Faire avancer la collaboration humain-agent avec BPMN

Dans le monde d'aujourd'hui, la technologie et les humains s'associent souvent pour s'attaquer à des tâches complexes. Cet article parle de comment on peut mieux comprendre et modéliser la collaboration entre les humains et les Agents propulsés par des technologies intelligentes. On se concentre sur un outil populaire appelé BPMN, qui aide à créer des diagrammes visuels de flux de travail, et on explore des moyens de l'étendre pour mieux servir ce nouveau partenariat.

#C'est quoi BPMN ?

BPMN signifie Business Process Model and Notation. C'est un moyen standard de représenter des processus sous forme de diagramme. Pense à ça comme à une carte au trésor pour s'assurer de retrouver l'or, les diagrammes BPMN aident les organisations à garantir que les tâches sont effectuées de manière ordonnée et claire.

Les principaux composants de BPMN incluent :

• Éléments de flux : Ce sont les blocs de construction d'un diagramme BPMN. Ça inclut des trucs comme des tâches et des événements.
• Lanes de nage : Ça aide à organiser les différents participants dans un processus. Imagine une piscine où chaque ligne représente un nageur différent. Chaque nageur peut être une personne ou un agent.
• Objets de flux : Ils représentent le flux du processus et peuvent inclure des événements qui déclenchent des actions, des activités à compléter, et des passerelles qui contrôlent le flux.

Bien que BPMN soit plutôt cool, c'est pas parfait. Il a des limites quand il s'agit de représenter des flux de travail modernes qui incluent à la fois des humains et des agents intelligents, comme ceux propulsés par des grands modèles de langage (LLMs).

#C'est quoi les agents et les LLMs ?

Alors, décomposons ce qu'on entend par "agents". Les agents sont des systèmes intelligents qui peuvent réaliser des tâches de manière autonome. Ils peuvent interagir avec des humains, apprendre de leurs expériences, et même prendre des décisions par eux-mêmes. Pense à eux comme ton assistant intelligent qui peut aider avec diverses tâches mais qui a aussi besoin de conseils et d'interaction avec toi.

Les Grands Modèles de Langage (LLMs) sont un type d'agent qui est devenu assez populaire. Ils sont entraînés sur d'énormes quantités de texte et peuvent comprendre et générer un langage humain. Imagine avoir une conversation avec un robot super intelligent qui sait beaucoup de choses sur divers sujets—c'est ça les LLMs !

#Pourquoi collaborer ?

À mesure que les agents deviennent plus avancés, ils sont souvent utilisés en équipes ou en groupes, connus sous le nom de Systèmes Multi-Agents (MAS). Dans ces configurations, les agents peuvent collaborer pour s'attaquer à des tâches plus efficacement qu'un seul agent ne pourrait le faire seul. C'est comme une équipe sportive où chaque joueur a un rôle spécifique, et ensemble ils performent mieux que s'ils jouaient en solo.

Cependant, dans beaucoup de situations, les humains doivent faire partie du processus. Ça veut dire qu'on doit trouver comment modéliser et définir les rôles des agents et des humains dans ces systèmes collaboratifs. Après tout, tu ne veux pas que ton assistant robot prenne en charge tout le spectacle sans aucune contribution de ta part !

#Le défi

Les outils BPMN actuels ont souvent du mal à représenter ces flux de travail mixtes, surtout quand il s'agit de définir qui fait quoi, comment les décisions sont prises, et ce que chaque agent doit faire à différents moments du processus.

En gros, bien que BPMN soit génial pour les flux de travail traditionnels, ça ne le fait pas quand il faut prendre en compte les nombreuses dynamiques dans les collaborations humain-agent. Le résultat ? On a besoin d'un meilleur outil qui peut capturer cette complexité.

#La proposition

Pour combler les lacunes de BPMN, une nouvelle extension a été proposée. Cette extension vise à donner à BPMN la capacité de gérer les aspects uniques des flux de travail humain-agent. Elle permet des définitions claires des stratégies de collaboration, des rôles et des processus de prise de décision.

#Caractéristiques clés de l'extension

1. Profilage des agents : Cette fonctionnalité permet de définir les rôles des agents et leur fiabilité. Ça veut dire qu'on peut voir quels agents sont en charge et à quel point leurs actions sont fiables.

2. Réflexion des agents : Chaque agent peut évaluer ses actions et apprendre de ses expériences passées. Il y a différentes stratégies pour cette réflexion, et l'extension propose des moyens de modéliser ces approches variées.

3. Stratégies de collaboration : L'extension introduit de nouvelles façons de définir comment les agents travaillent ensemble. Ils peuvent rivaliser, voter, ou collaborer en fonction des rôles assignés. Pense à ça comme à un lieu de travail où certains employés doivent bosser ensemble, tandis que d'autres pourraient rivaliser pour un bonus.

4. Notation pour le BPMN étendu : L'extension crée aussi de nouveaux symboles pour représenter visuellement ces interactions complexes. Ça garde la clarté de BPMN tout en ajoutant des détails nécessaires.

#De la théorie à la pratique

La partie excitante de cette extension, c'est qu'elle a été mise en œuvre dans un outil de modélisation, permettant aux développeurs et aux utilisateurs de créer facilement leurs propres flux de travail humain-agent. Ça veut dire que t'as pas besoin d'être un génie en informatique pour tout comprendre !

Utiliser l'outil consiste à faire glisser et déposer des éléments, comme construire avec des blocs. De cette façon, tout le monde peut modéliser un processus qui inclut à la fois la collaboration humaine et agent sans avoir besoin de plonger dans du codage ou des langages de programmation complexes.

#Un exemple concret

Prenons un exemple amusant pour illustrer comment le système proposé peut fonctionner. Imagine que tu es en charge de résoudre des rapports de bugs dans un projet logiciel.

1. Rôles : T'as un utilisateur qui signale le bug (l'humain) et un mainteneur qui vérifie la correction (un autre humain). Ensuite, t'as trois agents : un qui agit comme réviseur et deux qui aident à écrire le code.

2. Processus : Quand un bug est signalé, l'agent réviseur vérifie la description du bug. Après l'avoir validée, les deux agents de codage travaillent séparément pour proposer des solutions.

3. Prise de décision : Le réviseur doit décider quelle solution sélectionner, en tenant compte des scores de fiabilité des agents de codage. Ça assure que la décision est basée à la fois sur les mérites techniques des solutions et sur les niveaux de confiance des agents.

Cet exemple simple montre comment l'extension BPMN proposée peut clairement cartographier de tels flux de travail, facilitant la compréhension des rôles de chacun et comment les décisions sont prises.

#Surmonter les limitations de BPMN

La nouvelle extension aide à représenter ces flux de travail complexes en permettant :

• Des définitions claires des rôles et tâches des agents.
• Des stratégies de réflexion pour améliorer les résultats des agents.
• Des modes de collaboration pour montrer comment les agents communiquent et prennent des décisions ensemble.

Ça veut dire que les organisations peuvent maintenant modéliser des flux de travail qui reflètent bien comment le travail se déroule dans le monde réel, surtout quand des agents intelligents sont impliqués.

#Le chemin à suivre

Bien que l'extension proposée soit impressionnante, ce n'est que le début. Les travaux futurs incluent :

• Gouvernance et détails de prise de décision : Il y a un plan pour définir des règles plus claires sur comment les agents doivent travailler ensemble et prendre des décisions. Peut-être qu'on aura un manuel détaillé sur comment se passent les réunions d'équipe !

• Gestion de l'incertitude : Un autre axe de travail est de créer un moyen de mesurer l'incertitude dans les résultats des agents. Ça aidera dans les décisions de flux de travail, s'assurant que les actions sont prises sur la base de données fiables.

• Modèles exécutables : Enfin, il y a un objectif de produire des modèles qui peuvent être directement exécutés par une machine. Imagine pouvoir créer un diagramme de flux de travail et ensuite appuyer sur un bouton pour le voir s'animer !

#Conclusion

Le monde en évolution de la technologie et son partenariat avec les humains exigent de nouvelles façons de penser les flux de travail. En étendant BPMN pour accueillir la collaboration humain-agent, on ouvre la porte à des modèles plus riches qui reflètent fidèlement les processus de travail modernes.

Bien qu'il reste encore du travail à faire, les changements proposés ouvrent la voie à la création de systèmes agiles et efficaces qui exploitent au mieux les capacités humaines et machines. Maintenant, si seulement on pouvait aussi convaincre ces agents de faire notre lessive, on serait vraiment dans le coup !