Je mets la table tout de suite : je vais peut-être surprendre quelques personnes! Je vais parler d’IA agentique, mais pas comme d'une révolution. Pour moi, c’est le fruit d’une évolution amorcée il y a déjà plusieurs années. Voici pourquoi je dis ça...
L’automatisation est bien ancrée dans le monde de l’entreprise. Depuis des années, on utilise des outils pour simplifier les processus répétitifs, comme le RPA (Robotic Process Automation), qui suit des règles prédéfinies pour effectuer des tâches. Ces systèmes sont fiables, mais aussi très rigides. Si le processus change, même légèrement, il faut reconfigurer le robot, ce qui peut prendre du temps et occasionner des coûts.
Aujourd’hui, l’IA agentique émerge comme une nouvelle étape dans cette évolution.
Imaginez un assistant capable d’exécuter des tâches complexes de manière autonome et de prendre des décisions sans supervision. C’est exactement le principe de l’IA agentique.
Ces agents ne se contentent pas d’appliquer des règles : ils interagissent en langage naturel, accèdent à des bases de données et adaptent leurs actions en fonction du contexte, un peu comme le ferait un collaborateur humain.
Un exemple concret? Dans le secteur de l’assurance, un agent peut analyser un courriel de réclamation d’un client, vérifier le numéro de dossier, consulter les politiques de l’entreprise et même traiter la réclamation si elle est légitime. Tout cela, du début à la fin, sans intervention humaine.
L’IA agentique n’est pas sortie de nulle part. Elle est l’aboutissement de plusieurs vagues d’innovations :
L’IA agentique combine ces approches pour créer des assistants intelligents, flexibles et capables d’orchestrer des processus de A à Z.
Un exemple concret : la Banque Scotia. Dans son article intitulé « L’IA agentique : la “prochaine grande innovation” en intelligence artificielle », la banque détaille comment elle est passée progressivement d'une solution d'IA plus traditionnelle à l’IA agentique (L’IA agentique: la «prochaine grande innovation» en intelligence artificielle | perspectives).
Voici les étapes clés du processus :
Dans un précédent article, j’expliquais la différence entre une IA de commodité et une IA de valeur. Cette distinction est essentielle pour comprendre l’IA agentique.
C’est là que l’IA agentique prend tout son sens : elle ne doit pas être perçue comme un simple gadget technologique, mais comme un levier stratégique pour réinventer la manière dont les entreprises créent de la valeur.
Bien sûr, cette puissance s’accompagne de nouveaux défis. Contrairement au RPA, qui est déterministe, l’IA agentique fonctionne sur des modèles probabilistes : elle peut donc se tromper. C’est pourquoi il est crucial de mettre en place des garde-fous et des mécanismes de supervision.
Le déploiement de l’IA agentique dans une entreprise est un processus graduel. Surtout quand on pense à des entreprises qui ne sont pas natives numériques... On ne passe pas d’une automatisation simple à un système multi-agents complexe du jour au lendemain.
Historiquement, l’IA générative s’est d’abord concentrée sur la création de contenu (texte, images, etc.). L’IA agentique représente la prochaine étape, en permettant aux modèles de langage d’interagir avec des outils pour accomplir des tâches concrètes. Cette approche progressive aide les entreprises à s’adapter et à gérer les risques liés à cette technologie.
Certes, l’IA agentique est plus flexible que le RPA, mais aussi plus complexe. Elle peut commettre des erreurs, ce qui rend indispensable la mise en place de contrôles rigoureux. En revanche, elle ouvre une opportunité unique : la réutilisation d’agents spécialisés. Une fois développés, ces agents peuvent être adaptés et partagés entre équipes et fonctions, accélérant l’automatisation à grande échelle.
L’IA agentique ne doit pas être perçue comme une rupture brutale, mais comme la suite logique d’un parcours déjà amorcé : du RPA aux modèles prédictifs, puis à l’IA générative. Elle marque le passage d’une automatisation de commodité à une automatisation de valeur, capable de transformer en profondeur les modèles opérationnels des entreprises.
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