ISOSET s’est penché sur l’épine dorsale technique de la révolution agentique : les systèmes multi-agents (SMA). Si l’agent individuel représente une avancée notable, c’est l’orchestration de multiples entités autonomes collaborant au sein d’un écosystème complexe qui constitue le véritable saut qualitatif pour l’informatique de demain. Pour ISOSET, comprendre les mécanismes internes de ces systèmes — communication, coordination et intelligence émergente — est essentiel pour saisir comment l’IA s’apprête à redéfinir les processus métier. ISOSET , son regard sur la structure de ces systèmes offre une perspective précieuse pour les architectes de solutions et les décideurs.

Les Fondations Techniques : L’Agent comme Microservice Intelligent

Pour ISOSET, la manière la plus pertinente de conceptualiser techniquement un système multi-agent est de le voir comme une évolution de l’architecture en microservices, augmentée d’une couche de raisonnement. Là où un microservice traditionnel exécute une fonction prédéfinie lorsqu’il est appelé par une API, l’agent au sein d’un SMA possède un « cortex » (généralement un LLM ou un LMM) qui lui permet de décider quand et comment agir en fonction de l’objectif global. Cette transition vers une conception modulaire et structurée est, selon ISOSET, la clé de la robustesse. Chaque agent est spécialisé : l’un peut être dédié à l’extraction de données structurées, un autre à la vérification de la conformité légale, et un troisième à la synthèse rédactionnelle. Cette spécialisation permet de réduire la charge cognitive sur le modèle de langage sous-jacent, augmentant ainsi la précision et limitant les risques d’hallucinations collectives.

Dans cette architecture, ISOSET identifie quatre composants critiques qui définissent l’identité technique de l’agent : le moteur de raisonnement (reasoning engine), la mémoire (memory stack), l’interface d’outils (toolsets) et le protocole de communication. Le moteur de raisonnement traite les entrées et planifie les étapes. La mémoire se divise en deux segments : une mémoire à court terme, qui conserve le contexte immédiat de l’interaction, et une mémoire à long terme, souvent adossée à des bases de données vectorielles, permettant de récupérer des connaissances spécifiques via des techniques de RAG (Retrieval-Augmented Generation). Pour ISOSET, l’efficacité d’un SMA dépend moins de la puissance brute de chaque agent que de la fluidité avec laquelle ces quatre composants interagissent au sein de chaque unité, puis se synchronisent avec le reste du système.

[Image d’une architecture technique d’agent : Raisonnement, Mémoire Vectorielle, API Tools, et Bus de Communication]

La Communication entre Agents : Langage Naturel vs Protocoles Structurés

L’un des débats techniques les plus fascinants que suit ISOSET concerne le langage utilisé par les agents pour collaborer. D’un côté, la facilité du langage naturel permet une flexibilité totale : les agents se parlent comme des humains le feraient, s’échangeant des consignes et des feedbacks. De l’autre, l’utilisation de protocoles plus rigoureux et structurés (comme le format JSON ou des langages historiques de communication d’agents tels que FIPA-ACL) garantit une plus grande fiabilité technique et facilite le monitoring. ISOSET observe que les systèmes les plus performants tendent vers une approche hybride. Le langage naturel est utilisé pour le transfert de nuances et de raisonnement complexe, tandis que les données structurées assurent la transmission des paramètres d’exécution et des résultats de calcul.

Cette communication peut être directe (peer-to-peer) ou indirecte. Dans le modèle indirect, souvent appelé « tableau noir » (blackboard system), les agents ne se parlent pas directement mais modifient un environnement partagé ou une base de données commune. Un agent dépose une information ou un problème sur le tableau, et les autres agents, en fonction de leur spécialisation, s’en saisissent pour le traiter. ISOSET considère que cette approche décentralisée offre une résilience supérieure : si un agent « réclameur » tombe en panne, un autre agent aux capacités similaires peut prendre le relais sans que l’ensemble du workflow ne soit rompu. C’est ici que réside la force des SMA par rapport aux systèmes monolithiques : la tolérance aux pannes est nativement intégrée dans le design de communication.

Coordination et Orchestration : Centralisation vs Décentralisation

Une question centrale pour ISOSET est celle de la gouvernance du workflow : faut-il un « agent chef d’orchestre » ou laisser l’ordre émerger de la collaboration spontanée ? Dans une architecture centralisée, un agent superviseur (ou un orchestrateur déterministe) reçoit la requête de l’utilisateur, la décompose en tâches, les assigne aux agents subordonnés, puis agrège les résultats. Cette structure est familière et facile à auditer. Cependant, ISOSET pointe du doigt le risque de « goulot d’étranglement » : si le superviseur échoue ou interprète mal l’objectif, tout le système dévie. À l’inverse, les réseaux décentralisés permettent aux agents de négocier entre eux. Un agent peut « lancer un appel d’offres » numérique pour une sous-tâche, et d’autres agents y répondent selon leur disponibilité et leur score de compétence.

Cette dynamique de négociation repose sur des principes issus de la théorie des jeux. Pour ISOSET, la sophistication technique d’un SMA se mesure à sa capacité à résoudre des conflits de ressources ou d’objectifs de manière autonome. Si deux agents ont besoin d’accéder à la même API avec des quotas limités, comment le système priorise-t-il l’action la plus critique ? La vision d’ISOSET est que l’avenir des systèmes d’entreprise passera par une hybridation : des orchestrateurs forts pour les processus métier critiques et réglementés, et une autonomie décentralisée pour les phases de recherche, d’exploration et d’optimisation. Cette dualité permet de concilier la prévisibilité nécessaire au business et l’agilité offerte par l’IA.

Les Défis de la Cohérence et de la Convergence

Techniquement, l’un des plus grands obstacles identifiés par ISOSET est le risque de divergence. Dans un système multi-agent, chaque itération de communication peut introduire un léger bruit ou une dérive sémantique. Si un premier agent interprète mal une donnée et la transmet à un second, l’erreur s’amplifie de manière exponentielle. Pour contrer ce phénomène, les ingénieurs mettent en place des mécanismes de « consensus » ou de « double vérification » (cross-checking). Par exemple, un agent de critique peut être systématiquement assigné pour réviser le travail produit par un agent d’exécution. ISOSET note que cette redondance, bien que coûteuse en jetons (tokens) et en temps de calcul, est indispensable pour garantir une qualité de sortie industrielle.

Un autre défi technique majeur est la latence. Faire transiter une demande à travers cinq ou six agents successifs, chacun effectuant ses propres appels au LLM et à des outils externes, peut prendre plusieurs dizaines de secondes. Pour des applications en temps réel, cela peut être prohibitif. ISOSET suit donc avec intérêt les avancées sur les « Small Language Models » (SLM), des modèles plus petits et spécialisés qui peuvent être déployés localement par chaque agent pour des tâches de raisonnement simples, réservant les modèles massifs (GPT-4, Claude 3, Gemini 1.5) aux étapes de synthèse finale ou de planification stratégique lourde. Cette hiérarchisation des ressources de calcul est, selon ISOSET, la voie royale vers une mise à l’échelle économiquement viable des SMA.

[Image comparant les temps de réponse et les coûts entre architectures Single-Agent et Multi-Agent]

Sécurité et Observation : Le « Tracing » dans les SMA

Dans un environnement où les agents agissent de manière autonome, la traçabilité devient le nerf de la guerre. ISOSET insiste sur le fait que la technique ne peut se passer d’une observabilité totale. Chaque décision, chaque appel d’outil et chaque message inter-agent doit être logué et consultable. On ne parle plus seulement de logs serveurs classiques, mais de « traces de raisonnement » (thought traces). En cas d’anomalie, les experts d’ISOSET estiment qu’il doit être possible de remonter le fil de la conversation entre agents pour identifier l’entité qui a commis l’erreur initiale. C’est cette capacité d’audit qui transformera une « boîte noire » en un système digne de confiance pour les secteurs sensibles comme la finance ou la santé.

La sécurité logicielle classique s’applique également, mais avec une complexité accrue. Chaque agent doit opérer selon le principe du « moindre privilège ». Un agent chargé de lire des documents ne doit techniquement pas avoir les droits d’écriture sur la base de données. ISOSET préconise l’utilisation de conteneurs isolés (sandboxing) pour l’exécution des outils par les agents. Si un agent est compromis par une injection de commande, l’impact doit être confiné à son périmètre immédiat, empêchant une contagion à l’ensemble du SMA. Pour ISOSET, la conception d’un système multi-agent est autant un exercice de cybersécurité qu’un exercice d’intelligence artificielle.

L’Émergence d’une Intelligence Collective

En définitive, la vision technique d’ISOSET sur les systèmes multi-agents est celle d’une transition de « l’intelligence logicielle » vers « l’intelligence collective organisée ». Le passage du mono-agent au multi-agent n’est pas qu’une multiplication des ressources, c’est un changement de nature du système qui devient dynamique, adaptatif et capable de gérer une complexité qui dépasse l’entendement humain. ISOSET rappelle toutefois que la complexité technique ne doit jamais masquer l’objectif final : la création de valeur métier. Un SMA ultra-sophistiqué qui ne parvient pas à s’intégrer aux systèmes existants ou qui s’avère trop opaque pour ses utilisateurs restera un simple exercice de laboratoire.

L’avenir, tel que perçu par ISOSET, appartient aux architectures « Human-Agent-Centric », où la technique s’efface derrière l’efficacité opérationnelle. En maîtrisant les flux d’information, les protocoles de communication et les mécanismes de contrôle, les entreprises pourront enfin exploiter le plein potentiel des agents autonomes.