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 divulgations de fournisseurs. Les sources indiquent que l'avenir de l'IA agentique consiste à intégrer profondément l'IA et à transformer les approches métier en restructurant les frameworks actuels. 

Tendances de l'IA agentique avec exemples concrets

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

À mesure que les organisations développent leurs initiatives d'IA et d'analyse, maintenir une qualité de données élevée à travers les pipelines devient de plus en plus complexe. Les approches traditionnelles comme l'ajout de contrôles manuels, la correction réactive des pipelines ou l'augmentation des équipes d'ingénierie de données peuvent devenir difficiles à faire évoluer.

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

• Surveiller la santé des pipelines et identifier les problèmes tôt, en utilisant l'observabilité et les métadonnées.
  
• Diagnostiquer les causes racines (par exemple, dérive de schéma, données manquantes, flux amont retardés).
  
• Réparer de manière autonome les problèmes (par exemple, revenir à la dernière bonne configuration, réingérer les lots échoués 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 IA une vue complète du fonctionnement du pipeline.¹
  
• Améliorer les pipelines CI/CD avec l'IA agentique : la recherche sur les pipelines MLOps autonomes (par exemple, les 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.

Bien que 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 le besoin de conception de processus complexe dans certains domaines.

• Les agents autonomes peuvent automatiser les workflows de bout en bout sans exiger des utilisateurs qu'ils gèrent manuellement chaque étape.
  
• Les utilisateurs non techniques peuvent désormais déployer des automatisations (par exemple, la gestion des pipelines de données, la chasse aux menaces de cybersécurité) sans expertise approfondie.

En effet, les outils agentiques déplacent la conversation : au lieu d'optimiser le processus autour des équipes humaines, les outils deviennent le nouveau cadre 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 IA verticaux dans des secteurs spécialisés

On observe un passage des models de fondation généralistes (comme ChatGPT) vers des agents IA plus spécialisés (comme l'éditeur de code Cursor IA). Cette évolution est conçue pour des rôles spécifiques et offre des avantages clés pour rationaliser les opérations métier, notamment :

• Une plus grande précision dans les tâches propres au secteur.
• Une efficacité accrue grâce à l'automatisation des workflows spécifiques au domaine.
• Une intégration approfondie dans les systèmes métier pour des solutions sur mesure.

Exemples d'agents IA verticaux :

• Agents IA dans le service client : répondent aux requêtes en langage naturel, interprètent le contexte et génèrent des réponses semblables à celles d'un humain.
  
• Agents 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 bureaux.
  
• Agents IA en tant que développeurs : automatisent les suggestions de code, le débogage et les tests logiciels.
  
• Agents IA en tant qu'utilisateurs d'ordinateurs : automatisent les tâches quotidiennes comme les rappels et la surveillance de la sécurité.
  
• Testeurs QA IA : systèmes automatisés de test de logiciels.
• Agents web autonomes et copilotes : naviguent sur les sites web, extraient des données, remplissent des formulaires et exécutent des tâches web en plusieurs étapes avec une intervention humaine minimale.

Pour 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.
• Navigateur MCP benchmark : meilleurs serveurs MCP pour l'utilisation d'outils et l'accès web.

4. Intégration des agents IA au monde physique

Les agents IA s'intègrent de plus en plus profondément avec l'Internet des objets (IoT) ainsi qu'avec les appareils et le monde physique. Les applications couvrent divers environnements, notamment les maisons intelligentes, les bureaux et les villes, où les agents 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 de radiographie et d'échographie, où les agents IA utilisent l'imagerie médicale pour interagir avec le monde physique.³

5. Évolution croissante vers les models open source

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

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

Réponse des models propriétaires : OpenAI utilise une tarification par paliers sur sa gamme de models. Les models 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 des variantes plus petites comme GPT-5.4 mini sont tarifées nettement moins cher 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 les capacités agentiques pour susciter 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.
• Coordonner avec les humains et d'autres agents pour atteindre des objectifs à long terme.

Exemples concrets :

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

7. Frameworks de création d'agents IA

Nous avons vu l'essor de nombreux frameworks de création d'agents IA comme OpenAI Swarm, LangGraph, Microsoft Autogen, CrewAI, et Langflow. Ces frameworks proposent des outils et des gabarits prêts à l'emploi qui permettent de développer des agents IA adaptés à divers cas d'usage.

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

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

8. Combiner données synthétiques et données réelles

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

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

Exemples concrets 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 models 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 chirurgicale autonome.³

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9. L'IA agentique redéfinit les rôles des équipes

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

Deux forces majeures motivent cette évolution :

• Avancées de l'automatisation des pipelines par l'IA : les systèmes agentiques peuvent gérer de manière autonome des workflows en plusieurs étapes comme 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 indépendante.
  
• Demande accrue de produits d'IA et de données : les dirigeants cherchant un accès plus rapide et plus large aux données, les équipes doivent faire 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 de l'IA agentique

Le véritable succès de l'IA agentique dépend en grande partie de la capacité des humains à intégrer et 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 IA, en les utilisant comme des collègues.
  
• Changement culturel : adopter l'IA agentique exigera un changement significatif de la culture organisationnelle, en mettant l'accent non pas seulement sur l'adoption technologique, mais aussi sur la possibilité pour les personnes de travailler aux côtés de l'IA pour atteindre de nouveaux sommets de productivité.

11. Émergence de nouvelles formules de tarification des agents IA

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

Cette transition favorise l'émergence de formules économiques agentiques qui privilégient une rémunération basée sur le salaire plutôt que les structures classiques de licences logicielles.

Exemple concret de nouvelles formules de tarification des agents IA :

Les agents IA vocaux de Telefónica, dont le coût d'interaction est de 0.35 €, sont nettement moins chers que le coût de référence de 3.50 € requis pour la main-d'œuvre humaine des centres 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 IA, en exploitant des large language models (LLMs) et des capacités de raisonnement.

Caractéristiques clés :

• Prise de décision autonome : agit de manière indépendante avec une intervention humaine minimale.
  
• Adaptation en temps réel : s'ajuste aux circonstances changeantes et aux 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 des systèmes agentiques.

IA agentique vs IA générative comparées

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

En analysant de grands datasets, ces models identifient des schémas et génèrent du contenu en réponse à des demandes en langage naturel, en s'appuyant sur des technologies comme la robotic process automation (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 large language models (LLMs) avec la précision de la programmation traditionnelle.

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

L'impact des agents IA sur la croissance des entreprises

Capgemini affirme qu'environ 80 % des organisations interrogées prévoient d'intégrer des agents 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 pas 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, travaillant tous ensemble et s'ajustant en temps réel en fonction du retour humain.

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

• Adaptabilité aux scénarios imprévisibles : contrairement aux systèmes déterministes basés sur des règles qui échouent face à des conditions inattendues, les agents IA entraînés sur de grands datasets peuvent répondre avec souplesse aux 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 foundation models, les agents IA peuvent interagir de manière autonome avec les plateformes logicielles et les outils.
  
• Apprentissage et amélioration continus : les outils agentiques peuvent apprendre en continu 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 IA open source
• Comparer les outils d'agents IA

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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

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois.

Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 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 la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.

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Hazal Şimşek

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans le process mining et l'automatisation informatique.

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