Agents ReAct : promesses et réalités pour l’entreprise

Qu’est-ce que ReAct ?

Plutôt que réellement définir un type d’agent IA, ReAct (Reason+Act) est une méthodologie imaginée par des chercheurs de Google dans un article de recherche publié le 8 novembre 2022.

L’article traite des LLM capables de créer un cheminement de raisonnement traçable et d’intercaler des actions ou des résultats centrés sur des tâches à chaque étape du processus de raisonnement. L’objectif était de faire progresser la manière dont les LLM interagissent avec le monde réel et traitent les demandes ou les problèmes complexes qui posent un défi aux autres types d’assistants, qui séparent le raisonnement des actions.

L’adoption précoce du paradigme ReAct a conduit au développement et à l’adoption d’un framework éponyme en 2023 et 2024. Ce cadre a servi de base à l’émergence de nouvelles suites d’outils, notamment LangChain et AutoGPT. Au cours de cette brève période d’émergence, les développeurs ont en partie résolu les problèmes de recherche médiocre et atténué les exigences de complexité des prompts. Des variantes, telles que les agents ReAct « zero-shot » ont également vu le jour pour traiter des domaines et des cas d’usage spécifiques.

En 2025, les agents ReAct ont amélioré leur capacité à ajuster et à interpréter des prompts complexes et nuancés. Dans le même temps, les intégrations se sont diversifiées pour prendre en charge davantage d’outils et d’API, y compris des graphes de connaissances. OpenAI, Google, Anthropic et les autres fournisseurs de LLM ont intégré ce principe dans la phase d’entraînement de leurs LLM.

Comment un agent ReAct fonctionne-t-il ?

Un agent ReAct améliore les fonctions de base d’un LLM en s’appuyant sur des flux agentiques composés d’outils et de mécanismes tels que la recherche augmentée par la génération (RAG).

La logique de raisonnement et de prise d’action dépend d’un prompt « chain of thought » (CoT). Au lieu de fournir un résultat immédiat, il est demandé au modèle de décomposer chaque étape d’un problème pour le résoudre.

Comme les LLM ont une mémoire temporaire sous la forme d’une fenêtre de contexte, un agent ReAct peut adapter son plan ou sa prise de décision en fonction des résultats préalablement obtenus.

Ce comportement est fonction d’une boucle impliquant trois phases principales.

1. Raisonnement

La boucle ReAct commence par une phase de raisonnement qui évalue la situation actuelle. Un LLM utilise des connaissances historiques, des données à disposition et des outils pour comprendre ce qui se passe et pourquoi. L’agent ReAct tient compte des objectifs et des limites qui lui ont été indiqués pour établir un plan d’action permettant d’atteindre le résultat souhaité.

2. Action

L’agent ReAct décide ensuite quel plan d’action pourrait permettre d’atteindre le résultat souhaité. L’agent ReAct met en œuvre le plan d’action et exécute les étapes nécessaires pour atteindre le résultat prévu. Cela produit un résultat qui implique la génération de données et l’activation d’outils.

3. Observation

Enfin, l’agent ReAct mesure et évalue le résultat de ses actions par rapport à ses objectifs. Ces observations peuvent inclure les commentaires des utilisateurs humains ou les mises à jour des données. L’observation aide l’agent ReAct à comprendre les différences entre les résultats escomptés et les résultats réels.

Avantages des agents ReAct pour les entreprises

L’intégration des LLM avec le raisonnement CoT fait des agents ReAct des outils utiles pour certaines applications d’entreprise. Voici leurs bénéfices avérés :

Automatisation de processus structurés. Les agents ReAct peuvent automatiser des flux de travail à plusieurs étapes quand les processus sont bien définis et prévisibles. Ils excellent dans l’exécution de séquences d’actions logiques pour des tâches comme la recherche d’informations, l’analyse de données structurées ou le traitement de demandes standardisées.

Intégration multi-outils. Ces agents peuvent se connecter à diverses APIs et outils externes au sein d’une même session. Cette capacité d’orchestration permet de combiner plusieurs sources de données et services dans un flux de travail unifié. Cela réduit le besoin de développer des intégrations spécifiques pour chaque cas d’usage.

Adaptation contextuelle. Les agents ReAct analysent les données disponibles et ajustent leur approche selon le contexte de chaque situation. Ils peuvent sélectionner les outils appropriés (s’ils y ont accès) et modifier leur stratégie en fonction des informations qu’ils découvrent, sans nécessiter de reprogrammation.

Réduction des hallucinations par vérification. L’accès à des sources de données externes permet aux agents de vérifier et croiser leurs réponses avec des informations factuelles. Cette capacité de validation réduit significativement les erreurs par rapport aux LLM « nus ».

Traçabilité des décisions. Le processus de raisonnement étape par étape des agents ReAct rend leurs décisions plus transparentes et auditables. Chaque action peut être justifiée et documentée. Cela doit faciliter le débogage et la validation des résultats pour les équipes techniques.

Les limites connues

Malgré les avantages significatifs que les agents ReAct peuvent apporter à une entreprise, il existe également plusieurs limitations importantes que les usagers potentiels doivent considérer, notamment les suivantes :

Potentiel d’erreur. Les agents ReAct peuvent s’adapter aux circonstances changeantes et modifier l’ordre d’exécution des tâches et des flux de travail. Cette flexibilité est souhaitable. Toutefois, elle est potentiellement source de problèmes. Les plus évidents sont les boucles infinies et les erreurs amplifiées dans l’activité de l’agent. Les agents ReAct exigent une conception robuste, des tests approfondis, des garde-fous clairs pour la gestion d’erreurs et une validation rigoureuse des résultats.

Complexité des tâches. Les agents ReAct s’appuient majoritairement sur la fenêtre de contexte d’un LLM pour la mémoire à court terme. Elle maintient le contexte (les documents), les conversations et les étapes des tâches. En même temps, les LLM stockent l’activité CoT (le raisonnement) au même endroit. Les tâches complexes qui nécessitent de nombreuses étapes ou retiennent des volumes importants d’informations peuvent dépasser la fenêtre de contexte. Cela peut conduire à des limites de tokens du LLM, une perte de contexte et des résultats inexacts. Des solutions commencent à apparaître sur le marché. La fenêtre de contexte peut être étendue à travers une base de données vectorielle ou un système de mise en cache. Encore faut-il les éprouver ces méthodes qui commencent à intégrer les boîtes à outils des fournisseurs de LLM.

Limitations informatiques. Les agents ReAct emploient des LLM volumineux et sophistiqués pour des capacités de raisonnement efficaces. Cela nécessite des ressources informatiques importantes et peut engendrer des coûts de calcul et d’API. Les comportements itératifs et multi-étapes des agents ReAct peuvent également conduire à de la latence, ce qui ralentit la production et la prise de décision. Cela peut être problématique dans les boucles de contrôle en temps réel où les utilisateurs désirent des réponses rapides et fiables. Les experts du secteur s’accordent à dire qu’il vaut mieux un système multiagent où un « superviseur » créer le plan et délègue les étapes à de petits agents dotés d’un ou deux outils. Plus complexe à mettre en place, cela semble, pour l’instant, le pattern d’architecture le plus efficace.

Intégrations complexes. L’intégration avec les systèmes et outils existants est cruciale pour ReAct et d’autres types d’agents IA. L’intégration de flux de travail agentiques complexes avec des systèmes et outils legacy nécessite du travail et des tests supplémentaires. Pour combattre les défis d’intégration, les développeurs devraient considérer les besoins d’intégration lors de la conception et du développement de l’agent ReAct.

Conception des prompts. La performance des agents ReAct dépend de la conception du prompt, ainsi que des outils et flux de travail qui l’analysent. Cela peut exiger une personnalisation significative des mécaniques de prompt et du traitement, en particulier pour les agents IA verticaux. Cela réclame l’intervention d’ingénieurs ou de développeurs formés au prompt.

Sécurité des données. Les agents ReAct accèdent à des informations sensibles provenant d’une large gamme de sources. Un cadre de sécurité robuste et complet doit protéger ces données et s’assurer qu’elles sont accessibles conformément aux directives d’utilisation acceptable. Cela peut impliquer un contrôle d’accès basé sur les rôles, l’anonymisation des données, le chiffrement, des tests minutieux de l’agent et des outils, et des garde-fous bien réfléchis pour la gestion et l’exfiltration des données par l’agent.

Qualité des données. Un agent n’est efficace que dans la mesure où ses données le sont. ReAct et d’autres agents IA dépendent de données de haute qualité qui sont précises, complètes, non ambiguës, correctement formatées et pertinentes. Un travail préalable est nécessaire pour assurer la qualité des données et s’assurer de minimiser les biais.