Les agents d'IA, une opportunité à saisir par les organisations de toutes tailles
Les agents IA, basés sur des grands modèles de langage et des outils autonomes, automatisent des tâches complexes, et représentent une avancée majeure pour la transformation numérique.
En 2021, seule une minorité de PME avaient mis en place des systèmes d’IA dans le secteur tertiaire français (8,5% d’adoption, hors secteur informatique). Trois ans plus tard, grâce aux grands modèles de langage (LLM - Large Language Models) et à l’architecture RAG (Retrieval Augmented Generation) permettant d’obtenir des réponses basées sur des documents précis, les organisations ont pu étendre l'usage de l’IA générative. Pour ce qui est de 2025, Gartner place l’IA « agentique » (basée sur les agents IA) en première place dans son classement des tendances technologiques stratégiques. Cela porte à croire que les « agents IA » seront le tremplin vers une adoption importante de l’intelligence artificielle.
Fonctionnement d’un agent IA
Un agent IA est un système conçu pour raisonner à la résolution de problèmes complexes, créer des plans d'action et exécuter ces plans en utilisant une suite d'outils adaptés.
Par exemple, un agent IA peut analyser des documents financiers pour en tirer les informations nécessaires, rédiger un rapport qui décrit la performance de l’organisation au trimestre précédent et enfin partager ce rapport avec les managers de chaque équipe.
Pour cela, le système s’appuie sur 4 composants essentiels :
- Modèles d’IA Générative : variété de LLM spécialisés par sujet permettant d’analyser les problèmes, de planifier leur résolution et d’appeler des outils.
- Outils : de l’Anglais tools, ces ressources externes et API permettent à l’agent d'accéder à des informations externes, d'agir et d’accomplir des tâches spécifiques.
- Module de mémoire : stocke et récupère des informations pour maintenir le contexte de la conversation, le besoin de l'utilisateur et la continuité au fil du temps.
- Noyau de l’agent : l'unité centrale de traitement qui intègre toutes les fonctionnalités du système (ex. frameworks opensource : LangChain, Crew.ai ou AutoGen).
Grâce à leur autoréflexion, les agents analysent et améliorent continuellement leurs performances. Utilisant divers outils, ils effectuent des recherches, se connectent à des systèmes et accomplissent des tâches pour l'utilisateur. Face à la complexité des outils, une approche multi-agent, spécialisée par sujet, favorise une collaboration optimale. Par exemple, un agent génère des outputs qu'un autre critique de manière constructive, optimisant les performances par itérations structurées.
Le principe d’autonomie est clef
Une comparaison peut prêter à confusion : les assistants/chat-bots vs les agents IA. Les premiers sont réactifs, accomplissant des tâches spécifiques sur demande sans raisonnement ni mémoire, comme la recherche d'informations et la rédaction de réponses. En revanche, les agents IA sont proactifs, travaillant de manière autonome pour atteindre des objectifs précis grâce à leurs outils.
C’est un changement de paradigme puisqu’avant, le code appelait des fonctions d’IA, tandis que maintenant les systèmes agentiques appellent (voire génèrent) le code à exécuter.
Historiquement réservée aux grandes organisations ayant des moyens financiers et techniques importants, cette approche capitalise sur des outils désormais accessibles en quelques lignes de code, sur des LLM open source pré-entraînés, le tout possible via des solutions low-code / no-code.
Par exemple, une organisation de petite taille avec quelques entrepôts peut utiliser un agent IA pour automatiser la gestion des stocks. L’agent IA peut utiliser de manière autonome et proactive des outils de récupération du niveau des stocks, des algorithmes de prévision des ventes pour optimiser les futures commandes, des API pour intégrer des fournisseurs ainsi que des outils de messagerie pour notifier les gestionnaires en cas de pénurie.
Au sein des organisations, les agents IA peuvent également automatiser des tâches administratives répétitives, comprendre et traiter les demandes des employés, ou encore optimiser les processus de vente et de marketing. Bien qu'il soit prématuré de parler de promesse de l'IA tenue, ces agents IA montrent un potentiel significatif pour réduire les coûts, augmenter l'efficacité et améliorer la compétitivité.
Les enjeux de l’adoption des agents IA
Parmi leurs limitations, les systèmes agentiques sont exigeants en termes de capacité de calcul et peuvent être lents lors de l'inférence. Des boucles de rétroaction infinies peuvent également survenir s’ils ne parviennent pas à compléter un plan ou répètent les mêmes actions. Ces systèmes embarquent enfin les faiblesses inhérentes aux LLM comme les hallucinations ainsi que la sensibilité aux prompts malveillants.
Les chercheurs progressent néanmoins dans la conception de plus petits modèles moins consommateurs et plus rapides (SLM), dans l'amélioration du raisonnement. Des concepts importants qui pourraient faire l’objet d’un tout autre article.
L’arrivée de l’agentique pose également des questions organisationnelles importantes au sein des entités. Par exemple, quels droits d’accès donner aux agents au sein des systèmes ou encore comment former des collaborateurs augmentés par agents IA ? En effet, cette approche basée sur des systèmes autonomes ayant accès aux outils internes va transformer les processus. Pour une fois, certaines organisations plus petites, agiles et novatrices pourraient saisir l'opportunité en même temps que les grandes organisations concurrentes.
D’après Forrester, le futur de l’IA générative est agentique. Pour faire face à cette évolution, les éditeurs de logiciels misent sur une approche low-code/no-code afin de faciliter l’adhésion de l’IT et des métiers à ce nouveau paradigme. Les fournisseurs de solutions agnostiques, engagés sur une stratégie open source et focalisés sur les besoins/cas d’usage concrets seront les partenaires privilégiés de cette adoption.
L'avènement des agents IA marque un tournant décisif dans l'adoption de l'intelligence artificielle par les organisations de toutes tailles. En combinant les capacités des grands modèles de langage à raisonner et planifier avec une utilisation dynamique des outils, ces agents offrent une autonomie et une efficacité sans précédent. Ils permettent non seulement d'automatiser des tâches complexes, mais aussi de transformer les processus organisationnels, réduisant ainsi les coûts et augmentant la compétitivité.
Avec des solutions low-code/no-code et des LLM open source, l’IA n’a jamais été aussi accessible. En 2025, les agents IA pourraient devenir le moteur de la transformation numérique, propulsant les organisations qui sauront en tirer parti vers de nouveaux sommets d'efficacité et d'innovation.