De plus en plus habituées à faire appel aux fonctionnalités de l’intelligence artificielle générative, les entreprises n’ont en général pas conscience de tous les bénéfices de l’IA au sens plus large. En effet, avec le déploiement des IA agentiques, de nouvelles portes s’ouvrent en matière d’automatisation des processus. En quoi consiste exactement l’intelligence artificielle agentique, et quelles retombées peut-elle vraiment vous offrir ? Prenez quelques minutes pour découvrir tout son potentiel.

L’intelligence artificielle agentique : définition

L’IA agentique, qu’est-ce que c’est ?

L’intelligence artificielle agentique a été conçue dans l’optique de permettre la résolution de problèmes complexes ainsi que l’exécution de différentes tâches, en tenant compte d’un contexte spécifique et d’une grande diversité d’options possibles.

Plus qu’un simple virage dans le paysage de l’IA, l’IA agentique impose avec son arrivée un nouveau paradigme, dans le sens où elle réduit l’intervention humaine au minimum.

Si on a trouvé avec l’IA agentique une vraie réponse aux limites des IA traditionnelles (qui ne pouvaient pas tenir compte d’un contexte changeant, par exemple), la vraie révolution se trouve dans le concept d’agents qui assument des flux de travail complexes.

Les agents sont des systèmes autonomes qui peuvent interagir avec les utilisateurs et réaliser différentes actions ciblées. Selon la manière dont ils sont configurés, ils peuvent être amenés à contribuer de manière plus ou moins avancée à la prise de décision, mais aussi à automatiser des processus associés à un haut niveau de complexité.

Pourquoi utiliser l’IA agentique dans une entreprise ?

Les applications de l’IA agentique dans les entreprises sont extrêmement nombreuses, dans la mesure où cette IA peut justement être adaptée au contexte propre à chaque organisation.

Si l’on peut faire appel à elle pour de la prise de décision, on peut aussi l’exploiter afin d’automatiser des processus qui peuvent l’être. Mieux encore, ces agents peuvent s’améliorer au fur et à mesure des interactions grâce à l’apprentissage automatique, ce qui leur permet de s’adapter facilement aux évolutions.

Il est important de comprendre que les agents IA ne se contentent pas de réaliser des tâches ciblées. Ceux-ci sont capables de s’adapter à un contexte spécifique, de modifier leurs actions ou encore d’apprendre par eux-mêmes pour remplir leurs objectifs définis de manière plus efficace.

Quelles sont les différences entre l’IA agentique et les IA traditionnelles ?

L’IA offre déjà aux entreprises de vraies opportunités en termes de gain de temps et d’automatisation des processus. Cependant, sans flux de travail déjà programmés, celle-ci ne fonctionne pas forcément de manière optimale… Et elle peut aussi être amenée à se bloquer, si elle est confrontée à un scénario qui n’est pas prévu.

Pour schématiser, on peut dire que l’automatisation permise par une intelligence artificielle classique fonctionne dans la mesure où elle a été préalablement configurée. Mais c’est face à des imprévus que ses limites se matérialisent plus ou moins rapidement.

Les systèmes agentiques, quant à eux, sont capables de composer avec des processus complexes et, surtout, de s’ajuster en permanence un peu comme le ferait un humain doté de sa capacité de jugement. Ils sont plus autonomes et globalement moins théoriques dans leur approche, ce qui leur permet d’aller largement au-delà des limites de l’IA classique.

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Je souhaite me faire accompagner

Il est important de comprendre, en parallèle, que l’IA agentique est totalement modulable. Ainsi, elle s’alimente en permanence du contexte pour modifier son comportement et surtout sa stratégie. Contrairement à une IA qui travaille sur la base de workflows traditionnels, il y a avec l’IA agentique une vraie dimension proactive, ainsi qu’une capacité à dialoguer avec tout son écosystème et réaliser un ensemble d’actions pour remplir une mission précise.

Les multi-agents IA au cœur des priorités, pour une IA plus performante

La force de l’IA agentique se trouve dans l’approche multi-agents. Ces systèmes multi-agents (MAS) sont en réalité des ensembles composés de plusieurs agents capables de travailler ensemble.

Ces différents agents vont coopérer sur une problématique spécifique, étape par étape, et faire appel à tous les outils et flux qui vont permettre de la résoudre. Contrairement à une intelligence artificielle classique qui doit être réalimentée en données pour se mettre à jour, l’IA agentique apprend en permanence, d’où sa facilité à s’adapter.

La force de l’IA multi-agents, c’est aussi et surtout de réunir plusieurs entités (ou agents autonomes) capables de fonctionner de manière indépendante, tout en étant aussi en mesure de se coordonner les uns avec les autres.

Selon les besoins propres à chaque organisation, les systèmes multi-agents peuvent respecter différentes architectures (centralisées ou décentralisées) et adopter toutes sortes de structures hiérarchiques, dans une optique d’efficacité et de performance globale.

Ces limites de l’IA traditionnelle qui peuvent être franchies avec l’IA agentique

Le principal point fort de l’IA agentique ? Sa capacité à aller puiser dans toutes les sources de données. Alors même qu’une IA classique ne travaille pas forcément en écosystème, l’IA agentique va justement interagir avec les applications de l’entreprise : son ERP, son CRM, sa suite Office et bien plus encore.

Au-delà de sa propension à puiser les informations, l’IA bénéficie d’une plus grande aptitude à agir. Là où l’IA classique n’intervient pas dans un CRM pour modifier des données clients, par exemple, l’IA agentique peut prendre le relais et contribuer à faire gagner du temps supplémentaire.

Si l’intelligence artificielle agentique représente de nouvelles opportunités pour les entreprises, son adoption s’accompagne aussi de défis autour des enjeux de fiabilité des données, de choix techniques, de gouvernance ou encore de sécurité et de souveraineté. Faites-vous accompagner dès à présent, afin d’identifier les cas d’usage dans lesquels l’IA peut vous aider et de vous donner toutes les chances de déployer une IA qui vous apporte de la valeur, tant en termes de performance que de gain de temps et d’économies à terme.