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Quelle est la définition de l’IA agentique ? 

L’IA agentique désigne un concept général qui englobe la capacité d’une IA à agir de manière autonome. Les agents d’IA en sont une application concrète sous forme de logiciels capables d’exécuter des tâches.  Même s’il n’existe pas encore de définition officielle, les agents IA peuvent se définir comme des solutions logicielles + ou - autonomes capables de percevoir, raisonner et opérer plusieurs tâches de manière virtuelle ou physique.

Exemple : dans le domaine du support client, un agent IA peut évaluer instantanément une requête d'assistance, diagnostiquer la nature du problème et suggérer une résolution, tout cela de manière entièrement autonome.

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Quelles sont les différences entre les différentes IA ?

Au fil de leur évolution, les technologies d’IA ont connu plusieurs étapes. Mais, toutes ne peuvent être qualifiées d’agents autonomes.

Chatbots

Les chatbots sont des programmes qui simulent  une conversation humaine. Ils répondent à des questions simples et fournissent des informations prédéfinies, mais ne possèdent pas de capacité d’adaptation. 

Exemple : le chatbot Tout’Oui de la SNCF renseigne les voyageurs sur leur site internet.

Assistants IA génériques

Il s’agit d’outil d’IA générative en SaaS, comme un LLM standard, basé sur le cloud qui traite les entrées (prompts) des utilisateurs pour générer du texte, du code ou des analyses.

Exemple : ChatGPT, Claude, Mistral, Gemini etc.

Copilotes IA customisés

Un copilote est une interface programmée pour une tâche spécifique qui aide à accomplir des objectifs. Il est optimisé à partir des données spécifiques au domaine de l’utilisateur.cCependant, ils nécessitent toujours une intervention humaine pour valider ou ajuster leurs suggestions

Exemple : un GPT configuré par une entreprise, qui réagit aux demandes sur des tâches spécifiques 

Agents IA semi-autonomes spécialisés

Ces agents sont des LLM qui raisonne, et qui sont connectés aux données et aux outils de l’utilisateur. Il sont capables d’analyser et de répondre à l’environnement, d’anticiper les besoins et d’agir de façon proactive avec un minimum d’intervention humaine pour accomplir des tâches.

Exemple : Gemini Deep Research mène de manière autonome des recherches en ligne approfondies et fournit des rapports détaillés.

Multi-agents IA autonomes

Les systèmes multi-agents IA 100% autonomes, connectées aux données et aux outils, collaborent pour atteindre un objectif, en communiquant, et en s’adaptant à des environnements dynamiques.

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Les domaines d'application de l'IA agentique en entreprise

Dans les entreprises, l’IA agentique se manifeste à travers des applications variées qui transforment les opérations, de l’amélioration du service client à l’optimisation financière, en passant par la logistique et la R&D.

Service client amélioré 

Des agents autonomes gèrent les demandes complexes en temps réel, ce qui permet de réduire drastiquement les délais de réponse et d’augmenter la satisfaction client. Par exemple, un agent peut analyser instantanément une requête, identifier la solution la plus appropriée et même exécuter une action corrective sans intervention humaine.

Optimisation financière 

Dans le secteur financier, l’IA agentique surveille en continu les fluctuations du marché et déclenche automatiquement des transactions pour optimiser la gestion des portefeuilles. Ce suivi en temps réel et l’action autonome permettent une meilleure réactivité face aux variations du marché, ce qui réduit les risques et maximise les rendements.

Efficacité logistique 

Les agents autonomes coordonnent la gestion des stocks, la planification des livraisons et l’optimisation des itinéraires. En orchestrant ces processus, ils contribuent à réduire les coûts logistiques, minimiser les délais et améliorer la fluidité des opérations sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement.

Accélération en R&D

En recherche et développement, l’IA agentique facilite l’analyse de vastes ensembles de données et la génération de rapports détaillés, permettant aux équipes de prendre des décisions stratégiques plus rapidement. Cette automatisation de l’analyse contribue à accélérer le processus d’innovation et à identifier de nouvelles opportunités de manière efficace.

Le cas Accenture x Nvidia

Accenture fait évoluer l’approche SaaS vers un modèle d’« agent as a service », en proposant des solutions capables d’agir de manière autonome au cœur des opérations industrielles.

Développée en collaboration avec Nvidia, la plateforme AI Refinery for Industry comprend une première série de 12 agents IA, conçus pour s’intégrer directement aux flux de travail industriels. Codés avec l’expertise métier, ces agents visent à automatiser des fonctions spécifiques comme le diagnostic des équipements ou la maintenance prédictive. Chaque agent est conçu pour répondre à un défi métier, dans une logique de gain opérationnel.

L’ambition est d’aider les industriels à construire progressivement un réseau d’agents capables de coopérer dans différents contextes d’usage. L’objectif affiché par Accenture est de proposer plus de 100 solutions d’ici fin 2025, en élargissant le périmètre à d’autres fonctions industrielles clés. L’IA agentique devient ainsi une nouvelle couche d’automatisation, complémentaire des systèmes existants, mais orientée vers l’action autonome.

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Les atouts stratégiques des agents autonomes pour la performance

Les agents autonomes transforment la prise de décision dans les organisations en combinant analyse des données et exécution automatisée. Cette approche permet aux équipes de se concentrer sur des missions à forte valeur ajoutée, pendant que les agents gèrent les tâches opérationnelles.

L'intégration d'agents IA améliore la réactivité des entreprises grâce à leur niveau d'autonomie élevé et leur capacité d'apprentissage au fil du temps. Un système multi-agents peut, par exemple, orchestrer simultanément la gestion des stocks, l'optimisation des prix et les stratégies marketing. La collaboration entre agents et humains crée une synergie qui démultiplie les performances de l'IA.

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L'avenir de l'intelligence artificielle avec les systèmes multi-agents

La prochaine génération d'agents autonomes transformera notre approche de l'intelligence artificielle. Les systèmes multi-agents permettront une collaboration entre plusieurs entités IA spécialisées, chacune apportant ses compétences spécifiques à la résolution de problèmes complexes.

Cette architecture distribuée offre une véritable flexibilité : les agents peuvent s'adapter, apprendre les uns des autres et coordonner leurs actions en temps réel. Un agent peut ainsi mobiliser les ressources externes nécessaires pour accomplir sa mission, tout en synchronisant ses décisions avec d'autres agents du système.

Les modèles d'IA collaboratifs ouvrent la voie à une nouvelle forme d'apprentissage automatique où chaque agent enrichit continuellement sa base de connaissances grâce au retour d'information des autres agents, créant une intelligence collective en constante évolution.

Exemple : Microsoft Copilot Studio vous permet de créer, personnaliser et déployer des agents IA conversationnels. Ces agents automatisent vos tâches, améliorent les flux de travail et s'intègrent aux applications Microsoft 365.

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