Agents IA (AI Agents)
iaDéfinition
Les agents IA autonomes, ou AI Agents, sont des systèmes combinant un grand modèle de langage avec des capacités d'action concrètes, accès à des outils externes, appels API, exécution de code, pour accomplir des tâches complexes de manière semi-autonome, au-delà de la simple génération de texte en réponse à une requête isolée caractéristique d'un usage conversationnel classique. Un agent suit typiquement une boucle itérative de perception, raisonnement et action : il perçoit un contexte initial incluant l'objectif à atteindre et l'état actuel de son environnement, planifie sa prochaine étape via le LLM sous-jacent, souvent en s'appuyant sur une technique de raisonnement explicite comme le chain-of-thought pour décomposer le problème, sélectionne et exécute un ou plusieurs outils pertinents via des mécanismes de function calling ou le protocole standardisé MCP (Model Context Protocol), puis observe le résultat obtenu avant d'itérer cette boucle jusqu'à ce que l'objectif initial soit considéré comme atteint ou qu'une condition d'arrêt soit rencontrée. Cette autonomie d'action, si elle démultiplie les cas d'usage possibles, introduit également des risques de sécurité spécifiques documentés notamment dans l'OWASP LLM Top 10 sous la catégorie Excessive Agency, nécessitant des garde-fous stricts sur le périmètre de permissions accordé à chaque outil mis à disposition de l'agent.
Architecture d'un agent IA
- Perception : traitement des entrées (texte, images, données structurées)
- Raisonnement : planification via Chain-of-Thought ou ReAct
- Action : exécution via function calling, API, navigation web
- Mémoire : court terme (contexte) et long terme (base vectorielle)
Risques de sécurité
Les agents IA créent de nouvelles surfaces d'attaque : prompt injection indirecte, escalade de privilèges via les outils, exfiltration de données via les actions autonomes. Le framework OWASP Top 10 for LLM couvre spécifiquement les risques agents.
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