Avec l’ouverture au grand public de ChatGPT, le modèle de langage (LLM) d’OpenAI, l’utilisation de l’intelligence artificielle est devenue la norme dans de nombreux domaines professionnels et privés. Elle a changé la gestion de certaines tâches, ainsi que notre manière d’effectuer une recherche sur Internet et d’en extraire les informations qui nous intéressent.
Mais l’utilisation des intelligences artificielles n’est pas seulement une interface qui peut nous aider à mettre au propre un compte rendu de réunion ou à trouver la recette d’un gâteau au chocolat sans œufs. Ce sont aussi les agents IA et les IA agentiques qui sont, en ce moment même, en train de refaçonner en profondeur les structures et l’agencement du travail à l’intérieur des entreprises.
L’automatisation par les agents IA ne fait plus partie d’un futur aussi utopique que lointain : elle est bien là et elle est en train de changer la face du monde. Mais quels sont réellement ses avantages, ses limites et les bonnes pratiques pour profiter pleinement de la révolution agentique ? Nous abordons toutes ces questions dans cet article.
Agents IA et IA agentique
Qu’est-ce qu’un agent IA ?
Un agent IA est un système d’intelligence artificielle utilisé pour réaliser une tâche. Il est capable de percevoir une situation, de prendre en compte plusieurs éléments et d’élaborer plusieurs scénarios étape par étape pour atteindre son objectif.
Contrairement à un bot ou à une RPA, il ne se contente pas de réaliser une tâche prédéfinie et répétitive lorsqu’il reçoit un signal.
Pour résumer, la différence fondamentale est qu’un agent IA ne suit pas simplement les instructions : il accomplit une tâche définie en choisissant lui-même la meilleure manière d’atteindre le résultat souhaité.
Qu’est-ce qu’une IA agentique ?
On pourrait croire les deux termes interchangeables, mais en réalité ils ne le sont pas. Une IA agentique désigne un système composé de plusieurs agents IA et travaillant ensemble à la réalisation d’un workflow. De plus, on peut également parler de système multi-agents.
Bien qu’il puisse exister des variantes, une IA agentique est typiquement constituée de plusieurs agents IA spécialisés ayant chacun un rôle prédéfini, sous la direction d’une IA responsable de l’orchestration de l’équipe.
En somme, les agents fonctionnent comme une équipe normale, sous la supervision d’un chef de projet qui assure la coordination, la priorisation et la cohérence des actions. À ceci près, que toute l’équipe est composée d’intelligences artificielles.
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Les avantages des IA agentiques
Comme vous pouvez le deviner, les avantages des IA agentiques sont nombreux et variés. Parmi les plus remarquables :
Une autonomie partielle ou totale
Les agents IA sont fondamentalement différents des bots ou des RPA classiques : ils apprennent et peuvent prendre des décisions. La structuration et l’orchestration de l’équipe d’agents IA étant elles-mêmes dirigées par une IA, les workflows se déroulent avec un minimum d’intervention ou de supervision humaine.
Réduction radicale des tâches manuelles
En s’appuyant sur les IA agentiques et les capacités grandissantes des modèles d’IA, le nombre de tâches manuelles à gérer diminue drastiquement. Elles libèrent ainsi du temps que vous pouvez investir dans les tâches qui ont réellement besoin de temps et d’attention.
Capacité d’adaptation aux exceptions
C’est sûrement l’un des points les plus intéressants : contrairement à une RPA classique, l’IA n’est pas bloquée devant les exceptions. Elle est capable d’apprendre, de raisonner et de prendre ses propres décisions pour atteindre son objectif.
Multi-outils et multi-API
Grâce à la spécialisation de chaque agent et à la prise en compte des applications tierces via API, l’IA agentique s’adapte à un très grand nombre d’outils, ce qui explique la grande variété d’applications possibles.
Augmentation de la rentabilité
Disponibles 24 h/24 et 7 j/7, sans interruption, et prenant en charge des workflows entiers, les IA agentiques réduisent les coûts d’exploitation de manière conséquente.
Une scalabilité élevée
Les systèmes IA sont capables de traiter des flux d’informations gigantesques en quelques millisecondes. L’IA agentique s’adapte donc particulièrement à l’accélération de vos activités et de vos besoins.
Les limites des IA agentiques
Rien n’est jamais tout blanc ou tout noir : les IA agentiques ont énormément d’avantages, mais également des limites qu’il convient de prendre en compte pour automatiser efficacement et avec sérénité.
Difficulté de contrôle
Comme on l’a dit, les IA agentiques peuvent prendre leurs propres décisions, et si cette faculté est utile dans bien des cas, elle entraîne aussi une difficulté, un facteur d’incertitude. Dans les faits, on formule une demande et l’IA donne une réponse. Toutefois, son fonctionnement est tellement complexe que l’on est incapable de suivre avec précision tout ce qui se passe entre la question et la réponse. Dans le jargon de l’IA, on parle de black box, une boîte noire.
Un coût encore assez élevé
Les modèles d’IA agentiques sont en plein boom. Cependant, leur réalisation ne peut être sérialisée et ne pourra pas l’être avant longtemps. Pour mettre en place une IA agentique, il est nécessaire de configurer chaque agent et de concevoir le système agentique pas à pas. De plus, il faut également ajouter le coût de fonctionnement de l’IA agentique, particulièrement dans le cas de l’utilisation d’API, qui peuvent parfois alourdir significativement la note.
Des risques d’erreurs
Encore une fois, la capacité du système à devenir autonome comporte un risque, mais il n’est pas le seul. Si le système comporte, lors de sa création, une erreur, celle-ci pourrait se répercuter à grande échelle. Mais il y en a d’autres, telles que l’hallucination, ce que chaque utilisateur a sûrement déjà vécu avec ChatGPT : il arrive que l’IA invente ou hallucine. Comme il est écrit sur la fenêtre de ChatGPT : « ChatGPT peut commettre des erreurs. Il est recommandé de vérifier les informations importantes. »
À côté des hallucinations, il existe aussi ce que l’on appelle la dérive d’action. Pour l’exemple, si vous avez déjà vu les vidéos virales sur les réseaux sociaux, où un utilisateur demande à une IA de reproduire la même photo indéfiniment, c’est exactement cela. À chaque reprise, l’image change, et mis bout à bout, ces changements finissent par être conséquents.
De risques conformité RGPD
S’il a accès à des données auxquelles il ne devrait pas ou réalise des actions interdites par le RGPD, ce n’est pas lui qui s’en apercevra et, en tant que propriétaire, vous serez responsable. Il est donc impératif de définir correctement les autorisations et les actions qui ne doivent pas être accomplies, et de surveiller que les règles soient respectées.
Les bonnes pratiques en matière d’IA agentique
Vous prévoyez de recourir à une IA agentique, ou à un simple agent IA dans un workflow automatisé ? Voici une liste de bonnes pratiques pour limiter au maximum les erreurs et garder la maîtrise de votre projet :
Commencez petit et augmentez graduellement
Rien ne sert de construire un système complexe et sophistiqué d’un seul coup. Ce genre de pratique augmente le risque d’erreur et baisse le ROI si vous automatisez des parties qui ne permettent pas une rentabilité adéquate ou qui ne devraient tout simplement pas. Commencez par de petites automatisations, sur des tâches ciblées, et augmentez la taille ou le nombre des automatisations pas à pas, selon vos besoins réels.
Définir clairement les objectifs, les règles et les sécurités
C’est l’un des points fondamentaux : on arrive toujours plus vite au point d’arrivée quand on sait où il est. Avant de vous lancer, soyez sûr d’avoir décidé ce que votre automatisation doit faire. Et ce, en suivant quelles règles, par quels moyens, et quelles sont les sécurités en cas d'erreurs, de pannes serveurs, d’attaques malveillantes ou de tout autre imprévu.
Garder un humain dans la boucle et surveiller l’activité
On l’a dit, le système est autonome, mais ce n’est pas une raison pour ne jamais le surveiller. À plus forte raison lorsqu’il est amené à prendre des décisions ou à gérer des exceptions. Dans ce cas-là, pouvoir réagir vite pour contrecarrer une erreur peut vous éviter bien des tracas par la suite.
Testez avant d’appliquer
Comme toute automatisation, des tests plus ou moins poussés sont nécessaires pour s’assurer que le système fonctionne correctement avant d’être déployé à grande échelle. Parce que dans le cas inverse, vous risquez de vous rendre compte des erreurs une fois qu’il sera trop tard.
Automatisez en toute sécurité
L’automatisation n’est pas de la magie et la mise en place d’un système automatisé laisse peu de place au hasard. C'est un outil incroyable, capable de doper n’importe quelle activité. Il existe des exemples d’automatisation des plus inspirants ; néanmoins, une erreur ou un oubli dans la prise en compte des risques et des limitations peut avoir de nombreuses répercussions néfastes sur vos activités. Le meilleur moyen d’être sûr de la qualité de vos automatisations est de faire appel à des professionnels du domaine.
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