Dans le domaine de l’IA, les notions « agent d’IA » et « IA agentique » sont de plus en plus évoquées, souvent présentés comme équivalentes bien qu’elles renvoient à deux concepts distincts.
Au fur et à mesure que ces technologies se développent, clarifier cette distinction devient crucial : c’est une condition essentielle pour concevoir des cadres de gouvernance adaptés, maîtriser les risques émergents et orienter l’innovation de manière responsable.
1. Définitions des termes
Les agents IA
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’IA agentique
L’IA agentique prolonge et dépasse ce cadre. Selon la taxonomie proposée par Sapkota et al. (2025), l’IA agentique constitue un changement de paradigme par rapport aux agents d’IA traditionnels. Elle se caractérise notamment par :
- La collaboration entre plusieurs agents au sein d’un même système,
- La décomposition dynamique des tâches en sous-tâches adaptées au contexte,
- L’existence d’une mémoire persistante permettant d’exploiter l’historique sur le long terme,
- Une autonomie orchestrée, c’est-à-dire structurée et coordonnée, qui dépasse les capacités d’un agent isolé.
C’est donc un système global doté de capacités d’autonomie et de coordination.
Exemple : Dans un système multi-agent, chaque agent exécute une sous-tâche spécifique pour atteindre l’objectif et leurs efforts sont coordonnés grâce à des fonctionnalités d’orchestration de l’IA.
Relation entre les deux notions
On peut alors dire que l’IA agentique inclut toujours des agents d’IA, mais que tous les agents d’IA ne font pas partie de systèmes agentiques. En d’autres termes :
- Les agents d’IA constituent le socle : ils automatisent des tâches spécifiques au moyen de modules intelligents ;
- L’IA agentique représente une forme évoluée de ce socle, où plusieurs agents fonctionnent en réseau : ils interagissent, coopèrent, se coordonnent et gèrent des objectifs plus complexes et plus durables. Chaque agent constitue un composant du système agentique.
| Et les chatbots dans tout ça ? Un chatbot (ou assistant conversationnel) est un système d’IA conçu pour simuler une conversation dans un canal donné et fournir une information, une assistance ou un service. Il peut répondre à des FAQ, vérifier le statut d’une commande, recommander un produit ou guider un utilisateur dans un formulaire. Contrairement à un agent, un chatbot classique ne poursuit aucun objectif, ne planifie pas de stratégie, ne raisonne pas en plusieurs étapes et se limite à répondre aux messages reçus. Il n’utilise pas de chaîne de pensée interne ni d’adaptation profonde au contexte métier. C’est un système d’IA conversationnel, mais pas un agent. |
2. Autonomie, but et prise de décision
L’une des différences clés entre les agents IA et l’IA agentique réside dans la nature du but et la prise de décision.
2.1 Buts et objectifs
- Les agents IA sont orientés tâche : ils exécutent ce pour quoi ils sont programmés, souvent avec des conditions bien définies. Ils disposent d’une prise d’initiative limitée.
Exemple : un agent IA programmé pour répondre à un type de formulaire
- L’IA agentique est orientée objectif : elle peut recevoir un objectif à plus long terme ou plus général, et déterminer comment l’atteindre, souvent en décomposant l’objectif en sous-objectifs, en adaptant son plan.
Exemple : un système d’IA agentique capable de gérer un workflow complet pour optimiser le processus de gestion des sinistres dans une compagnie d’assurance
2.2 Prise de décision et apprentissage
- Agents IA : les agents IA disposent de capacités de prise de décision limitées, reposant souvent sur des systèmes de règles, des flux d’actions prédéfinis ou des prompts combinés à des outils intégrés. Leur apprentissage est généralement externe, nécessitant une reprogrammation ou une mise à jour manuelle pour modifier leur comportement.
Exemple : un agent IA reçoit une demande d’un client indiquant qu’il a oublié son mot de passe. L’agent analyse le message, identifie qu’il s’agit d’un problème d’accès au compte, vérifie que l’utilisateur possède un email valide, puis décide d’envoyer automatiquement le lien de réinitialisation.
- L’IA agentique : L’IA agentique se caractérise par une prise de décision plus complexe et dynamique, avec la capacité d’apprendre et de s’adapter au fil du temps. Elle est dotée d’une mémoire plus persistante et ainsi que de capacités de collaboration entre agents et de l’ « orchestration », c’est-à-dire la coordination de multiples agents pour accomplir des tâches plus sophistiquées.
Exemple : une IA agentique utilisé en cybersécurité pourrait détecter une attaque émergente, ajuster en temps réel les règles de filtrage, déployer des contre-mesures, réévaluer l’exposition du système et adapter son comportement en fonction de l’évolution de la menace, sans intervention humaine immédiate.
2.3 Autonomie
- Autonomie relative concernant les agents IA : l’environnement est relativement stable, les interactions définies.
Exemple : Un agent de support analyse la question d’un utilisateur, sélectionne la réponse appropriée dans une base prédéfinie et la délivre automatiquement.
- Autonomie élevée dans le cas de l’IA agentique : l’environnement est dynamique, le système peut modifier son propre plan, interagir avec d’autres agents, et même créer de nouveaux sous-agents ou modules pour atteindre ses objectifs.
Exemple : Dans une entreprise industrielle, un agent principal pourrait orchestrer un agent chargé d’analyser des données de maintenance, un autre chargé de planifier la production et un troisième chargé de gérer l’approvisionnement, afin d’optimiser simultanément les plannings, les stocks et la maintenance préventive.
| Exemple comparatif agent IA v. IA agentique Dans une entreprise, un agent IA pourrait automatiser l’établissement d’une facture sur la base d’un modèle tandis qu’un système d’IA agentique pourrait détecter une anomalie de facturation, déclencher une enquête, reconfigurer le processus, alerter les parties prenantes, et apprendre de l’erreur pour prévenir sa réapparition. |
3. Architectures et caractéristiques techniques des agents IA v. IA agentique
Voici un tableau comparatif simplifié des deux paradigmes :
| Critère | Agents IA | IA agentique |
| Domaine d’action | Tâches bien définies, modules relativement autonomes | Objectifs de haut niveau, workflow multi-étapes |
| Autonomie | Dans la limite de ses attributions ; suit des règles/flux prédéfinis | Haute autonomie : planification, adaptation, apprentissage |
| Mémoire / contexte | Souvent limitée par session ou par tâche) | Mémoire persistante, contexte long terme, interactions multiples |
| Collaboration multi-agent | Peut être isolé ou avec peu de coordination | Système d’agents collaboratifs, orchestration, échanges inter-agents |
| Exemple typique | Chatbot, assistant de bureau automatisé | Plateforme qui décompose un objectif, crée des sous-agents, apprend et ajuste |
| Architecture | Intégration d’un LLM + outil ou flux d’actions prédéfinies | Modules de perception + raisonnement + planification + exécution + mémoire + supervision minimale |
4. Enjeux, limites et défis
Les évolutions de l’IA, que ce soit dans le cas d’un agent IA ou d’une IA agentique, font émerger des enjeux multiples :
Risques de coordination et de comportements émergents :
- Dans les systèmes agentiques, la collaboration entre plusieurs agents peut provoquer des interactions imprévues, générant des effets en cascade ou des réactions en chaîne difficiles à anticiper. Ces comportements émergents peuvent impacter le processus d’exécution et entraîner des divergences entre l’objectif attendu et l’action réellement menée.
Responsabilité et contrôle humain :
- Plus un système est autonome et complexe, plus il devient difficile d’identifier clairement la source d’une décision, d’attribuer des responsabilités ou de garantir la conformité et la sécurité. Les systèmes agentiques amplifient ce défi, tandis que dans des systèmes plus classiques, les humains conservent généralement une capacité de contrôle explicite à chaque étape du cycle de vie.
Transparence et explicabilité :
- Ces systèmes, fondés sur des modèles opaques, s’apparentent souvent à des « boîtes noires » : il devient complexe de retracer leur raisonnement, de comprendre pourquoi une décision a été prise ou de vérifier la cohérence des étapes intermédiaires. L’opacité limite la capacité à auditer, documenter ou justifier le comportement du système.
Gouvernance, alignement et biais :
- Comme pour toute technologie d’IA, il est indispensable de mettre en place des pratiques robustes de gouvernance : alignement des objectifs, gestion des biais, dispositifs de surveillance humaine et mesures de sécurité renforcées, notamment dans les systèmes agentiques où les interactions multi-agents augmentent la complexité et les risques d’écarts.
En résumé, la différence entre un agent IA et une IA agentique est majeure : le premier reste un outil automatisé doté de capacités limitées, tandis que la seconde désigne des systèmes autonomes, coordonnés et capables de poursuivre des objectifs complexes de manière adaptative.
La maîtrise de ces notions progresse encore, d’où l’importance de s’appuyer sur des définitions claires et de rester attentif à une terminologie parfois floue.
Pour les organisations, cela implique de déterminer le degré d’autonomie, de coordination, de mémoire et de complexité attendu, afin de choisir l’architecture adéquate et d’anticiper les exigences de gouvernance associées.
Vous souhaitez mieux appréhender l’IA agentique, structurer votre gouvernance ou anticiper les obligations des futurs cadres réglementaires ?