IA agentique en entreprise : concepts fondamentaux pour une autonomie pertinente

Les entreprises ont adopté la transformation numérique, l’informatique en nuage et les analyses axées sur l’IA pour rester compétitives. Pourtant, une grande partie de ces initiatives se concentre pour le moment sur le soutien à la prise de décision plutôt que sur l’automatisation. Avec l’essor des Large Language Models (LLMs) et l’évolution rapide des capacités d’IA, une nouvelle forme d’intelligence artificielle a émergé : l’IA agentique.

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Matinale Data & IA

Paris 11 Déc 2025 08h30 – 14h00

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L’IA agentique représente un changement radical dans l’automatisation des entreprises, passant de la génération de résultats (telle que répondre à des questions) à l’exécution (semi-)autonome d’actions pour soutenir les processus métier. Ce changement offre la possibilité de transformer les opérations, d’améliorer l’expérience client et de donner aux employés des outils intelligents.

Cet article vise à éclaircir les fondements de l’IA agentique : définir ses concepts fondamentaux, identifier quand son utilisation a du sens et comparer les possibilités de mises en œuvre. L’évolution vers des systèmes agentiques crée de nouvelles opportunités pour générer un impact commercial significatif.

Un changement dans le déploiement de l’IA dans les entreprises

L’adoption de l’IA dans les entreprises s’est fortement accélérée ces dernières années. Le tournant est survenu fin 2022, avec la déferlante de l’IA générative, et des LLM tels que ChatGPT qui ont fait passer l’intelligence artificielle d’outils spécialisés à une technologie largement accessible, remodelant les flux de travail et les activités quotidiennes de l’entreprise.

2023 a ainsi été une année de découverte. Les organisations se sont précipitées pour expérimenter des preuves de concept (PoCs), la plupart centrées sur l’exploitation de données propriétaires avec la RAG (« Retrieval-Augmented Generation » ou génération augmentée par extraction de données). Ces projets pilotes ont démontré le potentiel mais ont également mis en évidence les limites de l’expérimentation seule.

En 2024, les assistants de connaissances alimentés par LLM-RAG sont passés à la production, soutenant les fonctions commerciales fondamentales. Dans le même temps, l’attention s’est tournée vers l’IA agentique, car les entreprises ont reconnu que des modèles plus performants pouvaient automatiser des tâches structurées.

Néanmoins, l’évolution rapide a apporté à la fois de l’engouement et des opportunités. De nouveaux cadres, méthodologies et fournisseurs se multiplient, laissant de nombreuses entreprises en difficulté pour trouver la clarté. Le défi est maintenant clair : savoir en faire le tri et construire des systèmes gouvernés, évolutifs qui transforment l’IA agentique en une véritable valeur commerciale.

Qu’est-ce que l’IA agentique ?

Les systèmes d’IA agentique sont une nouvelle forme d’intelligence artificielle conçue non seulement pour générer des résultats mais aussi pour agir en vue d’objectifs définis. Ils combinent raisonnement, prise de décision et exécution, permettant l’automatisation des processus métier avec ou sans intervention humaine.

Selon l’autonomie, ces systèmes prennent différentes formes :

• Workflows alimentés par LLM. Des règles et étapes prédéfinies guident le processus, par exemple, un chatbot qui récupère et fournit la bonne réponse dans une FAQ.
• Agents. Capables de raisonner, décider et exécuter des tâches multi-étapes indépendamment les unes des autres, soit en tant qu’agent unique, soit en tant que systèmes multi-agents spécialisés travaillant ensemble.

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L’analyse de rentabilité : pourquoi est-ce important ?

L’IA agentique AI étend la valeur de l’IA générative au-delà de la création de sortie à l’automatisation des processus. Il passe de la réponse aux questions à l’exécution d’actions qui boostent la productivité et améliorent les expériences.

Par exemple :

• L’IA traditionnelle pourrait analyser les retours des clients et mettre en évidence les plaintes récurrentes.
• L’IA agentique va plus loin, alertant automatiquement l’équipe produit, élaborant les prochaines étapes et même exécutant des correctifs ou des campagnes.

Principaux avantages :

• L’efficacité automatise les tâches routinières, libérant du temps pour un travail à plus grande valeur.
• L’économies de coûts réduit les interventions manuelles et la surcharge opérationnelle.
• La résolution plus rapide permet la surveillance, le triage et l’escalade en temps réel.
• La personnalisation permet des recommandations proactives et personnalisées à grande échelle.

Blocs de construction de base

Les systèmes d’IA agentique sont construits à partir de composants interopérables :

• Les Large Language Models (LLMs).

Enjeux : fournir le raisonnement et la compréhension du langage naturel. Exemples : Mistral, Gemini, GPT.

• Les outils

Enjeux : étendre la portée du système dans les applications et les sources de données externes, de la récupération des connaissances à l’exécution des tâches. Les outils peuvent eux-mêmes être des agents.

• Les prompts.

Enjeux : définir des objectifs, des garde-fous et des comportements à travers des instructions structurées et un contexte.

Choisir le bon système

L’IA agentique ne consiste pas à déployer des agents partout. Le niveau approprié d’automatisation dépend de la complexité du processus.

• Les workflows sont idéaux pour les tâches basées sur des règles, où les objectifs peuvent être exprimés en étapes simples et prédéfinies. Ils s’appuient sur des intrants et des extrants clairs, ce qui les rend plus faciles à gouverner, à auditer et à mettre à l’échelle.
  
  
• Les agents uniques s’adaptent aux processus dynamiques qui nécessitent un raisonnement contextuel et une prise de décision adaptative. Utile lorsque la complexité d’un processus ne peut pas être capturée dans des règles fixes. Le modèle d’IA pilote le processus de décision, déterminant chaque étape suivante, itérant à travers plusieurs actions et travaillant vers le résultat.
  
  
• Les systèmes multi-agents conviennent à des scénarios très complexes où des agents spécialisés doivent collaborer. Ces agents gèrent une partie du processus, passant des entrées et des sorties entre eux jusqu’à ce que l’objectif soit atteint. Cette conception est puissante pour orchestrer des tâches interdépendantes à travers les domaines, mais aussi plus difficile à gouverner et à tracer.

Les compromis augmentent avec l’autonomie. Les agents introduisent généralement une latence plus élevée, un coût accru et une complexité de gouvernance plus importante en raison de leur nature itérative et non déterministe. Avec les architectures multi-agents, les défis s’intensifient : le débogage, la surveillance, la gouvernance et l’évolutivité deviennent considérablement plus difficiles.

Cadre décisionnel

Les principes directeurs

L’IA agentique passe rapidement de la phase de POC à la production. Ses capacités croissantes ouvrent de nouvelles opportunités pour améliorer la productivité des employés et automatiser les processus métier. Cependant, le succès ne vient pas de l’adoption de l’architecture la plus avancée, mais de l’adéquation du bon niveau d’autonomie au problème.

• Commencez simplement avec des workflows pour les tâches structurées. De nombreux objectifs peuvent être atteints avec des workflows bien structurés, où les tâches sont prédéfinies et exécutées comme une séquence claire d’étapes.
  
  
• Adopter des agents uniques lorsque le raisonnement et l’adaptabilité sont nécessaires, comme pour les tâches qui sont moins prévisibles et nécessitent un raisonnement contextuel ou une prise de décision adaptative.
  
  
• Passer à l’orchestration multi-agents uniquement lorsque la spécialisation et la collaboration deviennent critiques, par exemple, lorsque des agents uniques commencent à mal gérer des tâches ou à sélectionner des outils inappropriés.

La modularité est essentielle car la sophistication devrait croître progressivement, fondée sur une valeur commerciale éprouvée. En alignant les choix d’architecture sur la complexité des processus et les exigences des utilisateurs finaux, les entreprises peuvent tirer parti des avantages de l’IA agentique tout en gardant les systèmes efficaces, gouvernés et prêts pour l’avenir.

Par où commencer ?

• Commencez par la clarté : Définissez les objectifs commerciaux, les cas d’utilisation et le contexte dans lesquels l’IA agentique peut offrir une valeur mesurable, avant de construire quoi que ce soit.
  
  
• Choisissez l’autonomie avec intention :
  • Utiliser des workflows pour des tâches prévisibles et déterministes.
  • Utiliser des agents uniquement pour les étapes lourdes de raisonnement ou adaptatives.

Visez toujours la plus petite autonomie nécessaire qui atteigne le résultat commercial.

• Assurez une supervision humaine : restez toujours dans la boucle pour guider, superviser et ajuster le système pendant qu’il fonctionne.

Quel regard pour l’avenir ?

Cet article fait partie d’une série qui poursuit la discussion sur la construction de systèmes d’IA agentiques évolutifs. Il explore comment optimiser leurs éléments de base – LLM, outils et invites – ainsi que les protocoles émergents tels que le protocole de contexte modèle (MCP) et la communication d’agent à agent.

Dans nos prochaines publications sur le sujet, nous aborderons les questions d’évolutivité, de gouvernance et sécurité, ainsi que l’adoption de l’IA agentique…

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