La notion d’IA agentique semble être synonyme d’agents d’IA, mais ce n’est pas tout à fait vrai. Oui, les deux impliquent une intelligence artificielle qui exécute des tâches de façon indépendante, mais elles diffèrent quant à leur fonctionnement et au niveau d’autonomie qu’elles possèdent :

• IA agentique 

L’IA agentique fonctionne avec un degré plus élevé d’autodétermination, en analysant continuellement l’information, en ajustant ses stratégies et en prenant des décisions sans attendre l’entrée humaine. Elle peut définir des objectifs, les diviser en tâches et affiner son approche en fonction de nouvelles données. Contrairement aux systèmes d’IA traditionnels, elle ne se limite pas à un ensemble fixe d’instructions; elle s’adapte aussi de façon dynamique aux conditions changeantes.

• Agents d’IA 

Les agents d’IA sont conçus pour des tâches et des fonctions spécifiques dans des paramètres bien définis. Bien qu’ils puissent toujours recueillir des données, traiter de l’information et exécuter des actions, ils comptent sur des règles prédéfinies ou des commandes externes pour fonctionner efficacement. De nombreux agents d’IA intègrent des capacités d’apprentissage machine, mais leur prise de décision est limitée à des objectifs prédéfinis. Ils ne modifient pas leurs objectifs de façon proactive ni ne redéfinissent leurs méthodes à moins d’en avoir reçu l’instruction.

En d’autres termes, les agents d’IA fonctionnent selon des contraintes définies, alors que l’IA agentique adopte une approche plus large et plus adaptative. 

De même que pour l’IA agentique et les agents d’IA, certains regroupent les agents d’IA et les robots conversationnels en une seule technologie. Dans ce cas, leurs différences peuvent être résumées comme suit :

• Agents d’IA 

Les agents d’IA peuvent gérer des interactions plus complexes que les robots conversationnels, en intégrant souvent des systèmes externes pour effectuer des tâches particulières. Cependant, comme nous l’avons déjà mentionné, ils ne redéfinissent pas leurs objectifs de façon indépendante et ne s’adaptent pas au-delà de leurs modèles d’apprentissage préétablis.

• Robots conversationnels 

Les robots conversationnels sont principalement conçus pour les conversations, en utilisant des scripts prédéfinis ou des modèles d’apprentissage machine pour produire des réponses. Ils excellent à répondre aux questions, à guider les utilisateurs dans les flux de travail et à automatiser les interactions de base, mais bien que certains robots conversationnels d’IA avancés puissent reconnaître le contexte et améliorer leurs réponses au fil du temps, ils n’analysent généralement pas les données externes et ne prennent pas de mesures au-delà des tâches conversationnelles.

Enfin, il vaut la peine de comparer l’IA agentique et l’IA générative (GenAI). L’IA générative est axée sur la génération de contenu tandis que l’IA agentique est conçue pour agir et prendre des décisions de manière autonome :

• IA agentique

Bien que l’IA agentique puisse tirer parti des modèles d’IA générative dans le cadre de son processus décisionnel, sa principale fonction est d’agir et de s’adapter, et non de générer du contenu.

• IA générative

L’IA générative se spécialise dans la production de sorties (texte, images, audio et code) en fonction des motifs appris à partir de grands ensembles de données. Elle répond aux invites de l’utilisateur, mais ne fixe pas ses propres objectifs ni ne réalise d’actions de manière indépendante. Bien que certains modèles puissent affiner leurs réponses au fil du temps, l’IA générative n’a pas la capacité de planifier, de raisonner ou de prendre des décisions de façon autonome en dehors de la tâche désignée de création de contenu.

La définition de l’IA agentique par rapport à d’autres technologies similaires n’est que le début. Pour mieux comprendre ce qu’elle est capable de faire et comment elle peut être appliquée pour résoudre des problèmes au niveau de l’entreprise, il est intéressant de jeter un œil aux attributs déterminants de l’IA agentique. Ces caractéristiques permettent à l’IA de fonctionner de façon autonome tout en maintenant la responsabilisation : 

• Prise de décision  

L’IA agentique traite une quantité importante d’informations pour déterminer la meilleure ligne de conduite, sans avoir besoin d’une intervention humaine constante. Elle évalue les données disponibles et prend en compte plusieurs facteurs, puis sélectionne une réponse appropriée en fonction des objectifs qui lui ont été indiqués. 

• Résolution de problèmes  

L’IA agentique adopte une approche structurée et probabiliste pour résoudre des problèmes complexes. Elle perçoit son environnement, raisonne à travers les options disponibles, exécute des actions et affine son approche grâce à l’apprentissage continu. 

• Autonomie  

Une caractéristique essentielle de l’IA agentique réside dans sa capacité à fonctionner avec un minimum de supervision. Elle n’exige pas d’instructions étape par étape pour effectuer les tâches, mais suit plutôt les objectifs généraux. 

• Interactivité et contrôle  

Cette autonomie ne signifie pas qu’elle fonctionne de façon isolée : l’IA agentique interagit avec les humains, les systèmes et d’autres composants de l’IA pour peaufiner ses actions. Elle peut recueillir la rétroaction des utilisateurs et modifier son approche en fonction de la surveillance humaine. De même, les mesures de protection intégrées maintiennent l’IA sur la bonne voie tant sur le plan éthique qu’organisationnel.

• Planification  

Les modèles d’IA agentique peuvent gérer des flux de travail en plusieurs étapes en divisant les objectifs en tâches structurées plus petites. Ils évaluent les dépendances, anticipent les obstacles potentiels et ajustent les stratégies d’exécution au fur et à mesure que les conditions changent.

• Confidentialité des données  

Comme l’IA agentique interagit avec des informations sensibles, elle doit intégrer des mesures strictes de cybersécurité et de confidentialité des données. Ces mesures englobent le chiffrement des données stockées et transmises, la mise en place de contrôles d’accès, la conformité aux règlements de l’industrie et aux politiques de l’entreprise, et ainsi de suite. 

• Surveillance des comportements malveillants  

Il convient de surveiller en permanence l’IA agentique afin de détecter toute action involontaire ou nuisible. Les mesures de surveillance comprennent la détection des biais potentiels dans la prise de décision et la détection des anomalies qui pourraient indiquer une atteinte à la protection des données. 

• Journalisation et traçabilité des audits  

Pour assurer la responsabilisation, l’IA agentique doit tenir à jour des journaux détaillés des sources de données et des mesures qu’elle a prises. Ces journaux permettent aux organisations de suivre la façon dont les conclusions ont été obtenues, ce qui facilite le déroulement des enquêtes et le perfectionnement du comportement de l’IA. 

• Surveillance de la performance  

Comme tout système d’entreprise, l’IA agentique nécessite une évaluation continue de ses performances. Les organisations doivent assurer le suivi des mesures clés et des indicateurs clés de performance (ICP) pertinents pour l’entreprise. En surveillant de près les performances, vous pouvez ajuster au besoin le modèle d’IA à mesure qu’il mûrit.

Comme nous l’avons mentionné, l’automatisation n’est pas une nouveauté : l’IA agentique nous ouvre simplement de nouvelles perspectives et des possibilités de changement. Et grâce à sa capacité à agir de façon plus indépendante que ce qui était traditionnellement possible, elle offre un certain nombre d’avantages clairs pour les entreprises : 

• Augmentation de l’efficacité et de la productivité 

En traitant des processus très chronophages avec un minimum d’intervention, l’IA agentique offre aux employés humains des occasions d’investir davantage de temps et d’efforts dans des activités à plus forte valeur ajoutée. 

• Amélioration de l’expérience de la clientèle et des employés 

Grâce à sa capacité à interpréter le contexte et à adapter les réponses, l’IA agentique offre des interactions plus personnalisées. Les clients bénéficient d’un soutien plus rapide et plus pertinent, tandis que les employés apprécient une aide agentique pour appuyer leur prise de décision et optimiser leurs flux de travail. 

• Collaboration IA-humains et habilitation stratégiques  

Plutôt que de remplacer les postes occupés par des personnes, l’IA agentique fait office de partenaire intelligent qui s’intègre dans les processus existants. Elle aide intelligemment à la recherche, recommande des solutions et optimise le flux de travail. Utilisée correctement, l’IA agentique devient un outil fiable à utiliser dans l’ensemble de la main-d’œuvre. 

• Une plus grande spécialisation 

L’automatisation traditionnelle applique des règles générales à une variété de tâches, mais l’IA agentique rend l’hyperspécialisation possible. Les entreprises peuvent déployer des agents d’IA sur mesure pour des responsabilités très pointues, essentiellement pour toute responsabilité de niche, à condition que ces agents soient basés sur les bonnes données d’entraînement, sans avoir à réviser l’ensemble de leur infrastructure. 

• Innovation 

La technologie d’IA agentique permet une analyse rapide de grands ensembles de données, l’identification de motifs et la mise à l’épreuve de plusieurs solutions, ce qui accélère la détection et la résolution de problèmes. Dans les secteurs à recherche intensive, elle soutient l’expérimentation, en aidant les entreprises à découvrir des aperçus et à affiner les stratégies plus rapidement que les équipes humaines seules.

• Évolutivité 

L’IA agentique peut s’étendre à mesure que les besoins de l’entreprise évoluent. Elle offre de la flexibilité sans exiger de reconfiguration constante.

L’IA agentique peut indéniablement changer la façon dont les entreprises fonctionnent. Malheureusement, comme toute technologie avancée, elle s’accompagne de certains défis : 

• Données et outils 

L’IA agentique dépend de l’accès à des données propres et bien structurées et elle exige de bons outils pour exécuter les tâches. Si les données sont incomplètes, incohérentes ou obsolètes, la capacité de prise de décision de l’IA est compromise. De même, sans intégrations adéquates aux logiciels et aux API d’entreprise, l’IA agentique peut avoir de la difficulté à agir efficacement dans un environnement d’affaires. 

• Entraînement pour le flux de travail 

Si les flux de travail ne sont pas clairs ou suivis de façon incohérente, l’IA agentique ne comprendra pas bien comment exécuter les tâches. Sans données d’entraînement structurées, le système nécessitera probablement une intervention humaine lourde pour fonctionner correctement. 

• Coopération et gestion des agents d’IA  

De nombreux cas d’utilisation en entreprise impliquent la collaboration de plusieurs agents d’IA, mais il peut s’avérer difficile de mettre en place une collaboration efficace. Un système d’orchestration détaillé peut être nécessaire pour empêcher leurs interactions de devenir inefficaces, voire contreproductives. 

• Autonomie et supervision  

L’IA agentique peut fonctionner de façon indépendante, mais une surveillance humaine doit équilibrer cette autonomie. Sans supervision, l’IA peut prendre des mesures qui ne sont pas en accord avec les objectifs commerciaux ou les lignes directrices éthiques. Les organisations doivent mettre en œuvre des mesures de protection pour s’assurer que les décisions fondées sur l’IA respectent les normes établies et soutiennent les objectifs commerciaux.

• Transparence et confiance  

Les systèmes d’IA agentique fonctionnent souvent comme des « boîtes noires » : il est donc difficile de comprendre comment les décisions sont prises. Lorsque les actions gérées par l’IA ne sont pas accompagnées d’explications claires, la confiance dans le système diminue. Les entreprises ont besoin de mécanismes d’interprétabilité de l’IA afin que les utilisateurs puissent valider les décisions de l’IA. 

• Sécurité et confidentialité  

L’intégration de l’IA agentique dans les systèmes d’entreprise augmente l’exposition à certains risques de sécurité. Les systèmes d’IA qui traitent des informations sensibles doivent être protégés contre les violations de données et les accès non autorisés. Partout où l’IA agentique est à l’œuvre, il convient de mettre en place une stratégie de sécurité informatique robuste et complète.

• Généralisation au-delà de champs d’application étroits  

L’IA agentique fonctionne bien dans des environnements définis, mais peut rencontrer des difficultés avec certaines tâches qui ne sont pas couvertes par ses données d’entraînement, ce qui peut entraîner des résultats inexacts ou l’impossibilité d’adapter ses performances lorsqu’il le faut. Pour remédier à cette situation, les organisations doivent établir des mesures de protection qui détectent lorsque l’IA fonctionne en dehors de son expertise afin que les tâches puissent ensuite être transmises aux décideurs humains. 

• Explication des décisions  

Sans raisonnement clair derrière ses choix, l’IA agentique peut être source de confusion ou faire des erreurs difficiles à corriger. Les modèles de prise de décision doivent être structurés de manière à permettre aux utilisateurs de suivre la logique de l’IA. Sans cela, les entreprises peuvent rencontrer des difficultés pour résoudre les comportements inattendus.

Les entreprises d’aujourd’hui s’appuient sur une combinaison d’outils d’automatisation, d’analyses prédictives et de surveillance humaine, mais à mesure que la demande augmente, la demande en systèmes capables de gérer la complexité avec moins d’intervention augmente aussi. L’IA agentique comble cette lacune en traitant les tâches tout en gérant activement les flux de travail et en apportant des ajustements stratégiques. C’est pour cela que la technologie est devenue une ressource vitale dans divers secteurs d’activité :

• Technologies de l’information  

L’IA agentique peut surveiller les systèmes de technologies de l’information (TI) pour détecter les problèmes de performance et automatiser le dépannage. Elle repère les tendances dans le comportement du système, prédit les défaillances potentielles et applique des mesures correctives avant que les interruptions ne se produisent, améliorant ainsi le temps de disponibilité et la résilience opérationnelle. 

• Sécurité et risques  

En matière de sécurité des TI, l’IA agentique surveille les réseaux en vue de détecter les menaces et elle répond aux incidents en temps réel. Elle adapte les mesures de sécurité en fonction des risques en évolution, et aide ainsi les organisations à garder une longueur d’avance sur les menaces tout en maintenant les normes de conformité essentielles. 

• Ressources humaines  

Intégrée à un système de gestion des ressources humaines (SGRH), l’IA agentique peut gérer des tâches comme la sélection des CV, l’intégration des employés et la planification de la main-d’œuvre. Elle affine les recommandations d’embauche et personnalise le développement des employés en fonction des besoins changeants de la main-d’œuvre. 

• Gestion des relations avec la clientèle  

En s’intégrant aux plateformes de gestion des relations avec la clientèle (CRM) et de gestion du service à la clientèle (CSM), l’IA agentique renforce la fidélisation de la clientèle en analysant les interactions passées et en anticipant les besoins. Elle automatise les suivis et suggère des solutions adaptées aux historiques de clients individuels.

• Finances  

Dans le domaine des opérations financières (FinOps), l’IA agentique suit les activités financières, signale les transactions irrégulières et définit les occasions d’économies de coûts. Elle aide également les équipes des finances à gérer les budgets plus efficacement en analysant les tendances et en prévoyant les dépenses futures. 

• Chaîne d’approvisionnement  

L’IA agentique soutient la gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement en analysant les changements de la demande et en surveillant la performance des fournisseurs. Elle détecte les perturbations et ajuste les stratégies d’approvisionnement pour assurer la fluidité et la constance des opérations. 

• Développement d’application  

Dans le cadre du cycle de vie du développement logiciel, l’IA agentique automatise les tests, détecte les bogues, aide à l’optimisation du code et accomplit d’autres tâches. C’est également un outil puissant dans le développement Agile, qui accélère le déploiement en peaufinant le logiciel en fonction des données d’utilisation. 

• Service à la clientèle et soutien aux employés  

L’IA agentique améliore le service à la clientèle et la gestion des employés en automatisant les demandes de renseignements courantes et en communiquant des recommandations en temps réel. Elle aide les équipes du service à la clientèle à résoudre les problèmes plus rapidement et elle assiste les employés pour les tâches liées aux RH.

Pour fonctionner efficacement, l’IA agentique suit un processus structuré. Généralement, ce processus est composé de cinq étapes :

Étape 1 : Identifier et collecter des données 

Avant que l’IA agentique puisse agir, elle doit d’abord recueillir et traiter l’information à partir de son environnement. Elle extrait les données de plusieurs sources, y compris des bases de données, des API et des fils de capteurs en temps réel, ce qui permet de développer une compréhension globale et actualisée de la tâche à accomplir. Au cours de cette phase, elle identifie les motifs clés, filtre les détails non pertinents et organise l’information de façon à ce qu’elle puisse être correctement évaluée. 

Étape 2 : Raisonner 

Une fois que l’IA a traité les données, elle passe à la phase de raisonnement. À ce stade, elle détermine les motifs et évalue les relations entre les points de données. Elle peut comparer les conditions actuelles aux tendances historiques, évaluer les risques ou calculer les probabilités. Cela lui permet d’affiner sa compréhension avant de choisir le prochain plan d’action. 

Étape 3 : Élaborer un plan 

Plutôt que d’exécuter une action immédiatement, l’IA agentique structure ses tâches en une séquence logique. Elle hiérarchise la priorité des étapes, tient compte des obstacles potentiels et détermine la façon la plus efficace de procéder. Le système peut également choisir de réviser son approche en fonction des conditions changeantes, en s’assurant que les actions planifiées demeurent pertinentes. Les dépendances entre les tâches sont évaluées pour prévenir les conflits ou les inefficacités.   

Étape 4 : Passer à l’action  

Une fois qu’un plan est finalisé, l’IA agentique exécute les tâches par des interactions directes avec le système. Elle peut ajuster les configurations, déclencher des processus automatisés ou demander une approbation au besoin. L’IA agentique effectue les actions en fonction de politiques prédéfinies afin de maintenir l’exactitude et la conformité. En cas de résultats inattendus, l’IA peut interrompre l’exécution et transmettre les problèmes à un échelon supérieur aux fins d’examen. Les mesures de protection intégrées permettent de s’assurer que les actions gérées par l’IA demeurent conformes aux exigences de l’entreprise.  

Étape 5 : Apprendre 

Après avoir terminé une tâche, l’IA agentique examine le résultat pour déterminer s’il convient d’apporter des ajustements supplémentaires. Elle intègre la rétroaction à partir des journaux du système et des interactions des utilisateurs, et si elle détecte des erreurs ou des inefficacités, l’IA met à jour son processus de prise de décision pour les scénarios futurs. Au fil du temps, cet apprentissage itératif lui permet d’améliorer sa performance sans nécessiter de reprogrammation manuelle. Une boucle de rétroaction continue garantit que l’amélioration est constante. 

La technologie d’IA agentique offre des possibilités quasiment illimitées, mais le rendement réel de l’investissement dépend de la manière dont la technologie est mise en œuvre. Les organisations qui prennent les bonnes mesures dès le début seront mieux placées pour maximiser la valeur de leurs solutions d’IA agentique. Tenez compte des pratiques exemplaires suivantes : 

• Intégrer l’IA aux processus opérationnels  

L’IA agentique ne fonctionne pas bien si elle est isolée : pour être efficace, elle doit être intégrée aux flux de travail existants. Connectez l’IA aux applications d’entreprise, à l’infrastructure informatique et aux outils d’automatisation des processus pour vous assurer que les décisions et les actions appuient les opérations commerciales. Gardez simplement en tête que l’IA devrait améliorer, et non perturber, la façon dont le travail est accompli.

• Tirer parti de l’infrastructure actuelle de l’entreprise  

Plutôt que de construire des systèmes d’IA autonomes à partir de zéro, les entreprises devraient intégrer l’IA agentique à leurs plateformes établies. Intégrer l’IA dans les systèmes de planification des ressources d’entreprise (ERP), de gestion des relations avec la clientèle et de gestion des TI améliore l’adoption et réduit la complexité inutile.

• Définir des objectifs mesurables et se concentrer sur l’impact  

L’IA agentique offre les meilleures performances lorsqu’on lui donne des objectifs clairs et structurés. L’établissement d’objectifs SMART (spécifiques, mesurables, atteignables, réalistes et temporellement définis) permet de s’assurer que ces objectifs demeurent accessibles. Les organisations doivent également identifier des domaines à forte valeur ajoutée où l’IA agentique peut apporter les améliorations les plus concrètes. 

• Établir la gouvernance et la supervision  

Avec l’augmentation de l’autonomie de l’IA, il convient de renforcer les processus de gouvernance, risque et conformité (GRC). Les entreprises doivent élaborer des politiques qui définissent un comportement acceptable de l’IA, fixer des seuils de risque et assurer la conformité aux règlements. 

• Éviter les mises en œuvre fragmentées de l’IA  

Les solutions autonomes d’IA peuvent sembler attrayantes, mais elles peuvent créer des inefficacités à long terme. Les plateformes déconnectées compliquent la gestion des processus gérés par l’IA, ce qui entraîne une prise de décision cloisonnée. 

• Valider les modèles et les affiner continuellement  

La mise à l’essai de l’IA agentique dans des environnements contrôlés permet aux entreprises de détecter les faiblesses avant le déploiement complet. Les organisations doivent simuler des scénarios réels et faire le suivi de la performance de l’IA dans diverses conditions. Un cycle de tests, de validation et d’amélioration aide à maintenir la viabilité de l’IA. 

• Structurer la prise de décision pour l’IA et les équipes humaines  

L’IA agentique doit compléter la prise de décision humaine. Il convient donc de définir quand l’IA agit de façon indépendante et quand une intervention humaine est requise. L’échafaudage décisionnel (points de contrôle d’approbation, chemins d’escalade et limites prédéfinies) aide à équilibrer cette surveillance avec le besoin d’efficacité toujours présent. 

• Commencer petit, mais itérer rapidement  

Plutôt que de tenter un déploiement de l’IA à grande échelle, les entreprises devraient commencer par des projets pilotes. La mise à l’essai de l’IA agentique dans les cas d’utilisation contrôlée permet un apprentissage et une mise à l’échelle plus rapides. De même, l’itération rapide aide à définir rapidement les défis et garantit que l’IA est optimisée avant le déploiement complet. 

• Encourager une culture de l’apprentissage gérée par l’IA  

Toujours sur le thème de l’adaptabilité, les organisations qui adoptent l’IA doivent également adapter leur état d’esprit. Encouragez les employés à interagir avec l’IA et à fournir de la rétroaction, et offrez des formations et d’autres ressources de soutien pour aider ceux qui sont réfractaires à la technologie à se sentir plus à l’aise de l’utiliser. Les entreprises qui intègrent l’IA dans leur culture d’apprentissage seront mieux équipées pour transformer cette innovation en un avantage stratégique à long terme. 

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