IA agentique : vers une IA autonome
Après l’ère d’une IA créé à partir d’une approche symbolique, abstraction d’un raisonnement logique, puis celle du connexionnisme, de l’apprentissage par expérience, et enfin celle de la génération, fondée sur la création de contenus nouveaux, nous abordons dans cet article un nouveau pan de l’intelligence artificielle : celle de l’autonomie raisonnée, via l’IA agentique.
L’ère de l’action autonome : l’IA pour l’atteinte d’objectifs
Alors que l’IA générative produit un contenu en réponse à une demande (prompt), l’IA agentique ne se limite plus à créer : elle procède de ses propres actions. Cette évolution s’appuie sur les mêmes fondations techniques que pour la génération de contenus : de grands modèles de langage et de réseaux de neurones profonds, mais y ajoute une couche d’intentionnalité et de planification.
Là où la génération permettait de simuler une idée/création, la démarche agentique cherche à accomplir une mission. Un agent IA ne se contentera ainsi plus de répondre : il observe un but, élabore une suite d’actions, et ajuste son comportement pour l’atteindre.
Cette capacité repose sur trois fonctions clés :
- Une mémoire
- Une planification
- Une execution
Pour conserver le contexte et l’historique de ses choix
Pour décomposer l’objectif en tâches successives
Pour agir dans un environnement, numérique ou réel
Ainsi, l’IA agentique marque le passage d’un outil conversationnel à un acteur numérique et partie prenante d’une situation observée.
Le jardinier et la graine
Imaginons un jardinier.
Si dans une approche générative, celui-ci imagine de nouvelles plantes, conceptualise et expérimente des combinaisons inédites en théorie, dans une approche agentique, il ne se contentera plus de semer (au sens propre comme figurer) ces nouvelles idées : il va procéder à leur cultivation réelle. Il va ainsi observer la météo, ajuster l’arrosage, tailler les feuilles, anticiper les besoins du sol et agir pour assurer la croissance de sa création.
De même, l’IA agentique n’est plus l’artisan d’une seule réponse, mais le gestionnaire actif d’un ensemble d’actions interconnectées pour mener à bien la mission qui lui est confiée : elle évalue, apprend, décide et réagit.
Vers une intelligence artificielle (ré)active
Concrètement, cette approche ouvre la voie à une multitude d’applications autonomes :
- un agent de recherche capable d’explorer des bases de données et de synthétiser automatiquement des résultats ;
- un agent commercial gérant les relances, rédigeant des messages et mettant à jour les dossiers clients ;
- un agent de cybersécurité surveillant en continu un système et exécutant des contre-mesures sans intervention humaine nécessaire immédiate.
Ces agents, bien que nécessairement encadrés et dépendants de cadres d’exécution définis, amorcent une transition vers une forme d’intelligence située, réactive et contextuelle. Ils n’imaginent plus seulement un domaine : ils y participent.
Entre autonomie et responsabilité
Mais cette évolution pose aussi une question fondamentale : jusqu’où déléguer la décision ? Si un agent peut agir, qui porte la responsabilité de ses choix ? L’IA agentique ne crée pas une conscience, mais elle introduit un niveau d’autonomie suffisant pour interroger nos cadres éthiques, juridiques et organisationnels.
Comme tout jardinier doit connaître la nature de sa terre avant d’y planter, il est ainsi nécessaire de définir le périmètre, la supervision et la finalité de agents IA avant de les laisser opérer, mais aussi de s’interroger de leur autonomie : à qui doivent-elles répondre ?
Une intelligence de la continuité
L’IA agentique n’est ainsi pas une rupture : elle est l’aboutissement du cycle amorcé par l’IA générative. Là où celle-ci créait, l’agentique exécute. Là où l’une “imaginait”, l’autre agit.
Elle incarne la convergence entre le raisonnement logique, l’apprentissage empirique et la création autonome, en ajoutant une nouvelle dimension : l’intention d’agir.
L’intelligence artificielle devient alors plus qu’un outil : elle devient un partenaire opérant, capable d’initiative. Il devient alors intéressant de s’interroger sur le rapport et la dynamique à construire entre les experts humains, et ces IA d’un nouveau type, pour les organisations.
