Agent : Thought & Action - Quand l'IA se parle à elle-même

Imaginez que vous demandez à un stagiaire : “Quel est le prix de l’action Apple en ce moment ?”. S’il vous répond immédiatement “256 dollars” sans avoir regardé son écran, vous ne lui ferez pas confiance. Vous vous attendez à ce qu’il réfléchisse, qu’il agisse (ouvre Google Finance), qu’il observe le résultat, et enfin qu’il vous réponde.

Pendant longtemps, les IA comme ChatGPT fonctionnaient comme ce stagiaire pressé : elles devinaient la réponse à partir de leur mémoire figée.

Aujourd’hui, grâce au concept de Thought & Action (Pensée et Action), l’IA ne se contente plus de parler. Elle développe un monologue intérieur qui lui permet de planifier, d’utiliser des outils et de vérifier ses sources avant de vous répondre. C’est la différence fondamentale entre un simple chatbot et un Agent IA.

L'Essentiel

1. Le Monologue Intérieur : L’IA écrit ses pensées (“Je dois chercher X”) avant de générer une réponse finale.
2. L’Usage d’Outils : Ce mécanisme permet à l’IA de connecter sa “pensée” à des actions réelles (recherche web, calculatrice, API).
3. La Transparence : Ce processus laisse une “trace” visible (le log) qui permet de comprendre pourquoi l’IA a pris telle décision.

Le Problème : L’IA enfermée dans sa bulle

Pour comprendre l’importance de la structure Thought: ... Action: ..., il faut d’abord comprendre les limites d’un Grand Modèle de Langage (LLM) classique.

Un LLM est un moteur de prédiction de texte. Il est isolé du monde. Si vous lui demandez le prix de l’action Apple (AAPL), il a deux problèmes :

1. Obsolescence : Ses connaissances s’arrêtent à sa date d’entraînement (par exemple, l’année dernière).
2. Impuissance : Il ne peut pas “cliquer” sur un lien ou ouvrir une page web. Il ne peut que générer du texte.

Sans le mécanisme de Thought & Action, l’IA est obligée d’halluciner une réponse plausible ou de vous avouer son ignorance. Elle n’a pas de “mains” pour aller chercher l’information.

Comment ça Marche : La boucle ReAct

Le secret réside dans une technique appelée ReAct (Reasoning + Acting). Au lieu de demander à l’IA de répondre directement, on lui donne une instruction spéciale (un System Prompt) qui lui dit : “Ne réponds pas tout de suite. D’abord, réfléchis à ce que tu dois faire, puis utilise un outil si nécessaire.”

Voici ce qui se passe “dans la tête” de l’agent lorsqu’il traite la requête du titre de cet article.

L’Anatomie d’une Pensée

Prenons la requête : “Donne-moi le prix de l’action Apple.”

L’Agent va générer une séquence de texte structurée, invisible pour l’utilisateur final, mais cruciale pour le fonctionnement :

1. Thought (Pensée) : L’IA analyse la demande.

   “L’utilisateur veut un prix boursier en temps réel. Je ne connais pas cette information par cœur. Je dois utiliser mon outil de recherche.”

2. Action (Action) : L’IA formule une commande pour un outil externe.

   Search | "AAPL price today"

3. Observation (Résultat) : L’outil (Google, Bing, API Bourse) renvoie l’information brute à l’IA.

   “Apple Inc. (AAPL) $258.45 +1.2%”

4. Final Answer (Réponse) : L’IA synthétise l’observation pour l’utilisateur.

   “L’action Apple s’échange actuellement à 258,45 $.”

Visualisation du Flux

Ce processus est itératif. Si la première recherche échoue, l’agent peut “penser” à nouveau et tenter une autre action.

flowchart TD
    User(Utilisateur) -->|Question: Prix Apple?| Agent
    Agent --> Thought1[Thought: Je dois chercher le prix]
    Thought1 --> Action1[Action: Search 'AAPL price']
    Action1 --> Tool(Outil de Recherche)
    Tool -->|Observation: $258.45| Agent
    Agent --> Thought2[Thought: J'ai l'info, je peux répondre]
    Thought2 --> Final[Réponse Finale: $258.45]
    Final --> User

Pourquoi “Thought” est vital ?

Sans la partie “Thought”, l’IA passerait directement à l’action sans contexte, ou pire, tenterait de répondre sans agir. Le “Thought” sert de mémoire de travail. C’est là que l’IA décompose les problèmes complexes.

Si vous demandez : “Le prix d’Apple est-il supérieur à celui de Microsoft ?”, l’agent va produire plusieurs boucles :

1. Thought : Je dois trouver le prix d’Apple. -> Action : Search Apple.
2. Observation : 258 $.
3. Thought : Maintenant je dois trouver le prix de Microsoft. -> Action : Search Microsoft.
4. Observation : 420 $.
5. Thought : Je compare 258 et 420. -> Réponse : Non, Microsoft est plus cher.

Applications Concrètes

Ce mécanisme transforme l’IA en un véritable assistant opérationnel.

Finance & Analyse

Scénario : Un analyste demande “Fais-moi un résumé des dernières nouvelles sur Tesla et leur impact sur l’action.”

Comportement de l’Agent :

1. Thought : Je dois d’abord trouver les news récentes.
2. Action : Search("Tesla news last 24h").
3. Observation : “Rappel de véhicules annoncé…”
4. Thought : Maintenant je vérifie le cours de l’action.
5. Action : GetStockPrice("TSLA").
6. Observation : “-3%”.
7. Thought : Je corrèle la baisse avec la nouvelle.
8. Réponse : “L’action a chuté de 3% suite à l’annonce du rappel…”

Support Client (E-commerce)

Scénario : Un client demande “Où est mon colis #12345 ?”

Comportement de l’Agent :

1. Thought : C’est une demande de suivi. J’ai besoin de l’API logistique.
2. Action : LogisticsAPI.track("12345").
3. Observation : “Status: In Transit, Location: Lyon”.
4. Réponse : “Votre colis est actuellement en transit à Lyon.”

Développement (Code)

Scénario : “Debug ce fichier Python, il y a une erreur de syntaxe.”

Comportement de l’Agent :

1. Thought : Je vais lire le fichier et exécuter le code pour voir l’erreur.
2. Action : RunPython("script.py").
3. Observation : “IndentationError: line 10”.
4. Thought : Je vois l’erreur, je vais proposer la correction.
5. Réponse : “Il manque une indentation à la ligne 10, voici le code corrigé…”

Les Pièges à Éviter

L’autonomie des agents via le mécanisme Thought-Action est puissante, mais elle n’est pas sans risques.

Attention aux boucles infinies

Parfois, un agent peut rester bloqué dans sa “pensée”.

• Thought : Je cherche le prix d’Apple.
• Action : Search “Apple”.
• Observation : (Résultats sur le fruit, pas l’entreprise).
• Thought : Ce n’est pas ce que je veux. Je cherche le prix d’Apple.
• Action : Search “Apple”.
• … et ainsi de suite. Les développeurs doivent implémenter une limite de “pas” (steps) pour forcer l’agent à s’arrêter ou à demander de l’aide.

Autres limitations :

• Latence : Chaque étape “Thought -> Action -> Observation” prend du temps. Une réponse qui prenait 1 seconde avec ChatGPT peut prendre 10 secondes avec un Agent qui fait 3 recherches web.
• Coût : Chaque étape de réflexion consomme des “tokens” (puissance de calcul facturée). Un agent bavard qui réfléchit trop coûte cher.
• Hallucination d’outils : L’IA peut parfois inventer une action qui n’existe pas, par exemple Action: CallElonMusk(), ce qui provoquera une erreur système.

À Retenir

Pour intégrer ce concept dans votre pratique professionnelle, gardez ces points en tête :

1. L’IA n’est plus passive : Avec le pattern “Thought-Action”, elle devient un acteur capable d’interagir avec vos logiciels.
2. La transparence est la clé : Si vous utilisez des agents, affichez toujours le processus de réflexion (les “Thoughts”) à l’utilisateur pour créer la confiance.
3. C’est la base de l’Agentique : Comprendre ce mécanisme est le prérequis absolu pour construire des systèmes multi-agents ou des assistants autonomes.
4. Prompting avancé : Pour obtenir ce résultat, on ne demande pas juste une réponse, on demande une méthode de résolution.

Notions Liées

Pour approfondir votre compréhension de l’écosystème agentique :

• Agents Autonomes : La vision globale des systèmes capables de s’autogérer.
• Hallucinations : Pourquoi les agents inventent des faits et comment le “Thought-Action” aide à réduire ce risque (ou en crée de nouveaux).
• Prompt Engineering : L’art de rédiger les instructions qui guident le raisonnement de l’agent.
• RAG (Retrieval Augmented Generation) : Une technique souvent utilisée comme “Outil” par les agents pour consulter des documents privés.