Les agents IA se distinguent des simples modèles de langage par leur capacité à interagir activement avec leur environnement.
Au cœur de ce fonctionnement se trouve un mécanisme clé : le cycle Pensée → Action → Observation, souvent abrégé TAO.

TAO signifie :

Thought → Action → Observation
(en français : Pensée → Action → Observation)

Ce cycle décrit comment un agent raisonne, agit et s’adapte de façon itérative pour atteindre un objectif donné.

1. Pensée (Thought)

La phase de Pensée correspond au raisonnement interne de l’agent.

À ce stade :

• le LLM analyse la demande de l’utilisateur,

• il prend en compte le contexte et l’objectif,

• il décide quelle est la prochaine étape à effectuer.

Le modèle se pose essentiellement la question :
« Dois-je répondre maintenant ou dois-je agir d’abord ? »

Cette étape peut mener soit à une réponse directe, soit à l’appel d’un outil externe.

2. Action (Action)

Lorsque le raisonnement seul ne suffit pas, l’agent passe à la phase Action.

Il :

• appelle un outil externe,

• fournit les paramètres nécessaires,

• délègue l’exécution au runtime applicatif (hors du LLM).

Les actions peuvent inclure :

• un appel à une API (météo, paiement, recherche),

• une requête SQL,

• l’exécution de code ou de scripts.

Cette étape permet à l’agent de dépasser les limites du modèle et d’interagir avec le monde réel.

3. Observation (Observation)

Une fois l’action exécutée, l’agent entre dans la phase Observation.

Il :

• reçoit le résultat de l’outil,

• intègre cette information dans son raisonnement,

• décide s’il doit lancer une nouvelle action ou produire la réponse finale.

Autrement dit, le modèle réfléchit sur la réponse de l’outil, ce qui peut déclencher une nouvelle itération du cycle.

Une boucle itérative

Le cycle TAO est par nature itératif :

• il peut se répéter plusieurs fois,

• chaque observation enrichit la pensée suivante,

• l’agent ajuste progressivement sa stratégie.

C’est cette boucle Pensée → Action → Observation qui distingue un agent IA d’un simple modèle de langage, limité à la génération de texte.

Exemple concret

Question utilisateur :

“Quel temps fera-t-il à Lille demain ?”

• Pensée : j’ai besoin de données météo à jour

• Action : appel de l’API météo

• Observation : 12°C, nuageux

• Réponse finale : formulation claire à l’utilisateur

Conclusion : TAO, un socle conceptuel fondamental

Le cycle TAO représente avant tout un concept théorique fondamental pour comprendre le fonctionnement des agents IA.
L’un des papiers fondateurs qui en propose une implémentation concrète est ReAct, souvent considéré comme un texte clé dans l’émergence des IA agentiques modernes.

TAO est le concept,
ReAct en est une implémentation emblématique.

Il est toutefois important de préciser que ces travaux, bien que structurants, peuvent aujourd’hui être perçus comme “anciens” par rapport aux architectures agentiques les plus avancées.
Les deep agents actuels reposent sur des workflows plus longs et complexes, dépassant une simple boucle courte de raisonnement et d’action.

Pour cette raison, TAO ne doit pas être vu comme une architecture complète, mais plutôt comme un building block : une brique conceptuelle essentielle sur laquelle reposent la majorité des systèmes agentiques modernes.

Ces logiques sont aujourd’hui enrichies par d’autres techniques, notamment :

• le planning, qui consiste à générer une sorte de todo list pour guider l’IA pendant son exécution,

• la gestion d’états complexes,

• la supervision et les workflows multi-étapes.

En résumé, TAO est la grammaire de base des agents IA : indispensable pour comprendre leur fonctionnement, mais rarement suffisante à elle seule pour construire des systèmes agentiques de production.