Agents AI vs RAG : comment fonctionne ReAct et pourquoi les systèmes multi-agents sont nécessaires

Les LLMs peuvent générer du texte, mais pour la plupart des tâches pratiques, une seule réponse ne suffit pas. Il faut agir : demander des données à une source externe, sélectionner l'outil approprié, vérifier le résultat — et si nécessaire, corriger l'étape suivante. C'est exactement ainsi que fonctionnent les agents d'IA, et c'est pourquoi l'approche basée sur les agents devient rapidement la norme pour les systèmes construits sur des grands modèles de langage.

Agent vs LLM Simple

Un modèle de langage classique, c'est une question et une réponse. Une requête, une génération, stop. Un agent est une boucle : le modèle raisonne, sélectionne une action, reçoit un résultat de l'environnement externe et répète le processus jusqu'à ce que la tâche soit résolue.

La différence clé avec les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) : RAG ajoute du contexte d'une base de connaissances avant la génération — c'est un enrichissement passif. Un agent décide par lui-même quand et quoi demander : il appelle des APIs, exécute du code, lit des fichiers, accède à des services externes. Il ne reçoit pas simplement une suggestion — il agit et s'adapte à ce que l'environnement retourne.

Une autre différence fondamentale : un agent peut changer son plan pendant l'exécution. Si une recherche retourne un résultat inattendu, l'agent reformule la requête ou change d'outil. RAG ne peut pas le faire.

Comment Fonctionne ReAct

ReAct (Reasoning + Acting) est l'un des frameworks les plus fondamentaux et les plus étudiés pour les agents. Le modèle passe séquentiellement par trois phases dans une boucle :

• Thought — réflexion : le modèle formule ce qui est déjà connu et ce qui doit être fait ensuite
• Action — sélection d'outil et son invocation : recherche sur internet, accès à une calculatrice, requêtes API ou requêtes de base de données
• Observation — analyse du résultat retourné et passage à l'itération suivante

La boucle se répète jusqu'à obtenir une réponse finale. ReAct fonctionne bien sur des chaînes de raisonnement courtes et moyennes — 3–7 étapes. Sur les tâches longues, les erreurs s'accumulent, il est donc souvent combiné avec des mécanismes supplémentaires : vérification des résultats intermédiaires, limites du nombre d'étapes, formatage explicite de la sortie. La force de ReAct est la transparence. Chaque étape peut être vérifiée et déboguée : on peut voir ce que le modèle « pensait », ce qu'il appelait et ce qu'il recevait en retour.

Systèmes Multi-Agents

Un seul agent est limité : par la fenêtre de contexte, la spécialisation, le temps d'exécution. Quand une tâche est complexe ou nécessite un travail parallèle, les systèmes multi-agents entrent en jeu — une architecture où plusieurs agents travaillent ensemble. Une structure typique de système multi-agent :

• Orchestrator — un agent contrôleur qui décompose la tâche et distribue les sous-tâches entre les workers
• Workers — des agents spécialisés pour des fonctions spécifiques : recherche, génération de code, traitement de données, communications
• Critic / Verifier — un agent validateur qui vérifie les résultats des autres agents avant l'assemblage final

Cette architecture permet aux sous-tâches indépendantes d'être exécutées en parallèle et réduit considérablement le risque d'accumulation d'erreurs, qui dans une chaîne unique peuvent croître d'étape en étape.

« L'approche basée sur les agents devient rapidement la norme pour les systèmes modernes basés sur les LLM » — de la série «

Fondamentaux Basiques ».

Exemple Pratique : Agent dans Google Colab

À la fin de la série « Fondamentaux Basiques », un agent fonctionnel minimal est démontré — un assistant de planification de voyage implémenté dans Google Colab. Tout est reproductible : aucune dépendance cachée, configuration minimale. L'agent peut rechercher des informations sur les destinations via des outils externes, créer un itinéraire selon les préférences de l'utilisateur et clarifier des détails en dialogue si la requête est ambiguë. Cet exemple montre clairement comment un agent fonctionnel est fondamentalement différent du simple appel d'un LLM avec un prompt long : il ne devine pas — il demande, reçoit et s'adapte.

Ce Que Cela Signifie

Les agents d'IA ont cessé d'être un concept académique. Comprendre les schémas de base — ReAct, séparation orchestrator/worker, architectures multi-agents — devient nécessaire pour tous ceux qui construisent des produits sur les LLMs. Sans ces fondations, il est difficile de prédire où un système échouera, et presque impossible de le déboguer.