Alors que les agents d'IA s'occupent de plus en plus de tâches telles que la rédaction d'e-mails ou la résolution de problèmes de service à la clientèle, un défi devient évident : comment ces agents peuvent-ils communiquer efficacement - non seulement avec les humains, mais aussi avec les systèmes logiciels dont ils dépendent ?
Le monde numérique d'aujourd'hui est conçu pour l'interaction humaine. Des mesures telles que les CAPTCHA et les protocoles anti-bots, conçus pour bloquer les automatismes malveillants, reflètent cette réalité. Les sites web et les applications sont optimisés pour l'expérience humaine, et non pour les besoins de l'IA. Il en résulte une inefficacité fondamentale : un agent, tel que l'Opérateur d'OpenAI, chargé d'interagir avec un site web doit imiter le comportement humain - cliquer sur des boutons, remplir des formulaires ou naviguer sur des pages. Bien que cette capacité soit un exploit technologique, elle révèle également un problème sous-jacent : au lieu de repenser la manière dont les systèmes pourraient mieux soutenir l'IA, nous forçons l'IA à s'adapter à des systèmes conçus pour nous.
Cette approche transfère entièrement le fardeau de l'adaptation à l'agent. Il doit composer avec des API fragmentées, des couches d'authentification et des interfaces qui privilégient la convivialité humaine. Est-ce vraiment la meilleure façon d'avancer ? Cela rappelle l'ornithoptère de Léonard de Vinci, une machine volante inspirée des battements d'ailes des oiseaux. Ingénieux, certes, mais les avions modernes, qui ont abandonné cette imitation, ont pris leur envol parce qu'ils ont réimaginé le problème au lieu d'essayer de travailler dans le cadre des paradigmes existants. La façon dont nous concevons l'IA aujourd'hui risque de répéter cette même erreur, en privilégiant l'adaptation à l'optimisation.
Certaines initiatives, comme le Model Context Protocol (MCP) d'Anthropic, vont dans la bonne direction en proposant des normes universelles pour la manière dont les agents interagissent avec les logiciels. Le MCP offre un cadre dans lequel les agents n'ont pas besoin d'imiter les flux de travail humains ou de s'appuyer sur des intégrations sur mesure. Au lieu de cela, ils peuvent exécuter des actions directement, par le biais d'un protocole unifié, en contournant des couches telles que les formulaires ou les entrées en langage naturel. Cette abstraction permet non seulement de réduire les frictions, mais aussi de faciliter la mise à l'échelle et la maintenance des systèmes.
Mais le défi le plus profond reste à relever : comment repenser les systèmes eux-mêmes ? Historiquement, les sites web, les applications et les flux de travail ont été conçus pour maximiser l'expérience humaine, ce qui est compréhensible. Les humains étaient les principaux utilisateurs. Aujourd'hui, alors que l'IA joue un rôle central, ce paradigme semble de plus en plus obsolète. Forcer l'IA à se conformer à des systèmes qui n'ont pas été conçus pour elle limite l'efficacité et l'évolutivité, un peu comme si l'on essayait d'adapter un ornithoptère pour qu'il suive le rythme d'un jet.
La voie à suivre ne consiste pas à abandonner la convivialité humaine, mais à l'équilibrer avec des systèmes qui adoptent l'automatisation. L'efficacité ne doit pas se faire au détriment de la confiance, de la transparence ou de la surveillance. Les entreprises qui s'engagent dans cette voie ne se contenteront pas de suivre le rythme des changements induits par l'IA, elles en seront les chefs de file. Elles définiront les normes d'un monde où l'IA et les systèmes humains coexisteront de manière à les améliorer tous les deux.
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