Agents IA et IA agentique : le guide pour tout comprendre
Introduction
L’IA agentique se conjugue au futur. C’est tout l’objet de ce guide essentiel.
Alors que ce concept s’est imposé quelques mois après l’introduction de ChatGPT, il n’est pas une réalité généralisée dans les entreprises. Entendons-nous : il faut différencier l’IA agentique des agents IA. Les agents IA peuvent agir sur les systèmes des entreprises pour y lire ou y enregistrer des données. Un agent IA peut être considéré comme un système isolé capable d’interagir de manière plus ou moins autonome avec un nombre déterminé de SI. L’agent exécute un lot de tâches spécifiques. Ces agents IA commencent à s’imposer. Les chercheurs s’entendent sur l’idée qu’un agent IA est un grand modèle de langage doué de « raisonnement » équipé d’un ou plusieurs outils. Si techniquement, ils répondent à cette définition, certaines entreprises préfèrent parler d’assistants IA plus ou moins complexes.
Oui, la frontière entre agents et assistants IA est encore floue. Un assistant IA doté d’un certain niveau d’autonomie peut être considéré comme un agent.
Alors, qu’est-ce que l’IA agentique ? Le concept renvoie à l’orchestration d’agents IA capable d’échanger entre eux. Ce réseau d’agents IA peut être supervisé par un LLM qui détient en quelque sorte le pouvoir de décision dans l’accomplissement d’une tâche. Dans d’autres modèles d’architecture, un agent IA peut déterminer qu’il n’est pas le mieux placé pour réaliser une étape d’un processus et la confie à un autre agent IA, « expert » d’un domaine au sein de ce réseau.
Conceptuellement, l’entièreté des décisions à prendre lors de l’accomplissement d’un processus peut être confiée aux agents IA. Pour l’instant, les risques d’hallucinations et de biais imposent une certaine prudence : l’humain demeure dans la boucle.
Alors que certaines entreprises, comme Veolia déploient leurs premiers flux multiagents, les scientifiques tentent d’établir une taxonomie afin de définir cette distinction entre agents IA et IA agentique. C’est l’objet du travail de chercheurs du département du génie environnemental et biologique de l’université de Cornell aux États-Unis, et du département de l’informatique et des télécommunications de l’université de Péloponnèse, en Grèce.
« La compréhension et la formalisation de la taxonomie entre ces deux paradigmes (agents IA et IA agentique) sont scientifiquement importantes pour plusieurs raisons », écrivent les chercheurs dans une publication du 15 mai dernier. « Tout d’abord, cela permet une conception plus précise du système en alignant les systèmes de calcul sur la complexité du problème, en veillant à ce que les agents d’IA soient déployés pour des tâches modulaires, assistées par des outils, tandis que l’IA agentique est réservée à des opérations multiagents orchestrées ».
Un objectif que tentent d’accomplir les fournisseurs de LLM et les éditeurs. Les protocoles de communication de LLM à outils (MCP) et d’agents à agents (A2A) voient le jour. Dans un même temps, les éditeurs continuent d’améliorer leur suite de développement d’agents IA et se proposent de les orchestrer. En filigrane, les éditeurs cherchent à devenir le hub principal de développement d’agents IA auprès de leurs clients. En réalité, entre produits et visions, beaucoup d’éléments sont encore à peaufiner.
1Définition-
Distinguer les agents IA de l’IA agentique
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2Profusion-
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3Protocoles-
IA agentique, un futur proche
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4Retours d’expérience-
Plus d’assistants et d’agents que d’IA agentique
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