Dans un article précédent, nous avons abordé la question des IA agentiques à travers leurs avantages, leurs limites et les bonnes pratiques pour leur déploiement au sein de systèmes autonomes pour votre entreprise. La question est d’actualité : d’après une étude de PwC publiée en mai 2025, 88 % des CEOs interrogés disaient prévoir une augmentation de leur budget IA pour les années à venir et 33 % d’entre eux déclarent vouloir une application très large des IA dans leur entreprise.
Vous aussi, vous vous intéressez peut-être aux solutions autonomes comme un moyen d’augmenter la productivité de votre entreprise et prévoyez d’investir dans la mise en place d’IA agentiques. Vous vous demandez sûrement quelles sont les applications réelles et sous quelles formes les déployer pour profiter au maximum des bénéfices de ces solutions.
Dans cet article, nous allons voir comment appliquer l’IA agentique en entreprise au travers de son utilisation en contexte réel, à l’aide de cas concrets et pratiques, dans plusieurs domaines clés tels que le support et le service client, le marketing et les stratégies commerciales, ou encore la gestion des ressources humaines et l’administration.
Cas numéro 1 : l’utilisation de l’IA agentique pour le service client
La relation client est l’un des domaines où l’utilisation des bots est historiquement la plus ancrée et la plus largement répandue. Les premières solutions pour automatiser le service client ont consisté à mettre en place des chatbots. Ces robots, suivant des scénarios, ont offert un support utilisé par de nombreux clients. Limités et rigides, beaucoup ont été remplacés par des chatbots IA dits « GenAI », s’appuyant sur des LLM augmentés par récupération (RAG). Ils apportent de meilleurs résultats, en fournissant des réponses naturelles, fluides et adaptées à la situation et à la demande client.
Le chatbot par IA agentique représente le stade suivant de l’évolution de l’automatisation du service client. Le système utilise toutes les capacités de l’IA : la compréhension du langage, la mémoire textuelle, le raisonnement et la capacité d’action, pour non seulement répondre, mais également agir.
C’est-à-dire qu’au-delà de fournir une réponse précise à la demande client, elle exécute aussi une série d’actions pour compléter l’ensemble du workflow. Grâce à l’interaction avec les plateformes métiers (CRM, ERP…), elle pourra notamment :
- Créer un compte rendu de l’échange, dont un exemplaire sera envoyé par mail au client et l’autre archivé dans votre base de données, selon le type de demande ou de prospect.
- Mettre à jour la fiche client associée afin d’y consigner les données importantes pour l’analyse de votre tunnel de vente.
- Extraire et anonymiser les données statistiques clients pour enrichir vos études et vos analyses sectorielles.
Ainsi, l’IA agentique ne se contente plus de répondre efficacement aux demandes clients : elle automatise le workflow entier du service client.
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Cas numéro 2 : l’IA au sein des forces de vente
Dans la vente, on estime que plus de la moitié du temps d’un commercial est dédiée à des tâches administratives. On sait à quel point l’utilisation de l’automatisation au sein de la vente est utile. Au-delà de la centralisation des données, les CRM, tels que Salesforce, sont des outils indispensables à la collecte de données, un autre point crucial pour la direction des campagnes de vente et le suivi des prospects dans le pipeline. Mais bien qu’utiles, les automatisations proposées par ce type d’outils sont bien souvent cantonnées à un rôle d’assistance.
L’IA agentique ne se contente plus seulement de faire le suivi des chiffres et la centralisation des données : elle permet un traitement des données en temps réel et la mise à jour automatique de vos bases de données.
Elle peut par exemple :
- Suivre, identifier et prioriser les leads, puis déclencher automatiquement une série d’envois de messages personnalisés.
- Analyser les données des prospects afin de mettre en évidence ceux susceptibles d’être convertis et fournir des suggestions quant aux actions à mener.
- Identifier les transactions bloquées et suggérer des actions spécifiques pour maintenir le dynamisme de votre tunnel de vente.
- Être définie comme un secrétaire : elle permet aux agents de terrain d’avoir accès aux informations des dossiers clients et à leur agenda, tout en les mettant à jour par simple commande vocale.
Grâce à ces fonctionnalités d’écriture et de modification des structures existantes, l’IA agentique agit comme un véritable assistant commercial, avec une relative autonomie. Elle se charge de la plupart des tâches administratives, collecte et modifie les données, tout en assistant vos forces de vente.
Cas numéro 3 : l’IA agentique dans la Cybersécurité
Souvent éloignées du grand public, les questions de cybersécurité sont au centre des enjeux sécuritaires actuels. Elles concernent tout le monde, aussi bien les acteurs individuels impactés par des fuites de données que les entreprises, qui peuvent tomber sous le coup de la CNIL ou voir leur activité mise en péril par des attaques malveillantes. C’est également un domaine qui connaît un essor sans précédent, dû aux progrès de l’IA et à son organisation en IA agentique.
Elle permet la mise en place de solutions telles que la détection et la prévention des menaces inter-domaines. Cette approche est utile, car aujourd’hui, les attaques ne se contentent plus d’un seul point d’agression. Les attaques s’étendent sur de nombreux domaines (poste de travail, réseau, cloud, identité, messagerie). Un système automatisé, contenant une chaîne d’agents surveillant chaque poste, peut réagir de manière coordonnée et détecter au plus tôt les attaques complexes.
L'IA agentique peut aussi être utilisée pour assurer la sécurité des clouds, ainsi que la gestion des permissions et la correction automatique des erreurs de configuration. En effet, les erreurs de configuration cloud sont des portes ouvertes et constituent l’une des voies royales des violations de sécurité.
Elles restent souvent ouvertes pendant des mois avant que les équipes de sécurité, ou des pirates, ne s’en aperçoivent. Une IA agentique, dont chaque agent est positionné sur une transition de données et surveille en continu les configurations, peut évaluer les risques, les impacts métier, et proposer ou appliquer directement des correctifs.
Cas numéro 4 : l’IA agentique dans la gestion des chaînes d’approvisionnement
Que ce soit pour un détaillant, un grossiste ou une usine, la gestion des stocks est toujours l’un des points névralgiques de l’activité. Elle nécessite une attention constante, renouvelée jour après jour. Là où les systèmes automatisés se contentent de surveiller les entrées et les sorties de stocks en vous avertissant lorsqu’un seuil est atteint, l’IA agentique peut aller un cran plus loin.
Grâce à la collecte des données, elle se double d’une fonction prévisionnelle, capable de surveiller plusieurs indicateurs plus ou moins complexes ou variables tels que : la saisonnalité, les tendances de la clientèle et des marchés mondiaux, le coût des matières premières.
Elle permet non seulement de surveiller les stocks et les ruptures, mais également de prévoir le moment le plus opportun pour acheter ou vendre. Elle peut aussi optimiser les itinéraires, replanifier les ordres selon des contraintes, des imprévus ou des événements exceptionnels, en temps réel.
L’IA agentique peut enfin jouer un rôle d’orchestrateur entre les équipes commerciales, la production et la logistique. De plus, elle évalue en temps réel la faisabilité des demandes clients, arbitre entre délais, capacités et priorités, puis aligne automatiquement l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement autour d’une décision cohérente.
Cas numéro 5 : l’IA agentique dans les ressources humaines
La gestion des ressources humaines est l’un des domaines les plus administratifs d’une entreprise. Entre les processus de recrutement, de suivi et les évaluations annuelles, l’administration du personnel génère des flux de données importants, dont le traitement mobilise une part significative du temps des équipes RH, souvent au détriment de tâches plus stratégiques, à plus forte valeur ajoutée, comme l’accompagnement des collaborateurs ou les stratégies de développement des talents.
L’IA générative a déjà permis un bon nombre d’avancées, notamment au sein du processus de recrutement. Selon le World Economic Forum, en 2024, 90 % des employeurs ont déjà utilisé des systèmes automatiques pour filtrer ou classer les candidatures.
Mais, une fois encore, l’IA agentique représente une étape supplémentaire, permettant d’aller un cran plus loin dans l’automatisation des tâches RH.
Elle peut par exemple :
- Aider au processus de recrutement en donnant des recommandations et des suggestions, en croisant les compétences, l’expérience, l’historique des recrutements et les performances passées ; ainsi que planifier les agendas et gérer les rendez-vous des entretiens, en tenant compte des disponibilités des recruteurs et des candidats.
- Personnaliser l’accompagnement des collaborateurs à grande échelle, en prenant en compte le parcours personnel des candidats et les données disponibles pour proposer des actions adaptées : formations, modalités de communication ou programmes adaptés aux besoins de l’entreprise.
- Connecter les outils et créer un véritable système RH, en liant les outils existants, en mettant à jour les dossiers et en améliorant la coordination inter-outils.
Automatisation agentique : des solutions sur mesure pour accélérer efficacement vos processus
Comme nous l’avons vu, les applications de l’IA agentique peuvent englober la plupart des tâches, dans la plupart des domaines. Mais les cas que nous avons traités restent des applications stéréotypées. Leur traduction dans la réalité demande de prendre en compte les spécificités propres à l’entreprise, en tenant compte de son domaine, de ses besoins et de son organisation interne.
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