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Quiz rapide 1

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Q1 : Qu’est-ce qu’un agent ?

Laquelle des propositions suivantes décrit le mieux un agent en IA ?

Un système qui ne traite que du texte statique et n'interagit jamais avec son environnement. Un modèle capable de raisonner, de planifier et d'utiliser des outils pour interagir avec son environnement afin d'atteindre un objectif précis. Un chatbot qui répond aux questions sans aucune capacité à exécuter des actions. Une encyclopédie numérique qui fournit des informations mais qui ne peut pas accomplir de tâches.

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Q2 : Quel est le rôle de la planification chez un agent ?

Pourquoi un agent a-t-il besoin de planifier avant d’agir ?

Pour mémoriser les interactions précédentes. Pour décider de la séquence d'actions et sélectionner les outils appropriés nécessaires pour satisfaire la demande de l'utilisateur. Pour générer des actions aléatoires sans aucun but. Pour traduire du texte sans raisonnement supplémentaire.

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Q3 : Comment les outils améliorent-ils les capacités d’un agent ?

Pourquoi les outils sont-ils essentiels pour un agent ?

Les outils sont des composants redondants qui n'affectent pas les performances de l'agent. Les outils offrent à l'agent la capacité d'exécuter des actions qu'un modèle de génération de texte ne peut pas réaliser nativement, comme préparer un café ou générer des images. Les outils sont utilisés uniquement pour stocker la mémoire. Les outils limitent l'Agent aux réponses textuelles uniquement.

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Q4 : Quelle est la principale différence entre actions et outils ?

Quelle est la principale différence entre les actions et les outils ?

Les actions sont les étapes que l'Agent suit, tandis que les outils sont des ressources externes que l'agent peut utiliser pour exécuter ces actions. Les actions et les Outils sont la même chose et peuvent être utilisés de manière interchangeable. Les outils sont généraux, tandis que les actions sont réservées aux interactions physiques uniquement. Les actions nécessitent des LLM, tandis que les outils non.

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Q5 : Quel rôle jouent les Large Language Models (LLM) dans les agents ?

Comment les LLM contribuent-ils aux fonctionnalités d’un agent ?

Les LLM sont utilisés comme des bases de données statiques qui stockent des informations sans traiter d'entrées. Les LLM servent de « cerveau » de raisonnement pour l'agent, traitant les entrées textuelles pour comprendre les instructions et planifier les actions. Les LLM ne sont utilisés que pour le traitement d'images et non pour le texte. Les LLM ne sont pas utilisés.

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Q6 : Lequel des exemples suivants illustre le mieux un agent ?

Quel exemple concret illustre le mieux un agent en action ?

Une page FAQ statique sur un site web. Un assistant virtuel comme Siri ou Alexa, capable de comprendre des commandes vocales, d'en raison et d'exécuter des tâches comme définir des rappels ou envoyer des messages. Une calculatrice basique qui effectue des opérations arithmétiques. Un PNJ de jeu vidéo qui suit un ensemble de réponses préprogrammées.

Félicitations pour avoir terminé ce Quiz 🥳 ! Si certains éléments vous ont échappé, prenez le temps de relire le chapitre pour renforcer vos connaissances. Si vous le réussissez, vous êtes prêt à plonger plus en profondeur dans le « cerveau des agents » : les LLM.

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