Agents IA : la nouvelle frontière des LLMs (Tech.Rocks Summit 2025)

Buzzword de 2025, les agents IA ont fait couler beaucoup d’octets. Nous verrons ensemble les ingrédients clés de la recette : les modèles qui raisonnent, les outils et protocoles utilisés (function calling et MCP), comment orchestrer des agents ensemble (ADK, A2A), en passant par les patterns importants.

Transcript

1. Agents IA, la nouvelle frontière des LLMs Guillaume Laforge Developer Advocate Google @glaforge
2. L’Inévitable Vague 1
3. Des Transformeurs aux Agents Autonomes…
4. 2017 / Google Research invente les Transformeurs
5. 2022 / OpenAI popularise les LLMs avec ChatGPT
6. 2024 / Retrieval Augmented Generation à la mode
7. 2025 / Buzzword de l’année, les Agents IA
8. Les 3 Personas d’Agents
9. Les 3 Personas d’Agents
10. Les 3 Personas d’Agents
11. Les 3 Personas d’Agents
12. L’Équation des Agents
13. La Boucle : Observer > Planifier > Agir
14. La Boucle : Observer > Planifier > Agir PENSER Analyse de la requête, du prompt système pour définir un but à atteindre
15. La Boucle : Observer > Planifier > Agir PENSER Analyse de la requête, du prompt système pour définir un but à atteindre PLANIFIER Vérifier les outils disponibles, définir la stratégie pour atteindre le but
16. La Boucle : Observer > Planifier > Agir PENSER Analyse de la requête, du prompt système pour définir un but à atteindre PLANIFIER Vérifier les outils disponibles, définir la stratégie pour atteindre le but AGIR Recherche RAG, appel d’API, exécution de code, invocation d’autres agents, Human-in-the-Loop
17. La Boucle : Observer > Planifier > Agir PENSER Analyse de la requête, du prompt système pour définir un but à atteindre PLANIFIER Vérifier les outils disponibles, définir la stratégie pour atteindre le but AGIR Recherche RAG, appel d’API, exécution de code, invocation d’autres agents, Human-in-the-Loop REFLECTION Réfléchir et évaluer la sortie pour corriger les erreurs, suggérer des améliorations et finaliser le résultat
18. Patterns d’Architecture 2
19. La Magie de l’Autonomie ?
20. Même les meilleurs LLMs hallucinent encore le “function calling” La Magie de l’Autonomie ?
21. Même les meilleurs LLMs hallucinent encore le “function calling” • Fonction inexistante La Magie de l’Autonomie ?
22. Même les meilleurs LLMs hallucinent encore le “function calling” • Fonction inexistante • Mauvais ordre d’invocation La Magie de l’Autonomie ?
23. Même les meilleurs LLMs hallucinent encore le “function calling” • Fonction inexistante • Mauvais ordre d’invocation • Paramètres farfelus La Magie de l’Autonomie ?
24. Même les meilleurs LLMs hallucinent encore le “function calling” • Fonction inexistante • Mauvais ordre d’invocation • Paramètres farfelus Le giga prompt système embrouille le LLM (cf “context engineering”) La Magie de l’Autonomie ?
25. Même les meilleurs LLMs hallucinent encore le “function calling” • Fonction inexistante • Mauvais ordre d’invocation • Paramètres farfelus Le giga prompt système embrouille le LLM (cf “context engineering”) Agents autonomes ⇔ Workflows (“agency” vs déterminisme) La Magie de l’Autonomie ?
26. Pattern #1 / Le Chef d’Orchestre
27. Un “chef d’orchestre” supervise des sous-agents Pattern #1 / Le Chef d’Orchestre
28. Un “chef d’orchestre” supervise des sous-agents Découpage d’une tâche complexe en sous-tâches plus focalisées Pattern #1 / Le Chef d’Orchestre
29. Un “chef d’orchestre” supervise des sous-agents Découpage d’une tâche complexe en sous-tâches plus focalisées Approches possibles : • Framework orienté graphe (LangGraph) Pattern #1 / Le Chef d’Orchestre
30. Un “chef d’orchestre” supervise des sous-agents Découpage d’une tâche complexe en sous-tâches plus focalisées Approches possibles : • Framework orienté graphe (LangGraph) • Framework avec hiérarchisation d’agents (ADK, LangChain4j…) Pattern #1 / Le Chef d’Orchestre
31. Un “chef d’orchestre” supervise des sous-agents Découpage d’une tâche complexe en sous-tâches plus focalisées Approches possibles : • Framework orienté graphe (LangGraph) • Framework avec hiérarchisation d’agents (ADK, LangChain4j…) • Outil de workflow (n8n) Pattern #1 / Le Chef d’Orchestre
32. Un “chef d’orchestre” supervise des sous-agents Découpage d’une tâche complexe en sous-tâches plus focalisées Approches possibles : • Framework orienté graphe (LangGraph) • Framework avec hiérarchisation d’agents (ADK, LangChain4j…) • Outil de workflow (n8n) • Programmatique Pattern #1 / Le Chef d’Orchestre
33. Pattern #2 / Repenser les Outils
34. ⚠ Il ne suffit pas d’exposer une API REST comme outils à un LLM Pattern #2 / Repenser les Outils
35. ⚠ Il ne suffit pas d’exposer une API REST comme outils à un LLM Réfléchir aux tâches métier concrètes que l’agent doit effectuer (ex. planifier une réunion) Pattern #2 / Repenser les Outils
36. ⚠ Il ne suffit pas d’exposer une API REST comme outils à un LLM Réfléchir aux tâches métier concrètes que l’agent doit effectuer (ex. planifier une réunion) Moins d’outils ➜ moins de confusion plus de déterminisme Pattern #2 / Repenser les Outils
37. ⚠ Il ne suffit pas d’exposer une API REST comme outils à un LLM Réfléchir aux tâches métier concrètes que l’agent doit effectuer (ex. planifier une réunion) Moins d’outils ➜ moins de confusion plus de déterminisme Sélectionner, filtrer, regrouper les outils Pattern #2 / Repenser les Outils
38. ⚠ Il ne suffit pas d’exposer une API REST comme outils à un LLM Réfléchir aux tâches métier concrètes que l’agent doit effectuer (ex. planifier une réunion) Moins d’outils ➜ moins de confusion plus de déterminisme Sélectionner, filtrer, regrouper les outils Déléguer un sous-ensemble d’outils à un sous-agent Pattern #2 / Repenser les Outils
39. Pattern #3 / MCP, la Standardisation des Outils
40. Model Context Protocol inventé par Anthropic Pattern #3 / MCP, la Standardisation des Outils
41. Model Context Protocol inventé par Anthropic L’ “USB” des outils : un protocole pour l’interaction entre un agent et ses outils Pattern #3 / MCP, la Standardisation des Outils
42. Model Context Protocol inventé par Anthropic L’ “USB” des outils : un protocole pour l’interaction entre un agent et ses outils Plus besoin d’implémenter la glue d’intégration dans chaque projet ➜ configuration de serveurs Pattern #3 / MCP, la Standardisation des Outils
43. Model Context Protocol inventé par Anthropic L’ “USB” des outils : un protocole pour l’interaction entre un agent et ses outils Plus besoin d’implémenter la glue d’intégration dans chaque projet ➜ configuration de serveurs Protocole largement adopté aujourd’hui, mais toujours en cours d’évolution Pattern #3 / MCP, la Standardisation des Outils
44. Model Context Protocol inventé par Anthropic L’ “USB” des outils : un protocole pour l’interaction entre un agent et ses outils Plus besoin d’implémenter la glue d’intégration dans chaque projet ➜ configuration de serveurs Protocole largement adopté aujourd’hui, mais toujours en cours d’évolution Le S dans MCP veut dire Sécurité… Pattern #3 / MCP, la Standardisation des Outils
45. Pattern #4 / A2A, Vers un Écosystème d’Agents
46. Agent 2 Agent Protocol standard ouvert lancé par Google et de multiples partenaires Pattern #4 / A2A, Vers un Écosystème d’Agents
47. Agent 2 Agent Protocol standard ouvert lancé par Google et de multiples partenaires Découverte d’autres agents grâce à une carte d’identité d’agent : description des compétences Pattern #4 / A2A, Vers un Écosystème d’Agents
48. Agent 2 Agent Protocol standard ouvert lancé par Google et de multiples partenaires Découverte d’autres agents grâce à une carte d’identité d’agent : description des compétences Échange multimodal de tâches, de messages et artéfacts Pattern #4 / A2A, Vers un Écosystème d’Agents
49. Agent 2 Agent Protocol standard ouvert lancé par Google et de multiples partenaires Découverte d’autres agents grâce à une carte d’identité d’agent : description des compétences Échange multimodal de tâches, de messages et artéfacts ➜ Pour une interopérabilité entre agents de tous langages ou frameworks Pattern #4 / A2A, Vers un Écosystème d’Agents
50. Frontière et Anti-Patterns 3
51. Anti-Pattern #1 / Le Mandat Chatbot
52. Le mandat du leadership exigeant d’ajouter un chatbot au produit Anti-Pattern #1 / Le Mandat Chatbot
53. Le mandat du leadership exigeant d’ajouter un chatbot au produit Les échanges avec l’utilisateur n’ont pas besoin d’être conversationnels Anti-Pattern #1 / Le Mandat Chatbot
54. Le mandat du leadership exigeant d’ajouter un chatbot au produit Les échanges avec l’utilisateur n’ont pas besoin d’être conversationnels Si conversation il y a, pensez multimodal et UI riche Anti-Pattern #1 / Le Mandat Chatbot
55. Le mandat du leadership exigeant d’ajouter un chatbot au produit Les échanges avec l’utilisateur n’ont pas besoin d’être conversationnels Si conversation il y a, pensez multimodal et UI riche ➜ La meilleure intégration d’un agent IA devrait être transparente comme un Head-Up Display (HUD) Anti-Pattern #1 / Le Mandat Chatbot
56. Anti-Pattern #2 / Le Vibe-Checking Insuffisant
57. Vibe-checking le résultat de son Agent est insuffisant Anti-Pattern #2 / Le Vibe-Checking Insuffisant
58. Vibe-checking le résultat de son Agent est insuffisant Travailler main dans la main avec les experts métier Anti-Pattern #2 / Le Vibe-Checking Insuffisant
59. Vibe-checking le résultat de son Agent est insuffisant Travailler main dans la main avec les experts métier Collecter de vraies questions et interactions (golden responses) Anti-Pattern #2 / Le Vibe-Checking Insuffisant
60. Vibe-checking le résultat de son Agent est insuffisant Travailler main dans la main avec les experts métier Collecter de vraies questions et interactions (golden responses) Employer des techniques comme la RAG triad, LLM-as-Judge (avec des outils comme DeepEval, PromptFoo) Anti-Pattern #2 / Le Vibe-Checking Insuffisant
61. Vibe-checking le résultat de son Agent est insuffisant Travailler main dans la main avec les experts métier Collecter de vraies questions et interactions (golden responses) Employer des techniques comme la RAG triad, LLM-as-Judge (avec des outils comme DeepEval, PromptFoo) ➜ Phase d’évaluation indispensable Anti-Pattern #2 / Le Vibe-Checking Insuffisant
62. Anti-Pattern #3 / La Confabulation Silencieuse
63. Retrieval Augmented Generation et “search grounding” : ➜ Citez vos sources ! (liens, renvois, overlay…) Anti-Pattern #3 / La Confabulation Silencieuse
64. Retrieval Augmented Generation et “search grounding” : ➜ Citez vos sources ! (liens, renvois, overlay…) Donne de la confiance dans la génération Anti-Pattern #3 / La Confabulation Silencieuse
65. Retrieval Augmented Generation et “search grounding” : ➜ Citez vos sources ! (liens, renvois, overlay…) Donne de la confiance dans la génération Les LLMs inventent des réponses avec force et conviction Anti-Pattern #3 / La Confabulation Silencieuse
66. Retrieval Augmented Generation et “search grounding” : ➜ Citez vos sources ! (liens, renvois, overlay…) Donne de la confiance dans la génération Les LLMs inventent des réponses avec force et conviction ➜ Approche IVO pour valider visuellement la réponse Anti-Pattern #3 / La Confabulation Silencieuse
67. Anti-Pattern #4 / Down the Rabbit Hole
68. Le développeur augmenté Anti-Pattern #4 / Down the Rabbit Hole
69. Le développeur augmenté Les agents de codage peuvent vous entraîner sur la mauvaise piste Anti-Pattern #4 / Down the Rabbit Hole
70. Le développeur augmenté Les agents de codage peuvent vous entraîner sur la mauvaise piste Avec assurance, conviction et aplomb ! Anti-Pattern #4 / Down the Rabbit Hole
71. Le développeur augmenté Les agents de codage peuvent vous entraîner sur la mauvaise piste Avec assurance, conviction et aplomb ! Levez la tête du guidon et focalisez vous sur la valeur ajoutée Anti-Pattern #4 / Down the Rabbit Hole
72. Le développeur augmenté Les agents de codage peuvent vous entraîner sur la mauvaise piste Avec assurance, conviction et aplomb ! Levez la tête du guidon et focalisez vous sur la valeur ajoutée ➜ MVP vs “feature creep” Anti-Pattern #4 / Down the Rabbit Hole
73. Lundi Matin… Lundi Matin au Bureau 4
74. L’Agent ne fait pas le bonheur, mais peut-être y contribue-t-il ?
75. Ne vous demandez pas où ajouter un chatbot ! L’Agent ne fait pas le bonheur, mais peut-être y contribue-t-il ? 1
76. Ne vous demandez pas où ajouter un chatbot ! Identifiez le CUJ, le processus métier le plus pénible pouvant être amélioré L’Agent ne fait pas le bonheur, mais peut-être y contribue-t-il ? 1 2
77. Ne vous demandez pas où ajouter un chatbot ! Identifiez le CUJ, le processus métier le plus pénible pouvant être amélioré Expérimentez, lancez votre premier agent, car l’objectif est d’apprendre L’Agent ne fait pas le bonheur, mais peut-être y contribue-t-il ? 1 2 3
78. Ne vous demandez pas où ajouter un chatbot ! Identifiez le CUJ, le processus métier le plus pénible pouvant être amélioré Expérimentez, lancez votre premier agent, car l’objectif est d’apprendre Mesurez : Vos utilisateurs valideront la pertinence de vos choix ! L’Agent ne fait pas le bonheur, mais peut-être y contribue-t-il ? 1 2 3 4
79. Merci de votre Attention (is all you need) @glaforge