Quiz — Session 6 : La boucle agentique

Réponse : B. L’agentivité n’est pas une question de puissance du modèle (souvent c’est le même modèle, réponse A fausse) : c’est une architecture. Le chatbot fait un tour puis s’arrête mécaniquement ; l’agent enchaîne les actions et décide lui-même que l’objectif est atteint.

Réponse : C. Percevoir (lire la mission et l’état courant) → réfléchir (décider de la prochaine action) → agir (appeler un outil) → observer (lire le résultat), puis la boucle recommence jusqu’à ce que l’agent juge la tâche accomplie.

Réponse : C. L’appel d’outil EST l’étape « agir ». Sans outils, l’agent n’a pas de mains : sa boucle ne pourrait que produire du texte. Rappel Session 5 : le modèle demande l’appel ; c’est le code de l’application qui l’exécute réellement.

Réponse : B. Le plan est produit par le modèle lui-même (souvent encouragé par le prompt système) et vit dans le contexte. Il n’est pas figé : comme un GPS (Global Positioning System, système de positionnement par satellites) qui recalcule l’itinéraire, l’agent révise son plan quand les observations le contredisent — p. ex. un conflit d’agenda découvert en cours de route.

Réponse : D. Chaque appel d’outil et chaque résultat sont ajoutés à l’historique de conversation, que le modèle relit intégralement à chaque itération. C’est sa mémoire de travail. Conséquence pratique : elle est bornée par la fenêtre de contexte (context window) — un agent trop bavard peut la saturer.

Réponse : A. La mémoire de travail est éphémère : nouvelle mission = bloc-notes vierge. La mémoire persistante entre sessions (préférences, profils) est un mécanisme distinct, qui doit être conçu explicitement. B et D sont fausses : rien n’est appris dans les poids pendant l’exécution.

Réponse : A. , B et C.** Le trio canonique : itérations max (contre les boucles infinies), plafond budgétaire (contre l’hémorragie de coûts), validation humaine (contre les actions irréversibles à tort). D est un réglage de génération, pas un garde-fou — et plus de « créativité » est rarement ce qu’on veut d’un agent qui manipule des paiements.

Réponse : D. Le motif complet : l’outil échoue → le modèle lit l’erreur → adapte la stratégie → réessaie différemment. A est l’anti-motif classique (répétition à l’identique — c’est ce que le garde-fou d’itérations max vient stopper), B abandonne trop tôt, C est dangereux (confirmer une réservation qui n’existe pas !).

Réponse : B. Une traduction est une tâche en un tour : aucune donnée externe, aucune action, aucune décision multi-étapes. Règle d’or : prompt < outil unique < workflow fixe < agent — toujours l’arme la plus simple qui accomplit la mission. Un agent ici ajouterait coût, latence et risques pour zéro bénéfice.

Réponse : B. L’étape « observer » n’a de valeur que si l’observation est exploitable. Le modèle ne peut adapter sa stratégie qu’à partir de ce qui est écrit dans le contexte : un bon message d’erreur contient de fait la piste de récupération (« vol complet » → chercher un autre vol ; « quota dépassé, réessayez dans 60 s » → attendre). La robustesse d’un agent se conçoit côté outils autant que côté modèle.