L’IA agentique est la prochaine phase de l’innovation en intelligence artificielle. Elle fait spécifiquement référence à des systèmes capables d’agir de manière autonome et de prendre des décisions ou des actions indépendamment afin d’atteindre des objectifs précis.

Mais que signifie l’IA agentique en comparaison avec les modèles génératifs déjà déployés ? Dans ce blog, nous décomposons le concept, explorons les principaux avantages et exemples pratiques, et examinons comment les organisations peuvent préparer leur infrastructure numérique avant sa mise en œuvre.

Qu’est-ce que l’IA agentique ?

Contrairement à l’IA traditionnelle, qui repose souvent sur l’intervention humaine pour chaque décision, l’IA agentique est totalement autonome. Elle peut comprendre son environnement, planifier une ligne d’action et exécuter un certain nombre de tâches avec une intervention minimale.

Elle agit comme un agent, ce qui lui permet de gérer les flux de travail, de contrôler des équipements automatisés, ou même de naviguer dans des environnements virtuels afin d’atteindre des objectifs.

Quel est un exemple d’IA agentique ?

Les caractéristiques autonomes de l’IA agentique peuvent être appliquées à la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

Dans ce cas d’utilisation, les systèmes d’IA agentique surveillent en temps réel :

  • les niveaux de stocks,

  • la performance des fournisseurs,

  • les prévisions de la demande,

  • et la logistique.

L’IA agentique prend des mesures proactives pour éviter toute perturbation des systèmes et flux de travail.
Par exemple, elle peut rerouter automatiquement des expéditions pour éviter les goulets d’étranglement et améliorer la résilience.

Mais pour fournir de la valeur, l’infrastructure qui soutient ces systèmes doit pouvoir accéder aux données et opérations en temps réel, y compris le edge et le cloud computing pour un traitement rapide, ainsi qu’un chiffrement sécurisé et des contrôles d’accès pour protéger les données sensibles.

IA générative vs IA agentique : quelle différence ?

  • IA générative : se concentre sur la création de nouveaux contenus — texte, images, musique ou code — à partir de modèles appris sur de grands ensembles de données. Elle peut générer des résultats lorsqu’elle est sollicitée, mais dépend toujours d’une entrée de données.

  • IA agentique : conçue pour fonctionner comme un décideur autonome. Elle agit avec un certain degré d’indépendance, perçoit continuellement son environnement, définit des objectifs pertinents et exécute des plans.

Une adoption précoce de l’IA agentique a été observée dans le service client :

  • Un chatbot génératif répond aux questions en générant des réponses en langage naturel selon l’entrée reçue.

  • Un système agentique peut non seulement comprendre le problème du client, mais aussi prendre des mesures proactives pour le résoudre.

 

Les avantages de l’IA agentique pour les entreprises

L’IA agentique offre de nombreux avantages aux adopteurs :

  • Prise de décision autonome & efficacité : fonctionne de manière indépendante pour automatiser les tâches répétitives, libérant ainsi les ressources humaines pour des activités plus stratégiques.

  • Agilité & adaptabilité accrues : répond rapidement aux données en temps réel et ajuste ses actions en fonction des conditions changeantes, améliorant ainsi l’agilité des entreprises.

  • Scalabilité & cohérence : gère des charges de travail accrues sans ressources humaines supplémentaires et fournit des résultats fiables et reproductibles.

  • Amélioration de la résolution de problèmes & gestion des risques : identifie des solutions que les humains pourraient manquer et détecte proactivement les problèmes potentiels pour y répondre.

  • Disponibilité 24/7 & meilleure expérience client : fonctionnement continu avec traitement local des données, personnalisation des interactions et anticipation des besoins clients pour des solutions adaptées.

 

L’infrastructure derrière l’IA agentique : pourquoi c’est important

L’infrastructure qui prend en charge ses besoins techniques et opérationnels est essentielle pour permettre à l’IA agentique de fonctionner. Celle-ci doit inclure :

  • Des installations de colocation évolutives et neutres vis-à-vis des opérateurs, offrant la flexibilité de se connecter à de multiples réseaux et plateformes cloud.

  • Une connectivité faible latence et à large bande passante, pour garantir le traitement en temps réel des données.

  • Des environnements sécurisés pour protéger les données sensibles.

  • Des datacenters durables et économes en énergie, utilisant des énergies renouvelables et des technologies avancées comme le refroidissement liquide, afin de répondre de manière responsable à la croissance des besoins de calcul.