Depuis sa création, l’intelligence artificielle (IA) joue un rôle d’assistant. Avec une précision et une autonomie croissantes, elle a aidé les entreprises à traiter les données, à automatiser les workflows, à améliorer l’efficience, etc., mais toujours sous la direction humaine. Aussi avancé que soit le modèle utilisé, traditionnellement, les systèmes d’IA attendaient les consignes, suivaient des règles prédéfinies et fonctionnaient dans un cadre clairement établi. Ces technologies intelligentes ont apporté des avantages majeurs. Pourtant, malgré la promesse d’autonomie, elles n’ont jamais été vraiment indépendantes.
À présent, l’IA commence à jouer un rôle plus actif. Au lieu de se contenter d’aider, elle peut planifier et agir de sa propre initiative. Cette évolution s’explique par l’IA agentique, une intelligence artificielle qui définit et poursuit ses objectifs de manière autonome.
Bien que le terme d’IA agentique puisse faire penser aux « agents IA », ce sont deux choses bien distinctes. Certes, toutes deux impliquent l’exécution de tâches par l’intelligence artificielle en toute autonomie, mais elles diffèrent par leur mode de fonctionnement et leur niveau d’autonomie :
- IA agentique
L’IA agentique fonctionne avec un degré plus élevé d’auto-détermination, en analysant en permanence les informations, en ajustant ses stratégies et en prenant des décisions sans attendre l’intervention humaine. Elle peut identifier 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 de manière dynamique à l’évolution des conditions.
- Agents IA
Les agents IA sont conçus pour des tâches spécifiques et fonctionnent selon des paramètres bien définis. Bien qu’ils puissent toujours collecter des données, traiter des informations et exécuter des actions, ils s’appuient sur des règles prédéfinies ou des commandes externes pour fonctionner efficacement. De nombreux agents IA intègrent des options de machine learning (ML), mais leur prise de décision est limitée à des objectifs prédéfinis. Sauf instruction contraire, ils ne modifient pas leurs objectifs et ne redéfinissent pas leurs méthodes de manière proactive.
En d’autres termes, les agents IA fonctionnent selon des contraintes définies, tandis que l’IA agentique adopte une approche plus large et plus adaptative.
À l’instar de l’IA agentique et des agents IA, il peut arriver de confondre les agents IA et les chatbots. Leurs différences peuvent être résumées comme suit :
- Agents IA
Les agents IA peuvent gérer des interactions plus complexes que les chatbots, souvent en s’intégrant à des systèmes externes pour exécuter des fonctions spécifiques. Cependant, comme indiqué précédemment, ils ne redéfinissent pas indépendamment leurs objectifs et ne s’adaptent pas au-delà de leurs modèles d’apprentissage préétablis.
- Chatbots
Les chatbots sont principalement conçus pour la conversation. Ils génèrent des réponses à l’aide de scripts prédéfinis ou de ML. Ils excellent pour répondre aux questions, guider les utilisateurs tout au long de workflows et automatiser les interactions de base, mais bien que certains chatbots IA avancés puissent reconnaître le contexte et améliorer leurs réponses au fil du temps, ils n’analysent généralement pas les données externes et n’agissent pas au-delà des tâches conversationnelles.
Pour terminer, il convient de comparer l’IA agentique et l’IA générative (GenAI). L’IA générative se concentre 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 de modèles d’IA générative dans le cadre de son processus de prise de décision, sa fonction première est d’agir et de s’adapter, et non de générer du contenu.
- IA générative
L’IA générative est spécialisée dans la production de sorties (telles que du texte, des images, du son et du code) basées sur des schémas tirés de grands ensembles de données. Elle répond aux invites de l’utilisateur, mais ne définit pas ses propres objectifs et n’agit pas de manière indépendante. Si certains modèles peuvent 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 manière autonome en dehors de sa tâche désignée de création de contenu.
Définir l’IA agentique par opposition à d’autres technologies similaires n’est qu’un début. Pour mieux comprendre ce dont elle est capable et comment elle peut être utilisée au mieux pour résoudre les problèmes au niveau de l’entreprise, il est utile d’examiner ses attributs déterminants. Les fonctionnalités suivantes permettent à l’IA de fonctionner de manière autonome tout en maintenant la responsabilité :
- Prise de décision
L’IA agentique traite de grandes quantités d’informations pour déterminer la meilleure manière d’agir, sans avoir besoin d’une intervention humaine constante. Elle évalue les données disponibles et prend en compte de multiples facteurs, puis sélectionne une réponse appropriée en fonction des objectifs qui lui ont été fournis.
- Résolution des problèmes
L’IA agentique adopte une approche structurée et probabiliste pour résoudre des défis complexes. Elle perçoit son environnement, réfléchit aux options disponibles, exécute des actions et affine son approche grâce à l’apprentissage continu.
- Autonomie
Une caractéristique essentielle de l’IA agentique est sa capacité à fonctionner avec un niveau minimal de supervision. Elle ne nécessite pas d’instructions détaillées pour exécuter des tâches, mais suit plutôt des objectifs généraux.
- Interactivité et contrôle
Être autonome ne signifie pas fonctionner de manière isolée : l’IA agentique interagit avec les humains, les systèmes et les autres composants de l’IA pour affiner ses actions. Elle peut recueillir les commentaires des utilisateurs et modifier son approche en se basant sur la supervision humaine. De même, les protections intégrées assurent l’intégrité de l’IA sur le plan éthique et organisationnel.
- Planification
Les modèles d’IA agentique peuvent gérer les workflows comprenant 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 à mesure que les conditions changent.
- Confidentialité des données
Compte tenu des informations sensibles avec lesquelles interagit l’IA agentique, celle-ci doit intégrer des mesures strictes de cybersécurité et de confidentialité des données. Cela inclut le chiffrement des données stockées et transmises, l’application de contrôles d’accès, la conformité aux réglementations du secteur et aux politiques de l’entreprise, etc.
- Détection des comportements malveillants
L’IA agentique doit être surveillée en permanence pour détecter les actions involontaires ou nuisibles. Cela inclut la détection des biais potentiels dans la prise de décision et l’identification des anomalies susceptibles d’indiquer une violation de données.
- Journalisation et traçabilité des audits
Pour garantir la responsabilité, l’IA agentique doit conserver des journaux détaillés des sources de données et des actions qu’elle a entreprises. Grâce à ces journaux, les entreprises peuvent retracer le chemin ayant mené aux conclusions tirées, ce qui leur permet d’analyser et d’affiner plus facilement le comportement de l’IA.
- Surveillance des performances
Comme tout système d’entreprise, l’IA agentique nécessite une évaluation continue des performances. Les entreprises doivent suivre les mesures clés et les KPI pertinents pour leur activité. Surveiller de près les performances permet d’apporter des pistes d’amélioration à mesure que le modèle d’IA progresse.
Comme cela a déjà été dit, l’automatisation n’est pas une nouveauté : l’IA agentique l’entraîne simplement dans une nouvelle direction, en redéfinissant le champ des possibles. De plus, grâce à sa capacité à agir de manière plus indépendante que ce qui était possible auparavant, elle offre un certain nombre d’avantages business évidents :
- Efficience et productivité accrues
En gérant des processus chronophages avec une intervention minimale, l’IA agentique offre aux employés humains la possibilité d’investir plus de temps et d’efforts dans des activités à plus forte valeur ajoutée.
- Amélioration de l’expérience client et employé
Grâce à sa capacité à interpréter le contexte et à adapter ses réponses, l’IA agentique assure des interactions plus personnalisées. Les clients reçoivent une assistance plus rapide et plus pertinente, tandis que les employés profitent de l’aide agentique pour conforter leur prise de décision et optimiser leurs workflows.
- Collaboration stratégique entre humains et IA, et autonomisation
L’IA agentique ne remplace pas les êtres humains. Il s’agit d’un partenaire intelligent qui s’intègre aux processus existants. Elle assiste intelligemment les humains dans leurs recherches, leur recommande des solutions et optimise les workflows. Utilisée correctement, l’IA agentique devient un outil fiable pour tous les employés.
- Essor de la spécialisation
L’automatisation traditionnelle applique des règles générales à une variété de tâches, mais l’IA agentique rend possible l’hyperspécialisation. Les entreprises peuvent déployer des agents IA adaptés à des responsabilités de niche, quelles qu’elles soient, à condition qu’ils aient été entraînés à l’aide des bonnes données, sans avoir à repenser l’ensemble de leur infrastructure.
- Innovation
L’IA agentique peut analyser rapidement des ensembles de données volumineux, identifier des schémas et tester plusieurs solutions, ce qui accélère la détection et la résolution des problèmes. Dans les secteurs où la recherche occupe une place prépondérante, elle soutient l’expérimentation, en aidant les entreprises à découvrir des informations et à affiner leurs stratégies plus rapidement que les équipes humaines seules.
- Capacité d’adaptation
L’IA agentique peut s’étendre à mesure que les besoins de l’entreprise évoluent. Elle offre de la flexibilité sans nécessiter de reconfiguration constante.
Il est indéniable que l’IA agentique a le potentiel de changer le mode de fonctionnement des entreprises. Comme toute technologie de pointe, elle présente toutefois certains défis :
- Données et outils
L’IA agentique nécessite un accès à des données propres et bien structurées et des outils adaptés 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 une intégration adéquate aux logiciels et aux API d’entreprise, l’IA agentique peut avoir des difficultés à agir efficacement dans un environnement professionnel.
- Entraînement à partir des workflows
Si les workflows manquent de clarté ou qu’ils ne sont pas toujours suivis à la lettre, l’IA agentique aura une compréhension limitée de la façon d’exécuter les tâches. Sans données d’entraînement structurées, le système nécessitera probablement une intervention humaine importante pour fonctionner correctement.
- Coopération et gestion des agents IA
De nombreux cas d’utilisation en entreprise impliquent la collaboration de plusieurs agents IA, mais garantir son efficacité peut s’avérer difficile. Un système d’orchestration détaillé peut être nécessaire pour éviter que leurs interactions ne deviennent inefficaces, voire contre-productives.
- Autonomie et supervision
L’IA agentique peut fonctionner de manière indépendante, mais il convient d’assurer l’équilibre entre cette autonomie et une supervision humaine. Si l’IA n’est pas contrôlée, ses actions peuvent aller à l’encontre des objectifs business ou des directives éthiques. Les entreprises doivent mettre en œuvre des mesures de protection pour s’assurer que les décisions basées sur l’IA restent conformes aux normes établies et qu’elles agissent dans l’intérêt des objectifs business.
- Transparence et confiance
Les systèmes d’IA agentique fonctionnant souvent comme des « boîtes noires », il est difficile de comprendre comment les décisions sont prises. Lorsque les actions guidées par l’IA n’ont pas d’explications claires, la confiance dans le système diminue. Les entreprises ont besoin de mécanismes d’interprétation de l’IA afin que les utilisateurs puissent valider ses décisions.
- Sécurité et confidentialité
L’intégration de l’IA agentique aux systèmes d’entreprise augmente l’exposition à certains risques de sécurité. Une IA qui traite des informations sensibles doit être protégée contre les violations de données et les accès non autorisés. Une stratégie de sécurité IT robuste et exhaustive doit être systématiquement mise en place en cas d’utilisation de l’IA agentique.
- Généralisation au-delà d’un cadre réduit
L’IA agentique fonctionne bien dans des environnements définis, mais elle peut avoir des difficultés à effectuer certaines tâches ne correspondant pas aux données avec lesquelles elle a été entraînée. Elle risque alors de proposer des résultats inexacts ou de ne pas parvenir à s’adapter en cas de besoin. Pour atténuer ce problème, les entreprises doivent mettre en place des mesures de protection qui détectent lorsque l’IA fonctionne hors de son domaine d’expertise, afin que les tâches puissent ensuite être transmises à des décideurs humains.
- Explication des décisions
Sans un raisonnement clair motivant ses choix, l’IA agentique peut créer de la confusion ou générer 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 pourraient avoir des difficultés à rectifier les comportements inattendus.
Aujourd’hui, les entreprises s’appuient sur un mélange d’outils d’automatisation, d’analyses prédictives et de supervision humaine, mais à mesure que la demande augmente, elles ont besoin de systèmes capables de gérer la complexité avec moins d’intervention. L’IA agentique comble cette lacune en répondant aux tâches tout en gérant activement les workflows et en apportant des ajustements stratégiques. Cette technologie est ainsi devenue une ressource essentielle dans divers secteurs :
- Technologies de l’information
L’IA agentique peut surveiller les systèmes de technologies de l’information (IT) pour détecter les problèmes de performances et automatiser le dépannage. Elle identifie les schémas de comportement du système, prédit les défaillances potentielles et applique des actions correctives avant que des interruptions ne se produisent, améliorant ainsi la durée d’activité et la résilience opérationnelle.
- Sécurité et risques
Dans le domaine de la sécurité IT, l’IA agentique surveille les réseaux pour détecter les menaces et répond aux incidents en temps réel. Elle adapte les mesures de sécurité en fonction de l’évolution des risques, aidant ainsi les entreprises à anticiper les menaces tout en respectant les normes de conformité essentielles.
- Ressources humaines
Intégrée à un système de gestion des ressources humaines (HRMS), l’IA agentique peut gérer des tâches telles que le tri des CV, l’intégration des employés et la planification des effectifs. Elle affine les recommandations de recrutement et personnalise le développement des employés en fonction de l’évolution des besoins des effectifs.
- Gestion de la relation client
Intégrée aux plateformes de gestion de la relation client (CRM) et de gestion du service client (CSM), l’IA agentique améliore l’engagement client en analysant les interactions passées et en prédisant les besoins. Elle automatise les tâches de suivi et suggère des solutions adaptées à l’historique de chaque client.
- Finance
Dans le cadre des opérations financières (FinOps), l’IA agentique suit l’activité financière, signale les transactions irrégulières et identifie les pistes de réduction des coûts. Elle aide également les équipes financières à gérer les budgets plus efficacement en analysant les tendances et en prédisant les dépenses futures.
- Chaîne d’approvisionnement
L’IA agentique soutient la gestion des risques liés à la chaîne d’approvisionnement en analysant l’évolution de la demande et en surveillant les performances des fournisseurs. Elle détecte les interruptions et adapte les stratégies d’approvisionnement pour assurer le bon déroulement et la cohérence des opérations.
- Développement d’applications
Dans le cadre du cycle de vie du développement logiciel, l’IA agentique automatise les tests, détecte les bogues, aide à optimiser le code, et bien plus encore. Il s’agit également d’un outil puissant dans le développement Agile, qui accélère le déploiement en affinant les logiciels en fonction des données d’utilisation.
- Service client et soutien des employés
L’IA agentique améliore le service client et la gestion des employés en automatisant les demandes de renseignements courantes et en fournissant des recommandations en temps réel. Elle aide les équipes du service client à résoudre les problèmes plus rapidement et soutient les employés dans leurs tâches liées aux RH.
Pour fonctionner efficacement, l’IA agentique suit un processus structuré. En général, cela se déroule en cinq étapes :
Pour que l’IA agentique puisse agir, elle doit d’abord collecter et traiter les informations de son environnement. Elle extrait les données de plusieurs sources, y compris des bases de données, des API et des flux de capteurs en temps réel, ce qui lui permet de développer une compréhension vaste et actualisée de la tâche à accomplir. Au cours de cette phase, elle identifie les schémas clés, filtre les détails non pertinents et organise les informations pour qu’elles puissent être correctement examinées.
Une fois que l’IA a traité les données, elle passe à la phase de raisonnement. À ce stade, elle identifie les schémas 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, ce qui lui permet d’affiner sa compréhension avant de choisir sa prochaine action.
Au lieu d’exécuter une action immédiatement, l’IA agentique structure ses tâches selon une séquence logique. Elle hiérarchise les étapes, prend en compte les obstacles potentiels et détermine la manière la plus efficiente de procéder. Le système peut également choisir de réviser son approche en fonction de l’évolution des conditions, veillant ainsi à ce que les actions planifiées restent pertinentes. Les dépendances entre les tâches sont évaluées pour éviter les conflits ou les inefficiences.
Une fois le plan d’action finalisé, l’IA agentique exécute les tâches par le biais d’interactions directes avec le système. Elle peut ajuster les configurations, déclencher des processus automatisés ou demander une approbation, si nécessaire. Les actions sont effectuées en fonction de politiques prédéfinies pour garantir la précision et la conformité. En cas de résultats inattendus, l’IA peut interrompre l’exécution et faire remonter les problèmes pour qu’ils soient examinés. Les protections intégrées garantissent que les actions guidées par l’IA restent conformes aux exigences de l’entreprise.
À la fin d’une tâche, l’IA agentique examine les résultats pour déterminer si des ajustements supplémentaires sont nécessaires. Elle intègre les commentaires issus des journaux système et des interactions avec les utilisateurs, et si des erreurs ou des inefficiences sont détectées, elle met à jour son processus de prise de décision pour les scénarios futurs. Au fil du temps, cet apprentissage itératif lui permet d’affiner ses performances sans nécessiter de reprogrammation manuelle. Une boucle de commentaires ininterrompue en assure l’amélioration continue.
L’IA agentique offre des possibilités presque illimitées, mais le retour sur investissement dépend de l’efficacité de sa mise en œuvre. Les entreprises qui prennent les bonnes mesures dès le début seront mieux placées pour maximiser la valeur de leurs solutions d’IA agentique. Tenez compte des bonnes pratiques suivantes :
- Intégrez l’IA aux processus opérationnels
L’IA agentique ne fonctionne pas efficacement de manière isolée ; pour être efficace, elle doit s’intégrer aux workflows existants. Connectez l’IA aux applications d’entreprise, à l’infrastructure IT et aux outils d’automatisation des processus pour vous assurer que les décisions et les actions soutiennent les opérations business. N’oubliez pas : l’IA doit améliorer, et non perturber, la façon dont le travail est effectué.
- Tirez parti de l’infrastructure d’entreprise actuelle
Au lieu de créer des systèmes d’IA autonomes à partir de zéro, les entreprises doivent intégrer l’IA agentique à leurs plateformes en place. L’intégration de l’IA dans les systèmes de planification des ressources d’entreprise (ERP), les systèmes CRM et les systèmes de gestion IT améliore l’adoption et réduit la complexité inutile.
- Définissez des objectifs mesurables et concentrez-vous sur l’impact
L’IA agentique est plus performante lorsque des objectifs clairs et structurés sont définis. Définissez des objectifs SMART (spécifiques, mesurables, atteignables, réalistes et temporellement définis) pour garantir qu’ils restent accessibles. Les entreprises doivent également identifier les domaines à forte valeur ajoutée dans lesquels l’IA agentique peut apporter les améliorations les plus tangibles.
- Mettez en place un cadre de gouvernance et de supervision
L’IA gagnant en autonomie, il devient nécessaire de renforcer la fonction Gouvernance, risque et conformité (GRC). Les entreprises doivent élaborer des politiques qui définissent ce qui constitue un comportement acceptable de l’IA, établissent des seuils de risque et garantissent la conformité aux réglementations.
- Évitez de fragmenter la mise en œuvre de l’IA
Les solutions d’IA autonomes peuvent sembler attrayantes, mais elles peuvent être source d’inefficience à long terme. Les plateformes déconnectées compliquent la gestion des processus guidés par l’IA, ce qui entraîne une prise de décision cloisonnée.
- Validez les modèles et affinez-les en continu
Tester l’IA agentique dans des environnements contrôlés permet aux entreprises de détecter les faiblesses avant le déploiement complet. Les entreprises doivent simuler des scénarios concrets et suivre les performances de l’IA dans différentes conditions. Un cycle de test, de validation et d’amélioration aide à maintenir la viabilité de l’IA.
- Structurez la prise de décision pour l’IA et les équipes humaines
L’IA agentique doit compléter la prise de décision humaine, ce qui implique de définir quand l’IA agit de manière indépendante et quand une intervention humaine est nécessaire. La structure décisionnelle, notamment les points de contrôle d’approbation, les chemins d’escalade et les limites prédéfinies, permet de concilier cette surveillance et l’impératif constant d’efficience.
- Commencez petit, mais itérez rapidement
Au lieu de se lancer dans un déploiement de l’IA à grande échelle, les entreprises doivent commencer par des projets pilotes. Tester l’IA agentique dans des cas d’utilisation contrôlés permet d’accélérer l’apprentissage et l’évolution. De même, l’itération rapide contribue à identifier les défis à un stade précoce et garantit l’optimisation de l’IA avant son déploiement complet.
- Favorisez une culture de l’apprentissage guidé par l’IA
Il s’agit encore une fois d’adaptabilité : les entreprises qui adoptent l’IA doivent également adapter leur état d’esprit. Encouragez les employés à s’impliquer dans l’IA et à fournir des commentaires, et proposez des formations et d’autres formes d’assistance pour aider les personnes réticentes à la technologie à se familiariser avec son utilisation. Les entreprises qui intègrent l’IA dans leur culture de l’apprentissage seront mieux outillées pour transformer cette innovation en avantage stratégique à long terme.
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