MIT : le professeur Phillip Isola explique ce qu'est vraiment l'agentic AI

L'informaticien Phillip Isola, professeur associé au département de génie électrique et d'informatique du Massachusetts Institute of Technology (MIT CSAIL), a détaillé dans un entretien à MIT News ce que recouvre réellement le terme agentic AI (« IA agentique ») et en quoi les capacités réelles de ces systèmes diffèrent du battage marketing qui les entoure.

Qu'est-ce que l'agentic AI

Un chatbot classique se contente de répondre au message de l'utilisateur. Un agent IA, lui, sait planifier seul une séquence d'actions : il découpe une tâche en étapes, appelle des outils externes, consulte des pages web ou exécute du code, puis ajuste son plan en cours de route. C'est cette capacité à agir de manière autonome et en plusieurs étapes, et pas seulement à générer du texte, qui distingue l'agentic AI des grands modèles de langage classiques.

• Interlocuteur de MIT News : Phillip Isola, professeur associé au MIT CSAIL
• Sujet de l'entretien : ce qu'est l'agentic AI aujourd'hui et ce que les chercheurs veulent qu'elle devienne
• L'article a été publié dans la rubrique de MIT News consacrée à la recherche en IA

Ce qui sépare les agents du battage médiatique

En deux ans, l'industrie a lancé des dizaines de produits estampillés « agent IA » : des assistants de navigation comme Operator d'OpenAI aux fonctions de contrôle de l'ordinateur d'Anthropic, en passant par des agents de code autonomes comme Devin. Mais leur degré d'autonomie varie fortement. Certains systèmes ne font que simuler l'agentivité au moyen de scénarios codés en dur. Des chercheurs comme Isola s'intéressent, eux, à une question plus fondamentale : comment apprendre à un modèle à véritablement planifier et à s'adapter à des situations nouvelles, au lieu d'exécuter simplement un algorithme d'actions défini à l'avance.

Isola est lui-même spécialiste de la vision par ordinateur et des modèles génératifs. Il est notamment connu pour ses travaux sur les algorithmes de transfert de style entre images (image-to-image translation). Ce parcours dans la recherche fondamentale sur les systèmes génératifs lui permet de porter un regard extérieur sur l'engouement autour des « agents » : non pas celui d'un marketeur produit, mais celui d'un chercheur pour qui la frontière entre « le modèle répond » et « le modèle agit de manière autonome » relève d'une analyse technique rigoureuse, et non d'un slogan publicitaire.

Où va le domaine

La question clé posée par le titre de l'article de MIT News ne porte pas seulement sur « ce qu'est l'agentic AI aujourd'hui », mais aussi sur « ce que nous voulons qu'elle soit ». Le développement des systèmes agentiques apparaît ainsi comme un défi autant normatif qu'technique : la communauté scientifique doit encore déterminer quel niveau d'autonomie est sûr et utile avant que ces systèmes ne gagnent davantage d'indépendance sur des tâches réelles, de la réservation de billets à la gestion de finances ou de code en production.

Ce que cela signifie

Alors que le marché se remplit de produits estampillés « agent », le regard lucide des chercheurs du MIT rappelle une chose : la véritable autonomie de l'IA reste un problème de recherche ouvert, et non une technologie aboutie qu'il suffirait d'emballer dans une interface pour la vendre.