Depuis 2023, les agents IA sont passés du stade expérimental à des usages opérationnels dans de nombreux secteurs : finance, santé, industrie, ressources humaines ou encore services publics. Capables d’agir de manière autonome ou semi-autonome, ces agents promettent des gains significatifs de productivité et de performance.
Mais cette autonomie accrue s’accompagne de risques juridiques, éthiques, opérationnels et de cybersécurité qui rendent indispensable une approche structurée de leur gouvernance et de leur pilotage.
1. Qu’est-ce qu’un agent IA ? Définition et évolution récente
Les agents IA désignent, dans leur acception courante, des logiciels systèmes d’IA présentant des caractéristiques spécifiques :
- Ils reposent sur un modèle d’IA poursuivant un objectif défini ou non, n’ayant pas fait l’objet de développement supplémentaire ou modification significative
- Ils sont accessibles par le biais d’un studio dans lequel l’utilisateur peut éditer leurs paramètres
- Ils sont paramétrés dans le but d’automatiser une tâche complexe, contextualisée, de prendre des décisions et d’exécuter des actions sans nécessairement recourir à l’intervention humaine
Les agents IA renvoient à la notion d’agentivité, c’est-à-dire la capacité d’un système à :
- Agir de façon autonome,
- Initier des actions,
- Planifier des séquences,
- S’adapter à des contextes changeants,
- Poursuivre des objectifs de haut niveau sans supervision humaine continue.
Exemple : un agent IA peut être un assistant automatisé chargé de trier des courriels entrants. Il analyse chaque message, identifie sa catégorie (commercial, support, urgence), puis applique l’action appropriée, comme l’archivage ou la création d’un ticket. Il accomplit ainsi une tâche précise, définie à l’avance, sans dépasser le cadre de ce rôle.
L’émergence de frameworks comme AutoGPT (2023), LangGraph (2024) ou les agents intégrés aux suites cloud (Microsoft Copilot, Google Agentspace) a accéléré l’adoption des agents IA dans des environnements professionnels réels.
2. Utilisations des agents IA par secteur
2.1 Finance et assurance
Le secteur financier figure parmi les premiers à avoir intégré des agents IA, en raison de la complexité croissante des opérations, de l’augmentation des volumes de données et à la multiplication des exigences à satisfaire en matière de conformité.
Cas d’usage des agents IA
- Agents d’analyse de risques : les agents IA évaluent en continu des portefeuilles, détectent des anomalies et ajustent les scores de risque à partir de données internes et externes.
- Agents de conformité : ils assurent une surveillance permanente des transactions (AML / KYC), priorisent les alertes et préparent les dossiers de conformité pour validation humaine.
- Trading algorithmique autonome : certains agents exécutent automatiquement des ordres selon des stratégies prédéfinies, en fonction des conditions de marché et de contraintes de risque.
Risques associés et enjeux spécifiques des agents IA
L’usage d’agents IA dans les activités financières soulève d’importants enjeux de gouvernance :
- Manque d’explicabilité des décisions : les décisions prises ou recommandées par les agents IA peuvent être opaques et donc difficiles à expliquer, ce qui pose problème au regard des exigences réglementaires (auditabilité, traçabilité, justification des décisions).
- Biais et discrimination indirecte : les modèles sous-jacents peuvent reproduire ou amplifier des biais présents dans les données historiques, entraînant des évaluations de risque injustes pour certains profils de clients.
- Responsabilité juridique et financière : en cas de perte financière, de transaction frauduleuse non détectée ou de décision erronée prise par un agent autonome, la question de la responsabilité humaine, organisationnelle ou technologique, reste complexe et nécessite un cadre de supervision clair.
2.2 Santé et sciences de la vie
Les secteurs de la santé et des sciences de la vie offrent un fort potentiel d’usage des agents IA, compte tenu de la complexité des données médicales, de la pression sur les systèmes de soins et des besoins croissants d’aide à la décision clinique. Ces agents doivent être conçus comme des outils d’assistance, sans se substituer aux professionnels de santé.
Cas d’usage des agents IA
- Agents d’aide au diagnostic : les agents IA analysent dossiers médicaux, résultats biologiques et imagerie afin d’identifier des signaux cliniques et de suggérer des pistes diagnostiques, notamment par comparaison avec des cohortes de patients similaires.
- Agents de coordination des soins : iIs automatisent la planification des rendez-vous, examens et suivis, contribuant à fluidifier la prise en charge et à optimiser l’utilisation des ressources hospitalières.
- Recherche clinique : dans les sciences de la vie, des agents IA explorent la littérature scientifique et les données d’essais cliniques pour identifier des corrélations, formuler des hypothèses et accélérer la recherche biomédicale.
Risques associés et enjeux spécifiques des agents IA
L’usage d’agents IA dans les secteurs de la santé et des sciences de la vie soulève des enjeux majeurs en matière de sécurité, d’éthique et de responsabilité :
- Protection des données de santé : les agents IA traitent des données médicales particulièrement sensibles, ce qui accroît les risques d’atteinte à la vie privée en cas de faille de sécurité, de mauvaise gouvernance des accès ou d’usage non maîtrisé des données.
- Risque d’erreurs médicales : une mauvaise interprétation des données, des biais dans les modèles ou des informations cliniques incomplètes peuvent conduire à des recommandations inexactes, avec des conséquences potentielles sur la qualité des soins et la sécurité des patients.
- Dépendance excessive aux recommandations algorithmiques : le recours accru aux agents IA peut affaiblir le jugement clinique s’il n’est pas correctement encadré, rendant indispensable la mise en place de mécanismes de supervision humaine, d’explicabilité et de responsabilité clairement définis.
2.3 Ressources humaines et gestion des talents
Les fonctions ressources humaines constituent un terrain d’application privilégié pour les agents IA, dans un contexte marqué par la multiplication des candidatures, l’évolution rapide des compétences et la nécessité de mieux anticiper les besoins en talents.
Cas d’usage des agents IA
- Agents de présélection des candidatures : les agents IA analysent les CV, lettres de motivation et profils professionnels afin d’identifier les candidatures correspondant le mieux aux critères définis, tout en priorisant les profils à examiner par les recruteurs.
- Agents d’onboarding automatisé : ils accompagnent les nouveaux collaborateurs lors de leur intégration en automatisant certaines étapes administratives, en diffusant des contenus personnalisés et en facilitant la prise de poste.
- Agents de gestion des compétences et de mobilité interne : ces agents croisent données RH, évaluations internes et besoins métiers pour identifier des écarts de compétences, recommander des formations et proposer des opportunités de mobilité.
Risques associés et enjeux spécifiques des agents IA
L’usage d’agents IA dans les ressources humaines soulève des enjeux importants en matière d’équité, de conformité et de gouvernance :
- Risque de discrimination indirecte : les modèles peuvent reproduire ou amplifier des biais liés à l’âge, au genre ou à l’origine, en raison de données historiques non neutres.
- Protection des données personnelles et conformité réglementaire : les agents IA traitent des données sensibles relevant du RGPD, ce qui impose des exigences élevées en matière de transparence, de minimisation des données et d’information des personnes concernées.
- Contrôle humain des décisions : un recours excessif à l’automatisation peut réduire l’intervention humaine dans des décisions structurantes comme le recrutement ou l’évolution de carrière, rendant indispensable la mise en place de mécanismes clairs de supervision et de responsabilité.
2.4 Industrie, supply chain et logistique
Les secteurs de l’industrie, de la supply chain et de la logistique constituent des domaines clés d’application des agents IA, en raison de la complexité des chaînes de valeur, de la multiplicité des acteurs et de la nécessité d’optimiser en continu les flux de production et d’approvisionnement.
Cas d’usage des agents IA
- Agents de maintenance prédictive : les agents IA analysent en continu les données issues des capteurs industriels et des historiques de maintenance afin d’anticiper les pannes, de planifier les interventions et de réduire les arrêts non planifiés.
- Agents d’optimisation des chaînes d’approvisionnement : ils croisent données de demande, capacités de production, stocks et contraintes logistiques pour ajuster les flux, limiter les ruptures et réduire les coûts.
- Agents de planification de production en temps réel : ces agents adaptent les plannings de production en fonction des aléas opérationnels, des variations de la demande ou des contraintes externes
Risques associés et enjeux spécifiques des agents IA
L’usage d’agents IA dans l’industrie et la logistique soulève des enjeux importants en matière de fiabilité, de sécurité et de gouvernance :
- Effets en cascade liés aux décisions automatisées : une erreur de paramétrage ou de décision peut se propager rapidement à l’ensemble de la chaîne de valeur, affectant production, stocks et livraisons.
- Dépendance à des données externes : la qualité des décisions des agents IA repose sur des données parfois incomplètes ou non fiables, ce qui peut fragiliser les arbitrages opérationnels.
- Vulnérabilités cyber des systèmes industriels : l’intégration d’agents IA dans des environnements industriels critiques accroît la surface d’attaque et impose des exigences renforcées en matière de cybersécurité et de contrôle des accès.
2.5 Secteur public et services aux citoyens
Le secteur public et les services aux citoyens constituent un champ d’application croissant pour les agents IA, dans un contexte marqué par l’augmentation des volumes de demandes administratives, la recherche d’une meilleure efficacité et la nécessité de garantir un accès équitable aux services publics, tout en assurant un encadrement renforcé compte tenu des enjeux de droits fondamentaux.
Cas d’usage des agents IA
- Agents d’orientation des usagers : les agents IA assistent les citoyens dans leurs démarches administratives en les orientant vers les services compétents, en automatisant certaines réponses et en facilitant l’accès à l’information publique.
- Agents d’aide à la décision administrative : ils analysent des dossiers complexes afin de prioriser leur traitement ou de formuler des recommandations aux agents publics, notamment en matière d’aides sociales ou d’allocation de ressources.
- Agents de détection des fraudes sociales ou fiscales : ces agents croisent de larges volumes de données administratives pour identifier des incohérences ou comportements atypiques susceptibles de révéler des situations frauduleuses.
Risques associés et enjeux spécifiques des agents IA
L’usage d’agents IA dans le secteur public soulève des enjeux particulièrement sensibles en matière de transparence, d’équité et de responsabilité démocratique :
- Atteinte aux droits fondamentaux : des décisions automatisées mal encadrées peuvent affecter l’accès aux droits, aux prestations sociales ou aux services essentiels.
- Opacité des critères de décision : l’absence d’explicabilité claire des recommandations algorithmiques complique leur compréhension par les agents publics comme par les citoyens.
- Contestabilité insuffisante des décisions : le manque de mécanismes de recours et de contrôle humain peut limiter la capacité des usagers à contester une décision automatisée, rendant indispensable la mise en place de garanties procédurales adaptées.
3. Les grands risques transversaux des agents IA
Au-delà des spécificités sectorielles, le déploiement d’agents IA soulève des risques transversaux communs à l’ensemble des organisations. Ces risques concernent à la fois les dimensions juridiques, éthiques, opérationnelles et de cybersécurité, et appellent une approche globale de gouvernance de l’IA.
3.1 Risques juridiques et réglementaires
L’autonomie croissante des agents IA expose les organisations à des risques de non-conformité réglementaire, en particulier lorsque ces systèmes participent à des décisions ayant des effets juridiques ou significatifs sur les personnes.
- Non-conformité au RGPD : l’article 22 du RGPD encadre strictement les décisions entièrement automatisées produisant des effets juridiques. L’utilisation d’agents IA sans mécanismes de contrôle humain, d’information des personnes concernées ou de possibilité de recours peut constituer une violation directe du cadre européen.
- Exposition aux régulations émergentes : l’entrée en vigueur progressive de l’AI Act européen, ainsi que l’adoption de lois-cadres sur l’IA en Asie (Corée du Sud, Taïwan, Japon), imposent de nouvelles obligations en matière de classification des risques, de transparence et de gouvernance.
- Responsabilité juridique incertaine : en cas de dommage causé par une décision autonome, la répartition des responsabilités entre l’organisation, les équipes humaines, les fournisseurs technologiques et l’agent IA lui-même demeure juridiquement complexe.
3.2 Risques éthiques
Les agents IA posent également des enjeux éthiques structurants, liés à leur capacité à influencer, recommander ou automatiser des décisions sensibles.
- Biais algorithmiques : les agents peuvent reproduire ou amplifier des biais présents dans les données d’entraînement, entraînant des discriminations indirectes ou des traitements inéquitables.
- Affaiblissement de l’autonomie humaine : une dépendance excessive aux recommandations des agents IA peut réduire la capacité des individus à exercer un jugement critique, en particulier dans des contextes décisionnels complexes.
- Manque de transparence et d’explicabilité : l’opacité de certains modèles rend difficile la compréhension des logiques décisionnelles, ce qui nuit à la confiance des utilisateurs et des parties prenantes.
3.3 Risques opérationnels et de cybersécurité
Sur le plan opérationnel, les agents IA introduisent de nouveaux vecteurs de risques techniques et organisationnels.
- Mauvaise configuration ou détournement des agents : des agents mal paramétrés ou insuffisamment contrôlés peuvent produire des décisions erronées ou être exploités à des fins malveillantes.
- Accès excessifs aux systèmes internes : les agents IA nécessitent souvent des accès étendus à des bases de données ou à des systèmes critiques, augmentant la surface d’attaque en cas de compromission.
- Difficulté d’audit a posteriori : l’enchaînement autonome de décisions et d’actions complique la traçabilité et l’audit des comportements des agents, notamment en cas d’incident ou de litige.
Face à la montée en puissance des agents IA, le management de l’IA devient un levier stratégique pour les organisations.
Pilotez vos agents IA en toute confiance
Les agents IA transforment déjà vos processus métiers. La question n’est plus s’ils doivent être utilisés, mais comment les déployer, les superviser et les gouverner de manière responsable.
Naaia accompagne les organisations dans le management de l’IA: de l’inventaire des agents IA à la gestion des risques, en passant par la conformité réglementaire et le pilotage opérationnel.