10+ Tendances et exemples d'IA agentique

Nous avons examiné et comparé les tendances de l'IA agentique issues de plusieurs grands rapports sectoriels, benchmarks et communications de fournisseurs. Les sources soulignent que l'avenir de l'IA agentique consiste à intégrer l'IA en profondeur et à transformer les approches métier en restructurant les frameworks actuels.

Tendances de l'IA agentique avec des exemples concrets

1. Vers des pipelines de données autonomes et auto-réparateurs

À mesure que les organisations développent leurs initiatives en matière d'IA et d'analytique, maintenir une qualité de données élevée dans les pipelines devient de plus en plus complexe. Les approches traditionnelles, comme l'ajout de contrôles manuels, la correction réactive des pipelines ou le renforcement des équipes d'ingénierie de données, peuvent devenir difficiles à mettre à l'échelle.

Au lieu de s'appuyer sur une surveillance et des réparations pilotées par l'humain, les futurs pipelines de données intégreront des agents d'IA dotés d'apprentissage par renforcement et d'architectures modulaires capables de :

• Surveiller la santé des pipelines et identifier les problèmes tôt, grâce à l'observabilité et aux métadonnées.
  
• Diagnostiquer les causes profondes (par ex., dérive de schéma, données manquantes, flux amont retardés).
  
• Réparer de manière autonome les problèmes (par ex., revenir à la dernière configuration valide, réingérer les lots défaillants ou ajuster dynamiquement les transformations).

Exemples concrets de pipelines auto-réparateurs :

• Des entreprises comme Monte Carlo développent des plateformes d’« observabilité des données » pour donner aux agents d'IA une vue complète du fonctionnement du pipeline.¹
  
• Améliorer les pipelines CI/CD grâce à l'IA agentique : la recherche sur des pipelines MLOps autonomes (par ex., des feature stores auto-réparateurs) s'accélère.²

2. L'outillage avant le processus

Le débat traditionnel entre « processus » et « outillage » devient moins pertinent avec l'essor de l'IA agentique.

Si des processus solides restent importants, les outils d'IA agentique, qui planifient, décident et exécutent de manière autonome des tâches en plusieurs étapes, commencent à remplacer la nécessité de concevoir des processus complexes dans certains domaines.

• Les agents autonomes peuvent automatiser les workflows de bout en bout sans que les utilisateurs aient à gérer manuellement chaque étape.
  
• Les utilisateurs non techniques peuvent désormais déployer des automatisations (par ex., la gestion de pipelines de données, la chasse aux menaces de cybersécurité) sans expertise approfondie.

En effet, les outils agentiques déplacent le débat : au lieu d'optimiser le processus autour des équipes humaines, les outils deviennent le nouveau modèle opérationnel.

Au cours des prochaines années, les entreprises pourraient délaisser les outils isolés au profit de solutions d'IA agentique opérationnalisées couvrant l'ensemble des processus.

3. Agents d'IA verticaux dans les secteurs spécialisés

On observe un basculement des modèles de fondation généralistes (comme ChatGPT) vers des agents d'IA plus spécialisés (comme l'éditeur de code Cursor IA). Ce basculement est conçu pour des rôles spécifiques et offre des avantages clés pour rationaliser les opérations métier, notamment :

• Une précision accrue dans les tâches propres à un secteur.
• Une efficacité améliorée grâce à l'automatisation de workflows spécifiques à un domaine.
• Une intégration profonde dans les systèmes métier pour des solutions sur mesure.

Exemples d'agents d'IA verticaux :

• Agents d'IA dans le service client : répondent aux demandes en langage naturel, interprètent le contexte et génèrent des réponses quasi humaines.
  
• Agents d'IA dans la santé : automatisent les processus de santé et exécutent plusieurs tâches métier telles que le codage médical, la planification des rendez-vous et l'administration des cabinets.
  
• Agents d'IA comme développeurs : automatisent les suggestions de code, le débogage et les tests logiciels.
  
• Agents d'IA comme utilisateurs d'ordinateur : automatisent les tâches quotidiennes comme les rappels et la surveillance de la sécurité.
  
• Testeurs QA d'IA : systèmes automatisés de test logiciel.
• Agents web autonomes et copilotes : naviguent sur des sites web, extraient des données, remplissent des formulaires et effectuent des tâches web en plusieurs étapes avec une intervention humaine minimale.

En savoir plus sur l'IA verticale

Si vous intéressez à l'infrastructure qui alimente l'IA agentique capable d'interagir avec le web, voici nos derniers benchmarks :

• Navigateurs distants : comment l'infrastructure de navigateur permet aux agents d'interagir avec le web en toute sécurité.
• Benchmark MCP navigateur : meilleurs serveurs MCP pour l'utilisation d'outils et l'accès web.

4. Intégration des agents d'IA au monde physique

Les agents d'IA s'intègrent de plus en plus étroitement aux objets connectés (IoT) ainsi qu'aux appareils et au monde physique. Les applications couvrent divers environnements, notamment les maisons intelligentes, les bureaux et les villes, où les agents d'IA contrôlent les appareils de manière autonome.

Exemple concret :

Des entreprises technologiques comme NVIDIA et GE HealthCare collaborent sur des systèmes robotiques agentiques tels que les technologies d'imagerie à rayons X et d'échographie, où les agents d'IA utilisent l'imagerie médicale pour interagir avec le monde physique.³

5. Un basculement croissant vers les modèles open source

Pendant des années, les modèles d'IA propriétaires contrôlés par quelques grandes entreprises technologiques ont dominé le paysage. Mais cela change rapidement avec des modèles open source comme Mistral.

• Pour les entreprises B2B (business-to-business) : les modèles open source sont privilégiés en raison de leurs coûts opérationnels plus faibles. Cela est particulièrement vrai pour les modèles plus petits, souvent suffisants pour des tâches spécifiques et bien définies. Les entreprises peuvent fine-tuner des modèles d'IA en interne, réduisant ainsi leur dépendance à des API tierces coûteuses.
• Pour les développeurs : les modèles open source plus petits peuvent être fine-tunés pour des fonctions ou des domaines métier spécifiques.

Réponse des modèles propriétaires : OpenAI applique une tarification par paliers sur l'ensemble de sa gamme de modèles. Les modèles à plus forte capacité, comme GPT-5.5, coûtent actuellement environ 5 $ par million de tokens d'entrée et 30 $ par million de tokens de sortie, tandis que les variantes plus petites comme GPT-5.4 mini sont proposées à des prix nettement inférieurs pour soutenir les déploiements sensibles aux coûts.⁴

6. Intelligence artificielle transformatrice

Contrairement à l'IA étroite, qui se concentre sur des tâches statiques, l'intelligence artificielle transformatrice (TAI) exploite des capacités agentiques pour produire un changement adaptatif à fort impact à grande échelle.

Les systèmes d'intelligence artificielle transformatrice (TAI) peuvent :

• Comprendre et décomposer des objectifs complexes, même dans l'incertitude.
• Utiliser des outils externes et des API pour agir dans des environnements dynamiques.
• Adapter les stratégies, en apprenant du retour d'information et du contexte.
• Se coordonner avec les humains et d'autres agents pour atteindre des objectifs à long terme.

Exemples concrets :

• Véhicules autonomes (par ex., Waymo, Tesla FSD)
  
• Robots d'entrepôt (par ex., Amazon Robotics)
  
• Agents de diagnostic de santé (par ex., MedPaLM de Google DeepMind)
  

7. Frameworks de création d'agents d'IA

Nous avons assisté à l'essor de nombreux frameworks de création d'agents d'IA comme OpenAI Swarm, LangGraph, Microsoft Autogen, CrewAI, et Langflow. Ces frameworks offrent des outils et des modèles pré-packagés qui permettent de développer des agents d'IA adaptés à divers cas d'usage.

Les frameworks de création d'agents d'IA ont permis aux utilisateurs d'élargir leurs cas d'usage en offrant :

• Intégration de LLM : sélectionner des LLMs comme OpenAI, Anthropic ou Mistral pour créer des agents spécialisés selon vos besoins.
  
• Intégration de bases de connaissances : intégrer des documents personnalisés (json, PDF, sites web) pour améliorer la précision et la pertinence.
  
• Gestion de la mémoire intégrée : suivre automatiquement l'historique des conversations pour des interactions personnalisées.
  
• Intégration d'outils personnalisés : permettre aux agents d'effectuer des tâches telles que des paiements, des recherches web et des appels d'API.

8. Combiner données synthétiques et données réelles

Les entreprises combinent de plus en plus des données synthétiques et des données réelles pour entraîner efficacement leurs modèles d'IA.

Si les données réelles offrent des informations précieuses, elles présentent souvent des limites telles que la rareté, les préoccupations de confidentialité et des biais inhérents. Les données synthétiques, en revanche, offrent un environnement contrôlé où l'IA peut être entraînée sur des scénarios variés.

Exemples concrets d'utilisation de données synthétiques :

• Des entreprises comme Waymo utilisent des données synthétiques pour simuler ces événements rares, qui sont ensuite intégrées aux données de conduite réelles pour entraîner leurs modèles d'IA.⁵
  
• NVIDIA crée des environnements synthétiques pour entraîner des agents robotiques à des tâches du monde physique comme l'automatisation d'usines et l'assistance à la chirurgie autonome.³

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9. L'IA agentique redéfinit les rôles au sein des équipes

L'IA agentique redéfinit la répartition des responsabilités entre analystes et ingénieurs. Les équipes assument des responsabilités élargies. Les analystes sont de plus en plus habilités à construire et à gérer des pipelines, tandis que les ingénieurs automatisent de plus en plus les workflows essentiels.

Deux forces majeures alimentent ce basculement :

• Progrès de l'automatisation des pipelines grâce à l'IA : les systèmes agentiques peuvent gérer de manière autonome des workflows en plusieurs étapes tels que l'ingestion de données, la validation et la détection d'incidents. À mesure que l'automatisation progresse, les ingénieurs peuvent gérer des systèmes plus vastes avec moins de ressources, tandis que les analystes maintiennent les workflows de manière autonome.
  
• Demande accrue de produits d'IA et de données : les dirigeants cherchant un accès plus rapide et plus large aux données, on attend des équipes qu'elles fassent plus avec moins de ressources. Les analystes assument davantage de tâches techniques, tandis que les ingénieurs se concentrent sur la mise à l'échelle et l'automatisation de l'infrastructure.

10. La dimension humaine dans l'IA agentique

Le véritable succès de l'IA agentique dépend en grande partie de la capacité des humains à intégrer et à utiliser ces systèmes.

Points clés :

• Collaboration humain-IA : l'efficacité de l'IA agentique dépendra de la capacité des équipes à collaborer avec les agents d'IA, en les utilisant comme des collègues.
  
• Changement culturel : l'adoption de l'IA agentique exigera un changement important de la culture organisationnelle, en mettant l'accent non pas sur l'adoption de la technologie, mais aussi en permettant aux personnes de travailler aux côtés de l'IA pour atteindre de nouveaux sommets de productivité.

11. Émergence de nouveaux modèles de tarification des agents d'IA

L'adoption de collègues numériques pourrait redéfinir la manière dont les entreprises évaluent les tâches traditionnellement effectuées par des humains.

Cette transition favorise l'essor de modèles économiques agentiques qui privilégient une rémunération de type salarial par rapport aux structures classiques de licences logicielles.

Exemple concret de nouveaux modèles de tarification des agents d'IA :

Les agents vocaux d'IA de Telefónica, qui fonctionnent à un coût d'interaction de 0.35 €, sont nettement moins chers que le coût de référence de 3.50 € nécessaire pour la main-d'œuvre humaine d'un centre d'appels.⁶

L'IA agentique expliquée

L'IA agentique désigne des systèmes d'IA capables d'agir de manière autonome, de s'adapter en temps réel et de résoudre des problèmes complexes en plusieurs étapes en fonction du contexte et des objectifs.

Elle combine plusieurs agents d'IA, en tirant parti des grands modèles de langage (LLM) et de capacités de raisonnement.

Caractéristiques clés :

• Prise de décision autonome : agit de manière indépendante avec une intervention humaine minimale.
  
• Adaptation en temps réel : s'ajuste à des circonstances changeantes et à des situations évolutives.
  
• Collaboration multi-agents : plusieurs agents travaillent ensemble pour résoudre des problèmes complexes.
  
• Raisonnement : utilise le raisonnement et la compréhension du langage naturel pour traiter les défis et y répondre.

En savoir plus : Niveaux de systèmes agentiques.

IA agentique et IA générative comparées

L'IA générative génère du contenu (texte, images, etc.) à partir de données d'entrée ou de prompts. Elle utilise des modèles d'apprentissage profond qui imitent les processus d'apprentissage et de prise de décision du cerveau humain.

En analysant de grands datasets, ces modèles identifient des schémas et génèrent du contenu en réponse à des demandes en langage naturel, en s'appuyant sur des technologies comme l'automatisation robotisée des processus (RPA).

L'IA agentique désigne des systèmes d'IA qui prennent des décisions de manière autonome et agissent pour atteindre des objectifs complexes avec une supervision minimale. Elle combine la flexibilité des grands modèles de langage (LLM) à la précision de la programmation traditionnelle.

Contrairement à l'IA générative, qui réagit aux entrées, l'IA agentique s'adapte de manière proactive aux situations et prend des décisions fondées sur le contexte. Elle est utilisée dans des applications comme la robotique, l'analyse complexe et les assistants virtuels.

L'impact des agents d'IA sur la croissance des entreprises

Capgemini affirme qu'environ 80 % des organisations interrogées prévoient d'intégrer des agents d'IA d'ici 1 à 3 ans pour des tâches comme la génération d'e-mails, le codage et l'analyse de données. ⁷

Cependant, le véritable impact viendra de l'orchestration de ces agents pour accomplir non seulement des tâches individuelles, mais aussi des cycles de vie complets de développement logiciel.

Les entreprises pourraient déployer des agents spécialisés pour la génération de code ou les tests automatisés, qui travailleraient ensemble et s'ajusteraient en temps réel en fonction des retours humains.

Les agents d'IA peuvent simplifier l'automatisation de cas d'usage complexes de quatre façons :

• Adaptabilité à des scénarios imprévisibles : contrairement aux systèmes déterministes basés sur des règles qui échouent face à des conditions imprévues, les agents d'IA entraînés sur de grands datasets peuvent réagir avec souplesse à des situations imprévues.
  
• Utilisation du langage naturel pour l'automatisation des workflows : les outils agentiques permettent aux utilisateurs de concevoir et de modifier des workflows à l'aide d'instructions en langage naturel.
  
• Intégration autonome aux systèmes existants : comme les outils agentiques reposent sur des modèles de fondation, les agents d'IA peuvent interagir de manière autonome avec les plateformes logicielles et les outils.
  
• Apprentissage et amélioration continus : les outils agentiques peuvent apprendre en permanence des interactions et des retours, améliorant leurs performances sans nécessiter de réentraînement manuel important.

Pour aller plus loin

• Comparer les outils de sécurité LLM et les frameworks open source
• Agents d'IA open source
• Comparer les outils d'agents d'IA

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Journal des modifications

3 mises à jour

1. 202617 Août

   L'exemple tarifaire des infirmières Hippocratic AI a été remplacé par les données de coût des agents vocaux de Telefónica.

2. 15 Mai

   Ajout d'agents web autonomes et de copilotes à la liste d'exemples d'agents IA verticaux.

3. 202513 Nov

   Remplacement de la section « Convergence des capacités de l'IA dans les systèmes agentiques » par « Intelligence Artificielle Transformative ».

Liens de référence

1.

Monte Carlo Launches Observability Agents To Accelerate Data + AI Monitoring And Troubleshooting

2.

Building Fully Autonomous Data Analysis Pipelines with the PraisonAI Agent Framework: A Coding Implementation - MarkTechPost

MarkTechPost AI Media Inc

3.

NVIDIA and GE HealthCare Collaborate to Advance the Development of Autonomous Diagnostic Imaging With Physical AI | NVIDIA Newsroom

4.

Business Pricing | OpenAI

5.

SurfelGAN: Synthesizing Realistic Sensor Data for Autonomous Driving

Waymo

6.

AI agent vs human agent cost: A practical 2026 comparison | eesel AI

eesel AI

7.

Generative AI in organizations 2024 - Capgemini USA

Capgemini

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Hazal Şimşek

Analyste sectorielle

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans l'intelligence des processus (y compris le process mining) et l'automatisation d'entreprise (y compris l'automatisation IT et l'automatisation low-code/no-code).

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