Les agents intelligents et l’optimisation du coût et de la performance grâce à la frontière de Pareto Plusieurs études ont exploré le concept de frontière de Pareto dans le cadre des agents IA, en mettant en évidence le compromis entre précision et coût. L’objectif consiste à trouver l’équilibre optimal entre ces deux facteurs lors du choix d’un modèle linguistique. Traditionnellement, un agent IA repose sur un seul modèle de langage (LLM), qui sert de socle pour la génération de langage naturel, le raisonnement et la gestion du contexte. Cependant, OpenAI et NVIDIA ont récemment introduit une approche plus sophistiquée : l’orchestration de plusieurs petits modèles spécialisés, chacun dédié à une tâche précise. Par exemple, NVIDIA a affiné un petit modèle de langage (SLM) pour améliorer la précision de la sélection d’outils, tandis qu’OpenAI utilise une séquence de petits modèles dans son API de recherche avancée et dans ChatGPT. Ces méthodes restent toutefois principalement statiques : elles appliquent des règles fixes ou des décisions préétablies, sans s’adapter en temps réel aux variations des requêtes utilisateur. C’est là que surgit Avengers-Pro, un nouveau cadre d’orchestration qui révolutionne cette approche. Conçu comme un « régulateur intelligent du trafic » pour les requêtes IA, Avengers-Pro sélectionne dynamiquement, pour chaque tour de dialogue, le modèle le plus adapté en fonction de l’entrée utilisateur. Le processus commence par l’encodage des prompts d’entrée en vecteurs sémantiques à l’aide d’un modèle léger (Qwen3-embedding-8B). Ces vecteurs sont ensuite regroupés en 60 clusters sémantiquement cohérents, basés sur un jeu de données étiqueté de paires requête-réponse. Pour chaque cluster, le système calcule un score de performance-efficiences pour chaque modèle de l’ensemble (jusqu’à huit LLM, incluant des variantes Qwen3 et GPT-5-medium). Ce score combine la précision normalisée sur des tâches similaires et les coûts normalisés en fonction des tokens utilisés via des API comme OpenRouter. Grâce à cette méthode, Avengers-Pro route chaque requête vers le modèle le plus efficace en termes de rapport performance-coût. Il privilégie ainsi des modèles économiques comme Gemini-2.5-flash pour les tâches simples, tout en réservant les modèles haut de gamme comme GPT-5 pour les scénarios complexes. Cette approche dynamique et contextuelle représente une avancée majeure, car elle intègre explicitement le coût comme un facteur central dans la prise de décision, contrairement à de nombreuses solutions précédentes où les coûts étaient souvent négligés. Les résultats montrent une amélioration significative sur six benchmarks exigeants, confirmant que l’optimisation en temps réel du choix du modèle peut améliorer à la fois l’efficacité et la rentabilité des agents IA. Ce travail prolonge une réflexion que j’avais déjà abordée : dans de nombreux systèmes, les coûts liés aux multiples appels de LLM ou aux ajustements de prompts sont ignorés, alors que des agents de même précision peuvent varier considérablement en termes de dépense. Enfin, dans le domaine des agents IA et des applications agentices, les hypothèses courantes sur le « savoir implicite » sont souvent mal alignées avec la réalité. De plus, la plupart des agents n’ont pas encore été soumis aux exigences réelles de déploiement en production. Avengers-Pro représente une étape vers des solutions plus robustes, économiques et évolutives. Merci d’avoir lu cet article. Si vous êtes arrivé jusqu’ici, je vous remercie sincèrement pour votre attention. J’espère que ce contenu a valu votre temps. Chef Évangéliste chez Kore.ai | Passionné par l’intersection entre l’IA et le langage. Modèles de langage, agents IA, applications agentices, frameworks de développement et outils axés sur les données, façonnant l’avenir.