Vous aimez l’IA ? Vous ne pouvez plus vous passer de l’IA générative ? Vous allez adorer l’IA agentique… Ce terme désigne des systèmes capables de prendre des décisions de manière totalement autonome. Conçus pour atteindre des objectifs précis, ces logiciels fonctionnent avec une intervention humaine minimale, voire inexistante. En plus de leur capacité à prendre des décisions, ils s’adaptent en temps réel aux conditions changeantes, en utilisant le raisonnement, l’apprentissage et une compréhension approfondie du contexte. Certains d’entre vous utilisent déjà ces technologies sans même le savoir.
Ils sont déjà entrés dans votre quotidien
Les constructeurs automobiles sont parmi les premiers à avoir compris le potentiel de l’IA agentique. « Les systèmes les plus avancés aujourd’hui sont ceux qui sont intégrés dans les voitures autonomes, explique Yann Legrand, le directeur général adjoint d’Epsilon, en charge de la data et de l’IA. Sur les systèmes de freinage automatique, par exemple, une caméra filme les véhicules devant vous, un autre système mesure la distance entre les différentes voitures, une troisième envoie une alerte quand une limite a été atteinte et un dernier ralentit le véhicule sans aucune intervention du conducteur. C’est cette interaction autonome d’agents complémentaires qu’on appelle l’IA agentique. »
Un véritable chef d’orchestre
Dans des métiers comme la gestion de campagnes CRM par exemple, un agent peut aujourd’hui être déclenché par un brief et automatiquement suggérer des actions, comme préparer un comptage ou configurer un ciblage, qu’il envoie aux systèmes pour exécution. L’agent ne se contente pas de proposer des idées, mais orchestre le déroulement complet de la campagne. « Ce qui est intéressant, c’est qu’un système multi-agents va permettre d’automatiser entièrement des tâches complexes, vante Damien Garrouste, responsable Innovation et Pédagogie chez Epsilon qui vient de publier une enquête sur les tendances du datamarketing en 2025. En réalité, toute application informatique moderne et basée sur l’IA nécessitera de faire collaborer plusieurs agents aux rôles complémentaires. Ainsi un système multi-agents CRM utilisera un agent pour analyser le brief, un autre pour proposer une audience grâce à une analyse prédictive, et un dernier pour s’assurer que les ciblages sont précis. Cela rend les processus plus efficaces, robustes et intégrés, facilitant ainsi le travail des utilisateurs. » L’automatisation robotisée des processus (RPA) a été un précurseur pour gagner en productivité en automatisant les interactions d’un utilisateur avec son écosystème quotidien (CRM, système de fournisseurs).
L’IA générative ? Un game changer…
L’avènement de l’IA générative va encore faciliter cette automatisation en comprenant mieux et en personnalisant les interactions grâce aux modèles de langage (LLM). Jusqu’à présent, les interactions avec l’IA se font souvent via des assistants comme « GPT », qui ne sont pas connectés à l’écosystème de l’utilisateur. Ces assistants répondent simplement à des demandes spécifiques, et c’est à l’utilisateur de réutiliser ces réponses dans son travail. La suite naturelle consiste à poursuivre cette automatisation en permettant à l’IA de répondre à des tâches, mais aussi de créer et générer automatiquement les interactions nécessaires. Par exemple, face à un problème, l’IA pourrait élaborer un plan d’action précis et l’exécuter directement à travers les systèmes informatiques disponibles de l’utilisateur. Concrètement, l’intelligence artificielle prendrait en charge la gestion proactive des tâches, simplifiant ainsi le travail de l’utilisateur. Compliqué ? Pas vraiment. Voyez plutôt ces exemples…
Des exemples concrets…
En réaction à une réclamation client, l’IA agentique comprendra l’intention, considérera les indicateurs de profil et comportement client et proposera une réponse adéquate en termes de rétention en traçant dans l’outil de ticketing les intentions à prendre en compte et les recommandations à donner. « L’IA pourra identifier dans votre message ou votre voix si vous êtes furieux ou si votre demande est urgente et prendra les bonnes décisions en fonction de ces facteurs », prévient Yann Legrand. Confrontée à une problématique métier, l’IA agentique va procéder automatiquement à une analyse de données approfondie pour suggérer des insights. Face à un apprenant, elle sera capable de délivrer une formation personnalisée et dynamique en fonction de ses résultats. Impressionnant, non ?
Des coûts abordables
Le plus beau avec cette innovation sont ses coûts directs plutôt limités. « Il suffit de se pencher pour trouver des outils et des modèles adaptés, se félicite Damien Garrouste. Certains sont même proposés en open-source et sont libres de droit. La question est plus de savoir si votre organisation a les capacités pour mettre en place ces systèmes qui vont changer la manière de travailler de l’ensemble des collaborateurs. Il est notamment nécessaire de former les salariés à leur utilisation. Les équipes chargées de l’IT doivent aussi être capables de s’assurer que ces agents autonomes ne puissent pas être détournés. Imaginez un agent qui a accès aux mails de vos clients. S’il est hacké, un tiers pourra consulter toutes ces données confidentielles. »
Une fois mise au point, l’IA agentique va-t-elle tous nous remplacer ? Bien malin celui qui pourra le prédire… « Je suis incapable de vous dire si cette IA va créer ou détruire des emplois, reconnaît Yann Legrand. Tout va si vite de nos jours qu’il est impossible de savoir ce qui va se passer. » Rassurant ? Pas vraiment…
