Comment utiliser SearchGPT pour créer de meilleurs agents d'intelligence artificielle ?

Le paysage de l'IA est sur le point de changer fondamentalement. L'annonce par OpenAI des capacités de recherche sur le web de ChatGPT, ou SearchGPT, représente une étape cruciale vers des agents d'IA véritablement autonomes, capables d'accéder à des informations en temps réel, de les vérifier et d'agir en conséquence.

Pour les organisations ou les individus qui construisent et déploient des solutions d'IA, ce développement s'attaque à un défi persistant : comment créer des systèmes d'IA qui restent à jour et précis dans notre monde en évolution rapide. Jusqu'à présent, même les agents d'IA les plus sophistiqués ont été limités par leurs données d'apprentissage, fonctionnant dans une bulle de connaissances qui devient périmée dès que l'apprentissage prend fin.

Les implications sont importantes. Comme l'envisage Olivier Godement, chef de produit d'OpenAI, "dans quelques années, chaque être humain sur Terre, chaque entreprise, a un agent. Cet agent vous connaît très bien. Il connaît vos préférences." Mais pour atteindre cet avenir, les agents d'IA doivent s'affranchir des contraintes liées aux données d'apprentissage statiques.

Quand les données de formation ne suffisent pas

Les limites de la formation de modèles basés uniquement sur des données sont devenues de plus en plus évidentes au fur et à mesure que les agents d'intelligence artificielle sont déployés dans des applications réelles. Quelques points les retiennent.

Chaque modèle d'IA est confronté à un défi fondamental : leurs connaissances ont une date d'expiration. Qu'il s'agisse d'événements d'actualité, de documentation mise à jour ou d'informations sur de nouveaux produits, les modèles d'IA traditionnels ne peuvent pas accéder à ces informations à moins d'être recyclés - un processus qui est à la fois coûteux et chronophage.

L'accès à des informations actualisées est essentiel. Les événements mondiaux se déroulent d'heure en heure, les informations changent constamment et les besoins évoluent sans cesse. Les agents d'IA fonctionnant uniquement sur la base de données d'entraînement ne peuvent pas fournir les informations en temps réel nécessaires à une prise de décision éclairée.

C'est peut-être le point le plus critique, les modèles de formation fondés uniquement sur des données se heurtent à des difficultés de vérification. Lorsqu'un Agent d'intelligence artificielle Lorsqu'une entreprise fait une déclaration ou fournit des informations, les utilisateurs ont besoin de s'assurer qu'elles sont exactes et à jour. Sans accès à des sources en temps réel, cette vérification devient impossible, ce qui entraîne des risques de désinformation et des problèmes de confiance.

Le besoin de solutions d'IA plus dynamiques est évident dans de nombreux domaines :

• Recherche et analyse: Les systèmes d'IA doivent surveiller les conditions, suivre les changements et identifier les tendances émergentes en temps réel. Des données d'entraînement datant de quelques mois seulement risquent de passer à côté de changements ou de développements cruciaux.

• Accès à l'information: Les applications modernes exigent un accès immédiat aux dernières informations, mises à jour et changements d'état. Les agents d'IA doivent fournir des réponses précises et actualisées qui reflètent la réalité actuelle.

• Travail sur la connaissance: Dans les domaines qui évoluent rapidement, la compréhension des derniers développements nécessite un accès aux données en temps réel. Les agents d'intelligence artificielle limités aux données de formation ne peuvent pas fournir les informations opportunes nécessaires à une assistance efficace.

Ces limitations ont créé un impératif clair de changement. Alors que nous faisons de plus en plus appel à des agents d'intelligence artificielle pour nous aider à accomplir des tâches complexes, la possibilité d'accéder à des informations actualisées et de les vérifier devient non seulement une amélioration, mais aussi une nécessité.

Découvrez la nouvelle fonction de recherche de ChatGPT

La nouvelle capacité de recherche de ChatGPT nous aide à introduire un changement fondamental dans la manière dont les agents d'intelligence artificielle interagissent avec le monde. En intégrant un accès web en temps réel, ChatGPT peut désormais vérifier des informations, accéder à des données actuelles et fournir des réponses actualisées. Mais comment cela fonctionne-t-il et pourquoi est-ce important ?

À la base, la nouvelle fonctionnalité de recherche permet à ChatGPT de faire quelque chose que les humains considèrent comme allant de soi : vérifier ses propres faits. Lorsqu'il est interrogé sur l'actualité, les conditions du marché ou tout autre sujet susceptible d'avoir changé depuis sa formation, ChatGPT peut désormais effectuer des recherches sur Internet pour vérifier et mettre à jour ses connaissances.

Cette capacité répond à ce qu'Olivier Godement d'OpenAI identifie comme l'un des deux principaux obstacles pour les agents d'intelligence artificielle : la capacité à se connecter à différents outils. L'intégration de la recherche est la première étape vers des agents d'intelligence artificielle capables non seulement d'accéder à l'information, mais aussi d'interagir avec différents systèmes et outils pour accomplir des tâches complexes.

Mais il ne s'agit pas seulement d'un moteur de recherche intégré à un chatbot. Le système doit :

• Comprendre quand il doit rechercher des informations

• Formuler des requêtes de recherche efficaces

• Évaluer et synthétiser les résultats

• Intégrer ces nouvelles informations à ses connaissances existantes

• Présenter des réponses cohérentes et précises

Le résultat est un agent d'intelligence artificielle capable de fournir des informations plus fiables, plus actuelles et plus vérifiables - une étape cruciale vers des assistants d'intelligence artificielle de confiance capables de s'attaquer à des tâches du monde réel.

Le fossé entre la recherche et l'autonomie

Si la recherche sur le web représente une avancée significative, il existe encore un fossé considérable entre les capacités actuelles et les agents d'IA véritablement autonomes. La compréhension de ce fossé est cruciale pour tous ceux qui travaillent avec des solutions d'IA ou qui les mettent en œuvre.

État actuel : Recherche et synthèse d'informations

Les agents d'IA d'aujourd'hui, même s'ils disposent de capacités de recherche sur le web, excellent dans ce domaine :

• Recherche et synthèse d'informations

• Répondre aux demandes de renseignements avec des données actuelles

• Vérification des faits et des déclarations

• Fournir des réponses contextualisées

Mais ils sont encore limités de façon cruciale. Deux obstacles majeurs doivent être surmontés.

1. Le défi du raisonnement

Le premier obstacle est la fiabilité du raisonnement. Bien qu'OpenAI ait introduit le "chaîne de pensée"Bien que les modèles les plus récents soient dotés d'un système de traitement de l'information, il y a encore du travail à faire. Les agents d'IA doivent :

• Traiter l'information de manière plus systématique

• Reconnaître et corriger ses propres erreurs

• Décomposer efficacement les problèmes complexes

• Essayer d'autres approches lorsque les premières tentatives échouent

2. L'obstacle de l'intégration des outils

Le deuxième défi majeur consiste à relier les agents d'IA à divers outils et systèmes. Si la recherche est une première étape cruciale, les agents véritablement autonomes devront.. :

• Interface avec plusieurs systèmes

• Exécuter des actions sur différentes plateformes

• Traiter les données sensibles en toute sécurité

• Gérer des flux de travail complexes

Pour ce qui est de l'avenir, la voie du développement est claire mais difficile. Les futurs agents d'IA devront :

• Des capacités de raisonnement améliorées qui peuvent être utilisées pour des tâches complexes

• Cadres de sécurité robustes pour le traitement des informations sensibles

• Méthodes fiables pour l'exécution d'actions dans le monde réel

• Mécanismes clairs de responsabilité et de traitement des erreurs

Construire des agents d'intelligence artificielle exige que nous soyons convaincus qu'ils accompliront des tâches complexes et qu'ils prendront les bonnes décisions. Cette confiance ne sera possible que grâce à des progrès dans les capacités de raisonnement et dans l'intégration d'outils pratiques.

Le passage de l'IA actuelle, capable d'effectuer des recherches, à des agents véritablement autonomes n'est pas qu'une question de progrès technologique : il s'agit aussi de mettre au point des systèmes auxquels on peut faire confiance pour agir dans le monde réel. Si la capacité de recherche du ChatGPT constitue une avancée significative, elle met également en lumière le travail qu'il reste à accomplir pour concrétiser la vision d'agents d'IA capables de jouer le rôle d'assistants compétents dans notre vie quotidienne.

Parlons chiffres : Premiers résultats de l'IA basée sur le Web

L'intégration de la recherche sur le web dans les agents d'intelligence artificielle n'est pas seulement prometteuse sur le plan théorique : les premières applications montrent déjà des effets mesurables. Voyons comment cette capacité transforme des domaines clés :

L'étude de marché qui ne dort jamais

Les études de marché traditionnelles peuvent prendre des semaines, voire des mois. Les agents d'intelligence artificielle basés sur le web peuvent désormais :

• Suivre les mouvements des concurrents en temps réel

• Suivre l'évolution des prix sur les différents marchés

• Identifier les tendances émergentes au fur et à mesure qu'elles se manifestent

• Compiler et analyser les nouvelles et le sentiment des médias sociaux

Un processus qui nécessitait auparavant une mise à jour manuelle constante peut désormais être exécuté en continu, ce qui permet d'obtenir des informations actualisées en permanence. Par exemple, un agent d'IA peut suivre les lancements de produits, les changements de prix et les réactions du marché chez plusieurs concurrents simultanément - une tâche qui nécessiterait normalement une équipe d'analystes travaillant jour et nuit.

Soutien à la clientèle 2.0

L'impact sur l'assistance à la clientèle est particulièrement frappant. Les agents d'IA disposant d'un accès au web peuvent :

• Fournir des informations précises et actualisées sur les produits

• Référence aux politiques et procédures en vigueur

• Proposer des solutions pertinentes basées sur des mises à jour récentes

• Traiter des requêtes complexes nécessitant des informations en temps réel

La différence est de taille : au lieu d'orienter les clients vers la consultation de sites web ou l'attente d'agents humains, ces assistants IA peuvent immédiatement accéder aux informations actuelles et les transmettre, ce qui réduit considérablement les délais de résolution et améliore les taux de satisfaction.

Recherche et analyse en temps réel

C'est peut-être dans le domaine de la recherche et de l'analyse que l'impact est le plus transformateur. Les agents d'IA activés sur le web peuvent :

• Synthétiser des informations provenant de sources multiples et actuelles

• Recouper les affirmations et vérifier les faits

• Identifier et analyser les sujets d'actualité

• Générer des rapports complets avec les données les plus récentes

2025 : L'IA basée sur la recherche remodèle les logiciels d'entreprise

À l'horizon 2025, l'intégration des capacités de recherche dans les agents d'intelligence artificielle catalyse des changements majeurs dans la façon dont nous interagissons avec la technologie. Voici ce qui devrait se passer au cours des 12 prochains mois :

• Des capacités de raisonnement améliorées deviennent la norme pour les agents d'intelligence artificielle

• Amélioration de l'intégration entre les capacités de recherche et d'action

• Développement d'agents spécialisés pour des industries et des tâches spécifiques

• Normalisation des protocoles de sécurité et de vérification

La véritable transformation interviendra lorsque les agents d'IA dépasseront le stade de la recherche et de la synthèse d'informations pour les utiliser réellement. Parmi les développements futurs, on peut citer

• Agents d'intelligence artificielle capables d'exécuter des actions sur la base d'informations en temps réel

• Intégration avec de multiples outils et plates-formes

• Sécurité renforcée et cadres d'autorisation

• Des capacités de raisonnement plus sophistiquées

Plan d'action pour l'IA sur le web

Les capacités de recherche devenant la norme dans les agents d'intelligence artificielle, vous avez besoin d'une stratégie de mise en œuvre claire. Voici une feuille de route pratique :

1. Identifier les cas d'utilisation de la recherche à fort impact

• Tâches de recherche: Tracer des flux de recherche répétitifs qui nécessitent de synthétiser des informations à partir de plusieurs sources web.

• Mises à jour urgentes: Dresser la liste des processus qui souffrent actuellement d'un accès tardif à l'information en temps réel (par exemple, surveillance des concurrents, analyse du marché).

• Flux de travail pour la vérification des faits: Documentez où votre équipe passe du temps à vérifier des informations ou des mises à jour.

2. Préparer votre fondation de données

• Intégration de la base de connaissances: Organisez votre documentation interne et les données auxquelles les agents devront se référer lors de leurs recherches sur le web.

• Vérification de la source: Créez une liste de sources et de domaines fiables dans votre secteur d'activité.

• Modèles de requête: Développer des modèles de recherche standardisés pour les besoins d'information courants dans votre domaine.

3. Commencer par des déploiements d'agents ciblés

• Assistant de recherche: Déploiement d'un agent chargé de recueillir et de résumer des informations provenant de sources spécifiques.

• Moniteur en temps réel: Mettre en place des agents qui surveillent les changements sur des sites web ou des sources de données spécifiques.

• Agent de vérification des faits: Créer un agent spécialisé dans la vérification des déclarations par rapport à des sources web fiables

4. Mesurer et optimiser

• Qualité des réponses: Suivre la précision et la pertinence des réponses des agents en combinant les données web avec les connaissances internes.

• Gain de temps: Mesurer la réduction du temps consacré aux tâches manuelles de recherche et de vérification

• Fraîcheur de l'information: Contrôlez la rapidité avec laquelle vos agents intègrent de nouvelles informations par rapport aux processus manuels

5. Plan d'intégration avancée

• Connexions API: Identifiez les outils internes auxquels vos agents auront besoin d'accéder en plus des recherches sur le web.

• Limites de recherche personnalisées: Définir des paramètres spécifiques pour ce que vos agents peuvent ou ne peuvent pas rechercher

• Protocoles d'escalade: Établir des procédures claires pour déterminer quand les agents doivent s'en remettre au jugement humain

Cette approche stratégique vous permet de maximiser la valeur des agents d'IA sur le web tout en jetant les bases de capacités plus avancées au fur et à mesure de l'évolution de la technologie.

L'introduction de capacités de recherche sur le web pour les agents d'intelligence artificielle marque un tournant dans leur évolution de systèmes de connaissances statiques vers des assistants dynamiques en temps réel. Bien qu'il reste des défis à relever en matière de capacités de raisonnement et d'intégration des outils, la capacité d'accéder, de vérifier et d'agir sur la base d'informations actuelles représente une étape cruciale vers des agents d'IA véritablement autonomes.