Systèmes multi-agents : guide complet

Imaginez une équipe où chacun apporte ses propres compétences, en travaillant de manière autonome tout en restant synchronisé pour atteindre un objectif commun. Telle est l'idée de base des systèmes multi-agents (MAS). Au lieu de s'appuyer sur une IA unique pour tout gérer, un MAS rassemble plusieurs agents IA pour collaborer et partager des informations, ce qui conduit à des décisions plus intelligentes.

Cette approche transforme de nombreux secteurs. De l'optimisation des chaînes d'approvisionnement à la gestion des flottes de véhicules autonomes et à l'amélioration des échanges financiers, un MAS peut vous aider à relever les défis avec efficacité et adaptabilité. Nous explorerons ci-dessous le fonctionnement des systèmes multi-agents et examinerons les meilleures pratiques ainsi que les avantages.

Avant de passer à des systèmes multi-agents, il est utile de prendre du recul et d'examiner le fonctionnement des systèmes à agent unique. Les agents sont un type de système d'IA capable de comprendre les demandes des clients et d’y répondre sans intervention humaine. Une fois qu'ils ont recueilli ces informations, ces agents prennent des mesures pour atteindre un objectif spécifique.

Imaginez un agent capable de gérer les demandes de service entrantes et de hiérarchiser les tâches en fonction de l'urgence, et qui peut prendre des mesures en mettant à jour les enregistrements ou en planifiant des suivis. Plutôt que de suivre un script, il prend des décisions contextuelles en utilisant des données en temps réel.

Malgré leur puissance, ces agents n'interagissent pas avec d'autres agents pour partager des connaissances et résoudre des problèmes.

Au lieu de s'appuyer sur une IA unique pour tout gérer, les systèmes multi-agents adoptent une approche différente : ils utilisent plusieurs agents intelligents qui interagissent entre eux et collaborent pour résoudre les problèmes. Évoluant dans un environnement partagé, ces agents échangent des informations et prennent des décisions collectives. Le résultat : un système plus efficace, capable de mieux gérer des tâches complexes qu'une IA unique.

Un système multi-agents partage l'intelligence entre plusieurs entités, plutôt que de regrouper tout le pouvoir de prise de décision en un seul endroit. Chacun a ses propres objectifs et processus de prise de décision, mais les agents fonctionnent ensemble, à l’image d’une colonie de fourmis construisant une fourmilière.

Qu'est-ce qui différencie un MAS de l'IA agentique traditionnelle ? La différence réside dans la manière dont les agents interagissent et libèrent ensemble plus de connaissances qu'ils ne le pourraient seuls. À des niveaux plus élevés de maturité agentique, les systèmes commencent à soutenir des équipes d'agents qui travaillent ensemble et orchestrent les résultats dans l'ensemble des workflows.

Voici ce qui définit un système multi-agents :

• Autonomie : chaque agent fonctionne de manière indépendante dans son propre champ d'application. Il recueille et traite les données, puis agit sans devoir vérifier auprès d'une autorité centrale.
• Coordination : les agents restent synchronisés. Ils partagent les mises à jour, transmettent des tâches et ajustent les plans en fonction de ce que font les autres agents.
• Interopérabilité : un MAS mature prend en charge des protocoles standard tels que A2A et MCP, de façon à ce que les agents puissent se comprendre, même s'ils ont été conçus pour des fonctions différentes.
• Évolutivité : lorsque vous avez besoin d'étendre le système, il suffit d'ajouter des agents supplémentaires. Les architectures MAS facilitent la croissance sans tout réécrire à partir de zéro.
• Spécialisation : chaque agent est spécialement conçu. Ainsi, un agent peut gérer la planification tandis qu'un autre résout les tickets de support. Ensemble, ils forment un réseau coordonné capable de relever des défis plus importants.

Ces caractéristiques rendent les MAS particulièrement puissants dans les environnements en évolution rapide, où aucun agent ne peut agir seul. À mesure que les écosystèmes d'agents mûrissent, le MAS devient le modèle de l'orchestration IA de niveau supérieur.

La plus grande différence entre les systèmes à agent unique et les systèmes multi-agents réside dans la manière dont ils prennent des décisions. Un système à agent unique fonctionne seul. Il rassemble les données, les traite, puis prend des mesures en fonction de ses propres règles. Cette configuration fonctionne bien pour des tâches simples telles que l'acheminement des tickets d'assistance en fonction de l'urgence ou la rédaction d'e-mails personnalisés pour les clients.

Toutefois, certains problèmes sont trop importants pour qu'un seul système puisse les gérer seul. Plutôt que de recourir à un seul agent, un MAS s'appuie sur une équipe qui communique, partage les tâches et s'adapte en temps réel.

Le MAS sait également mieux évoluer. Un système à agent unique ne peut traiter qu'une grande quantité de données avant de ralentir, tandis qu’un MAS peut ajouter de nouveaux agents si nécessaire. C'est pourquoi le développement des agents tend à s’orienter vers la coordination multi-agents, où les agents pourraient éventuellement collaborer dans des domaines tels que le support client, la planification et l'exécution des commandes. Bien sûr, plus d'agents signifie plus de complexité, mais avec la bonne structure, un MAS fait en sorte que tout fonctionne sans heurts.

Les systèmes multi-agents offrent certains avantages que les configurations à agent unique n’ont pas : la capacité de « diviser pour mieux régner ». En attribuant des rôles spécifiques à différents agents, un MAS peut gérer des tâches plus complexes avec plus de flexibilité. Les agents peuvent transmettre des informations ou prendre le relais là où un autre s'est arrêté.

Ce type de coordination ouvre la voie à des systèmes plus réactifs, à l’heure où les organisations cherchent à automatiser leurs opérations entre plusieurs domaines.

L'une des plus grandes forces des systèmes multi-agents est leur capacité à évoluer. Chaque agent fonctionnant de manière indépendante, de nouveaux agents peuvent être ajoutés sans surcharger le système. Le MAS est donc idéal pour les secteurs d’activité où la demande fluctue, tels que la logistique. Au lieu de repenser l'ensemble du système à chaque fois que de nouvelles variables ou tâches entrent en jeu, vous pouvez simplement ajouter des agents supplémentaires pour partager la charge de travail.

Plutôt que de résoudre tous les problèmes de manière collaborative, un MAS vous permet de concevoir une séquence dans laquelle les agents se transfèrent les tâches les uns aux autres. Imaginez que vous atterrissez à l'aéroport : votre agent de voyage peut automatiquement inviter un agent VTC à réserver une voiture. Chaque agent reste concentré sur son domaine d'expertise, mais ensemble, ils offrent une expérience fluide.

Le monde réel est imprévisible, mais les agents MAS peuvent ajuster leur comportement en fonction de nouvelles informations ou même de perturbations inattendues. Dans ces secteurs d’activité, les décisions doivent être prises rapidement et les conditions changent constamment.

Dans un système multi-agents, il ne suffit pas que les agents fonctionnent côte à côte. Ils doivent coordonner leurs efforts : transmettre des tâches, partager le contexte et travailler ensemble pour obtenir un résultat plus large. C'est cette coordination qui sépare un groupe hétérogène d'outils d'un MAS pleinement opérationnel.

À mesure que les écosystèmes d'agents gagnent en maturité, voici comment cette coordination se joue.

Chaque agent est conçu dans un but spécifique, comme répondre aux questions sur des produits ou effectuer des suivis. Cependant, lorsque ces agents peuvent se transférer des tâches entre eux, vous obtenez une véritable orchestration. Un agent termine une tâche et passe le relais à l'autre, ce qui préserve le contexte et la dynamique.

Imaginez une séquence d'intégration où un agent de configuration active un service, puis signale à un agent d'accueil d'envoyer un e-mail personnalisé, qui à son tour avertit un agent de formation d'offrir des ressources adaptées à cet utilisateur. Chaque agent fonctionne de manière indépendante, mais synchronisée.

Pour que les agents travaillent bien ensemble, ils doivent conserver et partager le contexte pertinent. Sans cela, chaque interaction devient une réinitialisation. Au fur et à mesure que la conception des agents progresse, les systèmes évoluent pour prendre en charge la mémoire, afin que les agents puissent reprendre là où les autres s'étaient arrêtés et adapter leurs décisions en conséquence.

Cela permet des expériences plus fluides, où le « système » dans son ensemble semble cohérent, même s'il est alimenté par de nombreuses parties distinctes.

Les agents ne peuvent pas se coordonner sans une méthode partagée d’échange d’informations. C'est là qu'interviennent les protocoles d'interopérabilité. Ceux-ci fournissent la structure dont les agents ont besoin pour communiquer, partager le contexte et transmettre les tâches de manière fluide.

Salesforce prend en charge deux protocoles clés conçus pour la coordination multi-agents :

• Le protocole MCP (Model Context Protocol) aide les agents à rester conscients de la tâche plus large. Il garantit que le contexte (comme l'intention de l'utilisateur, les étapes antérieures ou l'état du système) peut être transmis entre les agents.
• Le protocole A2A (Agent-to-Agent) permet aux agents de s'envoyer des mises à jour ou des demandes de tâches en temps réel, afin qu'ils puissent collaborer sans dépendre d’un système central.

Ces protocoles facilitent l'évolution de votre réseau d'agents, ce qui permet à chaque agent de se concentrer sur son rôle tout en contribuant à une expérience connectée plus large.

Les systèmes multi-agents sont très prometteurs, mais le développement de ce potentiel dépend d'un facteur clé : l'interopérabilité. Pour que les agents travaillent ensemble, ils ont besoin d'un moyen partagé de communiquer et de transférer les tâches qui conserve le contexte. Sans cela, chaque agent fonctionne dans le vide.

Aujourd'hui, l'un des principaux obstacles au développement des MAS est le manque de normes cohérentes. De nombreux agents sont construits à l'aide de frameworks, de langages ou d'hypothèses différents sur la manière dont ils doivent se comporter. Cette fragmentation rend plus difficile l'intégration des agents dans un écosystème partagé ou l'enchaînement efficace.

Les protocoles tels que MCP et A2A contribuent à résoudre ce problème en créant une base commune pour l'interaction avec les agents. Néanmoins, l'adoption généralisée prend du temps, et dépend de la capacité des développeurs à créer des solutions en gardant dès le départ l'interopérabilité à l'esprit.

À mesure que le MAS se généralise, vous pouvez vous attendre à une plus forte poussée vers la normalisation. C'est le seul moyen de s'assurer que les agents peuvent fonctionner dans le cadre d'un système plus large et coordonné, quel que soit leur créateur.

Vous n'avez pas besoin de lancer un MAS entièrement orchestré dès le premier jour. Construisez progressivement, en commençant par des agents individuels et en élargissant la coordination au fil du temps.

Voici comment procéder pour le déploiement d’un MAS.

• Démarrez petit et ciblé : commencez par des agents qui gèrent des tâches spécifiques et reproductibles. Des objectifs clairs et des portées restreintes facilitent les tests et l'amélioration des agents.
• Utilisez des protocoles partagés : adoptez rapidement des normes d'interopérabilité, telles que MCP et A2A. Même si vous n'enchaînez pas encore les agents, l'utilisation de protocoles communs vous permettra d'obtenir une orchestration plus fluide ultérieurement.
• Continuez à vous améliorer : au fur et à mesure que vous développez votre réseau d'agents, utilisez les commentaires et l’analytique pour affiner le comportement. Les écosystèmes d'agents deviennent plus intelligents à mesure qu'ils apprennent et se connectent.

Chacune de ces étapes vous rapproche d'un système multi-agents, où les agents intelligents travaillent ensemble pour obtenir des résultats plus rapides et plus intelligents.