Vous avez sans doute entendu parler de l’intelligence artificielle, ChatGPT, copilotes, ou assistants numériques. Peut-être les utilisez-vous déjà. Mais avez-vous entendu parler de l’IA agentique ? C’est une nouvelle génération d’intelligences artificielles, plus autonomes, plus intelligentes, et surtout, plus utiles au quotidien dans une entreprise.
Dans cet article, nous allons vous expliquer, de manière simple et claire, ce qu’est l’IA agentique, comment elle fonctionne, pourquoi elle diffère des modèles classiques comme les LLM, et surtout, pourquoi elle va bientôt devenir un levier stratégique incontournable pour votre entreprise.
AI dans les entreprises, le constat actuel :
Si 80 % des organisations ont déployé des outils d’IA générative dans au moins une fonction métier, 80 % d’entre elles n’observent pourtant aucun impact significatif sur leur performance*. Cela souligne un décalage entre le potentiel technologique et sa concrétisation opérationnelle.
Autrement dit, adopter l’IA ne suffit pas : c’est sa mise en œuvre stratégique, contextualisée et intégrée dans les processus qui fait la différence. C’est précisément là que l’approche agentique IA, comme celle proposée par la solution SaaS de Cominty, qui va transformer les entreprises dans les prochaines années en rendant des expérimentations isolées en véritables leviers de performance à l’échelle.
* Source : How we enabled Agents at Scale in the Enterprise with the Agentic AI Mesh
Agentic AI from QuantumBlack, AI by McKinsey
Qu’est-ce que l’IA agentique ?
L’IA agentique repose sur un concept simple mais puissant : déléguer des tâches à des programmes intelligents, appelés agents, capables de prendre des décisions, d’agir et de s’adapter sans que vous ayez besoin de leur dire quoi faire à chaque fois.
Imaginez un assistant virtuel qui ne se contente pas de répondre à vos questions, mais qui peut lire vos emails, repérer une demande client urgente, extraire les données du CRM, préparer une synthèse, vous la soumettre, puis l’envoyer au bon interlocuteur. C’est ça, un agent IA.
Définition de l’IA agentique pour faire simple :
L’IA agentique, c’est une forme d’intelligence artificielle qui ne se contente pas de répondre, mais qui agit. Elle planifie, collabore, exécute. Et surtout, elle apprend à mieux faire à chaque interaction.
Qu’est-ce qu’un agent dans l’IA ?
Un agent IA, c’est un logiciel autonome capable de :
- percevoir : analyser une situation à partir de données (documents, emails, base de données...)
- raisonner : choisir l’action la plus appropriée
- agir : réaliser des tâches concrètes (répondre à un client, générer un rapport, remplir un formulaire...)
Prenons un exemple concret : vous êtes responsable RH. Un agent IA peut analyser automatiquement des CV, présélectionner les profils les plus adaptés à un poste, contacter les candidats par email, organiser des créneaux d’entretien et même vous faire un compte-rendu de chaque échange.
Agentic AI from QuantumBlack, AI by McKinsey
Comment fonctionne l’IA agentique ?
Contrairement à un chatbot traditionnel qui ne répond qu’à une requête à la fois, un agent IA peut :
- Recevoir une mission globale (ex : « prépare un reporting mensuel RH »),
- Décomposer cette tâche en sous-tâches (collecte de données, analyse, rédaction, mise en page),
- S’appuyer sur d’autres agents ou outils pour exécuter chaque étape,
- Vous livrer le résultat final de manière autonome.
C’est ce qu’on appelle une logique de planification dynamique, parfois en réseau d’agents qui collaborent entre eux, un peu comme une équipe projet virtuelle.
Quelles sont les quatre approches de l’IA ?
Dans le monde de l’intelligence artificielle, on distingue classiquement quatre grandes approches. Chacune correspond à une vision différente de l’intelligence, et répond à des problématiques spécifiques. Pour comprendre l’IA agentique, il est utile de bien saisir ces fondations :
1. Approche symbolique
C’est l’IA historique. Elle repose sur des règles explicites, rédigées par des experts humains. Ces règles sont formalisées sous forme de logique conditionnelle (si... alors...) et permettent de prendre des décisions selon des arbres logiques.
Limite de cette approche : rigide, difficile à adapter à des situations nouvelles ou complexes.
2. Approche statistique
Cette approche, popularisée par le machine learning, utilise des algorithmes d’apprentissage qui extraient des tendances ou des corrélations à partir de grandes quantités de données.
Exemple : un algorithme qui prédit si un client va résilier son abonnement en analysant ses comportements passés.
Limite : besoin de beaucoup de données et d’étiquettes, peu explicable.
3. Approche connectionniste - base des LLMs
Elle s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels imitant (très partiellement) le fonctionnement du cerveau humain. C’est l’approche des LLMs comme GPT, ou des outils de reconnaissance faciale et vocale.
Exemple : un modèle qui comprend et génère du texte à partir d’une question, ou identifie une personne sur une photo.
Limite : boîte noire difficile à interpréter, coûteuse à entraîner.
4. Approche agentique
L’approche agentique se distingue en s’appuyant sur des agents autonomes qui perçoivent leur environnement, prennent des décisions et agissent. Ces agents peuvent combiner les approches précédentes, mais leur spécificité réside dans leur capacité à agir dans le monde réel ou numérique, souvent en interaction avec d’autres agents ou systèmes.
Exemple : un agent qui reçoit une demande client, interroge une base de données, sélectionne la bonne réponse et rédige automatiquement un email.
Avantage : plus dynamique, contextuel, pilotable par objectifs.
Limite : nécessite une orchestration, une architecture de supervision.
L’IA agentique est souvent une synthèse pragmatique de ces approches. Elle peut utiliser des briques symboliques pour des règles métier, des modèles statistiques pour la prédiction, des réseaux neuronaux pour la compréhension du langage, et les assembler dans un système autonome et orienté action.
C’est cette combinaison qui en fait aujourd’hui une réponse crédible à la complexité des environnements professionnels modernes.
Comment marche un LLM ?
Un LLM est un modèle statistique massif. Il a été entraîné à prédire les mots suivants dans une phrase, en analysant des milliards de textes. Grâce à cela, il peut :
- Rédiger des textes cohérents
- Traduire, résumer, reformuler
- Répondre à des questions
Mais il ne sait pas « comprendre » comme un humain. Il simule l’intelligence linguistique. Lorsqu’il est intégré dans un agent, il devient une brique cognitive qui alimente des prises de décisions plus complexes.
Quelle est la différence entre un LLM et un agent IA ?
Pour commencer vous devez comprendre comment marche un LLM.
Un LLM (Large Language Model) comme GPT-4 ou Mistral est un moteur de génération de texte. Il peut écrire des emails, répondre à des questions, résumer des documents.
Un LLMl ne sait pas « comprendre » comme un humain, Il ne fait rien par lui-même et attend vos instructions. Mais, lorsqu’il est intégré dans un agent, il devient une brique cognitive qui alimente des prises de décisions plus complexes.
Un agent IA, lui, est actif. Il prend une consigne, l’analyse, la découpe, interagit avec d’autres outils ou bases de données, puis agit. Il peut vous aider à planifier une campagne marketing, analyser votre pipeline commercial ou même déclencher des actions dans votre CRM.
En clair : le LLM est une brique, l’agent IA est l’architecte qui organise et agit.
Qu’est-ce que la recherche agentique ?
La recherche agentique s’intéresse à la manière de rendre les intelligences artificielles plus intelligentes dans l’action. On y parle d’agents qui coopèrent, se spécialisent, se supervisent, s’adaptent à un contexte métier, ou gèrent leurs propres objectifs à long terme.
La recherche sur les infrastructures agentiques est aujourd’hui un chantier partagé par l’ensemble des grands acteurs technologiques : de la conception de réseaux d’agents interconnectés et supervisés jusqu’aux problématiques de sécurité et d’auditabilité. Cominty s’inscrit dans cet écosystème en proposant une solution pensée dès le départ pour s’intégrer dans ces architectures évolutives et répondre aux exigences spécifiques des environnements professionnels : complexité métier, sécurité des données, interopérabilité avec les systèmes existants.
Faut-il craindre de déployer des agents IA dans son entreprise ?
Il est naturel de se poser la question. L’IA (et en particulier l’IA agentique, car elle agit sans supervision constante) soulève des enjeux éthiques et sociétaux majeurs :
- Peut-elle prendre de mauvaises décisions ?
- Est-elle biaisée ?
- Peut-elle être utilisée à des fins malveillantes ?
- Va-t-elle remplacer certains emplois ?
Vous avez raison de vous interroger. C’est pourquoi chaque projet d’IA doit s’accompagner d’une charte de gouvernance, de mécanismes de contrôle, et d’une formation de vos équipes à l’usage responsable de ces outils.
Les solutions comme Cominty viendront sécuriser le déploiement d’agent IA.
Conclusion
L’IA agentique, ce n’est pas seulement une technologie de plus. C’est une nouvelle manière de penser l’organisation du travail. Elle vous permet de créer des agents spécialisés, qui collaborent avec vos collaborateurs humains, dans un écosystème sûr, piloté et orienté résultats.
Vous ne déléguez pas uniquement des tâches, vous construisez un système intelligent, au service de votre performance et de votre compétitivité.
Dans les prochains articles, nous verrons comment utiliser ces agents dans des cas d’usage concrets, comment les déployer dans votre environnement, et comment mesurer leur valeur.
Cominty accompagne les entreprises dans l’adoption de l’IA agentique avec une plateforme flexible, sécurisée, et profondément intégrée aux métiers. Contactez-nous pour un diagnostic gratuit et découvrez comment tirer parti de cette révolution dès aujourd’hui.
