Il existe plusieurs classifications des agents d’intelligence artificielle (IA) selon leur capacité de perception, de raisonnement et d’act...
Il existe plusieurs classifications des agents d’intelligence artificielle (IA) selon leur capacité de perception, de raisonnement et d’action dans leur environnement. Une des distinctions couramment utilisée dans l’IA identifie 7 types principaux d’agents :
1. Agent réflexe simple (Simple Reflex Agent)
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Principe : Réagit uniquement à l’état actuel de l’environnement, sans mémoire.
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Exemple : Un thermostat qui allume ou éteint le chauffage selon la température.
2. Agent réflexe basé sur le modèle (Model-based Reflex Agent)
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Principe : Dispose d’une représentation interne de l’état du monde pour agir de manière plus intelligente.
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Exemple : Un robot aspirateur qui se souvient des zones déjà nettoyées.
3. Agent basé sur les objectifs (Goal-based Agent)
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Principe : Ses actions sont guidées par un objectif à atteindre plutôt que par des règles fixes.
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Exemple : Un logiciel de navigation qui planifie le chemin le plus rapide jusqu’à une destination.
4. Agent basé sur l’utilité (Utility-based Agent)
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Principe : Évalue plusieurs options et choisit celle qui maximise son score de satisfaction ou d’utilité.
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Exemple : Un agent de trading automatisé qui choisit l’investissement le plus rentable.
5. Agent d’apprentissage (Learning Agent)
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Principe : Peut améliorer sa performance grâce à l’expérience et l’apprentissage.
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Exemple : Les assistants virtuels qui s’adaptent aux habitudes de l’utilisateur (Siri, Alexa).
6. Agent multi-agent (Multi-agent Systems)
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Principe : Travaille en interaction avec d’autres agents pour atteindre des objectifs communs ou compétitifs.
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Exemple : Robots collaborant dans un entrepôt Amazon ou véhicules autonomes en circulation.
7. Agent autonome (Autonomous Agent)
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Principe : Fonctionne de manière indépendante, prend des décisions et agit dans un environnement complexe sans supervision humaine constante.
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Exemple : Drones militaires ou robots explorateurs sur Mars.
💡 Résumé simple :
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Réflexe simple → agit sans mémoire
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Réflexe avec modèle → agit avec mémoire
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Basé sur objectif → cherche à atteindre un but
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Basé sur utilité → maximise le score ou profit
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Apprenant → s’améliore avec l’expérience
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Multi-agent → interagit avec d’autres agents
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Autonome → agit seul dans un environnement complexe
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