Comprendre l’IA Agentique, A2A et les Nouveaux Protocoles

L'intelligence artificielle (IA) évolue rapidement, et de nouveaux concepts comme l'IA agentique et les communications entre agents (A2A) transforment notre manière d'interagir avec la technologie. Cet article vise à expliquer ces notions de manière simple et claire.

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Qu'est-ce que l'IA Agentique ?

L'IA agentique désigne des systèmes d'intelligence artificielle capables d'agir de manière autonome pour atteindre des objectifs spécifiques. Contrairement aux IA traditionnelles qui nécessitent des instructions précises, les agents IA peuvent percevoir leur environnement, raisonner, agir et apprendre de leurs expériences.

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Les 4 étapes clés de l'IA Agentique :

• Percevoir : collecter des informations à partir de diverses sources.
• Raisonner : analyser les données pour prendre des décisions.
• Agir : exécuter des actions pour atteindre les objectifs fixés.
• Apprendre : s'améliorer continuellement grâce aux retours d'expérience.

Source : NVIDIA Blog

Communication entre Agents (A2A)

Dans un système multi-agents, plusieurs IA collaborent pour accomplir des tâches complexes. La communication entre ces agents, appelée A2A (Agent-to-Agent), est essentielle pour coordonner leurs actions et partager des informations.

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Des protocoles comme le Natural Language Interaction Protocol (NLIP) permettent à ces agents de communiquer efficacement en utilisant le langage naturel, facilitant ainsi leur collaboration sans nécessiter une compréhension préalable des structures internes de chacun.

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Source : Wikipedia - Agent Communications Language

Les Nouveaux Protocoles : Model Context Protocol (MCP)

Pour que les agents IA puissent interagir efficacement avec divers systèmes et bases de données, des protocoles standardisés sont nécessaires. Le Model Context Protocol (MCP), développé par Anthropic, vise à standardiser la manière dont les modèles d'IA accèdent et partagent des données avec des outils externes.

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MCP agit comme un "connecteur universel", permettant aux agents IA de lire des fichiers, exécuter des fonctions et gérer des invites contextuelles de manière cohérente, quel que soit l'environnement logiciel.

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Source : Wikipedia - Model Context Protocol

Conclusion

L'IA agentique, la communication entre agents et les nouveaux protocoles comme le MCP représentent une avancée significative dans le domaine de l'intelligence artificielle. En permettant aux systèmes de travailler de manière autonome et collaborative, ces technologies ouvrent la voie à des applications plus intelligentes et adaptatives dans divers secteurs.

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Révolutionnez votre processus de test : Comment utiliser TensorFlow pour générer automatiquement des tests unitaires pour vos classes Java

La création d'un modèle AI avec Tensorflow pour générer des tests unitaires des classes Java implique plusieurs étapes, notamment :

Collecte des données d'apprentissage : il est nécessaire de collecter un ensemble de données d'apprentissage qui contient des exemples de classes Java avec des tests unitaires correspondants. Ces données peuvent être collectées à partir de projets open-source ou de projets internes.


Prétraitement des données : les données d'apprentissage doivent être prétraitées avant d'être utilisées pour entraîner le modèle. Les étapes de prétraitement peuvent inclure la normalisation, la transformation des données en vecteurs de caractéristiques et le fractionnement des données en ensembles de formation et de validation.


Développement du modèle : il est nécessaire de développer un modèle AI qui peut apprendre à générer des tests unitaires pour les classes Java. Cela peut être fait en utilisant Tensorflow et en utilisant des techniques de traitement du langage naturel (NLP) telles que les réseaux de neurones et les modèles de langage pour comprendre le code source des classes Java et générer des tests unitaires correspondants.


Entraînement du modèle :le modèle doit être entraîné en utilisant l'ensemble de données d'apprentissage prétraité. Cela implique de faire passer les données d'apprentissage dans le modèle pour ajuster les paramètres du modèle de manière à minimiser l'erreur de prédiction.


Évaluation du modèle : une fois que le modèle est entraîné, il est nécessaire d'évaluer sa performance en utilisant un ensemble de données de validation distinct. Cela permet de mesurer les performances du modèle en termes de précision et de rappel.


Utilisation du modèle : enfin, le modèle peut être utilisé pour générer des tests unitaires pour des classes Java en entrant le code source de la classe dans le modèle et en utilisant la sortie du modèle pour générer des tests unitaires correspondants.

Il est important de noter que la création d'un modèle AI pour générer des tests unitaires de classes Java est un processus complexe qui nécessite une expertise approfondie en matière de programmation, de machine learning et de traitement du langage naturel. Les étapes ci-dessus sont de nature générique et doivent être adaptées en fonction des besoins spécifiques de chaque cas d'utilisation.

Collecte des données d'apprentissage :

La collecte des données d'apprentissage peut être effectuée en récupérant des exemples de classes Java avec des tests unitaires correspondants à partir de projets open-source ou de projets internes. Voici un exemple de code pour récupérer des données d'apprentissage à partir de projets open-source : 

public List getJavaClasses(String projectName) {
    // Récupère les classes Java du projet
    List classes = ProjectUtils.getJavaClasses(projectName);
    
    // Récupère les tests unitaires correspondants à chaque classe Java
    for (JavaClass javaClass : classes) {
        List tests = ProjectUtils.getUnitTests(javaClass);
        javaClass.setUnitTests(tests);
    }
    
    return classes;
}

Prétraitement des données :

Le prétraitement des données peut inclure la normalisation, la transformation des données en vecteurs de caractéristiques et le fractionnement des données en ensembles de formation et de validation. Voici un exemple de code pour transformer les données en vecteurs de caractéristiques :

  def create_feature_vector(java_class):
    # Transforme le code source de la classe Java en tokens
    tokens = tokenize(java_class.get_source_code())
    
    # Crée un vecteur de caractéristiques en utilisant les tokens
    feature_vector = create_vector(tokens)
    
    return feature_vector

Développement du modèle :

Le développement du modèle peut impliquer l'utilisation de techniques de traitement du langage naturel (NLP) telles que les réseaux de neurones et les modèles de langage pour comprendre le code source des classes Java et générer des tests unitaires correspondants. Voici un exemple de code pour développer un modèle de langage pour générer des tests unitaires de classes Java :

# Crée un modèle de langage pour générer des tests unitaires de classes Java
model = Sequential()
model.add(Dense(512, input_dim=input_dim, activation='relu'))
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(output_dim, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

    

Entraînement du modèle :

Le modèle doit être entraîné en utilisant l'ensemble de données d'apprentissage prétraité. Voici un exemple de code pour entraîner le modèle : 

Entraîne le modèle

 
        model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=64, validation_data=(X_val, y_val))
        

Évaluation du modèle :

Une fois que le modèle est entraîné, il est nécessaire d'évaluer sa performance en utilisant un ensemble de données de validation distinct. Voici un exemple de code pour évaluer le modèle :# Entraîne le modèle# Évalue le modèle

 loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

# Affiche les résultats de l'évaluation
print("Perte : ", loss)
print("Précision : ", accuracy)

Utilisation du modèle :

Enfin, le modèle peut être utilisé pour générer des tests unitaires pour des classes Java en entrant le code source de la classe dans le modèle et en utilisant la sortie générée comme test unitaire. Voici un exemple de code pour utiliser le modèle entraîné pour générer des tests unitaires de classes Java :

 loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

# Affiche les résultats de l'évaluation
print("Perte : ", loss)
print("Précision : ", accuracy)