Reflection (IA Agent)

Définition

La Reflection, dans le contexte des agents d'intelligence artificielle bâtis sur des grands modèles de langage, désigne un mécanisme itératif par lequel un modèle évalue de façon critique sa propre sortie précédente, identifie les erreurs, incohérences ou lacunes qu'elle contient, et génère une version révisée et améliorée en réponse à cette auto-évaluation, plutôt que de produire une unique réponse finale sans possibilité de correction ultérieure. Concrètement, ce mécanisme se met en œuvre par un prompt supplémentaire adressé au modèle après une première génération, lui demandant explicitement de critiquer sa propre réponse selon des critères définis, exactitude factuelle, complétude, respect du format attendu, avant de produire une version corrigée intégrant les faiblesses identifiées, un cycle pouvant se répéter sur plusieurs itérations jusqu'à convergence vers une qualité jugée satisfaisante ou l'atteinte d'un nombre maximal de tentatives configuré. Cette approche s'avère particulièrement efficace pour les tâches de génération de code, où une réflexion peut inclure l'exécution effective du code produit et l'analyse des erreurs de compilation ou d'exécution retournées, permettant au modèle de corriger itérativement jusqu'à obtenir un résultat fonctionnel. La reflection constitue l'un des piliers architecturaux des systèmes agentiques modernes, aux côtés de la planification et de l'usage d'outils externes, améliorant significativement la fiabilité des résultats sur des tâches complexes multi-étapes comparé à une génération unique sans révision.