00e2ches successives, la m\u00e9thode du prompt chaining<\/a> permet de structurer les instructions donn\u00e9es \u00e0 l’IA afin de garantir un r\u00e9sultat pr\u00e9cis \u00e9tape par \u00e9tape.<\/p> Pour y parvenir, Adept<\/b> ha \u00e9t\u00e9 le pionnier du concept de mod\u00e8le d’action \u00e9tendu, ou LAM (Large Action Model). Alors qu’un LLM est entra\u00een\u00e9 sur du texte, un LAM apprend en observant des millions d’interactions homme-machine. Le mod\u00e8le, nomm\u00e9 ACT-1 (Action Transformer), analyse chaque clic et chaque formulaire rempli. En comprenant les algorithmes d’IA qui r\u00e9gissent les interfaces, il apprend la \u00ab\u00a0grammaire\u00a0\u00bb des logiciels, ce qui lui permet de transformer un objetif de haut niveau en une s\u00e9quence pr\u00e9cise d’actions. L’efficacit\u00e9 de ces syst\u00e8mes repose souvent sur une optimisation technique pouss\u00e9e, comme l’architecture Mixture-of-Experts<\/a> qui permet de g\u00e9rer des param\u00e8tres massifs tout en conservant une grande rapidit\u00e9 d’ex\u00e9cution.<\/p> Imaginez que vous \u00eates un agent immobilier. Au lieu de naviguer manuellement sur un site complexe, vous pourriez demander \u00e0 votre agent propuls\u00e9 par Adept<\/b> de trouver des biens sp\u00e9cifiques et de les envoyer \u00e0 un client. L’agent prendrait alors le contr\u00f4le de votre \u00e9cran, naviguerait, appliquerait les filtres et r\u00e9digerait l’e-mail. Ce processus repose sur un apprentissage profond qui permet \u00e0 l’IA d’op\u00e9rer un outil qu’elle voit parfois pour la premi\u00e8re fois. Il devient alors crucial de savoir d\u00e9m\u00ealer les concepts<\/a> fondamentaux comme le deep learning ou le machine learning pour comprendre comment ces agents \u00e9voluent.<\/p> Construire un agent IA \u00e0 usage g\u00e9n\u00e9ral est l’un des d\u00e9fis les plus difficiles de l’informatique. Cela n\u00e9cessite de surmonter des probl\u00e8mes de fiabilit\u00e9 et de s\u00e9curit\u00e9, un enjeu que l’on retrouve \u00e9galement dans la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es d’entreprise. Pour de nombreux pays, la ma\u00eetrise de ces outils est devenue un enjeu de IA souveraine<\/a> strat\u00e9gique, afin de garantir que l’automatisation des processus critiques reste sous contr\u00f4le technologique national.<\/p> Les interfaces logicielles changent constamment. Un script traditionnel se briserait, mais Adept construit un mod\u00e8le robuste capable de comprendre l’intent derri\u00e8re les \u00e9l\u00e9ments. Cette approche s’apparente \u00e0 l’\u00e9volution de Claude 3.7 vers une meilleure compr\u00e9hension du contexte long. L’IA doit savoir qu’un bouton \u00ab\u00a0enregistrer\u00a0\u00bb garde la m\u00eame fonction, peu importe son apparence graphique, souvent d\u00e9finie par le HTML5 : le langage au c\u0153ur du Web<\/a> moderne qui structure les applications actuelles.<\/p> Nous passons encore des heures sur des t\u00e2ches de transfert de donn\u00e9es entre applications. C’est le \u00ab\u00a0dernier kilom\u00e8tre\u00a0\u00bb que les outils existants ne franchissent pas. Adept<\/b> vise \u00e0 combler cet \u00e9cart, lib\u00e9rant les humains pour la strat\u00e9gie, un peu comme le content automation marketing transforme le secteur en automatisant l’ex\u00e9cution fastidieuse pour booster la performance des \u00e9quipes. Parall\u00e8lement, l’impact des contenus web et IA<\/a> montre d\u00e9j\u00e0 comment ces technologies red\u00e9finissent l’efficacit\u00e9 de la production digitale bien au-del\u00e0 de la simple ex\u00e9cution de scripts.<\/p> Accorder \u00e0 une IA le contr\u00f4le autonome de son \u00e9cran est un acte de foi. Les enjeux sont \u00e9lev\u00e9s en cas de mauvaise interpr\u00e9tation d’une commande. Il est crucial d’utiliser des mod\u00e8les fiables, \u00e0 l’instar de Claude 3 Haiku pour sa r\u00e9activit\u00e9. Adept d\u00e9veloppe des fonctionnalit\u00e9s de surveillance et des options d’annulation pour instaurer cette confiance.<\/p> Le march\u00e9 de l’IA d’action explose. Des projets comme Auto-GPT et BabyAGI ont ouvert la voie aux agents autonomes. Aujourd’hui, des mod\u00e8les plus performants comme ChatGPT-4o int\u00e8grent des capacit\u00e9s multimodales qui facilitent l’interaction. On voit \u00e9galement l’\u00e9mergence de solutions sp\u00e9cialis\u00e9es comme le chatbot IA d’Airbnb pour l’exp\u00e9rience client ou l’utilisation d’ avatars IA en entreprise pour humaniser ces interactions complexes. Cette tendance vers le r\u00e9alisme num\u00e9rique se confirme dans de nombreux secteurs, notamment en utilisant des outils de cr\u00e9ation comme motionize IA pour vos images<\/a> ou quand H&M clone ses mannequins<\/a> pour personnaliser l’exp\u00e9rience d’achat en ligne.<\/p> Pour des t\u00e2ches de recherche, des outils comme ChatGPT pour la recherche montrent d\u00e9j\u00e0 la puissance de l’IA pour synth\u00e9tiser l’information avant que les agents d’action ne prennent le relai pour l’ex\u00e9cution finale.<\/p> La puissance d’un agent comme celui d’Adept<\/b> est sa capacit\u00e9 \u00e0 agir et \u00e0 cr\u00e9er en votre nom. Dans un contexte B2B, cela n\u00e9cessite une gouvernance stricte. Brandeploy est une plateforme de gestion de marque et d’automatisation cr\u00e9ative qui permet de dompter la puissance des agents IA. En servant de \u00ab\u00a0source unique de v\u00e9rit\u00e9\u00a0\u00bb, Brandeploy garantit que chaque action effectu\u00e9e par une IA \u2014 qu’il s’agisse de cr\u00e9er des banni\u00e8res ou de localiser du contenu \u2014 respecte scrupuleusement la charte graphique et l\u00e9gale. Gr\u00e2ce \u00e0 notre int\u00e9gration, un agent autonome ne piochera que des assets approuv\u00e9s, transformant un risque d’image en une efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle in\u00e9dite. Pour s\u00e9curiser vos d\u00e9ploiements et automatiser votre production cr\u00e9ative, r\u00e9servez votre d\u00e9mo<\/a> avec nos experts.<\/p> ","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Adept AI : pionnier du co\u00e9quipier IA universel pour tous les logiciels Dans le monde de l’intelligence artificielle en \u00e9volution rapide, le debate est pass\u00e9 d’une IA qui comprend le langage \u00e0 une IA qui agit. Alors que les mod\u00e8les de langage \u00e9tendus ma\u00eetrisent la g\u00e9n\u00e9ration de texte, une nouvelle fronti\u00e8re s’ouvre : celle des […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","_seopress_robots_follow":"","_seopress_robots_imageindex":"","_seopress_robots_snippet":"","_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_robots_breadcrumbs":"","_seopress_robots_freeze_modified_date":"","_seopress_robots_custom_modified_date":"","_seopress_robots_canonical":"","_seopress_social_fb_title":"","_seopress_social_fb_desc":"","_seopress_social_fb_img":"","_seopress_social_fb_img_attachment_id":0,"_seopress_social_fb_img_width":0,"_seopress_social_fb_img_height":0,"_seopress_social_twitter_title":"","_seopress_social_twitter_desc":"","_seopress_social_twitter_img":"","_seopress_social_twitter_img_attachment_id":0,"_seopress_social_twitter_img_width":0,"_seopress_social_twitter_img_height":0,"_seopress_redirections_value":"","_seopress_redirections_enabled":"","_seopress_redirections_enabled_regex":"","_seopress_redirections_logged_status":"","_seopress_redirections_param":"","_seopress_redirections_type":0,"_seopress_analysis_target_kw":"","_seopress_news_disabled":"","_seopress_video_disabled":"","_seopress_video":[],"_seopress_pro_schemas_manual":[],"_seopress_pro_rich_snippets_disable_all":"","_seopress_pro_rich_snippets_disable":[],"_seopress_pro_schemas":[],"content-type":"","footnotes":""},"categories":[1,114],"tags":[],"class_list":["post-6645","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-creative-automation","category-understanding-ai"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.brandeploy.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6645","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.brandeploy.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.brandeploy.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.brandeploy.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.brandeploy.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6645"}],"version-history":[{"count":12,"href":"https:\/\/www.brandeploy.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6645\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17128,"href":"https:\/\/www.brandeploy.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6645\/revisions\/17128"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.brandeploy.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6645"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.brandeploy.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6645"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.brandeploy.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6645"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Des mod\u00e8les de langage aux mod\u00e8les d’action (LAMs)<\/h3>
Comment cela fonctionne en pratique<\/h3>
Les d\u00e9fis cl\u00e9s qu’Adept est en train de r\u00e9soudre<\/h2>
S’attaquer \u00e0 la complexit\u00e9 des logiciels modernes<\/h3>
Le probl\u00e8me du \u00ab\u00a0dernier kilom\u00e8tre\u00a0\u00bb de la productivit\u00e9<\/h3>
Garantir la s\u00e9curit\u00e9 et la confiance des utilisateurs<\/h3>
\u00c9volution du paysage des agents autonomes<\/h2>
Brandeploy : ajouter le contr\u00f4le de marque aux agents IA<\/h2>