ReAct expliqué : comment les agents d’IA combinent le raisonnement et des actions dans le monde réel
Comment le cadre ReAct combine le raisonnement et l’utilisation d’outils dans les agents d’IA, et en quoi il diffère des modèles de chaîne de pensée, d’apprentissage par renforcement et de raisonnement.
L’IA évolue bien au-delà des simples chatbots de génération de texte.
Les systèmes d’IA actuels peuvent naviguer sur le Web, interroger des API, exécuter des requêtes de base de données, lancer du code, récupérer des documents, puis utiliser ce qu’ils ont trouvé pour déterminer leur prochaine action. Mais qu’est-ce qui permet réellement à une IA de passer de seulement réfléchir à une tâche à en entreprendre l’exécution ?
Un concept clé à l’origine de ce changement est ReAct — pour Reason + Act.
ReAct est à la fois une technique de prompting et un cadre agentiel plus large. Il combine des étapes de raisonnement avec des actions concrètes telles que des recherches, des appels API, des calculs et d’autres invocations d’outils. Le modèle lit ensuite les résultats de ces actions et les utilise pour décider de la suite à donner. Yao et ses collègues ont présenté ce cadre en 2022.
Qu’est-ce que ReAct ?
Une façon simple de visualiser ReAct est à travers ce cycle :
Penser → Agir → Observer → Penser → Agir → Observer → Réponse finale
Imaginons que vous demandiez à un système d’IA :
"Trouvez les informations les plus récentes sur une entreprise et résumez ses derniers développements."
- Raisonnement : Déterminer quelles informations sont réellement nécessaires.
- Action : Effectuer une recherche pour les trouver.
- Observation : Examiner ce que la recherche a donné.
- Raisonnement : Décider s’il reste des informations nécessaires.
- Action : Rechercher à nouveau ou passer à un outil différent.
- Réponse finale : Une fois suffisamment d’informations collectées, produire la réponse.
Cette boucle d’aller-retour est précisément ce qui rend ReAct précieux pour les tâches dépendant d’informations externes ou d’un accès à des outils.
ReAct vs Chain-of-Thought
ReAct a beaucoup en commun avec le concept de raisonnement étape par étape, mais une différence clé les sépare.
Chain-of-Thought consiste principalement à résoudre un problème en raisonnant de manière interne.
ReAct associe ce raisonnement à une interaction réelle avec le monde extérieur.
Voici un raccourci mental rapide :
CoT = Raisonnement ReAct = Raisonnement → Action → Observation → Raisonnement
Cela rend ReAct particulièrement utile lorsque le système doit s’extirper de lui-même pour interagir avec un environnement externe, plutôt que de se fier uniquement à ses connaissances intégrées.
ReAct n’est pas un apprentissage par renforcement
Ce point pose problème à beaucoup de gens.
Même si le cycle ReAct peut ressembler à un agent interagissant avec un environnement, ce qui rappelle l’apprentissage par renforcement, il ne s’agit pas en soi d’une méthode d’apprentissage par renforcement.
Résultat retourné par une appel d’outil n’est pas automatiquement un signal de récompense au sens de l’apprentissage par renforcement.
Ce qui est important est plus simple : les observations issues des actions peuvent influencer ce que le système choisit de faire ensuite.
Où s’inscrivent les modèles de raisonnement ?
Un autre concept à comprendre est celui de modèle de raisonnement.
Ces modèles sont conçus pour consacrer des ressources de calcul supplémentaires à des problèmes plus difficiles, tels que :
- Les mathématiques
- Le codage
- La planification
- Résolution de problèmes en plusieurs étapes
Les modèles polyvalents sont également capables de raisonner, mais ils sont généralement optimisés pour des interactions rapides et efficaces dans la vie de tous les jours plutôt que pour une résolution approfondie des problèmes.
Cela nous offre un autre contraste utile :
Modèle polyvalent → interactions larges et efficaces Modèle de raisonnement → calcul supplémentaire appliqué aux problèmes difficiles
Néanmoins, recourir à davantage de raisonnement sur un problème ne garantit pas un résultat correct.
Même un modèle de raisonnement peut se tromper sur les faits, commettre des erreurs logiques ou s’appuyer sur des hypothèses erronées. Le calcul supplémentaire augmente les chances de résoudre un problème difficile, mais il n’élimine pas la possibilité d’erreur.
Le rôle du calcul en temps d’inférence
Une partie de la raison pour laquelle les modèles de raisonnement se comportent différemment sur des tâches difficiles est due au calcul en temps d’inférence.
Au lieu d’appliquer la même quantité fixe de calcul à chaque requête, un système peut augmenter les ressources de calcul spécifiquement pour les problèmes plus difficiles.
Le schéma est le suivant :
Problème simple → moindre raisonnement → réponse plus rapide
Problème difficile → plus de raisonnement → plus de calcul → résultat potentiellement meilleur
Cela offre aux systèmes d’IA un deuxième levier : les performances ne dépendent pas seulement de ce qui a été appris pendant l’entraînement, mais aussi du volume d’efforts de calcul mis en œuvre au moment où un problème spécifique est résolu.
ReAct, appel d’outils, RAG et agents
Ces quatre concepts se recoupent dans la pratique, mais chacun correspond à quelque chose de distinct.
L’appel d’outils consiste en ce où un modèle demande à un outil externe d’être exécuté en son nom.
ReAct représente le cycle répétitif de raisonnement, d’action et d’observation des résultats.
RAG récupère des informations externes et les transmet au modèle afin que ses résultats soient fondés sur des données réelles.
agent IA est un système plus complet, capable d’atteindre un objectif grâce à la planification, à l’utilisation d’outils, au suivi de l’état et à la prise de décisions successives dans le temps.
La vérification rend les agents plus fiables
En plus d’agir et d’observer, les systèmes agents peuvent ajouter des couches de vérification et de réflexion.
Générer → Vérifier → Corriger si nécessaire → Réponse finale
La vérification est l’étape où le système contrôle si ce qu’il a obtenu ou produit est bien correct.
La réflexion est l’étape où le système examine sa tentative précédente et décide s’il doit essayer à nouveau.
Ces deux techniques peuvent rendre certains flux de travail plus fiables, mais elles ont un coût : une latence supplémentaire, des ressources de calcul additionnelles, et toujours aucune garantie absolue que le résultat final soit correct.
Le contexte global
Les prompts fournissent des instructions au modèle.
Raisonnement lui permet de résoudre des problèmes plus difficiles.
Appel d’outils lui permet de communiquer avec d’autres systèmes en dehors de lui-même.
ReAct relie le raisonnement à l’action et à l’observation.
Agents unissent tout cela en systèmes orientés vers des objectifs, capables de planifier, d’agir, d’observer, de vérifier et de répéter le cycle selon les besoins.
La conclusion principale est simple :
L’IA n’est pas limitée à fournir une seule réponse. Les systèmes d’IA actuels peuvent raisonner sur ce dont ils ont réellement besoin, agir en fonction de ce raisonnement, observer ce qui se passe et utiliser ces observations pour décider de leur prochain mouvement.
Cette transition — du simple production de résultats à la poursuite active d’un objectif par des actions concrètes — constitue l’un des fondements essentiels des agents d’IA actuels.