L’ère des Modèles Génératifs à Agents (GABM pour Generative Agent-Based Models dans sa version originale) est en marche. DeepMind a récemment fait un pas en avant dans la modélisation basée sur les agents avec son dernier développement, Concordia – une plateforme qui dépasse les modèles traditionnels pour englober les complexités des scénarios sociaux du monde réel.
Les agents de Concordia, dotés de LLM (pour Large Language Models ou « Grand Modèles de Langage » en français), font preuve de bon sens, de raisonnement et sont capables de simuler des interactions sociales complexes, comme la course à la mairie dans une petite ville d’agents intelligents. https://fr.wikipedia.org/wiki/Agent_intelligent
Concordia a recours à un concept unique de « maître de jeu » (ou GM pour Game Master), qui évoque les jeux de rôle du type Donjons et Dragons, dans le but d’orchestrer les environnements dans lesquels les agents interagissent. Ces derniers formulent leurs actions en langage naturel, et le GM veille à ce que ces actions soient traduites et intégrées de manière transparente dans la simulation, allant même jusqu’à effectuer des appels API (c’est à dire une « Interface de programmation ») auprès de services de messagerie, de calendriers, de moteurs de recherche et d’assistants d’intelligence artificielle externes.
Serait-ce la fin des tests A/B dans le monde réel ?
Concordia est compatible avec diverses applications, allant de la recherche en sciences sociales aux neurosciences cognitives et à l’économie. Il peut aussi être utilisé pour générer des données destinées à des applications de personnalisation et pour évaluer les performances de services réels par le biais d’une utilisation simulée.
Code et détails sur GitHub https://lnkd.in/gp446ZXZ