L’intelligence artificielle évolue au-delà des modèles statiques et des assistants passifs pour devenir bien plus dynamique: l’IA agentique. Ces systèmes ne se contentent plus de répondre aux requêtes; ils planifient, exécutent et s’adaptent de manière autonome à des objectifs complexes. En d’autres termes, l’IA passe de la réflexion à l’action.

Qu’est-ce que l’IA agentique?

L’IA agentique désigne des systèmes capables de prendre des décisions de manière indépendante, de poursuivre des objectifs à long terme et de résoudre des problèmes de manière itérative. Contrairement à l’IA traditionnelle, souvent réactive et limitée à des tâches spécifiques, l’IA agentique fonctionne avec un certain degré d’autodirection, interagissant dynamiquement avec son environnement, d’autres modèles et des humains pour atteindre des résultats prédéfinis.

Les systèmes d’IA agentique ne se contentent pas de générer du contenu, ils prennent des décisions de manière autonome.

Bien que ces systèmes tirent parti des capacités créatives des modèles d’IA générative comme ChatGPT, ils s’en distinguent de plusieurs façons. Premièrement, ils ne se contentent pas de générer du contenu, ils prennent des décisions. Deuxièmement, ils n’ont pas besoin d’être sollicités par un humain, mais travaillent de manière autonome vers des objectifs spécifiques, tels que l’augmentation des ventes ou l’amélioration de la satisfaction client. Enfin, ces systèmes exécutent des tâches complexes, accèdent aux bases de données et lancent des processus de manière indépendante.

Pourquoi maintenant?

Plusieurs tendances convergentes ont permis l’essor de l’IA agentique:

• Progrès des grands modèles de langage: De meilleures capacités de raisonnement, de planification et d’exécution multi-étapes permettent une autonomie accrue.
• Mémoires et fenêtres de contexte améliorées: De nouvelles architectures permettent aux agents IA de conserver des informations sur le long terme et d'améliorer leurs performances sur des tâches évolutives.
• Apprentissage par renforcement et ajustements: Les agents IA peuvent s’améliorer eux-mêmes grâce à l’apprentissage par l’interaction avec leur environnement.
• Utilisation d’outils et intégration avec des API: L’IA agentique peut se connecter à des bases de données, des systèmes robotiques et des services externes, lui permettant d’agir au-delà du simple traitement des données.

Quels sont les utilisations potentielles?

Bien que l’IA agentique en soit encore à ses débuts, plusieurs applications émergent dans différents secteurs:

• Service client: Contrairement aux bots traditionnels limités à des réponses prédéfinies, les agents IA peuvent interagir de manière autonome avec les clients. Par exemple, un agent pourrait anticiper un retard de livraison, notifier le client proactivement et offrir une compensation. Des start-up comme Sierra, Ema et Decagon développent des chatbots d’IA agentique capables d’interactions plus empathiques, conversationnelles et personnalisées.
• Achats et approvisionnements: Les assistants IA facilitent la prise de décision des employés en analysant les politiques et les exigences de l’entreprise.
• Assistance aux ventes: Les équipes commerciales font face à de nombreuses tâches administratives, ce qui ralentit l’identification et le suivi des prospects. L’IA agentique peut automatiser ces processus, libérant du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Quel rôle pour l’IA agentique?

Dans une récente interview, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, a imaginé un avenir où chaque employé supervisera des agents IA. Il prévoit que les 30’000 employés de Nvidia seront accompagnés par des millions d’agents IA.

Il n’est pas le seul à envisager cette transformation. Une étude récente de Capgemini, menée auprès de 1100 dirigeants, révèle que 50% des entreprises prévoient de déployer des agents IA cette année, contre seulement 10% actuellement. D’ici trois ans, ce chiffre pourrait atteindre 82%.

Glean, une entreprise du portefeuille d’Adams Street, travaille déjà sur cette évolution avec le lancement de Glean Agents, une plateforme permettant aux entreprises de concevoir, déployer et gérer des agents IA à grande échelle, en toute conformité.

Quels défis et risques pour l’IA agentique?

Malgré son fort potentiel, l’IA agentique est encore en phase de développement. Plusieurs obstacles restent à surmonter:

• Contrôle et alignement: Assurer que l’IA agentique fonctionne en toute sécurité et respecte les intentions humaines.
• Incertitude réglementaire: L’augmentation de l’autonomie de l’IA attirera l’attention des régulateurs, nécessitant des stratégies de gouvernance proactive.
• Contraintes informatiques: L’exécution d’agents IA autonomes requiert une puissance de calcul importante, ce qui peut poser des barrières de coût.
• Enjeux éthiques: Les risques liés aux deepfakes, à la désinformation et aux biais algorithmiques devront être gérés pour garantir un déploiement responsable.

La prochaine vague de start-up spécialisées dans l'IA se concentrera probablement sur l'exploitation de l'IA agentique pour débloquer de nouveaux produits et de nouveaux modèles d'entreprise. Que ce soit par le biais d'une infrastructure adaptée, d'agents d'IA verticalisés ou d'outils de collaboration hybrides entre l'homme et l'IA, les entreprises qui parviendront à opérer cette transition définiront probablement la prochaine décennie d'innovation.