IA agentique : au-delà de l’assistance, un nouveau modèle pour l’entreprise

Parmi les tendances fortes révélées par l’édition 2025 de la revue Big Data & AI Insiders, celle de l’IA agentique se détache avec force pour redéfinir en profondeur le rôle de l’intelligence artificielle dans l’entreprise. Après l’IA prédictive, puis l’essor fulgurant de l’IA générative entre 2022 et 2024, c’est désormais l’ère des agents autonomes qui s’annonce — avec son lot de promesses, mais aussi de défis stratégiques et organisationnels. Plus qu’un effet de mode, l’IA agentique marque un changement de paradigme.

L’article d’ouverture de la revue pose d’emblée un jalon fort  : les agents ne sont ni des assistants, ni de simples copilotes. Ils ne soutiennent pas l’action humaine, ils la prolongent. Capables de planifier, exécuter et s’adapter à leur environnement, ces entités logicielles fondées sur les capacités des LLM (Large Language Models) incarnent une nouvelle génération d’outils, à la frontière entre autonomie et coordination. Selon la revue, ils sont d’ores et déjà utilisés dans des secteurs aussi divers que le service client, la conformité réglementaire, la logistique, ou encore l’assurance.

Un cas d’usage cité en exemple montre à quel point la technologie a évolué  : un agent, sollicité par un client pour un problème technique sur un appareil, identifie la cause du dysfonctionnement via l’interaction en langage naturel, puis déclenche de lui-même la commande d’une pièce de rechange dans le système de gestion. Aucun intervention humaine n’est nécessaire. Ce n’est plus seulement de l’automatisation, c'est de la délégation stratégique. L’agent comprend, raisonne, agit. Subtil glissement dans la chaîne de décision.

Mais à l’inverse des vagues d’enthousiasme précédentes (dont celle très médiatisée autour de ChatGPT), cette transition s’opère avec davantage de prudence. Comme le constate Stéphane Bout, directeur associé senior chez McKinsey, « 90% des projets lancés en IA générative en 2024 n’ont pas dépassé le stade de l’expérimentation ». Un chiffre qui incarne à lui seul la désillusion d’une partie des dirigeants, misant sur l’IA sans transformation de fond. L’IA agentique ne se contente pas d’une interface ou d’un chatbot ; elle appelle à repenser les architectures, la circulation de l’information, mais aussi les rôles dans l’organisation.

Chadi Hantouche, partner IA et data chez Wavestone, souligne à juste titre que « ce n’est pas une technologie qui remplace les précédentes, mais une couche complémentaire qui en exploite les apports ». Il n’y a donc pas opposition entre IA prédictive, générative, et agentique, mais une logique cumulative, orientée vers une plus grande efficacité des processus métier. C’est en cela qu’elle intéresse désormais les DSI, les directions métier, mais aussi les RH : l’agent numérique change l’équation humaine au sein des entreprises.

Si l’engouement technique est évident, la revue met aussi en lumière les obstacles à ne pas ignorer. Principal écueil : une prolifération non maîtrisée des agents. Plus ils se spécialisent, plus leur nombre potentiel augmente. Et comme le rappelle la rédaction dans son dossier, « le véritable défi devient alors de structurer une organisation suffisamment cohérente pour que les agents puissent collaborer et se passer la main dans une logique d’orchestration ». D’où la montée en puissance de systèmes multi-agents, un terme qui quitte peu à peu les laboratoires pour entrer dans le jargon quotidien des grandes plateformes cloud.

Salesforce avec Agentforce, Microsoft via Copilot Studio, Google grâce à Vertex AI : toutes les grandes plateformes se positionnent désormais sur ce marché avec une approche dite « agent builder ». Il ne s’agit plus de proposer un agent généraliste, mais un environnement permettant aux entreprises de concevoir et d’entraîner leurs propres agents, sectoriels, alignés avec leurs flux de données et leurs priorités opérationnelles.

Mais cette personnalisation, si elle ouvre des perspectives d’agilité exceptionnelles, n’est pas sans poser de nouvelles problématiques. Sécuriser un écosystème d’agents interopérables implique de repenser la supervision, la limitation des accès, la prévention des biais et hallucinations algorithmiques. À mesure que les agents gagnent en autonomie, c’est la confiance dans leur action qu’il faut construire. D’où la nécessité d’une supervision hybride (humaine et algorithmique), avec des traceurs d’action, des journaux de bord lisibles, et potentiellement la définition de rôles spécifiques de "manager d’agents" ou "orchestrateur IA". Innovation technique rime ici avec responsabilité partagée.

L’autre point saillant évoqué dans la revue concerne la gouvernance des données. L’IA agentique ne peut fonctionner sans une base d’information fiable. Les agents s’appuient en temps réel sur des bases internes (grâce à des approches RAG — Retrieval-Augmented Generation) mais aussi sur les interactions passées. Une entreprise qui souhaiterait professionnaliser son vivier d’agents doit nécessairement investir dans la qualité, la structuration et la mise à disposition des données. Dans ce contexte, l’agent agit autant comme un moteur que comme un miroir du système d’information. Plus celui-ci est fragmenté ou obsolète, plus les agents seront inefficaces.

Une autre transformation, plus culturelle, se dessine : l’agent, parce qu’il interagit en langage naturel, efface la frontière entre technologie et usage. Ce n’est plus l’IT qui configure un outil pour l’utilisateur métier, mais le métier qui dialogue directement avec son outil intelligent. On assiste ainsi à une forme de réappropriation de la technologie par les équipes opérationnelles — un changement profond, qui peut à la fois décupler leur autonomie et nécessiter un accompagnement fort au changement.

Au fond, ce que le premier numéro de Big Data & AI Insiders esquisse à travers ce dossier spécial, ce n’est pas seulement l’arrivée d’une nouvelle catégorie d’Intelligence Artificielle. C’est l’émergence d’un nouveau modèle de collaboration humain-machine. Un modèle plus fluide, distribué, où l’IA opère en réseau, dans une interaction continue avec les métiers, les systèmes, les données, les collaborateurs.

La question n’est donc plus « Quand faut-il y aller ? », mais « Comment bien commencer ? ». Pour cela, les entreprises devront avancer avec méthode. Évaluer les cas d’usage prioritaires. Choisir des briques technologiques ouvertes et compatibles avec leur existant. S’assurer que les agents soient utiles avant d’être autonomes. Et surtout, accepter que cette mutation se construise progressivement, sur fond de test-and-learn et d’apprentissage collectif.

Dans un monde où l’agilité, la réactivité et la valeur ajoutée humaine deviennent différenciantes, l’IA agentique peut devenir un levier-clé pour renforcer la performance globale des organisations. Mais elle ne s’impose pas par injonction. Elle s’intègre par l'expérimentation, la mesure de résultats et la confiance. Une révolution, donc, mais une révolution à construire.

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