Que signifie Agentic ?
Ces derniers mois, l'expression « IA agentique » est devenue un sujet brûlant. Les recherches sur ce terme ont explosé, reflétant l'intérêt croissant pour une nouvelle forme d'intelligence artificielle qui ne reste pas inactive, mais peut prendre des décisions, agir de manière autonome et optimiser en permanence les flux de travail.
L'essor de l'IA agentique est lié à une évolution de la perception des systèmes d'IA : non plus comme des outils réactifs, mais comme des partenaires proactifs et autonomes. Pourtant, le terme « agentique » est utilisé depuis des décennies en psychologie et en éducation, décrivant la façon dont les humains s'approprient leur apprentissage et leurs prises de décision. Aujourd'hui, la même idée s'applique aux modèles d'IA et aux systèmes agentiques.
IA agentique : qu'est-ce que cela signifie ?
Être agent, c’est avoir le pouvoir d’agir – la capacité d’obtenir des résultats de manière indépendante et d’agir sans surveillance humaine constante.
Prenons par exemple un assistant informatique IA qui ne se contente pas de répondre aux questions, mais surveille les systèmes de manière autonome, corrige les problèmes mineurs et remonte les problèmes majeurs en temps réel. Il ne s'agit pas d'une IA traditionnelle répondant passivement aux commandes ; il s'agit d'une IA agentique en action.
Aujourd’hui, le terme apparaît le plus souvent dans des expressions telles que « système d’IA agentique » ou « agents d’IA autonomes » , mais son essence reste la même : autonomie, résolution proactive des problèmes et prise de décision.
L'IA agentique dans l'éducation : mise en œuvre de l'apprentissage agentique
En éducation, ce concept est utilisé sous les termes d'apprentissage agentique ou d'engagement agentique . Les élèves sont alors encouragés à prendre des initiatives, à contribuer activement et à faire preuve d'autonomie pour façonner leur propre parcours. Au lieu de se contenter de réaliser les exercices assignés, un élève qui utilise l'IA générative comme outil pour créer une application en dehors des cours fait preuve d'un comportement agentique : il va au-delà des instructions en langage naturel et prend en main son apprentissage.
L'IA agentique en psychologie : perspectives du monde réel
En psychologie, la théorie de l'état agentique de Stanley Milgram montre le contraire : comment les humains renoncent parfois à leur libre arbitre et laissent les figures d'autorité prendre des décisions à leur place. Ses expériences ont révélé que les individus pouvaient entrer dans un état agentique, transférant la responsabilité de leurs actes à d'autres. Cette tension entre autonomie et conformité explique en partie pourquoi le terme agentique a tant de poids lorsqu'il est appliqué aux systèmes d'IA aujourd'hui.
L'IA agentique en entreprise : applications et adoption de l'IA
L'IA agentique désigne les systèmes d'IA qui fonctionnent de manière autonome pour réaliser des tâches complexes, raisonner stratégiquement et s'adapter aux conditions changeantes. Ces applications d'IA vont au-delà de l'IA traditionnelle ou de l'automatisation standard en intégrant les LLM (grands modèles de langage), le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour prendre des décisions et agir de manière proactive.
Imaginez un assistant RH IA qui ne se contente pas de planifier des entretiens, mais évalue également les CV, classe les candidats et met à jour les processus de recrutement en temps réel. Cela illustre comment l'IA agentique agit comme un partenaire autonome au sein des opérations commerciales.
Les données d'adoption de 2025 illustrent l'essor de l'IA agentique : le marché des systèmes agentiques est évalué à environ 7,5 milliards de dollars en 2025 , avec des projections dépassant les 199 milliards de dollars d'ici 2034 , avec un TCAC supérieur à 43 % . Alors que près de 79 % des entreprises utilisent des agents d'IA , seulement 34 % mettent en œuvre des systèmes d'IA agentiques aujourd'hui, et seulement 14 % les ont entièrement déployés. Pourtant, celles qui utilisent l'IA agentique signalent des économies de coûts moyennes de 32 % et des gains de productivité mesurables.
IA agentique vs. apprentissage automatique
L'apprentissage automatique permet aux modèles d'IA de s'améliorer au fil du temps en identifiant des tendances dans les données et en effectuant des prédictions. Cependant, l'apprentissage automatique seul ne permet pas d'exécuter ou d'agir. Il manque d'autonomie.
L'IA agentique, en revanche, intègre le ML au comportement agentique, permettant aux systèmes de définir des objectifs de manière autonome, de gérer des flux de travail complexes et de s'adapter à des environnements changeants sans intervention humaine. Un service d'assistance IA qui anticipe les problèmes courants, les résout proactivement et s'améliore à chaque interaction est un exemple d'IA agentique dans des cas d'utilisation réels.
En bref, l’apprentissage automatique améliore les prédictions, tandis que l’IA agentique offre une prise de décision et une action proactives et autonomes.
Comment fonctionne l'IA agentique
Agentic AI fonctionne grâce à trois technologies d’IA habilitantes :
- Grands modèles de langage (LLM) : fournissent une compréhension du langage et des capacités d'IA générative pour interagir naturellement avec les humains.
- Traitement du langage naturel (NLP) : aide l'IA à interpréter les instructions en langage naturel, permettant aux agents de l'IA de recueillir le contexte et l'intention.
- Apprentissage automatique (ML) : permet aux systèmes d’IA agentiques de s’améliorer au fil du temps, d’apprendre à partir de données du monde réel et d’optimiser leurs flux de travail.
Grâce à ces composants, l’IA agentique peut raisonner, planifier, exécuter et s’adapter de manière autonome aux conditions changeantes.
Avantages d'Agentic AI : principales fonctionnalités
- Actions autonomes – Les systèmes d’IA peuvent agir sans intervention humaine directe, faisant preuve d’autonomie et d’indépendance.
- Définition d’objectifs – L’IA agentique peut définir des objectifs, contrairement à l’IA traditionnelle, qui réagit simplement.
- Apprentissage adaptatif – L’IA agentique s’adapte en permanence aux changements d’entrées et de commentaires.
- Raisonnement et planification – Contrairement aux modèles d’IA traditionnels, les systèmes d’IA agentiques peuvent gérer des tâches complexes et prendre des décisions dans le cadre de flux de travail en plusieurs étapes.
- Résolution proactive des problèmes – Au lieu d’attendre que les erreurs s’aggravent, l’IA agentique surveille, identifie et résout en permanence les problèmes.
IA agentique vs agents IA : comprendre la différence
Les agents d'IA fonctionnent comme des entités autonomes — pensez aux chatbots, aux voitures autonomes ou aux systèmes de recommandation. Ils collectent des données, prennent des décisions limitées et exécutent des tâches. Mais lorsque plusieurs agents d'IA opèrent ensemble au sein d'un système d'IA agentique, la puissance des workflows agentiques croît de manière exponentielle.
Par exemple, un chatbot n'est qu'une application d'IA. Mais intégré à un système agentique, ce même chatbot identifie de manière autonome les besoins des clients, fournit des solutions contextuelles et transmet même les problèmes à des humains si nécessaire.
L'avenir de l'IA agentique dans l'automatisation
L'automatisation s'est longtemps concentrée sur des règles et des scripts statiques. L'IA agentique va plus loin, offrant autonomie, adaptabilité et actions proactives qui optimisent en permanence les flux de travail. Contrairement aux outils d'IA traditionnels, l'IA agentique fonctionne avec des boucles de rétroaction en temps réel, améliorant ainsi les flux de travail agentiques sans codage complexe.
Les avantages de l’IA agentique dans l’automatisation incluent :
- Amélioration continue grâce au LLMS et aux retours d'expérience concrets.
- Une plus grande polyvalence dans l’automatisation des tâches d’IA autonomes complexes dans toutes les fonctions de l’entreprise.
- Meilleure convivialité, car l'IA agentique utilise le langage naturel pour interagir avec les humains et les applications d'IA.
Les organisations qui intègrent l'IA agentique à leurs systèmes constatent une productivité accrue, des coûts réduits et une plus grande flexibilité opérationnelle. Avec l'adoption accélérée de l'IA et la volonté des entreprises de déployer des solutions d'IA de nouvelle génération, l'avenir de l'IA agentique promet de transformer les secteurs d'activité, d'automatiser les flux de travail complexes et d'accroître l'autonomie des agents IA.
En substance, l'IA agentique désigne les systèmes d'IA conçus pour agir de manière autonome, prendre des décisions et s'améliorer en permanence. En combinant langage large, IA générative, apprentissage automatique et traitement du langage naturel (TALN), l'IA agentique pourrait ouvrir la voie à l'automatisation du futur, où l'IA agirait comme un partenaire, et non comme un simple outil.
