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Les 10 principaux agents d'IA à surveiller en 2025 🚀

Les 10 principaux agents d'IA à surveiller en 2025 🚀

Jan 03, 202513 min read

L'année dernière, les [agents d'intelligence artificielle] (https://zilliz.com/glossary/ai-agents) n'ont pas seulement fait la une des journaux : ils ont changé notre façon de travailler, de communiquer et de résoudre les problèmes. De l'automatisation des tâches fastidieuses à la résolution de problèmes complexes, ils sont devenus des alliés indispensables pour les développeurs et les entreprises.

À l'aube de 2025, les agents d'IA s'annoncent d'ores et déjà encore plus performants et polyvalents. Ces systèmes sont comme un assistant surpuissant à vos côtés : ils analysent les données, prennent des décisions et s'intègrent de manière transparente aux outils et aux environnements.

Voici ce qui fait qu'ils changent la donne :

🧠 Raisonnement : Ils ne se contentent pas de suivre des instructions - ils réfléchissent aux problèmes.
🛠️ Utilisation d'outils : Besoin de se connecter à des API ou de contrôler du matériel ? Ils ont tout ce qu'il faut.
📚 Information Retrieval : Grâce à des intégrations avec des outils tels que les grands modèles de langage (LLM), les bases de données vectorielles telles que Milvus et Zilliz Cloud, et les modèles d'intégration, ils tranchent dans des ensembles de données massifs comme dans du beurre.
🌍 Conscience de l'environnement : Ils obtiennent le contexte dans la conversation ou le monde physique.

Dans ce billet, nous décomposons les 10 agents d'IA les plus impressionnants que vous devriez surveiller en 2025. Vous voudrez garder ces outils sur votre radar si vous souhaitez créer des applications plus intelligentes, plus rapides et plus performantes. C'est parti ! 🌟

Le projet Astra de Google : Redéfinir l'assistance de l'IA pour la vie quotidienne

Le [Projet Astra de Google] (https://deepmind.google/technologies/project-astra/) est un agent d'IA avancé développé par DeepMind, conçu pour s'intégrer de manière transparente dans la vie quotidienne grâce à ses capacités multimodales. Alimenté par [Gemini 2.0] (https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-ai-update-december-2024/), un modèle d'IA récemment publié pour le domaine de l'agentivité, Astra traite et réagit à diverses entrées (texte, images, vidéos et audio), ce qui en fait un assistant hautement interactif et intuitif.

Astra se distingue notamment par sa mémoire en temps réel pour la compréhension du contexte, l'utilisation d'outils avancés (par exemple, Google Search, Maps et Lens) et sa capacité à contribuer à des tâches telles que l'identification d'objets ou la formulation de recommandations. Par exemple, les utilisateurs peuvent pointer leur téléphone vers une étagère et demander à Astra d'identifier le livre le mieux noté, démontrant ainsi sa capacité unique à relier les mondes numérique et physique. Astra, qui prévoit d'intégrer certaines de ses fonctionnalités dans d'autres produits Google, devrait redéfinir l'IA personnelle en 2025 et au-delà.

Actuellement, le Projet Astra est testé par un nombre limité d'utilisateurs de confiance afin d'affiner ses capacités et de découvrir de nouvelles utilisations pour un assistant d'IA universel. Si vous êtes intéressé, vous pouvez rejoindre [la liste d'attente] (https://deepmind.google/technologies/project-astra/) pour devenir un testeur.

Copilot de Microsoft : Simplifier les flux de travail et stimuler la productivité

[Microsoft Copilot] (https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/personal-ai-assistant) est un agent d'intelligence artificielle intégré à de nombreuses plateformes bureautiques de Microsoft, telles qu'Office 365 et Dynamics 365, conçu pour simplifier les tâches quotidiennes et les flux de travail. Par exemple, dans Word, Copilot vous aide à rédiger des rapports ou à affiner un texte existant. Dans Excel, il aide à générer des formules et à créer des visualisations basées sur des entrées en langage naturel. Dans Teams, Copilot améliore la collaboration en résumant les réunions, en soulignant les points clés et en suggérant des actions à entreprendre. Sa capacité à s'adapter au contexte de l'utilisateur en fait un agent pratique et efficace pour améliorer la productivité.

Pour les développeurs, Copilot va au-delà des tâches de l'utilisateur final, en offrant une intégration avec Azure pour automatiser les flux de travail et gérer les processus d'entreprise. En intégrant l'IA dans les outils que les gens utilisent déjà quotidiennement, Microsoft Copilot simplifie le travail répétitif, permettant aux équipes de se concentrer sur des défis plus complexes et créatifs.

ChatGPT Plugins : Étendre la portée de GPT aux tâches du monde réel

Les ChatGPT Plugins transforment les modèles GPT d'OpenAI en puissants outils capables d'interagir avec des systèmes externes, ce qui leur permet d'effectuer des tâches réelles au-delà de la génération de texte. Ces plugins permettent à ChatGPT de récupérer des données en direct, de s'intégrer à des services tiers tels qu'Expedia, Wolfram Alpha et Zapier, et d'automatiser des flux de travail, ce qui le rapproche d'un assistant d'IA dynamique pour les particuliers et les entreprises. Par exemple, les utilisateurs peuvent demander à ChatGPT de réserver des vols, de calculer des équations complexes ou d'automatiser des tâches répétitives dans plusieurs applications.

Bien que les plugins ChatGPT ne soient pas des agents entièrement autonomes, ils permettent un comportement similaire à celui d'un agent en répondant de manière dynamique à des invites et en exploitant des outils externes pour accomplir des tâches. Pour les développeurs, cela signifie un moyen plus simple de construire des flux de travail sur mesure ou d'ajouter une automatisation intelligente sans une configuration extensive.

OpenAI n'a pas encore publié d'agent d'IA autonome comme le Project Astra de Google ou le Copilot de Microsoft, mais [il y a des rumeurs et des spéculations] (https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-11-13/openai-nears-launch-of-ai-agents-to-automate-tasks-for-users) sur une future offre - dont le nom de code est "Operator " - qui pourrait apporter plus d'autonomie à la manière d'un agent. Restons à l'écoute pour voir comment OpenAI évolue dans cet espace !

AutoGPT : Un pionnier de l'exécution autonome des tâches

[AutoGPT ] (https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT) est un projet expérimental à code source ouvert qui transforme les modèles GPT en agents autonomes capables d'exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes avec un minimum d'intervention humaine. En tirant parti de la puissance de GPT-4, AutoGPT peut décomposer des objectifs de haut niveau en tâches plus petites et réalisables, les exécuter en séquence et itérer sur leurs résultats pour atteindre les résultats souhaités. Cela en fait l'un des premiers exemples d'agent d'IA autonome largement adopté par les développeurs.

Bien qu'il en soit encore à ses débuts, AutoGPT a captivé l'imagination de la communauté de l'IA en démontrant le potentiel des agents autonomes. Les développeurs expérimentent ses capacités pour créer des applications allant au-delà des simples réponses, des assistants de recherche aux gestionnaires de flux de travail automatisés. AutoGPT met en évidence la tendance croissante des agents d'IA qui ne se contentent pas de fournir des réponses mais agissent, ouvrant ainsi la voie à des systèmes autonomes plus sophistiqués à l'avenir.

BabyAGI : Automatisation de tâches légères pour des solutions évolutives

[BabyAGI] (https://github.com/yoheinakajima/babyagi) est un agent autonome léger et open-source conçu pour exécuter des tâches de manière itérative et intelligente. Comme AutoGPT, il est basé sur GPT-4. Il se concentre sur la gestion et l'exécution des tâches, ce qui en fait un outil flexible et puissant pour les développeurs qui explorent les solutions d'IA orientées vers les tâches. Sa conception modulaire permet aux développeurs de personnaliser les flux de travail, de s'intégrer à diverses bases de données et de construire des solutions adaptées à des besoins spécifiques.

Contrairement aux LLMs plus simples qui répondent à des requêtes isolées, BabyAGI crée une file d'attente de tâches basées sur un objectif global, les priorise et les complète étape par étape. Par exemple, si l'on donne des instructions de haut niveau telles que "rechercher un sujet et résumer les résultats", BabyAGI le décomposera de manière autonome en sous-tâches, telles que la collecte de ressources, l'analyse du contenu et la rédaction d'un résumé cohérent.

BabyAGI se distingue par sa conception légère et évolutive. Il offre des capacités d'IA de base sans nécessiter de ressources importantes, ce qui constitue un point d'entrée accessible pour les organisations disposant de budgets limités. De plus, son système d'apprentissage adaptatif évolue en fonction des besoins de l'utilisateur, garantissant une assistance de plus en plus personnalisée et efficace au fil du temps. Des mises à jour récentes ont également introduit des fonctions de collaboration améliorées, faisant de BabyAGI un outil précieux pour les petites équipes s'attaquant à des projets communs.

Oracle's Miracle Agent : L'IA prête pour l'entreprise, pour des décisions basées sur les données

[Oracle's Miracle Agent] (https://www.oracle.com/news/announcement/ocw24-oracle-ai-agents-help-organizations-achieve-new-levels-of-productivity-2024-09-11/) est une suite de plus de 50 agents d'intelligence artificielle spécialisés dans les environnements d'entreprise, axés sur la gestion des bases de données et la veille stratégique. Profondément intégré à l'écosystème cloud d'Oracle, Miracle Agent automatise le traitement et la visualisation des données, ce qui permet aux entreprises d'obtenir des informations avec un minimum d'intervention manuelle.

Par exemple, le Shift Scheduling Assistant aide à créer et à gérer les horaires de travail des employés, en tenant compte des préférences individuelles et des règles de conformité. Le conseiller en recrutement d'employés aide à trouver des candidats et à rationaliser le processus de recrutement, réduisant ainsi le délai d'embauche. Dans le domaine de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, le guide du représentant commercial offre des informations personnalisées pour améliorer les interactions avec les clients.

Des mises à jour récentes ont amélioré son évolutivité, lui permettant de prendre en charge des ensembles de données plus importants et des requêtes plus complexes. Ses capacités d'analyse prédictive permettent également aux entreprises d'anticiper les tendances et de prendre des décisions proactives.

MultiOn's Agent API : L'automatisation du Web simplifiée pour les développeurs

[MultiOn's Agent API] (https://www.multion.ai/blog/agent-api-now-available-bringing-actions-to-your-devices-and-applications) est une plateforme axée sur les développeurs qui permet l'intégration d'agents d'intelligence artificielle dans diverses applications et dispositifs, automatisant les tâches basées sur le Web et améliorant l'expérience de l'utilisateur. Lancée en version bêta publique en avril 2024, l'API Agent permet aux développeurs d'intégrer des agents d'intelligence artificielle capables d'effectuer des actions complexes sur le web, telles que la navigation sur des sites web, l'extraction de données et la réalisation de transactions en ligne.

L'API Agent prend en charge les SDK Python et JavaScript, ce qui facilite l'intégration transparente avec les cadres LLM les plus populaires comme LangChain et LlamaIndex. Cette flexibilité permet aux développeurs de créer des applications d'IA personnalisées capables de naviguer, d'explorer et de manipuler le contenu du web en toute simplicité.

Les développeurs et les entreprises de divers secteurs ont adopté l'API Agent pour automatiser des tâches et aider les clients. Par exemple, les fabricants d'appareils intelligents ont intégré des assistants vocaux capables d'exécuter des actions telles que commander des trajets, faire des achats en ligne ou réserver des restaurants directement à partir de l'appareil. De même, les plateformes d'achat et de voyage exploitent l'API pour rationaliser les processus d'achat et de réservation, en maintenant l'intérêt des utilisateurs et en réduisant les frictions liées à la navigation vers des sites externes.

AgentGPT : votre IA autonome basée sur le navigateur

AgentGPT est un agent d'IA autonome open-source qui permet aux utilisateurs de déployer des agents pilotés par des tâches directement dans leur navigateur. Conçu pour être simple et accessible, AgentGPT permet aux utilisateurs de créer et de gérer des agents d'intelligence artificielle capables d'exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes avec une intervention minimale de l'utilisateur. Il est conçu pour permettre aux développeurs et aux non-développeurs d'expérimenter la puissance de l'IA autonome.

Ce qui rend AgentGPT unique, c'est sa fonctionnalité dans le navigateur, qui élimine le besoin d'une configuration extensive ou d'un logiciel externe. Cela réduit la barrière à l'entrée pour l'expérimentation de flux de travail d'IA axés sur les tâches, ce qui en fait un outil précieux dans le paysage évolutif de l'IA.

Aomni : Recherche et automatisation des ventes alimentées par l'IA

Aomni est un agent d'intelligence artificielle conçu pour transformer les ventes et la recherche B2B en automatisant la planification des comptes et la découverte des prospects. Agissant comme un assistant personnalisé, Aomni effectue des recherches approfondies sur le web, identifie les profils de clients idéaux (ICP) et génère des plans de comptes stratégiques. Sa capacité à analyser des informations complexes et à faire le lien entre les besoins des clients et les offres commerciales en fait un outil précieux pour les équipes de vente qui cherchent à optimiser les flux de travail et à conclure des affaires plus rapidement.

L'une des principales caractéristiques d'Aomni est sa capacité à former un agent IA personnalisé, adapté aux données spécifiques d'une entreprise. En comprenant votre produit, votre marché et vos objectifs, l'agent crée des stratégies de compte complètes et des livrables prêts à l'emploi. Par exemple, il peut analyser les défis d'une entreprise cible, les aligner avec votre solution et générer des plans de sensibilisation, ce qui permet de gagner du temps tout en améliorant la précision.

La conception légère et évolutive d'Aomni garantit que les entreprises de toutes tailles peuvent bénéficier de ses capacités. Que vous soyez une startup explorant de nouveaux marchés ou une entreprise affinant ses stratégies basées sur les comptes, Aomni peut vous aider à simplifier la recherche et à améliorer l'engagement.

Amazon Bedrock Agents : Automatisation intelligente des flux de travail des entreprises

Les Amazon's Bedrock Agents sont la dernière offre d'AWS pour les développeurs qui cherchent à construire des solutions basées sur l'IA sans la complexité de partir de zéro. Ces agents combinent des modèles de base avec une intégration facile dans les outils et les données du monde réel, ce qui vous permet de créer des flux de travail d'IA personnalisés adaptés à votre application.

Ce qui rend les agents Bedrock pratiques, c'est leur flexibilité. Que vous travailliez sur un chatbot pour le support client, que vous automatisiez des workflows de backend ou que vous construisiez un système de recommandation, vous pouvez affiner les agents pour utiliser vos données et vos règles métier en toute sécurité. Par exemple, une application logistique pourrait utiliser les Agents Bedrock pour suivre les stocks et planifier les expéditions, en tirant des données en temps réel de systèmes externes sans exposer de détails sensibles.

Ces agents sont également dotés d'un support intégré pour les API les plus courantes, ce qui permet de les connecter facilement à votre stack existant. Vous pouvez déclencher des actions telles que le traitement des commandes ou l'exécution d'analyses avec une configuration minimale. Et puisque Bedrock est sans serveur, la mise à l'échelle de votre application n'est pas une chose dont vous devez vous soucier.

Bases de données vectorielles : L'épine dorsale de la mémoire à long terme des agents

Les agents d'intelligence artificielle tels qu'AutoGPT, Astra de Google et les autres agents cités dans ce blog sont des créations impressionnantes. Ils ne se contentent pas de traiter des données : ils analysent, raisonnent et prennent des décisions d'une manière qui semble presque humaine. Cependant, tout comme les humains, les agents ont besoin d'une mémoire fiable pour fonctionner efficacement. C'est là qu'interviennent les [bases de données vectorielles] (https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database), qui fournissent l'infrastructure essentielle pour le stockage, la gestion et l'extraction des données contextuelles. De nombreux agents d'IA de premier plan s'appuient sur des bases de données vectorielles telles que Milvus et Zilliz Cloud pour fournir des systèmes de mémoire rapides, efficaces et évolutifs.

Les bases de données vectorielles stockent les informations sous forme de vecteurs à haute dimension, capturant le sens sémantique des données non structurées telles que le texte, les images ou l'audio. Cette structure permet aux agents d'intelligence artificielle d'effectuer des recherches de similarité et de récupérer instantanément des informations contextuelles pertinentes. Par exemple, lorsqu'un agent est confronté à une nouvelle requête, il peut puiser dans son système de mémoire pour trouver des interactions antérieures similaires ou des connaissances pertinentes, ce qui l'aide à prendre des décisions éclairées et à s'adapter à de nouvelles situations. Sans cette mémoire, les agents manqueraient de la continuité nécessaire au raisonnement avancé et à l'apprentissage adaptatif.

Pour vous lancer rapidement dans la construction d'un agent d'intelligence artificielle, consultez les didacticiels ci-dessous.

Tutoriel: Construire un agent GraphRAG avec Neo4j et Milvus
Tutoriel : RAG Agentique avec Claude 3.5 Sonnet, LlamaIndex, et Milvus
Tutoriel: Construire un agent IA pour RAG avec Milvus et LlamaIndex
Tutoriel: Arrêtez d'attendre, commencez à construire : Assistant vocal avec Milvus et Llama 3.2

Conclusion

Les agents d'IA présentés dans cette liste ne sont que le début de ce qui sera possible en 2025. Du Projet Astra de Google, qui redéfinit l'assistance personnelle, aux agents Bedrock d'Amazon, qui rationalisent les flux de travail des entreprises, ces outils montrent comment l'IA modifie notre capacité à travailler, à créer et à interagir avec la technologie.

Bien entendu, cette liste n'est pas exhaustive. D'autres agents prometteurs, tels que Anthropic's Claude Agents, Hugging Face's Transformers Agents, et Llamaindex's Llama Agents, façonnent également l'avenir de l'IA agentique. La diversité et la spécialisation des agents d'IA d'aujourd'hui signifient qu'il y a quelque chose pour chaque développeur, entreprise ou passionné de technologie qui cherche à exploiter tout le potentiel de l'intelligence artificielle. Et si aucun de ces agents ne répond à vos besoins, vous pouvez toujours construire votre propre agent d'IA adapté à vos exigences spécifiques - des outils tels que les bases de données vectorielles, les LLM et les frameworks facilitent plus que jamais la création de solutions personnalisées.

Le monde de l'IA évolue, tout comme les agents qui l'alimentent. Que vous soyez un développeur intégrant ces outils ou une entreprise exploitant leurs capacités, la clé est de rester informé et prêt à s'adapter. Avec tant de possibilités, le prochain agent d'IA révolutionnaire est peut-être déjà en cours d'élaboration et n'attend que de transformer 2025 et au-delà.

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Mis à jour le Apr 03, 2026

Fendy Feng
Fendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.

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