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Qu’est-ce que l’IA agentique ?
D’un point de vue imagé, l’IA agentique fait office à la fois de « cerveau » et de « mains » d’une application d’IA. Ces deux dimensions interagissent pour exécuter une série d’actions coordonnées en vue d’atteindre un résultat donné. Reposant sur un grand modèle de langage (LLM), elle prend en charge le pilotage des opérations en activant et en synchronisant les différents outils nécessaires.
Une définition simple résume bien le concept : un agent LLM exécute une série d’outils et d’actions afin d’atteindre un objectif déterminé.
L’élément clé réside dans sa capacité d’action autonome. À partir du contexte disponible et des objectifs qui lui sont fixés, l’IA détermine elle-même les étapes à suivre. Elle n’est donc plus limitée à des règles rigides ou à des scénarios prédéfinis.
Les principales caractéristiques
L’IA agentique se distingue par plusieurs caractéristiques qui expliquent à la fois sa nature « agentique » et la valeur qu’elle apporte.
Avant tout, elle est fortement orientée vers les objectifs. Elle adapte ses actions de manière autonome afin d’atteindre les résultats attendus. Cette approche s’inscrit dans des processus à plusieurs étapes, avec une décomposition des tâches complexes en sous-tâches, tout en nécessitant un niveau limité de supervision humaine. L’IA est également capable de prioriser les actions à mener et d’ajuster ses plans lorsque les circonstances l’exigent.
Elle utilise de manière autonome des outils tels que les bases de données, les API, les moteurs de recherche ou encore les applications métier. Elle tient également compte des informations issues de son environnement ainsi que des interactions précédentes. Les données collectées et les résultats intermédiaires peuvent ainsi être exploités tout le long d’un processus.
Parmi ses autres caractéristiques majeures figurent les suivantes :
- L’IA agentique ne se contente pas de sélectionner une réponse ; elle planifie immédiatement les actions suivantes et les exécute.
- Elle vérifie les résultats obtenus et ajuste son approche ou son plan d’action lorsque cela est nécessaire.
- Grâce à des capacités multi-agents, elle peut coordonner plusieurs agents d’IA et leur déléguer des tâches.
- Son déploiement nécessite des garde-fous (guardrails) adaptés, tels que des systèmes d’autorisation, des mécanismes de supervision humaine, des fonctions de monitoring ou encore des dispositifs d’arrêt contrôlé.
Cas d’usage de l’IA agentique
De manière générale, l’IA agentique révèle tout son potentiel dans les scénarios complexes. Lorsqu’il s’agit simplement de générer du contenu, comme c’est le cas pour de nombreuses applications d’IA, l’IA générative constitue généralement la solution la plus adaptée. En revanche, dès lors qu’une application doit poursuivre des objectifs de manière autonome, exécuter des actions et prendre des décisions, l’IA agentique devient particulièrement pertinente. Cette capacité s’étend souvent à plusieurs étapes de traitement et à différents systèmes.
L’IA agentique peut notamment être utilisée avec succès dans les domaines suivants :
- ITSM : analyse, priorisation et escalade des tickets, identification des solutions et mise en œuvre des changements.
- Service client : compréhension des demandes clients, collecte d’informations issues de différents systèmes et traitement autonome de nombreux cas, ou dans le cadre d’un modèle hybride associant IA et collaborateurs.
- Cybersécurité : détection et investigation des menaces potentielles, avec la capacité, dans certains cas, de déclencher automatiquement des actions correctives.
- Supply chain et production : optimisation de l’ensemble de la chaîne de valeur, de l’approvisionnement à la gestion des stocks, en passant par la maintenance et les processus de production.
- Ressources humaines : automatisation et amélioration des processus de recrutement, d’onboarding, de traitement des demandes collaborateurs et des tâches administratives.
Au-delà de ces cas d’usage, l’IA agentique trouve également sa place dans le domaine des assistants personnels. Elle peut notamment être utilisée pour effectuer des recherches, coordonner des rendez-vous, organiser des déplacements ou exécuter des tâches réparties entre plusieurs outils et applications.
IA agentique vs IA générative
L’IA générative répond principalement à des requêtes, tandis que l’IA agentique poursuit un objectif, planifie ses actions de manière autonome, les exécute, évalue les résultats obtenus et adapte sa démarche lorsque nécessaire. Là où l’IA agentique agit, l’IA générative produit du contenu. Là où l’IA agentique cherche à résoudre un problème et atteindre un résultat, l’IA générative s’appuie sur des schémas existants pour créer de nouvelles données.
Ces deux approches ne s’opposent pas et ne représentent pas non plus des étapes successives d’une même évolution technologique. Au contraire, elles sont complémentaires. Pour qu’un agent d’IA soit réellement performant et créateur de valeur, il doit généralement s’appuyer sur les capacités de l’IA générative.
La véritable différence réside dans le niveau d’autonomie. L’IA agentique exécute des actions de manière indépendante et peut utiliser l’IA générative comme l’un de ses outils. L’IA générative, quant à elle, reste fondamentalement réactive et dépend des sollicitations qui lui sont adressées.
En résumé, lorsqu'un utilisateur demande à l'IA générative : « Crée-moi une solution. » il attend une réponse ou un contenu. À l'inverse, l'IA agentique répond à une logique différente : « Atteins cet objectif et détermine toi-même les étapes nécessaires pour y parvenir. »
Là où l’IA générative fournit des réponses, l’IA agentique accomplit des tâches de manière autonome.
Les bénéfices de l’IA agentique
L’IA agentique ne se contente pas d’alléger la charge de travail des équipes ou de générer des économies potentielles. Elle constitue également un véritable levier de performance économique. Elle permet de pousser l’automatisation à un niveau supérieur, voire jusqu’à l’hyper-automatisation, de prendre des décisions de manière autonome, d’accélérer les processus et de gérer simultanément un grand nombre de tâches et de workflows à grande échelle.
Ce qui la distingue avant tout, c’est sa capacité à œuvrer de manière autonome vers des objectifs préalablement définis.
Parmi les principaux bénéfices de l’IA agentique :
- Une réduction significative des tâches répétitives grâce à l’utilisation d’agents d’IA.
- Des économies potentielles parfois substantielles pour les organisations.
- Des processus plus homogènes et moins sujets aux erreurs.
- Une amélioration de la productivité grâce à la réduction des coûts d’opportunité.
- Un allègement de la charge de travail des collaborateurs.
- Des réponses plus rapides et plus satisfaisantes pour les clients.
- Un volume plus important de tickets résolus par collaborateur.
- Une montée en compétence plus rapide des nouveaux employés grâce à un onboarding optimisé.
Comment exploiter l’IA agentique de manière rentable
Le facteur déterminant dans l’adoption des agents d’IA n’est pas la taille de l’entreprise, mais son niveau de maturité en matière d’intelligence artificielle. Or, celui-ci peut fortement varier d’une organisation à l’autre. L’un des principaux défis consiste donc à développer cette maturité, qui constitue également un important facteur de différenciation.
Pour y parvenir, plusieurs leviers peuvent être activés :
- Définir une feuille de route IA claire.
- Optimiser et standardiser les processus existants.
- Lancer des projets pilotes afin de tirer des enseignements concrets.
- Identifier, prioriser et évaluer les objectifs poursuivis avec l’IA.
L’adoption de l’IA agentique s’inscrit généralement dans une progression par étapes. L’assistance à la connaissance marque souvent le point de départ des usages de l’IA, notamment via les premières applications d’IA générative. L’automatisation constitue ensuite une étape intermédiaire, tandis que l’exécution autonome de séquences de tâches représente l’aboutissement de cette évolution.
Cette progression est confirmée par les tendances observées sur le marché : les organisations qui automatisent déjà leurs processus à l’aide de l’IA sont près de deux fois plus susceptibles de recourir à des agents d’IA que celles qui n’ont pas encore franchi cette étape.
Aujourd’hui, la question n’est donc plus simplement d’utiliser l’IA, mais de réussir sa transition vers une IA capable d’exécuter des tâches de manière autonome.
L’IA agentique dans l’ITSM
L’arrivée de l’IA agentique constitue en quelque sorte la deuxième grande évolution de l’ITSM. La première consistait à intégrer l’intelligence artificielle au sein des processus IT et à automatiser certaines tâches. L’étape suivante est franchie lorsque l’IA ne se contente plus de répondre à des sollicitations, mais résout effectivement les tickets et exécute les actions nécessaires à leur traitement.
À l’heure actuelle, relativement peu d’organisations IT ont déjà déployé des agents d’IA capables d’exécuter de manière autonome des séquences de tâches et des workflows complets. Celles qui ont atteint ce niveau de maturité disposent toutefois d’un avantage concurrentiel significatif.
Dans l’ITSM, les agents IA peuvent notamment classer et résoudre automatiquement les tickets, ou encore identifier et corriger des problèmes avant qu’ils ne se transforment en incidents. Les équipes IT disposent ainsi de davantage de temps pour se consacrer à des tâches complexes nécessitant un haut niveau de discernement, d’empathie ou de prise de décision stratégique.
Par sa structure opérationnelle, la maturité de son marché et la forte présence de processus standardisés et fondés sur des règles, l’ITSM constitue un terrain particulièrement favorable à l’adoption d’agents d’IA. Leur potentiel est considérable et les organisations ont tout intérêt à l’exploiter au maximum. L’enjeu consiste désormais à créer les conditions nécessaires à leur déploiement à grande échelle.
Perspectives : tendances actuelles et évolutions à venir
Après l’engouement suscité par l’IA générative, l’IA agentique s’est imposée comme l’un des principaux sujets de réflexion et d’innovation dans le secteur IT et des technologies. Si le terme est parfois utilisé de façon excessive, sa place centrale dans les débats actuels est pleinement justifiée.
Une compréhension claire est indispensable
L’un des principaux défis consiste à distinguer clairement l’IA agentique des autres formes d’intelligence artificielle, à comprendre précisément la valeur qu’elle apporte et à l’utiliser de manière ciblée.
L’enthousiasme autour du sujet est indéniable. Toutefois, sans une compréhension solide de ses mécanismes et sans prise en compte de dimensions essentielles telles que la cybersécurité, la gouvernance ou l’ingénierie logicielle fiable, cet engouement risque de produire peu de résultats concrets.
Pour aller au-delà des débats théoriques et obtenir des bénéfices tangibles, il est donc indispensable de comprendre ce qu’est réellement l’IA agentique. Cela ne suppose pas nécessairement une maîtrise approfondie des aspects techniques, mais exige une bonne compréhension de ses usages les plus pertinents et créateurs de valeur.
Collaborer plutôt que remplacer
Une autre préoccupation récurrente concerne le risque que les agents d’IA remplacent massivement les collaborateurs et rendent certains rôles obsolètes. Bien que les capacités de l’IA agentique continuent de progresser et qu’elle fonctionne déjà avec un haut degré d’autonomie, un tel scénario reste aujourd’hui très éloigné de la réalité.
L’intervention humaine demeure indispensable, non seulement pour superviser et encadrer les systèmes d’IA, mais surtout pour prendre en charge des missions dont la nature évolue. Les compétences à forte valeur ajoutée, telles que l’empathie, la créativité, l’esprit critique ou la capacité à remettre en question les approches établies, gagnent en importance. Associées à l’IA, elles constituent un puissant levier de performance.
Dans le service client, par exemple, l’IA agentique peut fonctionner comme un modèle de langage capable d’utiliser successivement différents outils, d’interpréter les résultats obtenus et de progresser étape par étape vers un objectif donné. Si elle dispose d’une autonomie opérationnelle importante, elle ne possède ni conscience ni capacité de jugement autonome. La considérer comme un collaborateur numérique à part entière serait donc excessif.
Son principal rôle consiste plutôt à décharger les équipes d’une grande partie des tâches répétitives, afin qu’elles puissent consacrer davantage de temps aux situations complexes, aux demandes à forte valeur ajoutée et aux projets stratégiques.
Quel avenir pour l’IA agentique ?
À l’avenir, l’IA agentique devrait s’imposer durablement dans l’environnement professionnel et offrir des capacités toujours plus étendues. Les utilisateurs auront probablement moins besoin de distinguer IA générative et IA agentique et utiliseront naturellement les deux de manière complémentaire.
Les assistants IA pourraient alors devenir des outils du quotidien, utilisés aussi naturellement qu’un logiciel métier, un téléphone professionnel ou tout autre équipement indispensable à l’activité des collaborateurs.
Il est tout à fait envisageable que de nombreux collaborateurs disposent de leur propre assistant IA personnel, capable de les accompagner dans leurs missions quotidiennes en fonction de leurs besoins spécifiques. Dans cette perspective, l’IA pourrait progressivement quitter le registre de l’innovation émergente pour devenir une composante ordinaire de l’environnement de travail, comme c’est déjà le cas dans de nombreuses organisations.
L’IA agentique possède le potentiel de reproduire certains comportements humains avec un niveau de sophistication élevé, ce qui lui permet d’assumer efficacement de nombreuses tâches opérationnelles. Cette capacité ne se limite plus aux activités répétitives ou fondées sur des règles, puisqu’elle peut également prendre des décisions et agir en fonction d’objectifs à atteindre.
Elle atteindra toutefois ses limites lorsqu’il s’agira de processus créatifs ou véritablement moteurs d’innovation. Pour aller plus loin dans ce domaine, il faudrait disposer d’une IA dite « forte », qui relève encore de la fiction à ce jour.
Qu’est-ce qui freine encore l’adoption de l’IA agentique ?
En théorie, rien n’empêche aujourd’hui la plupart des organisations de déployer largement l’IA agentique. Dans la pratique, les principaux freins sont le plus souvent liés à leur propre niveau de maturité IA. Pour de nombreuses entreprises, notamment les PME et les ETI, plusieurs difficultés concrètes ralentissent encore l’adoption des nouvelles technologies et des approches innovantes.
Cela explique pourquoi, malgré la démocratisation des assistants IA, le potentiel de l’IA agentique reste encore largement sous-exploité dans de nombreux domaines. L’IA agentique nécessite en effet un certain travail préparatoire pour produire des résultats pertinents. Les organisations doivent notamment définir clairement les objectifs à atteindre, fournir un contexte métier pertinent, formaliser des processus précis et disposer d’un volume suffisant de données d’apprentissage de qualité.
C’est seulement sur cette base qu’un grand modèle de langage (LLM) peut être utilisé de manière réellement efficace au service de workflows autonomes.
Conclusion : l’IA agentique atteint des objectifs de manière autonome
L’IA agentique se distingue par sa capacité à poursuivre de manière autonome les objectifs définis par les utilisateurs. Là où l’IA générative fournit des réponses, l’IA agentique accomplit des tâches et mène des actions jusqu’à leur exécution.
Sa dimension multi-étapes constitue l’une de ses caractéristiques fondamentales. Comme le résume Simon Willison : « Un agent LLM exécute des outils dans une boucle afin d’atteindre un objectif. »
Cette définition illustre parfaitement la logique qui sous-tend l’IA agentique : identifier les étapes nécessaires et les exécuter de manière autonome pour parvenir au résultat attendu.
Les entreprises peuvent tirer profit de l’IA agentique dans de nombreux domaines d’activité. Elles doivent cependant réunir les conditions nécessaires à son adoption. Un principe simple s’applique : les organisations qui peinent encore à mettre en œuvre une automatisation IA de base auront généralement davantage de difficultés à exploiter efficacement des workflows complexes reposant sur l’IA agentique. La maturité IA joue donc un rôle déterminant.
L’investissement en vaut toutefois largement la peine. Les bénéfices potentiels de l’IA agentique sont considérables et tout indique que cette technologie deviendra progressivement un standard dans les années à venir.
FAQ
Pour conclure, voici une sélection de questions fréquemment posées sur le thème de l’IA agentique.
Que sont les systèmes d’IA agentique ?
L’IA agentique désigne des systèmes qui vont au-delà de la simple génération de contenu selon un principe de question-réponse, comme le fait l’IA générative. Les systèmes d’IA agentique planifient leurs actions, utilisent des outils, prennent des décisions et poursuivent des objectifs dans le cadre de processus comportant plusieurs étapes.
Comment fonctionne l’IA agentique ?
Les systèmes d’IA agentique exploitent des données, un contexte et des objectifs définis par l’utilisateur afin d’exécuter des tâches spécifiques et de prendre les décisions nécessaires à leur réalisation. Les objectifs constituent le cadre de référence qui guide leurs actions.
Quelle est la différence entre un agent IA et l’IA agentique ?
La différence réside principalement dans le niveau de complexité. Un agent IA est généralement conçu pour accomplir une tâche spécifique et prédéfinie. L’IA agentique, quant à elle, coordonne plusieurs agents et ressources afin d’exécuter des workflows complets comprenant plusieurs étapes. L’IA agentique représente donc la couche d’orchestration qui mobilise différents agents d’IA de manière ciblée pour atteindre un objectif donné.
Quel est un exemple concret d’IA agentique ?
L’un des exemples les plus parlants se trouve dans le support informatique. Face à un incident, une IA générative peut expliquer les étapes à suivre pour résoudre le problème. Une IA agentique, en revanche, est capable d’exécuter ces étapes elle-même. Prenons le cas d’Outlook qui cesse de fonctionner. Une solution d’IA agentique peut déclencher un processus complet comprenant l’analyse du ticket, l’identification de l’utilisateur concerné et de son équipement, la vérification d’éventuelles pannes connues, la sélection et l’application de la solution appropriée puis la clôture et la documentation du ticket.