Anatomie d’un agent IA : le pattern ReAct (raisonner + agir)

Un « agent IA » n’est pas qu’un modèle qui répond : c’est un modèle qui décide d’agir, observe le résultat, et recommence jusqu’à atteindre un but. Le pattern le plus répandu pour ça s’appelle ReAct (Reasoning + Acting).

La boucle ReAct

À chaque tour, l’agent produit une pensée, choisit une action (un outil), reçoit une observation, puis recommence :

Thought:  Je dois connaître la météo à Paris.
Action:   get_weather(city="Paris")
Observation: 18°C, nuageux
Thought:  J'ai l'information, je peux répondre.
Answer:   Il fait 18°C et nuageux à Paris.

Pourquoi c’est puissant

Le raisonnement explicite (« Thought ») rend les décisions de l’agent lisibles et déboguables. Les actions lui donnent accès au monde réel (API, code, recherche) au lieu de se limiter à ce que le modèle « sait ».

Les composants d’un agent

• Un objectif et un prompt système qui cadrent son rôle.
• Des outils (functions) qu’il peut appeler, décrits par leur signature.
• Une mémoire du fil (les tours précédents).
• Une condition d’arrêt : succès, ou nombre max d’itérations.

Les écueils

Sans garde-fous, un agent peut boucler à l’infini, halluciner un appel d’outil, ou dériver de son objectif. Les parades : limiter les itérations, valider chaque action par un schéma strict, et insérer des points de contrôle humains sur les actions sensibles. C’est précisément ce qu’un pipeline contractuel apporte aux agents : de la fiabilité là où le ReAct brut reste fragile.