L’intelligence artificielle agentique est une discipline dérivée de l’intelligence artificielle générative.
L’IA agentique consiste à créer des systèmes logiciels qui s’appuient sur la capacité de prise de décision des IA génératives, aussi appelées modèles de fondation du fait de leur polyvalence.
Métier et cas d’usage
L’exemple le plus connu d’IA agentique est peut-être le RAG, qui permet de construire des moteurs de recherche intelligents sur les données des entreprises. Il est aujourd’hui très facile pour un programmeur informatique de développer un RAG en langage Python ou JavaScript. Les IA conversationnelles ou chatbots sont un autre exemple d’agents IA déjà très répandus.
On observe déjà des succès dans l’industrie avec le remplacement progressif des chatbots traditionnels, qui sont peu autonomes et limités à des scénarios prévus à l’avance, par de véritables agents capables de mener des actions complexes en autonomie. Salesforce, avec son projet AgentForce est par exemple devenu rapidement un acteur clé de l’IA agentique pour le e-comerce.
Prise de décision vs génération de contenu : un usage plus pérenne des IA génératives
L’intelligence artificielle agentique est moins soumise à controverse que l’IA générative, car elle n’implique pas forcément la génération de contenu. On utilise plutôt le modèle d’IA pour prendre une décision ou encore pour analyser du texte, par exemple pour produire un rapport de veille en autonomie.
Les agents sont est néanmoins régulés au titre de l’AI Act, car un système agentique reste bien un système fondé sur l’intelligence artificielle avec un certain degré d’autonomie, et donc un risque non nul de défaillance. Par exemple, il est dès interdit de créer des systèmes agentiques présentant des risques extrêmes.
Quels outils pour développer des agents ?
Les outils de l’IA agentique sont des frameworks de développement tels que LangChain, LangGraph, Vercel AI SDK, CrewAI, ou encore les kits de développement des grands acteurs comme le Google Agent Development Kit ou l’AgentKit d’OpenAI.
Il est aussi possible d’utiliser des LLM open source en auto-hébergement pour éviter la dépendance aux API des fournisseurs de LLM comme OpenAI, Gemini, etc.
Qui développe les IA agentiques ?
L’agentique s’approche plus d’une discipline du génie logiciel, comme le développement web, que de l’intelligence artificielle à proprement parler, qui est une branche des statistiques.
Un développeur ou une développeuse LLM, dont le métier est de concevoir des systèmes d’IA agentique, peut tout à fait avoir suivi une formation initiale dans le domaine du web ou de l’informatique en général.
Des connaissances basiques en statistiques suffisent à comprendre le principe de fonctionnement d’un modèle d’IA générative ou LLM. La création de nouvelles IA sera plutôt confiée à un ingénieur ou une ingénieure en machine learning, qui a contrario n’est pas forcément un spécialiste de l’ingénierie logicielle.
Dans la même logique, le terme “ingénieur IA” émerge pour désigner les développeurs et développeuses informatiques qui conçoivent et mettent en œuvre les IA agentiques.
Les agences web et ESN se transforment quant à elles progressivement en agences IA ou agences LLM, aptes à mener la transition IA des entreprises.
L’agentique comme piste pour valoriser votre plateforme IA en entreprise
L’IA agentique représente une opportunité pour obtenir un réel retour sur investissement lors de l’introduction de l’IA dans son entreprise.
Limiter l’intelligence artificielle générative à une utilisation via une interface graphique, optimisée pour les personnels non techniques, serait une erreur. Donner un accès aux développeurs et développeuses informatiques à une IA générative propre à votre entreprise (auto-hébergée ou non), généralement via une API, leur permet de créer des systèmes agentiques très utiles en entreprise.
Les cas d’usage vont de l’automatisation de processus à la création de fonctionnalités innovantes pour vos clients finaux, en passant par la mise en place de moteurs de recherche internes capables d’analyser des documents complexes (scans PDF, tableaux excel etc.).
Vous l’aurez compris, au-delà de l’IA générative bien connue du grand public, l’IA agentique est une tendance à suivre de très près en 2026 !
