HermesAgentPourquoi un lexique des agents IA est important
Le langage de l'automatisation IA peut prêter à confusion parce que les fournisseurs utilisent souvent les mêmes mots de façons différentes. Un « agent IA local », une « automatisation de flux de travail », un « appel d'outil » ou un « fournisseur de modèle » peuvent signifier différentes choses selon le produit, le déploiement et les permissions impliquées.
Pour Hermes Agent, des définitions claires aident les utilisateurs à répondre à des questions pratiques :
- Que peut réellement faire l'agent?
- À quels outils, fichiers, applications et API peut-il accéder?
- Où les requêtes, les résultats, les journaux et les données peuvent-ils être traités?
- Quels flux de travail devraient rester sous révision humaine?
- Quels choix de configuration importent pour les organisations canadiennes qui réfléchissent à la vie privée, aux opérations et au risque fournisseur?
Définitions essentielles
Agent IA
Un logiciel qui utilise un modèle d'IA pour interpréter un objectif, raisonner à travers des étapes et agir via des outils configurés. Contrairement à un simple robot conversationnel, un agent peut rechercher des fichiers, appeler des API, créer des brouillons, planifier des tâches ou interagir avec des systèmes connectés lorsque les permissions le permettent.
LLM (grand modèle de langage)
Un modèle d'IA entraîné sur de grandes quantités de texte pour comprendre et générer du langage. Les LLM sont le moteur de raisonnement derrière la plupart des agents IA modernes. Le choix du LLM influence la qualité des réponses, le coût, la latence et la localisation du traitement des données.
RAG (génération augmentée par récupération)
Une technique qui combine un modèle de langage avec un système de recherche d'information. Avant de répondre, l'agent récupère des documents, des notes ou des données pertinentes pour fonder sa réponse sur le contexte réel de l'utilisateur. Le RAG peut améliorer la précision, mais nécessite une gestion soignée des permissions et de la provenance des données.
Appel d'outils (tool calling)
Le processus par lequel un agent IA utilise un outil connecté pour faire quelque chose au-delà de la génération de texte. Un appel d'outil peut rechercher des fichiers, envoyer un message, lire un calendrier, créer un document, exécuter une commande ou interroger une API. La portée des outils doit être délibérément limitée.
Agent local
Un agent qui s'exécute sur une machine ou une infrastructure contrôlée par l'utilisateur plutôt qu'exclusivement dans une interface SaaS tierce. « Local » peut décrire où le processus d'agent s'exécute, mais cela ne signifie pas automatiquement que chaque requête de modèle, appel API, journal ou fichier reste local.
LPRPDE (PIPEDA)
La Loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques est la loi fédérale canadienne sur la protection des renseignements personnels dans le secteur privé. Elle établit des règles sur la collecte, l'utilisation et la divulgation des renseignements personnels. Pour les flux de travail avec agent IA, la LPRPDE soulève des questions sur le consentement, la finalité de la collecte, les mesures de sécurité et le transfert transfrontalier de données. Les provinces avec des lois substantiellement similaires (Québec, Alberta, C.-B.) peuvent appliquer leurs propres exigences.
Structure suggérée pour une page de terme
Lorsque chaque terme devient sa propre page, utilisez une structure cohérente :
- Définition en une ou deux phrases en langage clair.
- Exemple du terme dans un flux de travail réel.
- Pourquoi c'est important pour Hermes Agent.
- Note spécifique au Canada lorsque c'est utile et pertinent.
- Termes connexes et liens internes.
- Prochaine étape pratique, comme lire un guide d'installation ou cartographier un flux de données.