9 min. de lecture
Publié le 15 avril 2026
Après des années d’engouement pour l’utilisation de l’IA générative afin de synthétiser des documents, de rédiger des e-mails et de traiter des données, les entreprises délaissent désormais ces bots IA isolés au profit de systèmes d’IA agentique.
Cette évolution intervient alors que 98 % des chefs d’entreprise s’accordent à dire que l’intelligence artificielle est essentielle à la croissance, et que beaucoup s’attendent à ce qu’elle fasse bien plus que simplement résumer et répondre à des questions.
L’IA agentique aide les entreprises à prendre des décisions, à exécuter des tâches et à automatiser des flux de travail en plusieurs étapes avec une intervention humaine minimale. L’objectif n’est pas de remplacer les humains, mais de servir de multiplicateur de force pour leur travail.
Dans ce guide, nous allons passer en revue la définition de l’IA agentique, ce qui la distingue des autres modèles d’IA, son fonctionnement, ainsi que la manière dont elle transforme déjà de nombreux secteurs.
L’IA agentique désigne les systèmes d’IA autonomes capables de planifier, de raisonner et d’agir de manière indépendante pour atteindre un objectif partagé.
Contrairement à l’IA classique, qui se concentre sur une seule tâche à la fois, l’IA agentique coordonne un ou plusieurs agents afin de raisonner pour atteindre un objectif, de décomposer les objectifs généraux en étapes plus modestes, de prendre des décisions et d’exécuter des actions avec peu ou pas d’intervention humaine. Le terme « agentique » fait référence à la capacité de ces modèles à prendre des initiatives et à agir de manière autonome avec un minimum de supervision humaine.
Voyez les choses ainsi : un outil d’IA classique peut se charger de tâches simples, comme envoyer une notification lorsque les niveaux de stock atteignent un certain seuil, mais un système d’IA agentique vérifiera les articles manquants ou en rupture de stock, détectera les retards des fournisseurs, recherchera un fournisseur alternatif, enverra un e-mail à ce nouveau fournisseur pour obtenir des devis, comparera les prix avec votre budget et passera la commande. S’il est correctement configuré, il peut faire tout cela avant même que vous ne vous rendiez compte qu’il y avait un problème.
L’IA agentique s’appuie sur des grands modèles de langage (LLM), ce qui lui permet de lire, de comprendre et de générer du texte de manière naturelle, tout comme l’IA générative. Cependant, la différence fondamentale entre l’IA générative et l’IA agentique réside dans les capacités de planification, d’exécution d’actions et d’autocorrection qu’offre cette dernière, ce qui en fait un prolongement de votre personnel.
| L’approche fédérée de l’IA de Zoom associe les petits modèles de langage développés en interne à des modèles avancés, qu’ils soient open source ou propriétaires, afin d’améliorer les performances dans des domaines spécifiques, d’accroître la rapidité et de permettre une exécution économique. Demandez une démonstration gratuite pour découvrir comment tirer parti des capacités d’IA agentique de Zoom AI Companion 3.0. |
Quand confond souvent IA agentique et IA classique. En effet, la plupart des recherches effectuées sur Google concernant la signification de l’IA agentique découlent de cette confusion.
Bien que les deux termes proviennent du même ouvrage intitulé « Intelligence artificielle », la différence réside dans leur manière d’être mis en œuvre.
L’IA classique, y compris l’IA générative, désigne les anciens modèles d’IA basés sur le chat, capables de répondre à des questions simples et d’exécuter des requêtes ponctuelles. Ces modèles sont réactifs et attendent une commande directe avant chaque étape.
L’IA agentique, quant à elle, coordonne un ou plusieurs agents pour qu’ils raisonnent, agissent et réalisent un objectif partagé. Les agents sont semblables à une équipe autonome plutôt qu’à un simple assistant. L’IA agentique est proactive, largement autonome et va au-delà des simples interactions de type question-réponse pour exécuter des flux de travail en plusieurs étapes.
Comprendre cette différence vous aide à déterminer si vous avez besoin d’une simple automatisation ou d’une véritable autonomie opérationnelle.
|
IA agentique |
IA classique |
|
|
Autonomie |
Agit de manière autonome ; est capable de poursuivre des objectifs sans avoir besoin d’être constamment guidée par un humain |
Réactive ; ne réagit que lorsqu’un utilisateur la déclenche |
|
Planification |
Planifie en temps réel en fonction de l’objectif et de l’environnement |
Suit des règles prédéfinies et des arbres de décision |
|
Prise de mesures |
Réalise des activités dans un environnement numérique ou physique |
Fournit des réponses textuelles correspondant à des actions généralement effectuées par des humains |
|
Orientation vers les objectifs |
À long terme ; motivé par des objectifs ambitieux et complexes |
À court terme ; conçue pour des tâches rapides et spécifiques |
|
Adaptabilité |
Dynamique ; l’apprentissage agentique aide le système à tirer des enseignements des interactions passées et de la boucle de feedback |
Statique ; nécessite des instructions manuelles en cas de modification des données ou de la situation |
|
Complexité des tâches |
Idéale pour les tâches complexes et ouvertes |
Idéale pour les tâches simples et linéaires dont le résultat est prévisible |
|
Rôle de l’utilisateur |
Faible ; gère la planification, le raisonnement et l’exécution de bout en bout avec une intervention humaine minimale |
Élevé ; nécessite une intervention humaine à chaque étape |
Imaginons que vous ayez embauché un nouveau collaborateur à distance très compétent. Vous lui demandez d’organiser et de réserver un séminaire d’entreprise. Vous ne lui indiquez pas sur quels boutons de la souris cliquer ni quels sites Web consulter : vous lui faites confiance pour s’en débrouiller. Il consulte les agendas, compare les prix des vols, se souvient que le PDG déteste les départs tôt le matin, et réserve les billets.
En résumé, c’est exactement ainsi que l’IA agentique est conçue pour fonctionner. Ces systèmes s’appuient sur une architecture sophistiquée articulée autour de six caractéristiques clés :
Tout comme les ordinateurs classiques interprètent le code binaire, l’IA agentique perçoit l’environnement à partir de données sous toutes leurs formes, qu’elles soient textuelles, visuelles, structurées ou non structurées, et provenant de multiples sources, telles que les bases de connaissances, les capteurs, les API et les saisies des utilisateurs.
À partir de ces informations, elle interprète les signaux et établit un contexte autour d’eux. Cet état sert alors de base au raisonnement et à l’action.
Une fois le contexte établi, l’IA analyse les tâches principales à l’aide de LLM.
Comme les instructions humaines peuvent être vagues, les agents ont recours à des processus de réflexion internes, ou à ce qu’on appelle le « monologue intérieur des agents », pour comprendre l’objectif. Cela signifie que les agents IA analysent littéralement le problème en interne avant d’agir.
Pour ce faire, elle utilise un ou plusieurs cadres de raisonnement, tels que le raisonnement par chaîne de pensée (CoT), l’arbre de pensée (ToT) et ReAct (Reason + Act), afin de réfléchir de manière itérative, de tester une hypothèse, puis de réfléchir à nouveau, imitant ainsi la résolution de problèmes chez l’humain.
Si un objectif est ambigu, le système peut raisonner de manière autonome en recourant à des heuristiques et à l’inférence probabiliste pour combler les lacunes. L’intérêt de cette étape est précisément d’examiner toutes les conséquences possibles des différentes actions avant de s’engager dans une voie particulière.
Imaginons que nous confions la tâche consistant à « organiser un séminaire d’entreprise » à un système d’IA agentique. Voici à quoi pourrait ressembler son raisonnement :
« L’objectif est d’organiser et de réserver un séminaire d’entreprise pour le mois prochain. Je dois d’abord vérifier les disponibilités de l’équipe. Je constate que la seule période où tous les cadres sont disponibles est du 15 au 17. Ensuite, je dois trouver un lieu pouvant accueillir 50 personnes pour un budget inférieur à 15 000 $. Le Mountain Resort est disponible, mais coûte 18 000 $. Le Lakeside Inn coûte 12 000 $, mais se trouve à trois heures de route. Étant donné que le budget est une contrainte stricte et que le trajet en voiture respecte la limite de quatre heures prévue par la politique de l’entreprise, je vais donner la priorité au budget et choisir le Lakeside Inn, puis rechercher des options de navette. »
C’est cette capacité à évaluer des informations contradictoires et à recourir à la logique pour trouver une solution qui distingue un agent d’un script.
Ensuite, le système décompose l’objectif général en étapes logiques plus petites et détermine la meilleure séquence pour les atteindre.
Pour reprendre notre exemple de déplacement hors site, l’agent décompose le plan de voyage en un graphe de dépendances composé de sous-tâches :
Si une tâche est trop vaste pour être réalisée d’un seul coup, l’IA définit des sous-objectifs et des jalons.
Une fois encore, ce comportement proactif permet au système d’adapter les tâches et les étapes de manière autonome afin d’atteindre le résultat souhaité sans attendre de nouvelles instructions.
À ce stade, l’agent doit déterminer la ligne de conduite la plus efficace. Pour ce faire, il utilise une combinaison de fonctions d’utilité, de modèles décisionnels basés sur les priorités et de modèles décisionnels probabilistes afin d’obtenir le meilleur résultat possible.
S’il rencontre un obstacle, il recalcule son itinéraire et prend des décisions en temps réel.
Supposons qu’il passe à la tâche n° 3 et constate que la compagnie de navettes affiche complet. Il se fixe immédiatement un nouvel objectif intermédiaire — par exemple, consulter les horaires de train et regrouper les bons Uber — et poursuit son chemin selon ce nouveau plan.
À cette étape, l’autonomie est primordiale. Les agents échangent leurs raisonnements pour prendre des décisions et s’ajustent automatiquement vers les meilleures options possibles.
Une fois le plan défini et les décisions prises en votre nom, le système détermine les outils (API, interpréteurs de code, actions de navigateur) nécessaires à l’exécution du flux de travail.
Comme l’IA agentique peut accéder aux plugins installés par l’administrateur sur des outils externes, elle peut interagir directement avec ces applications tierces et y exécuter des tâches.
En cours d’exécution, si un appel API échoue ou si un site Web de réservation est indisponible, les systèmes d’IA agentique intègrent une gestion des erreurs. Cela signifie qu’au lieu d’interrompre le processus, ils analyseront l’erreur. Si l’erreur est temporaire, ils réessaieront après deux minutes. Dans le cas contraire, l’IA s’autocorrigera et recherchera la meilleure action possible.
La plupart des entreprises mettent en place des mesures de sécurité à ce stade, car les agents communiquent dans un environnement opaque, de type « boîte noire », et personne ne sait vraiment ce qui se trame.
Ainsi, pour protéger les intérêts de chacun, elles fixent des limites précisant dans quels cas l’agent peut agir de manière autonome et dans quels cas il doit attendre l’accord d’un humain.
Par exemple, il peut vous rediriger vers la page de paiement du site Web de réservation, mais vous demander ensuite de valider la transaction manuellement.
L’apprentissage agentique constitue le principal facteur de différenciation. Contrairement à l’IA générative, qui reste inchangée tant qu’on ne lui donne pas d’instructions explicites, l’IA agentique tire des enseignements de ses interactions et expériences passées.
Pour ce faire, l’IA s’appuie sur la mémoire épisodique. Elle stocke les actions passées, les interactions et les retours d’expérience dans une base de données mémorielle. À chaque nouvelle information, l’IA met à jour sa mémoire procédurale. La prochaine fois qu’une tâche ou une requête similaire se présente, l’IA est en mesure de la traiter plus efficacement.
Cependant, le composant mémoire n’est pas activé par défaut et doit être ajouté via des magasins de vecteurs ou des bases de données.
L’IA agentique est déjà utilisée dans de nombreux secteurs. Les PME s’en servent pour leurs tâches quotidiennes, tandis que les grandes entreprises l’adoptent pour gagner en efficacité et en rapidité. Examinons quelques exemples concrets d’utilisation de l’IA agentique en 2026.
Selon Gartner, le recrutement à grande échelle et en amont privilégiera l’IA dès 2026. Deux facteurs principaux sont à l’origine de cette évolution : l’engouement pour l’automatisation par l’IA et la pression pour réduire les coûts. La mise en œuvre de systèmes d’IA permet de répondre à ces deux enjeux.
Unilever utilise l’IA agentique pour accélérer son recrutement sur les campus en automatisant l’ensemble du processus, de la candidature aux évaluations en passant par les entretiens vidéo. Il en résulte une réduction de 75 % du temps consacré au recrutement et des économies de coûts supérieures à 1 million de livres sterling.
L’IA agentique appliquée au recrutement permet une organisation plus cohérente des informations sur les candidats, contribuant ainsi à réduire les pertes de temps liées aux tâches manuelles dès les premières étapes du processus de recrutement.
Près de 90 % des consommateurs souhaitent utiliser l’IA pour leurs futurs voyages, que ce soit pour planifier leur itinéraire ou pour réserver leur voyage de A à Z.
Par exemple, Booking.com utilise des outils basés sur l’IA pour aider ses clients et ses partenaires à prendre des décisions et à résoudre les conflits. L’IA peut réserver des hébergements, comparer des vols et des villas, et même louer un taxi.
Pour une automatisation complète du voyage, NorthBay utilise des agents afin de créer, réserver et modifier des itinéraires en temps réel, sans intervention humaine. Cela a permis d’augmenter le taux de conversion des réservations de 20%-30% et de réduire les coûts d’assistance jusqu’à 40 %.
Les opérations de vente au détail et d’expédition s’appuient sur des systèmes agentiques principalement pour la gestion des stocks, la hiérarchisation des commandes et l’optimisation des itinéraires.
L’urgence d’adopter un logiciel de centre de contact basé sur l’IA n’a jamais été aussi grande dans le domaine de l’expérience client. Voici deux bons exemples.
La mise en place de systèmes d’IA agentique consiste à confier à une équipe de travailleurs numériques la réalisation de tâches pour votre compte, en toute autonomie. Cependant, cela augmente également le risque que les choses déraillent ou se retrouvent bloquées dans une boucle sans fin.
Voici six bonnes pratiques à suivre :
Conseil : vous pouvez créer et déployer vos propres agents IA personnalisés via Zoom AI Studio.
Grâce à des outils tels que Zoom Virtual Agent et Zoom AI Companion, les équipes peuvent mettre en place des flux de travail multi-canaux, mémoriser les conversations et coordonner plusieurs agents pour traiter les demandes complexes des clients.
Pour les PME, cela signifie traiter davantage de demandes d’assistance sans augmenter les effectifs. Quant aux grandes entreprises, cela leur permet de gérer des flux de travail complexes avec des limites plus clairement définies. L’approche axée sur l’IA de Zoom aide les entreprises à tirer parti de l’IA agentique pour exécuter rapidement des tâches complexes et interagir avec leurs clients à grande échelle.
L’IA agentique est importante car elle est capable de planifier, de raisonner et d’agir à votre place, ce qui vous permet de réduire les tâches répétitives et chronophages et de vous concentrer sur des activités à forte valeur ajoutée.
Oui. À mesure que les systèmes gagnent en autonomie, les équipes doivent assurer la gouvernance, prévenir toute utilisation abusive des outils et surveiller de manière proactive tout comportement inattendu.
Les agents IA sont généralement classés en cinq catégories en fonction de leur architecture :
Oui, OpenAI propose désormais des agents ChatGPT capables de raisonner et d’agir de manière autonome.
Nos dirigeants prédisent l’impact de la technologie IA sur l’année 2026 à partir de ces tendances clés. Découvrez ce que vous réserve l’année à venir.
10 min. de lecture
Découvrez 11 applications de l’IA qui aident les équipes de vente à accélérer la conclusion des accords, à réduire les tâches de gestion et à garantir qu’aucun suivi n’est oublié. Découvrez les avantages de l’IA agentique et des outils d’intelligence de pointe pour les ventes.
