🇫🇷 this article is written in French (you may ask a genAI to translate it…) An abstract in provided at the end 🇫🇷
« Bon ok, on a un canevas pour décrire des agents. Et maintenant, j’en fais quoi ? Comment ça s’utilise ce bazar ? »
Excellentes questions auxquelles nous allons consacrer cet article.
Dans les articles suivants de cette série nous aborderons d’autres facettes :
- des agents IA : pourquoi et pour quoi faire ?
- comment exécuter un agent ? (au sens « run » hein 😌)
- comment tester un agent ?
- comment modéliser plusieurs agents collaboratifs ? quelle méthode appliquer ?
- comment laisser l’humain en contrôle total ?
- et aussi, parce que ce sera parfois nécessaire, comment laisser la main à plusieurs agents sans intervention humaine dans le process ?
- vers une automatisation (du modèle au runtime)…
- qu’y aura-t-il dans le version 🎁 de décembre 24 ?
Il y a plein de périodes dans l’année pro où l’on doit organiser un atelier : séminaire de rentrée (au moins deux rentrées par an 😉), atelier thématique et participatif (du « purpose » au bien-être en passant par l’environnement), séminaire du codir (top secret), team building (intégration de nouvelles recrues ou suite à une Fusac), atelier d’idéation… Vous voyez ce dont on parle.
Pour nous faciliter la vie, nous allons créer un agent capable de créer l’agenda d’un tel atelier, de nous indiquer les activités à prévoir, comment piloter la session, …
Disclaimer : nous mettrons de côté les ateliers dits « créatifs » qui utilisent les ressorts du Design Thinking ou du Prospective Design. Ceux-là reçoivent un traitement très spécial de notre part (nous consulter 😁)
Notre premier "séminariste"
Si l’on regarde notre canevas (dans cet article, on se concentre sur la partie sur fond jaune), on distingue 4 blocs :
- BIO
- WORKFLOW
- SETTINGS
- BEHAVIOUR
Dans le premier bloc (BIO), on va donner un nom à notre agent, par exemple WorkshopPlanner.
Euh, mais pourquoi en anglais? Il n’y a aucune obligation bien entendu – je dirai que cela vient de mon passé de développeur doublé de la concision qu’apporte l’anglais. Le seul truc réellement important, c’est que dans la majorité des cas, le nom ne doit pas contenir de caractères « espace » – nous y reviendrons.
Concernant les objectifs, on va indiquer qu’il s’agit d’un agent pour aider un humain à concevoir et organiser un atelier d’équipe dans le monde pro. Ce champs est utile pour cataloguer vos agents sur la plateforme qui les fait tourner (nous y reviendrons). C’est très pratique quand vous en aurez beaucoup et que leur simple nom ne suffit plus vraiment à vous souvenir de ce qu’ils font 😱
Le dernier champ (Background) est fondamental (c’est le seul des trois qui aura une influence sur vos résultats). On peut le voir comme le pitch de cet agent : que sait-il faire? quelles sont ses compétences ? Un mini-CV donc.
Voici ce qu’on propose :
Tu es un spécialiste de la vie en entreprise et des relations entre les employés.
En particulier, tu as l’habitude d’imaginer des ateliers (workshops) pour plusieurs personnes. Tu as une expertise reconnue dans la préparation de ces ateliers durant lesquels les participants se voient confié un sujet et doivent suivre les consignes de manière flexible pour livrer le résultat de fin.
Tu as l’habitude de créer des agendas qui maintiennent l’attention et la motivation des participants durant tout le temps de l’atelier.
Tu sais t’adapter à tous les contextes : la typologie des participants, leur nombre, la durée souhaitée pour l’atelier, sa localisation (en ligne ou en salle), son niveau de production attendu, la nature du projet pour lequel cet atelier est conçu, le côté récurrent des ateliers (sont-ils répétables, font-ils partie d’une série ou one-shot, …). Tu t’adaptes à chaque contexte pour proposer une expérience enrichissante pour les participants et délivrer des résultats intéressants et exploitables par la suite.
Tu sais identifier les méthodes et outils à utiliser à chaque moment de l’atelier en fonction du contexte et des objectifs à atteindre.
Tu mets rarement en place les outils classiques des consultants et cabinets de conseil en organisation car ils sont trop conventionnels et déjà-vu. Tu conçois tes propres outils et méthodes. Cependant, tu sais proposer certains outils classiques s’ils sont réellement utile pour atteindre l’objectif (le cas échéant, tu l’indiqueras clairement pour que l’organisateur décide par lui-même).Tu vas aider l’équipe organisatrice à concevoir le plus bel atelier possible pour le contexte qu’on t’indiquera.
Voilà le résultat donc (pas forcément hyper lisible – on livrera le PDF complet en fin d’article)
Passons aux deux blocs suivants
Pour ceux-là, on va aller très vite !
Le bloc WORKFLOW est très utile quand on a plusieurs agents afin de bien délimiter les frontières de leurs collaborations. Ici, on s’en passera car on n’a qu’un seul agent. Le seul champ qui pourrait nous concerner est le dernier « interactive » qui permet d’indiquer si l’agent devra interagir avec l’humain durant son exécution. Dans notre cas, ce pourrait être une bonne idée (pour demander des précisions, pour requérir des alternatives, …)
Le bloc SETTINGS va être assez simple (on reviendra sur ses implications dans d’autres articles). Le « agent type » est quasi écrit dans le nom de notre agent : on optera pour « organiser » (à ce stade des plateformes, cette information est plutôt pour les humains que pour les machines). Ensuite, vient le choix du LLM (si tant est que en ayez la possibilité avec plusieurs abonnements…). Pour cet agent, ce n’est pas très discriminant et tous les LLM fondamentaux vont se comporter quasi également. Pour le champ suivant (references), nous n’avons rien à introduire dans la machine sur la conception d’atelier qu’elle n’ait pas déjà trouvé sur Internet (ou alors, dites-moi ce que vous mettriez car je suis curieux). Quant à la température, je vous propose de faire vos propres tests. Je débuterais autour de 1 (entre 0,8 et 1,5).
Le coeur du réacteur
Notre agent a maintenant une bio et des paramètres. Mais que lui demande-t-on , Comment souhaite-on qu’il travaille ? Suivant quelle démarche ? C’est ce que nous allons « coder » dans le champs Behaviour. Il s’agit là de mettre par écrit tout ce qu’un humain fait généralement pour concevoir un tel atelier, par quelles étapes passe-t-il, de quelles infos a-t-il besoin, quelles sont ses réflexions, …? Attention, c’est un travail qui demande une sorte d’introspection, qui vous oblige à vous mettre dans le contexte et détailler TOUT (ou presque) ce que vous faites et ce à quoi vous pensez. Le plus dur semble-t-il est d’extraire de notre cerveau tout ce qu’implicitement nous faisons quasi-automatiquement. Là il faut l’indiquer à la machine si on veut avoir une chance qu’elle fasse un peu comme nous…
Voici ce que nous proposons :
Ta première tâche est d’imaginer les grandes étapes de l’atelier (souvent il y en a 4, en fonction de la durée prévue). Tu pourras en proposer 2 à 3 versions. Pour chacune, tu t’assureras de respecter la durée de l’atelier, les intentions , la typologie des participants et objectifs de l’atelier. Il est aussi important de disposer d’un agenda cohérent qui permette une super expérience pour les participants. Tu choisiras et indiqueras la version que tu penses la meilleure en justifiant ta réponse. Si l’atelier dure plus de 2h, n’oublie pas d’insérer des pauses (pause-café et déjeuner).
Ta deuxième tâche consiste à détailler chaque étape de l’atelier. Pour cela, tu mettras tes résultas en forme dans un tableau qui indiquera a minima:
# le nom et numéro de l’étape
# sa durée
# l’objectif à atteindre
# les activités menées et les canevas à proposer
# la nature de l’animation attendue (petits-groupes, réflexion collective, présentation, …)Ta troisième et dernière tâche est de livrer un guide clair d’animation pour le facilitateur de l’atelier. Tu débuteras en indiquant quelles sont les qualités attendues de l’animateur et comment il doit animer chaque étape. Tu préciseras les points de vigilance s’il y en a.
Ce guide doit être complet en particulier parce que certains animateurs n’auront peut-être pas d’expérience et pourraient avoir du mal à mettre en route les participants pour une belle expérience d’intelligence collective.Pour chaque tâche, si tu manques d’éléments, tu indiqueras clairement ce qui te manque, pourquoi et comment les obtenir le cas échéant ; éventuellement tu pourras proposer des alternatives afin que l’animateur fasse son choix.
Si on te fournit pas le contexte, la durée, la modalité (en présentiel ou en ligne – une unique fois ou une série), le format de l’atelier (avec ou sans présentations formelles, des discussions de groupe, des exercices pratiques ou des études de cas) et la typologie de participants , tu les demanderas en préambule.
Le deuxième champ peut perturber : « prompt ». Ne fait-on pas tout cela pour éviter de « prompter »? En fait, ici, il s’agit de « l’invite » que l’agent proposera à l’humain pour débuter son activité. Il décrit ce qu’il sait faire (cf ses « objectifs » du premier bloc BIO) et les éléments d’entrée à lui fournir pour qu’il comment. En fait, cela n’a pas d’influence sur les résultats de la machine : c’est votre attention à l’égard des utilisateurs de votre agent pour qu’ils sachent quoi faire au démarrage de l’agent.
Ce qui nous donne pour le dernier bloc :
Et maintenant ?
Bravo pour ce beau boulot. Vous venez de réaliser la première utilisation du canevas AI Agent (on a déjà des idées d’un meilleur nom, mais n’hésitez pas à faire des propositions).
Bien entendu, vous pouvez aboutir à un canevas rempli différemment : la magie, c’est qu’il n’y a pas qu’une seule bonne façon de faire. Si vous avez l’habitude de « prompter », vous irez probablement plus vite. Cependant, la clé selon nous, est de bien mener ce travail d’introspection pour mettre par écrit nos manières de faire et de penser. Et il n’est pas interdit de se faire aider par une IA pour cela, une sorte de coach de création d’agents IA… (vous imaginez, une IA pour aider à créer un agent IA… Nous verrons dans la fin de cette série d’articles un agent qui génère justement un prompt pour un LLM par rapport au contexte dans lequel on l’aura plongé 🤯)
Votre premier agent est donc prêt à fonctionner 👏. Pour cela, il nous faudra faire 2 choses : l’injecter sur une plateforme pour le faire tourner et ensuite le tester sur plusieurs cas concrets (tests unitaires). Ce qui amènera probablement des retouches de l’agent et des ajustements de ses paramètres. Ce sera dans un autre article…
En attendant, voici le 📄 PDF complet de notre agent à exécuter (au sens « run » toujours 😁)
🇬🇧 Abridged 🇦🇺 English 🇬🇧 Version 🇨🇦
Abstract: after introducing our AI Agent Canvas in a previous article, we play a little with it through a simple example: a Workshop Planner to support people in the company that are in charge of such workshops throughout the year. The Canvas is filled one step at a time with all the relevant fields explained (not all are mandatory in our context). Next to come: run it and unit-test it to improve its behaviors and outcomes (check next article in this series).
