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Réflexions : raisonnement interne et l’approche Re-Act

Dans cette section, nous plongeons dans le fonctionnement interne d'un agent : sa capacité à raisonner et à planifier. Nous explorerons comment l'agent utilise son dialogue interne pour analyser l'information, décomposer des problèmes complexes en étapes gérables, et décider de l'action à entreprendre ensuite. De plus, nous présentons l'approche Re-Act, une technique pour prompter qui encourage le modèle à réfléchir « étape par étape » avant d'agir.

Les réflexions représentent le raisonnement interne de l’agent et les processus de planification** pour résoudre la tâche.

Elles utilisent la capacité du LLM de l’agent à analyser l’information lorsqu’elle est présentée dans son prompt - essentiellement, son monologue intérieur pendant qu’il travaille sur un problème.

Les réflexions de l’agent l’aident à évaluer les observations actuelles et à décider de la ou des prochaines actions à entreprendre. Grâce à ce processus, l’agent peut décomposer des problèmes complexes en étapes plus petites et plus faciles à gérer, réfléchir aux expériences passées et ajuster continuellement ses plans en fonction des nouvelles informations.

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Exemples de types de réflexions courantes

Type de Raisonnement | Exemple
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Planification | “Je dois décomposer cette tâche en trois étapes : 1) recueillir les données, 2) analyser les tendances, 3) générer le rapport”
Analyse | “D’après le message d’erreur, le problème semble provenir des paramètres de connexion à la base de données”
Prise de Décision | “Étant donné les contraintes budgétaires de l’utilisateur, je devrais recommander l’option de milieu de gamme”
Résolution de Problème | “Pour optimiser ce code, je devrais d’abord le profiler pour identifier les goulets d’étranglement”
Intégration de la Mémoire | “L’utilisateur avait mentionné sa préférence pour Python plus tôt, donc je fournirai des exemples en Python”
Auto-Réflexion | “Ma dernière approche n’a pas bien fonctionné, je devrais essayer une stratégie différente”
Définition d’Objectifs | “Pour accomplir cette tâche, je dois d’abord établir les critères d’acceptation”
Priorisation | “La vulnérabilité de sécurité doit être traitée avant d’ajouter de nouvelles fonctionnalités”

> Note: Dans le cas des LLM finetuné pour de l’appel de fonctions, le processus de réflexion est facultatif. Davantage de détails seront abordés dans la section sur les actions.

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Chaîne de réflexion ( Chain-of-Thought généralement abrégé en CoT)

Une chaîne de réflexion est une technique de prompt qui guide un modèle à réfléchir à un problème étape par étape avant de produire une réponse finale.

Cela commence généralement par :
*« Réfléchissons étape par étape ».

Cette approche aide le modèle à raisonner en interne, en particulier pour les tâches logiques ou mathématiques, sans interagir avec des outils externes.

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Exemple

    Question: Qu'est-ce que 15 % de 200 ?
    Thought: Réfléchissons étape par étape. 10 % de 200, c'est 20, et 5 % de 200, c'est 10, donc 15 %, c'est 30.
    Answer: 30

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ReAct : Raisonner + Action

Une méthode clé est l’approche ReAct, qui combine le « raisonnement » (Think) et l’« action » (Act).

ReAct est une technique de prompt qui encourage le modèle à réfléchir étape par étape et à intercaler des actions (comme l’utilisation d’outils) entre les étapes du raisonnement.

Cela permet à l’agent de résoudre des tâches complexes en plusieurs étapes en alternant entre :

- Réflexion : raisonnement interne
- Action : utilisation d’outils
- Observation : réception des résultats de l’outil

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Exemple (ReAct)

    Thought: J'ai besoin de connaître le temps qu'il fait à Paris.
    Action: Search["temps à Paris"]
    Observation: Il fait 18°C et le ciel est nuageux.
    Thought: Maintenant que je connais le temps...
    Action: Finish["Il fait 18°C et le ciel est nuageux à Paris."]

(d) est un exemple de l'approche ReAct, où nous demandons « Réfléchissons étape par étape », et le modèle agit entre les réflexions.

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Comparison: ReAct vs. CoT

Caractéristique | Chain-of-Thought (CoT) | ReAct
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Logique étape par étape | ✅ Oui | ✅ Oui
Outils externes | ❌ Non | ✅ Oui (Actions + Observations)
Convient le mieux à | Logique, mathématiques, tâches internes | Recherche d’informations, tâches dynamiques en plusieurs étapes

Les modèles récents comme Deepseek R1 ou OpenAI’s o1 ont été finetunés pour réfléchir avant de répondre. Ils utilisent des tokens structurés comme `<think>` et `</think>` pour séparer explicitement la phase de raisonnement de la réponse finale.

Contrairement à ReAct ou CoT - qui sont des stratégies pour prompter - il s’agit d’une technique d’entrâinement, où le modèle apprend à penser à l’aide d’exemples.

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