Qu'est-ce que l'IA agentique ?

Vous avez entendu parler des agents IA — mais qu'est-ce que l'IA agentique exactement ?

Même si vous ne le savez pas, l'IA agentique fait déjà partie de votre quotidien. Selon l'enquête Blueprism Global Enterprise AI 2025, 29 % des entreprises l'utilisent déjà — et 44 % prévoient de la déployer dans l'année.

Sa popularité s'explique facilement. « Le système d'IA agentique comprend l'objectif ou la vision de l'utilisateur ainsi que le contexte du problème à résoudre », explique l'expert en IA Enver Cetin.

Les systèmes agentiques transforment notre façon de travailler.

Nous aidons chaque jour des entreprises à déployer l'IA agentique — voici l'essentiel à retenir.

Qu'est-ce que l'IA agentique ?

L’IA agentique désigne des logiciels capables de prendre des décisions de façon autonome, souvent conçus pour atteindre des objectifs précis avec un minimum d’intervention humaine.

Ces systèmes réagissent aux changements de situation grâce à la compréhension du contexte, au raisonnement et à l’apprentissage.

On retrouve souvent l'IA agentique dans les assistants virtuels, l'automatisation des entreprises et les véhicules autonomes.

IA agentique vs Agents IA

L'IA agentique et les agents IA sont étroitement liés : l'IA agentique décrit la capacité, tandis que les agents IA en sont une application concrète.

Ainsi, l'IA agentique est un concept large d'autonomie et d'action, alors que les agents IA sont des programmes qui incarnent ce concept.

Cependant, l'IA agentique peut aussi exister sous d'autres formes que les agents IA, comme dans des systèmes intégrés, des frameworks ou même des plateformes à grande échelle.

IA agentique vs IA générative

Bien que différentes, l'IA agentique et l'IA générative (qui produit du texte, des images, de la musique, du code, etc.) fonctionnent souvent ensemble.

L'IA agentique désigne un programme qui prend des décisions de façon autonome, et certaines de ces décisions peuvent inclure de la génération. Par exemple, un système d'IA agentique peut utiliser l'IA générative pour :

• Créer des messages marketing personnalisés
• Partager des recommandations produits dynamiques via l'IA conversationnelle

Comment fonctionne l'IA agentique ?

L’IA agentique combine perception, raisonnement et action pour fonctionner de manière indépendante.

Elle commence par collecter des informations de son environnement, comme du texte, des images ou des saisies utilisateur. Grâce à des outils comme le traitement du langage naturel (NLP) ou la reconnaissance de motifs, elle interprète ces données pour comprendre le contexte et identifier la tâche à accomplir.

Ensuite, elle raisonne pour évaluer les options, planifier la meilleure stratégie et exécuter les tâches : cela peut être répondre aux utilisateurs, gérer des systèmes ou résoudre des problèmes.

Après coup, elle surveille les résultats et apprend des retours, ce qui améliore ses performances au fil du temps.

Ce cycle de perception, planification, action et apprentissage permet à l'IA agentique de gérer des tâches complexes et de s'adapter à de nouveaux défis avec un minimum de supervision humaine.

Cas d'usage de l'IA agentique

L’IA agentique est extrêmement polyvalente. Associée à une plateforme flexible, son potentiel n’a pour limite que la créativité.

Elle ne se contente pas de générer des résultats : elle peut aussi analyser et proposer des solutions.

Les experts estiment d'ailleurs que 15 % des décisions quotidiennes seront prises grâce à l'IA agentique d'ici 2028. Si vous avez déjà demandé conseil à ChatGPT, vous y êtes déjà.

Voici quelques-unes des façons les plus courantes dont les entreprises améliorent leurs chatbots d'entreprise grâce à l'IA agentique :

Automatisation du support client

Vous connaissez sûrement les chatbots de support client traditionnels, mais l'IA agentique peut aussi faire évoluer des systèmes clients complexes.

Gartner prévoit que l'IA agentique gérera de façon autonome 80 % des demandes de service client (sans intervention humaine) d'ici 2029.

Et franchement ? J'y crois. J'ai vu certains de nos clients automatiser 98 % de leurs demandes clients grâce aux agents IA. Bien déployés, ils sont redoutablement efficaces.

Contrairement aux bots classiques qui suivent des scripts rigides, l'IA agentique s'adapte dynamiquement aux besoins des utilisateurs. En comprenant le contexte et l'intention, elle propose des solutions personnalisées, fluidifie les échanges et améliore la satisfaction.

Elles sont souvent utilisées pour :

• Résoudre des problèmes de façon autonome
• Transférer les cas complexes à des agents humains (avec le contexte)
• Analysez les interactions clients pour détecter des tendances

Marketing personnalisé

L'IA agentique est conçue pour optimiser l'efficacité à chaque étape du tunnel de vente, y compris la génération de leads par IA, la qualification, les relances et la prise de rendez-vous.

Elle joue aussi un rôle clé dans le domaine émergent du marketing par chatbot en allant plus loin que l'IA conversationnelle classique : elle analyse les interactions clients pour affiner le ciblage et optimiser l'engagement, sans intervention humaine.

Gestion des leads commerciaux

Il existe de nombreuses façons d'utiliser l'IA dans la vente. L'IA agentique peut les combiner.

Elle optimise les pipelines de vente en qualifiant, priorisant et suivant les leads de façon autonome. Les systèmes agentiques analysent les données d'engagement pour repérer les prospects à fort potentiel et assurer des relances au bon moment — ce qui s'intègre au marketing personnalisé.

L'IA agentique peut servir à :

• Évaluer les leads selon leur engagement et leur valeur potentielle
• Envoyer des relances personnalisées par e-mail ou chat
• Alerter les équipes commerciales sur les opportunités prioritaires

Assistance dans la santé

Dans la santé, l’IA agentique fluidifie les processus administratifs et cliniques. Elle peut planifier des rendez-vous, trier les patients selon leurs symptômes et même aider au codage médical.

Finance et gestion des risques

Les meilleurs chatbots financiers sont désormais agentiques.

L'IA agentique automatise les tâches simples et fournit des informations approfondies pour aider les collaborateurs à prendre des décisions basées sur les données. Elle peut aussi :

• Signaler les transactions suspectes pour vérification
• Analyser les données de marché ou de clients pour formuler des recommandations
• Automatiser les contrôles de conformité et la gestion des notes de frais
• Fournir des analyses de tendances pour améliorer la prise de décision

Modération de contenu

Analyser les réseaux sociaux, repérer les contenus ciblés et agir (supprimer, répondre ou suivre le ressenti des utilisateurs) fait partie des capacités des systèmes d'IA agentique. Laissez les interactions complexes aux employés, et confiez le reste à un système agentique.

Assistants de programmation

En 2023, 10 % des développeurs utilisaient des assistants de code. Mais Gartner prévoit que 75 % des développeurs utiliseront l'IA agentique pour leurs tâches quotidiennes.

Ces assistants peuvent générer du code, mais aussi agir comme éditeurs et relecteurs, en vérifiant le travail. Je peux vous dire que mes collègues développeurs travaillent bien plus vite qu'il y a quelques années.

Automatisation RH

Utiliser un chatbot RH permet aux équipes RH de se concentrer sur des missions à forte valeur ajoutée.

L’IA agentique simplifie les opérations RH en automatisant les tâches répétitives comme le tri des CV, la planification des entretiens et l’accompagnement des nouveaux arrivants.

Elle peut même gérer l'approbation et la réservation des congés ou la création des plannings.

Types d'IA agentique

Il existe de nombreuses façons d'utiliser l'IA agentique. Voici 5 des types les plus courants, avec des applications concrètes des agents IA et des systèmes qu'ils alimentent.

1. IA agentique réactive

Définition : Systèmes qui réagissent à des stimuli ou situations spécifiques, sans mémoire à long terme ni capacité d'apprentissage.

Exemples : Chatbots répondant à des questions prédéfinies, systèmes de recommandation.

L’IA agentique réactive excelle dans l’exécution rapide et précise de tâches simples. Ces systèmes sont idéaux pour les applications nécessitant des réponses immédiates à partir de conditions connues, comme répondre à des FAQ ou proposer des produits.

2. IA agentique délibérative

Définition : Systèmes utilisant le raisonnement et la planification pour prendre des décisions, en tenant souvent compte des conséquences à long terme.

Exemples : Véhicules autonomes dans la circulation, IA gérant des chaînes d’approvisionnement.

L’IA délibérative utilise la logique et la prévision pour gérer des tâches complexes, garantissant que les décisions soient en accord avec des objectifs plus larges. Ces systèmes sont essentiels pour les applications nécessitant une planification stratégique et une grande capacité d’adaptation.

3. IA agentique interactive

Définition : IA conçue pour interagir avec des humains ou d’autres systèmes, souvent dans des environnements dynamiques.

Exemples : Assistants virtuels, robots collaboratifs (cobots) en milieu industriel.

L’IA agentique interactive vise à créer des interactions fluides entre humains et machines. Ces systèmes sont indispensables là où la compréhension et la réponse aux besoins des utilisateurs sont essentielles à la réussite.

4. IA agentique adaptative

Définition : Systèmes qui apprennent et s’améliorent au fil du temps grâce aux retours et aux données, en ajustant leur comportement en conséquence.

Exemples : Agents IA pour plateformes d’apprentissage personnalisées, systèmes de tarification dynamique dans le e-commerce.

L’IA adaptative exploite les données pour affiner en continu sa prise de décision et son comportement. Ce type d’IA est particulièrement performant dans les situations où la flexibilité et l’amélioration continue sont essentielles pour obtenir les meilleurs résultats.

5. Systèmes multi-agents (MAS)

Définition : Réseaux d’IA agentiques collaborant ou étant en concurrence pour atteindre des objectifs communs ou individuels.

Exemples : Robotique en essaim, systèmes d’IA distribués pour les réseaux intelligents.

Les systèmes multi-agents impliquent plusieurs entités IA interagissant pour résoudre des problèmes complexes et de grande ampleur. Ils sont très efficaces dans des environnements distribués où les tâches bénéficient de points de vue variés ou de stratégies collaboratives.

Avantages de l’IA agentique

Prise de décision autonome

‍L’IA agentique prend en charge les tâches répétitives ou complexes, pour que votre équipe n’ait plus à intervenir systématiquement.

Efficacité accrue

‍En analysant rapidement les données, en prenant des décisions et en agissant, l’IA agentique permet aux entreprises de gagner du temps et d’optimiser leurs ressources.

Scalabilité

‍Que vous gériez 10 ou 10 000 processus, l’IA agentique s’adapte sans difficulté, même avec la montée en charge.

Adaptabilité

‍L’IA agentique ne se contente pas de suivre un script : elle s’ajuste aux nouvelles informations et aux changements de contexte pour rester pertinente et précise.

Résolution de problèmes améliorée

‍Grâce à ses capacités de raisonnement et d’apprentissage, l’IA agentique relève même les défis les plus complexes et propose des solutions intelligentes et créatives.

Rentabilité

‍En automatisant les tâches chronophages, l’IA agentique permet de réduire les coûts tout en optimisant vos ressources.

Expérience utilisateur améliorée

‍Du support client au marketing, l’IA agentique offre des interactions personnalisées et réactives qui fidélisent les utilisateurs.

Disponibilité 24h/24 et 7j/7

‍Contrairement à une équipe humaine, l’IA agentique ne s’arrête jamais, assurant un service et une productivité 24h/24.

Déployez l’IA agentique dans votre organisation

Botpress est la plateforme d’agents IA la plus puissante, utilisée par plus d’un demi-million de créateurs dans le monde.

Elle est extrêmement extensible et s’intègre à n’importe quel logiciel ou plateforme. Elle convient à tous les secteurs et départements, de la finance aux ressources humaines.

Avec des standards de sécurité élevés, une bibliothèque d’intégrations et de modèles intégrée, et une création de bots intelligente et autonome, Botpress est la meilleure solution pour concevoir des systèmes d’IA agentique.

Commencez à créer dès aujourd’hui. C’est gratuit.

FAQ

1. Comment l’IA agentique gère-t-elle la prise de décision éthique ?

L’IA agentique gère la prise de décision éthique en suivant des règles, politiques ou contraintes définies par ses concepteurs – elle ne comprend pas l’éthique par elle-même. Son comportement reflète les cadres éthiques intégrés dans sa programmation, d’où l’importance d’une supervision humaine.

2. L’IA agentique peut-elle passer outre les instructions ou décisions humaines ?

L’IA agentique ne peut pas passer outre les instructions humaines, sauf si elle a été explicitement conçue pour cela. Par défaut, elle fonctionne dans des limites strictes, mais les développeurs peuvent prévoir des mécanismes d’escalade ou de dérogation conditionnelle pour certains cas si nécessaire.

3. Quels sont les risques ou limites de l’IA agentique ?

Les principaux risques de l’IA agentique sont la prise de décision basée sur des données biaisées ou des actions involontaires en cas de mauvaise configuration. Corriger ces problèmes peut être difficile sans des journaux d’audit détaillés et une supervision humaine.

4. L’IA agentique est-elle toujours basée sur le cloud ou peut-elle fonctionner sur site ?

L’IA agentique n’est pas limitée au cloud et peut fonctionner sur site. Si le déploiement cloud est populaire pour la scalabilité, de nombreux secteurs comme la santé, la finance ou la défense préfèrent un déploiement sur site pour répondre à leurs exigences de sécurité.

5. Comment la performance de l’IA agentique se compare-t-elle à celle des équipes humaines dans certains secteurs ?

L’IA agentique surpasse les équipes humaines pour les tâches répétitives et gourmandes en données, comme le traitement de documents ou le tri des tickets de support. Cependant, pour les rôles nécessitant de l’intelligence émotionnelle ou un jugement moral, comme la thérapie ou l’arbitrage juridique, l’humain reste préférable.