IA agentique
L'IA agentique est l'approche de conception dans laquelle des systèmes d'IA planifient et exécutent de manière autonome des tâches à plusieurs étapes, en utilisant des outils et des retours d'information, plutôt que de générer une seule réponse. Elle déplace l'unité d'automatisation d'une réponse vers une tâche accomplie.
La distinction compte sur le plan commercial : l'IA générative produit un contenu qu'une personne doit ensuite intégrer quelque part ; l'IA agentique termine l'étape du processus. C'est là que se réalisent les gains d'heures mesurables.
Les systèmes agentiques sont construits avec des conditions d'arrêt, des relances et des solutions de repli claires. Sans cela, l'autonomie se transforme en coûts imprévisibles et en erreurs silencieuses.
En pratique
- Exécution multi-étapes avec usage d'outils et autocontrôle
- Nécessite des budgets, des délais maximaux et des conditions d'arrêt par exécution
- La valeur se mesure en dossiers traités, pas en texte généré
Termes liés
- Agent IAUn agent IA est un programme qui poursuit un objectif de manière autonome : il décide des étapes à suivre, appelle des outils ou des API pour les exécuter, vérifie le résultat et recommence jusqu'à atteindre l'objectif ou transmettre la main. Contrairement à un chatbot, il agit au lieu de simplement répondre.
- OrchestrationL'orchestration est la couche de coordination qui décide quel agent, modèle ou service traite quelle étape, dans quel ordre, avec quelles données, et ce qui se passe en cas d'échec. C'est ce qui transforme des agents isolés en un système opérationnel fiable.
- Supervision humaine (human in the loop)La supervision humaine désigne un point défini où une personne examine, approuve ou corrige le travail du système d'IA. Le transfert est conçu à l'avance pour des déclencheurs précis — seuils de valeur, faible confiance, tiers inconnus — plutôt que laissé au hasard.