Au-delà des chatbots : une vue claire de l’IA agentique

L’IA agentique fait passer la conversation de ce que l’IA peut dire à ce qu’elle peut faire.‍

‍D’ici 2028, Gartner prévoit que 33 % des logiciels d’entreprise intégreront l’IA agentique, que 20 % des interactions en boutique numérique seront réalisées par des agents IA, et que 15 % des décisions quotidiennes seront prises de manière autonome. Gartner souligne que l’IA agentique introduira une main-d’œuvre numérique autonome, capable de planifier et d’agir indépendamment, sans pauses ni avantages sociaux — un prolongement de la main-d’œuvre humaine.

Nous sommes loin des systèmes simples de question-réponse. La véritable puissance de l’IA aujourd’hui réside dans sa capacité à raisonner, agir et itérer vers des résultats concrets. C’est ce qu’on appelle l’IA agentique : une nouvelle façon de relever des défis d’affaires grâce à des systèmes intelligents, autonomes et orientés vers un objectif.

Ces agents sont déjà en action. Récemment, nous les avons utilisés pour structurer des données issues d’appels audio à plusieurs tours et pour fournir des informations en temps réel aux équipes de première ligne — parmi plusieurs autres applications concrètes. À chaque fois, ils ont permis de réduire les tâches manuelles, de simplifier la prise de décision complexe et de créer de la valeur. Comprendre ce que font les agents — et ce qu’ils ne font pas — c’est la clé pour bien les construire.

Qu’est-ce qu’un agent IA?

Un agent IA est un système conçu pour percevoir, décider et agir de façon autonome en fonction d’un objectif donné.

Il commence par ingérer à peu près n’importe quel type d’entrée — une question d’utilisateur, un tableur, un PDF, un fichier audio — et enrichit cette information en effectuant une recherche dans vos bases de données internes et externes pour l’ancrer dans le contexte le plus pertinent et à jour. À cette étape, l’agent identifie les entités clés et leurs relations, mais aussi les informations de fond, les précédents et les données propres au domaine qui lui permettent de mieux comprendre les nuances et l’intention.

Une fois ce contexte établi, l’agent passe à la prise de décision : il évalue les approches possibles, s’appuie sur des résultats passés ou utilise des algorithmes de planification explicite. Des modèles de langage comme GPT, Claude ou Gemini alimentent souvent ces étapes, apportant l’intelligence générative nécessaire pour analyser les compromis, anticiper les imprévus et tracer la meilleure voie.

Enfin, avec un plan en main, l’agent exécute des actions concrètes : appeler des API externes pour récupérer ou mettre à jour des données, effectuer des calculs ou des simulations complexes, écrire dans une base de données, déclencher d’autres outils ou processus — ou combiner plusieurs de ces actions. En bouclant sans cesse les étapes de raisonnement, d’action et d’observation, le système s’adapte en temps réel, réagit à l’imprévu et progresse vers son objectif.

Une logique cyclique, pas linéaire

Contrairement aux bots statiques qui suivent un chemin fixe, les agents fonctionnent dans une boucle de raisonnement : ils réfléchissent, agissent, observent les résultats et ajustent leur approche. Cette logique cyclique, souvent appelée ReAct (pour Reason + Act), leur permet de gérer des tâches complexes et imprévisibles.

Évidemment, il existe une foule de définitions du mot "agent". Plutôt que de le voir comme une étiquette stricte, on préfère parler d’un spectre agentique. Tout flux de travail qui relie une entrée, une décision et une action s’inscrit quelque part sur ce spectre — certains systèmes affichant plus d’autonomie, donc plus de comportements "agentiques", que d’autres.

Où l’IA agentique fait vraiment une différence

Soyons réalistes : les agents ne sont pas utiles partout. Mais ils excellent dans des situations où il y a un objectif clair, des données incertaines ou évolutives, et des décisions à prendre en cours de route.

Voici où ils brillent vraiment :

• Prise de décision stratégique : l’IA agentique peut évaluer des scénarios et choisir les meilleures actions, même dans des processus complexes à étapes multiples.
  
  
• Intégration d’outils variés : les agents coordonnent facilement des API, bases de données et services divers pour automatiser des workflows complexes.
  
  
• Traitement de données non structurées : courriels, fichiers audio, PDF… rien ne leur fait peur.
  
  
• Opération autonome 24/7 : ils peuvent surveiller, décider et agir en continu.
  
  
• Amélioration constante : grâce à des boucles de rétroaction, ils apprennent et s’adaptent au fil du temps.
  

Nous avons déployé des agents légers qui résument des documents, des agents intermédiaires qui soutiennent les équipes de vente, et même des prototypes exploratoires capables d’orchestrer plusieurs systèmes en parallèle. La vraie valeur ne vient pas du mot à la mode, mais des résultats concrets : des décisions plus rapides, des processus simplifiés et des résultats plus constants.

Ce qui se cache sous les agents

Même si les agents peuvent sembler magiques, ils reposent sur une ingénierie bien réelle. Ils s’appuient sur :

• Des modèles de langage pour le raisonnement (GPT, Claude, Gemini, etc.);
  
  
• Du prompt engineering pour guider leur comportement;
  
  
• La génération augmentée par récupération (RAG) pour accéder à de la connaissance en temps réel ou spécifique au domaine;
  
  
• Des intégrations d’outils pour interagir avec leur environnement;
  
  
• Des orchestrateurs comme LangGraph ou Semantic Kernel pour gérer les workflows;
  
  
• Des outils d’observabilité pour suivre leur comportement et les améliorer en continu.
  
  

Les agents peuvent aussi être ajustés pour des cas d’usage précis ou des secteurs spécifiques, ce qui améliore leur pertinence et leur précision. Dans certains cas avancés, des techniques d’apprentissage par renforcement sont utilisées pour permettre aux agents de s’adapter par essais et erreurs.

Mais le plus important, c’est l’ensemble du système : l’IA agentique, ce n’est pas juste un bon modèle. C’est tout un flux de travail, orchestré pour atteindre un objectif de façon autonome — de l’entrée initiale à l’action concrète, et ainsi de suite.

Pourquoi maintenant?

Les agents en soi, ce n’est pas nouveau. Les assistants propulsés par l’IA et les bots à règles existent depuis longtemps. Ce qui a changé, c’est la démocratisation de l’IA et l’émergence de grands modèles génératifs généralistes, qui rendent possibles des agents véritablement autonomes et orientés objectifs à grande échelle.

L’IA générative a allumé l’étincelle. L’IA agentique est le moteur.

Cette évolution est en train de transformer le développement logiciel, en introduisant de nouveaux modèles de conception pour bâtir des systèmes intelligents et adaptatifs.

Chez Osedea, nous aidons déjà des clients de plusieurs industries à transformer ce potentiel en solutions concrètes. Pour nous, ce n’est pas juste une tendance : c’est un nouveau modèle de conception pour intégrer l’IA au cœur des affaires.

Curieux de savoir si un agent IA pourrait répondre à vos besoins? Contactez-nous et parlons de comment concrétiser votre vision.