Agentic AI : automatiser, collaborer, transformer

Dans le monde de la tech, les modes vont et viennent, souvent portées par des concepts prometteurs mais parfois flous. Parmi elles, l’« agentic AI » semble aujourd’hui capter toute l’attention. Pourtant, il ne s’agit pas d’une nouvelle rupture technologique en soi, mais plutôt d’une convergence d’outils déjà existants – modèle de langage (LLM), automatisation et protocoles d’interopérabilité – qui, combinés, ouvrent la voie à des systèmes capables d’agir, de collaborer et surtout de délivrer de la valeur pour les métiers.

Qu’est-ce qu’un agent ?
Un agent est un module logiciel autonome, doté d’un objectif précis. Il est capable de prendre des décisions simples, d’interagir avec d’autres agents ou outils et d’exécuter des actions dans un environnement donné.

De l’assistant conversationnel à l’agent opérationnel

L’approche « agentique » peut être perçue comme l’évolution naturelle des assistants conversationnels, popularisés dans un premier temps par les chatbots scriptés, puis par l’intelligence artificielle générative comme ChatGPT. Ces assistants semblent dotés de pouvoirs quasi magiques… jusqu’à ce qu’on leur demande de faire autre chose que parler. Dépourvu de connexion avec les systèmes d’entreprise, leur potentiel reste limité à des échanges purement conversationnels. En dehors de cette relation platonique entre l’homme et la machine, peu d’action concrètes semblent possibles.

Cependant, l’introduction des appels de fonction – parfois regroupés sous le terme de « tooling » – change la donne. En accédant à des services externes de manière structurée, un agent conversationnel peut désormais interagir avec le monde réel. Par exemple, si vous souhaitez connaître la température actuelle aux Rives de Clausen, un LLM classique n’aura jamais les capacités de répondre sans inventer une réponse approximative. Cependant, si ce même LLM sait qu’il a à sa disposition un catalogue de services, il peut en requérir l’usage en cas de besoin. De cette manière, votre assistant pourrait vous répondre qu’il fait exactement 22 degrés aux Rives, ce qui est la température idéale pour boire un verre en terrasse.

Ce que ça change pour les métiers

On peut dès lors comprendre facilement que, si notre agent peut appeler un service extérieur pour demander une information, il peut aussi demander l’exécution d’une action. En se mettant d’accord sur un langage commun, cet agent pourrait même demander quels sont les autres agents prêts à collaborer avec lui et ce que chacun de ces agents peut lui offrir comme services.

La collaboration autonome entre des entités centralisant des capacités précises et dotées d’un pouvoir de décision marque l’émergence d’une véritable structure « agentique ». Ces bases étant posées, les bénéfices réels pour les organisations ne sont pas encore évidents sans comprendre les limites que cette approche permet de repousser.

Les agents d’IA représentent une évolution des outils d’automatisation classique : ils peuvent enchaîner des tâches, s’adapter au contexte et collaborer entre eux pour atteindre un objectif défini. Pour les équipes métiers, cela signifie un gain de temps considérable, une réduction des erreurs humaines et une meilleure fluidité dans les processus quotidiens. Contrairement à un assistant virtuel passif ou à un RPA rigide, un agent d’IA peut détecter une situation anormale, chercher la bonne information, consulter une règle métier, dialoguer avec un autre système, puis enclencher l’action appropriée. Cette approche permet aussi une meilleure traçabilité des décisions et une réponse plus rapide face aux imprévus. Dans le secteur de la finance, par exemple, un agent peut détecter un écart entre une facture et un bon de commande, identifier automatiquement le bon interlocuteur pour validation, puis enclencher le processus de paiement dès que les conditions sont réunies. Ce type de coordination intelligente, autrefois manuel et fragmenté, devient alors fluide, fiable et aligné aux les exigences légales.

Vers une automatisation plus efficiente

En optimisant le rapport coût / bénéfice des projets d’automatisation, l’approche agentique permet une capitalisation optimale des capacités de chaque agent. Le retour sur investissement est plus rapide et le rythme d’automatisation sera plus soutenu. Cette approche marque une étape pragmatique vers une automatisation plus intelligente, plus agile et mieux alignée avec les réalités métier.

En s’appuyant sur des briques technologiques matures et interopérables, elle permet de construire des systèmes qui agissent, collaborent et s’adaptent de manière plus autonome, bien au-delà des limites des outils classiques. Pour les organisations, c’est une opportunité concrète de simplifier les opérations, de fiabiliser les processus et de réorienter les équipes vers des tâches à plus forte valeur ajoutée. L’ère de l’Agentic AI ne fait que commencer, mais elle redéfinit déjà les contours de l’automatisation intelligente.