L’intelligence artificielle n’est pas une nouvelle technologie, loin de là puisqu’elle existe depuis des décennies. Elle a connu un nouveau souffle avec l’arrivée des GPU modernes et de leur puissance de calcul parfaitement adaptée aux entrainements des IA.

Nous avons ensuite eu l’émergence des IA génératives, capables de parler dans un langage naturel. Elles sont ensuite passées au multimodal avec l’audio et les images. Les IA génératives se sont largement installées dans le paysage numérique en l’espace de quelques années.

L’IA agentique ne fait pas que parler, elle agit

Cela fait maintenant plusieurs mois que l’on parle d’IA agentique, mais de quoi s’agit-il ? Pour NVIDIA, concepteur des GPU utilisés par milliers/millions pour entrainer des intelligences artificielles, « l’IA agentique utilise un raisonnement sophistiqué et une planification itérative pour résoudre de manière autonome des problèmes complexes en plusieurs étapes ».

Le point important est finalement la possibilité de « résoudre de manière autonome des problèmes complexes ». Avec l’IA agentique, la machine va donc plus loin que la simple réponse à des questions : elle peut mettre en place des actions.

Percevoir, raisonner, agir et apprendre

Toujours selon NVIDIA, l’IA agentique se décompose en quatre étapes. Tout d’abord, « percevoir » des données provenant de sources variées comme des capteurs, des bases de données, des interfaces, etc. Un peu comme les IA génératives classiques. « Raisonner » ensuite, avec un grand modèle de langage, puis (et c’est là que les choses changent) « agir » en conséquence via des outils et/ou des logiciels externes. Enfin, l’IA agentique peut « apprendre » grâce à une « boucle de rétroaction ».

Red Hat explique de son côté que « l'IA agentique peut prendre la forme d'une structure physique, d'un programme logiciel ou bien d'une association des deux ». Pour l’entreprise, les capacités sont plus évoluées que celles des IA génératives classiques : « les workflows d'IA agentique peuvent avancer comme reculer, avec la capacité de revenir en arrière et de réparer les erreurs au fur et à mesure. Autrement dit, l'IA agentique anticipe les besoins de façon proactive et examine son propre travail ».

On peut voir le résumé en image ci-dessous. Comparé à une IA générative classique, la principale différence vient des actions mises en place par les agents.

Les IA agentiques arrivent en force

Le cabinet de conseil Deloitte explique de son côté que « les agents d'IA générative autonomes, également connus sous le nom d'"IA agentique", sont des solutions logicielles conçues pour accomplir des tâches complexes et atteindre des objectifs avec peu, voire aucune, supervision humaine ».

L’entreprise estime que, « en 2025, 25 % des entreprises utilisant l'IA générative lanceront des projets pilotes ou des preuves de concept d'IA agentique, et ce chiffre atteindra 50 % en 2027 ». Dans un sondage, KPMG annonce pour sa part que 12 % des personnes interrogées ont déployé des agents d’IA pour les utiliser, tandis que « plus de la moitié (51 %) des organisations explorent l’idée d’utiliser des agents d’IA et 37 % les testent déjà ».

Une IA capable d’« agir en votre nom »

Les géants du numérique n’ont pas attendu, à l’image de Google avec Gemini 2, lancé en décembre 2024. Sundar Pichai (CEO du moteur de recherche) affirmait que depuis un an, son entreprise avait « investi dans le développement de modèles plus agentiques, c'est-à-dire capables de mieux comprendre le monde qui vous entoure, d'anticiper plusieurs étapes et d'agir en votre nom, sous votre supervision ».

On voit que la question de la supervision humaine n’est pas une constante. Google se veut rassurant en précisant que c’est « sous votre supervision », tandis que Deloitte parle de « peu, voire aucune, supervision humaine »

Il existe évidemment un entre deux, comme l’explique NVIDIA dans un exemple : « un agent d’IA du service client peut être en mesure de traiter les réclamations jusqu’à un certain montant, tandis que les réclamations supérieures au montant devraient être approuvées par un humain ».

Du « codage agentique » chez Anthropic

Plus récemment, Anthropic a annoncé Claude Code, « un outil de ligne de commande pour le codage agentique », pour le moment en version bêta. Ce programme est ainsi capable de « modifier des fichiers et corriger des bugs », « répondre aux questions sur l’architecture et la logique de votre code », « recherche dans l’historique git », etc. Une IA générative capable de toucher directement au code en quelque sorte.

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OpenAI aussi propose des capacités de « réflexion » dans certains de ses modèles (sans parler d’agentique, car il n’y a pas d’actions) avec ses modèles de raisonnements o1 et o3-mini. Ils se laissent plus ou moins de temps de raisonnement pour vérifier leurs réponses.

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« L'IA agentique est parfois considérée comme une IA autonome »

Red Hat va plus loin : « L'IA agentique est parfois considérée comme une IA autonome, car elle est capable de communiquer et collaborer avec d'autres systèmes d'IA et infrastructures numériques, pour le compte d'un utilisateur humain ou d'un autre agent d'IA ».

Pour l’entreprise, l’IA agentique dispose d’une capacité d’enchainement des actions : « le système d'IA peut effectuer une séquence d'actions en réponse à une demande unique ». Par exemple, si on lui demande de créer un site web, elle va écrire la structure du site, le code nécessaire, remplir des pages, concevoir une charte graphique et tester le résultat.

Attention, on parle seulement d’autonomie dans les actions, pas d’IA générale (AGI pour les intimes). Dans notre lexique, on vous explique de quoi il s’agit : « Il qualifie des modèles d’intelligence artificielle capables de réaliser toutes sortes de tâches, aussi bien que les humains voire mieux, y compris des tâches cognitives. En somme, une AGI serait douée d’une forme de sensibilité ou de volonté (et c’est là que se loge une grosse partie des débats, car beaucoup de spécialistes estiment qu’une telle idée relève de la fiction, tandis que d’autres, non) ». Ce n’est donc pas la même chose.

• AGI, GPAI, modèles de fondation… de quoi on parle ?

L’IA agentique sera à l’honneur du 10ᵉ Chatbot Summit de Berlin du 31 mars au 1ᵉʳ avril. « Avec l'essor de l'IA agentique, l'inévitabilité du déploiement d'agents d'IA aux côtés des humains est évidente », affirme Yoav Barel, fondateur et président du Chatbot Summit.