Deux intelligences, deux missions
Il est facile de confondre Large Language Models (LLM) et Large Action Models (LAM). Après tout, ils partagent la même racine "Large Model" et reposent sur des architectures neuronales similaires. Pourtant, leurs objectifs opérationnels sont diamétralement opposés.
Si le LLM est le "Cerveau" capable de traiter et de synthétiser des connaissances, le LAM représente les "Mains" capables de traduire cette intelligence en mouvements dans un environnement numérique.
Le LLM : Maître du savoir et de la synthèse
Les LLM (GPT-4, Claude, Gemini) ont révolutionné la manière dont nous interagissons avec l'information. Leurs points forts sont clairs :
- Traitement du langage naturel : Comprendre l'ironie, extraire des clauses d'un contrat complexe, traduire des documents.
- Génération de contenu : Rédiger des emails, des rapports ou du code informatique.
- Raisonnement logique : Résoudre des problèmes basés sur des instructions textuelles.
Cependant, un LLM "pur" est coincé dans une boîte de dialogue. Il peut vous dire comment remplir un formulaire, mais il ne peut pas le faire pour vous.
Le LAM : L'expert de l'interface
Le LAM (Large Action Model) est entraîné spécifiquement sur des interactions utilisateur. Sa "langage" n'est pas seulement le mot, mais le DOM (Document Object Model) d'une page web, les structures de menus SAP ou les raccourcis clavier d'un logiciel métier.
Sa mission : Naviguer de manière fluide et autonome dans n'importe quel logiciel pour accomplir une suite d'actions, même si l'interface est complexe, désuète ou dépourvue d'API.
| Critère | LLM (Langage) | LAM (Action) |
|---|---|---|
| Sortie (Output) | Texte, Raisonnement, Code | Séquence d'actions (clics, saisies) |
| Interface | Chat / API Textuelle | Interface Utilisateur (GUI / Web) |
| Résilience | Sensible aux instructions (prompt) | Résilient aux changements visuels |
| Usage Type | Synthèse, Aide à la décision | Exécution de workflows, Saisie |
L'Agentic Stack : Pourquoi vous avez besoin des deux ?
La véritable magie opère lorsque ces deux modèles travaillent de concert. C'est ce que nous appelons la Pile Agentique (Agentic Stack).
Prenons l'exemple d'un litige transport chez l'un de nos clients :
- Le LLM analyse un email de réclamation client agressif et un PDF de preuve de livraison (POD) gribouillé au stylo. Il en déduit que le colis a été livré à la mauvaise adresse.
- Le LAM prend cette conclusion, ouvre le portail du transporteur, télécharge les journaux GPS, saisit la réclamation officielle dans le système de litige du prestataire, et prépare un email de réponse (rédigé par le LLM) pour le gestionnaire.
"Le LLM fournit l'intention, le LAM fournit l'exécution. Séparés, ils sont des outils ; ensemble, ils sont un agent autonome."
L'impact sur le ROI technologique
L'adoption des LAM change radicalement le calcul du retour sur investissement (ROI) pour les entreprises. Auparavant, automatiser un processus entre deux logiciels demanderait des mois de développement API. Avec un LAM, l'automatisation est prête en quelques jours car elle s'appuie sur l'interface pré-existante.
C'est une accélération massive de la transformation digitale, particulièrement pour les entreprises utilisant des outils spécialisés qui ne seront jamais "modernisés" par leurs éditeurs.
Conclusion
LLM et LAM ne sont pas concurrents, ils sont les deux faces d'une même pièce : l'intelligence artificielle autonome. Chez Axonovia, nous intégrons nativement ces deux couches dans notre solution Vigilo pour offrir à nos clients la première IA capable non seulement de comprendre leurs enjeux, mais de les résoudre concrètement.