Alors que l’intelligence artificielle générative continue de faire la une, une nouvelle transformation est en train de prendre le devant de la scène : l’IA agentique. Là où l’IA classique se contente de répondre aux prompts qu’on lui pose, l’IA agentique agit. Elle est capable de comprendre une situation, de définir les étapes nécessaires pour résoudre un problème, de les réaliser sans supervision humaine, puis d’ajuster sa stratégie en fonction des résultats obtenus.Pour les directions IT et les décideurs, cette bascule est une réinvention complète des flux de travail. On passe d’une automatisation statique à des systèmes intelligents capables de raisonner et de s’adapter en temps réel. Selon Gartner, 80 % des tâches métiers répétitives pourraient être déléguées à des agents IA autonomes d'ici à 2028. Mais derrière le buzzword, une question reste entière : qu’est-ce que l’IA agentique, concrètement ?Et surtout, comment peut-elle créer de la valeur dans vos projets, vos outils et vos équipes dès aujourd’hui ?
Points clés à retenir
- L’IA agentique est différente simple automatisation. Elle agit comme un collaborateur virtuel, capable d’agir en autonomie, sans avoir besoin d’inputs réguliers de l’humain.
- L’IA agentique s’appuie sur la puissance des LLMs pour effectuer une chaîne d’actions, avec une forme de mémoire pour analyser leur environnement.
- Les agents IA transforment déjà les métiers à forte valeur comme la finance, la logistique ou le service client.
- Un système multi-agents bien pensé peut être une réelle économie d’échelle pour une entreprise
Comprendre l’IA agentique en 3 minutes
L’IA agentique désigne une forme d’intelligence artificielle conçue pour agir de manière autonome afin d’atteindre un objectif. Elle fonctionne comme un agent intelligent capable de prendre des décisions, de planifier des actions et d’interagir avec son environnement sans supervision constante. Contrairement à une IA “statique”, elle ne se limite pas à une tâche : elle pense, agit et s’adapte. Chaque agent IA possède une “mission” précise et peut collaborer avec d’autres pour résoudre des problèmes complexes.
IA traditionnelle vs IA générative vs IA agentique
L’IA “classique” exécute des tâches bien définies, souvent codées à la main (ex. : algorithmes de tri, reconnaissance de forme).
L’IA générative, comme ChatGPT, crée du contenu (textes, images, code) en réponse à une requête de l’utilisateur. Elle est puissante, mais reste réactive.
L’IA agentique, elle, passe à l’échelle supérieure : elle planifie, priorise et enchaîne plusieurs actions pour atteindre un but. Elle peut interroger une base de données, analyser les résultats, générer un rapport et relancer le processus si nécessaire. C’est cette capacité à décider, exécuter et réévaluer qui en fait un levier stratégique majeur pour les entreprises.
Ce que permet de faire l’IA agentique aujourd’hui
Les 5 capacités qui rendent les agents IA uniques
Ce qui distingue fondamentalement l’IA agentique des autres formes d’intelligence artificielle, ce sont ses capacités opérationnelles avancées, parfois comparables à celles d’un collaborateur :
- L’autonomie : un agent IA peut initier et gérer seul une tâche complexe. Il n’attend pas de l’être humain une instruction à chaque étape : il agit pour atteindre un objectif défini en début d’opération.
- La proactivité : contrairement à une IA générative qui réagit à une requête, un agent IA anticipe les besoins. Il surveille son environnement, détecte des opportunités ou des problèmes, puis déclenche des actions adaptées.
- La chaîne d’actions : l’IA agentique enchaîne plusieurs étapes logiques pour résoudre une problématique. Par exemple, collecter des données, les analyser, proposer une recommandation, et ajuster cette dernière si les résultats évoluent.
- La mémoire : les agents possèdent une mémoire de court terme (le contexte actuel) et parfois de long terme (historique des décisions), leur permettant de réutiliser l’expérience passée pour améliorer leurs performances.
- La spécialisation : chaque agent est conçu pour une fonction précise. Certains sont des analystes, d’autres des coordinateurs ou des exécutants. Et surtout, ils peuvent coopérer dans une logique multiagents.
Quelques cas d’usage en entreprise
L’IA agentique est déjà à l’œuvre dans de nombreux secteurs. Dans le service client, des agents peuvent gérer un dossier de A à Z : analyser une réclamation, extraire les informations clés, proposer une réponse personnalisée et, si besoin, relancer un humain, et ce, bien au-delà du simple chatbot.
Par exemple, Klarna a remplacé ⅔ des agents humains par l’assistant Klarna AI, capable de traiter des requêtes plus efficacement, tout en conservant un niveau de satisfaction identique. Chez Intercom, Fin AI prend part à 90 % des conversations support et résout jusqu’à 50 % des demandes sans humain. Des constats similaires ont lieu en 2025 chez Zendesk et Salesforce.
Dans le secteur de la logistique, l’IA agentique est capable d’optimiser des chaînes d’approvisionnement : ajuster les itinéraires en temps réel, replanifier des livraisons en fonction des stocks ou des aléas climatiques. C’est par exemple le cas de Nvidia qui a développé un agent IA qui combine raisonnement à base de LLMs (Large Language Model) et de boucles de raisonnement pour choisir/exécuter des plans logistiques et réagir aux aléas.
Dans la santé, les agents IA assistent à la fois les médecins et les patients : analyse de dossiers, croisement de symptômes, recommandations de parcours de soins en intégrant continuellement de nouvelles données. Cet article du Guardian témoigne de la mise en place d’une clinique partiellement pilotée par IA.
Pourquoi l’IA agentique transforme les métiers plus qu’elle ne les remplace
Contrairement à la croyance répandue, l’IA agentique ne va pas supprimer pas les emplois complexes. Elle déleste les professionnels des tâches chronophages, leur permettant de se concentrer sur la prise de décision, l’analyse stratégique ou la relation humaine.
Prenons un chef de projet IT : il peut déléguer la veille technologique, la coordination de sous-tâches ou la génération de rapports à des agents IA, mais garde la main sur la validation, l’arbitrage et la communication avec les parties prenantes.
C’est cette complémentarité homme-machine qui crée une nouvelle forme d’efficacité. Les organisations n’automatisent pas pour remplacer, mais pour augmenter les capacités humaines, accélérer les projets et diminuer les erreurs opérationnelles.
Les défis techniques et éthiques de l’IA agentique
Besoin de supervision humaine : pas d’IA sans cadre
Aussi autonomes soient-ils, les agents IA ne doivent pas être livrés à eux-mêmes. L’autonomie opérationnelle ne signifie pas indépendance absolue. Chaque agent doit évoluer dans un cadre défini par des objectifs clairs, des règles de fonctionnement et des seuils de sécurité. Une supervision humaine reste indispensable, pour valider les décisions critiques, surveiller les dérives potentielles et réajuster les priorités. L’humain doit garder le contrpole sur l’IA.
Les risques à utiliser l’IA agentique
L’IA agentique repose souvent sur des LLMs, qui sont eux-mêmes imparfaits. Cette dépendance expose les systèmes à plusieurs risques : hallucinations, réponses biaisées, voire comportements inattendus si les prompts ou contextes sont mal définis.
Un agent mal configuré peut finir par agir à l’encontre des intérêts de l’organisation. Plus inquiétant : certains agents peuvent entrer dans des boucles décisionnelles nocives, notamment lorsqu’ils apprennent de leurs propres actions sans supervision claire. Ce sont les fameuses dérives agentiques, qui ne sont pas de la science-fiction.
Mais les risques éthiques vont au-delà du code. En automatisant des tâches autrefois humaines(relationnelles, décisionnelles ou créatives), l’IA agentique soulève des questions de fond sur la place du travail humain. Qui est responsable en cas d’erreur ou de préjudice ? L’agent ? Son créateur ? L’entreprise qui l’utilise ? Le risque n’est pas seulement technologique : il est sociétal.
Gouvernance, transparence, privacy-by-design : ce qu’il faut mettre en place dès aujourd’hui
Le déploiement de systèmes agentiques exige une gouvernance rigoureuse. Il est essentiel de documenter le comportement des agents, leur périmètre d’action, leurs logs et leurs critères de décision. Les entreprises doivent aussi garantir :
- la traçabilité des actions entreprises par l’IA
- La sécurité et la provenance des données utilisées
- et de pouvoir (et savoir) auditer les modèles IA.
Une approche “privacy-by-design” est impérative : les agents doivent respecter la confidentialité par défaut, tout en étant configurés pour répondre à des obligations réglementaires (RGPD, DORA…).
Se former à l’IA agentique avec ib cegos : la voie rapide vers l’autonomie
L’IA agentique n’est plus une promesse à long terme. C’est un tournant stratégique, déjà à l’œuvre dans les organisations les plus innovantes. Mais pour en tirer toute la valeur, encore faut-il en maîtriser les fondements : architectures multi-agents, planification, raisonnement, coordination, supervision humaine... Ces sujets sont complexes. Ils demandent plus qu’une simple veille : ils demandent une vraie montée en compétence.
C’est exactement ce que propose la formation « IA Agentique – Conception d’applications multi-agents basés sur des LLMs (LLM-MA) » proposée par ib cegos. Vous cherchez à anticiper l’évolution de vos systèmes, à outiller vos équipes pour la prochaine étape de l’automatisation intelligente ou simplement à structurer vos réflexions autour des agents IA ? Nos équipes sont à votre disposition pour vous accompagner.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que l’IA agentique en entreprise ?
L’IA agentique désigne des systèmes d’automatisation capables d’agir de manière autonome pour atteindre un objectif métier. Contrairement à une IA classique, ces agents peuvent prendre des décisions, planifier des actions, interagir entre eux et s’adapter aux imprévus.
Quelle est la différence entre IA générative et IA agentique ?
L’IA générative crée du contenu (texte, image, code) en réponse à une requête humaine. L’IA agentique, elle, va plus loin : elle enchaîne plusieurs actions, prend des initiatives, réagit à son environnement et poursuit un objectif sans supervision constante.
Comment fonctionne un agent IA ?
Un agent IA perçoit son environnement, planifie une série d’actions, les exécute, puis ajuste sa stratégie en fonction des résultats. Il agit de façon autonome tout en respectant un cadre défini par les objectifs métier et les règles de sécurité, les niveaux de responsabilité, les seuils d’alerte…
Pourquoi se former à l’IA agentique en 2025 ?
Les agents IA s’imposent comme un pilier de la transformation numérique à venir. Se former dès maintenant permet de maîtriser leurs usages, de structurer des projets concrets et de garder une longueur d’avance dans un marché en pleine mutation.
