ReAct (raisonner et agir)
En anglais : ReAct (Reasoning and Acting)
Méthode d’agent dans laquelle un modèle de langage alterne explicitement étapes de raisonnement, actions sur des outils et observations des résultats, jusqu’à pouvoir répondre.
Exemple
Pour répondre à « Quel est le dernier chiffre d’affaires publié par ce fournisseur ? », un agent ReAct raisonne, cherche le rapport annuel, lit le résultat, puis vérifie l’année avant de répondre.
Notions liées
Agent IA
DébutantSystème qui utilise un modèle d’IA pour poursuivre un objectif de manière largement autonome, en planifiant des étapes, en utilisant des outils et en adaptant son action aux résultats obtenus.
Ancrage (grounding)
IntermédiairePratique qui consiste à appuyer les réponses d’un modèle d’IA sur des sources identifiables et vérifiables (documents, bases de données, résultats de recherche) plutôt que sur sa seule mémoire d’entraînement.
Boucle agentique (agent loop)
IntermédiaireCycle répété au cœur d’un agent IA : le modèle analyse la situation et choisit une action, l’application l’exécute, puis le résultat lui est renvoyé pour décider de l’étape suivante.
Chaîne de pensée (chain of thought)
IntermédiaireTechnique qui amène un modèle de langage à expliciter des étapes de raisonnement intermédiaires avant sa réponse finale, ce qui améliore souvent les résultats sur les problèmes à plusieurs étapes.
Appel de fonctions (function calling / tool use)
IntermédiaireCapacité d’un modèle de langage à produire une demande d’appel structurée vers un outil décrit par le développeur, que l’application exécute avant de lui renvoyer le résultat.
Arbre de pensées (tree of thoughts)
AvancéMéthode de raisonnement qui fait explorer à un modèle plusieurs pistes intermédiaires en parallèle, les évalue, puis poursuit les plus prometteuses ou revient en arrière face à une impasse.