De l’IA générative à l’IA agentique : pourquoi cette transition est devenue incontournable pour les entreprises

Depuis le lancement de ChatGPT en novembre 2022, l’intelligence artificielle générative s’est démocratisée à une vitesse spectaculaire. Aujourd’hui, disposer d’un accès à un LLM (Large Language Model) n’est plus un avantage concurrentiel : c’est un minimum. 

Désormais, la nouvelle tendance qui est appelée à révolutionner la compétitivité des entreprises en optimisant et en automatisant le parcours achat et les fonctions internes à l’entreprise est l’IA agentique. C’est ce qu’explique Édouard de Mézerac, PDG d’Artefact dans l’article Inside the layers of the agentic revolution – Interview by TCG Summit.  

C’est pourquoi de nombreuses entreprises franchissent déjà le pas en intégrant l’IA agentique dans leurs offres telles que Samsung, Google, OLX, Workday ou encore Perplexity avec l’outil Computer.

Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle générative ?

L’Intelligence Artificielle générative ou IA générative est une forme d’IA consacrée à la création de données telles que du texte, de l’image, des vidéos ou encore de l’audio de façon indépendante. 

L’IA générative s’appuie sur des grands modèles d’IA (modèles de base) pour réaliser des solutions prêtes à l’emploi comme des synthèses, des questions/réponses ou tout autre type de contenu.

Pour ce faire, l’IA générative repose sur des modèles statistiques entraînés sur de larges corpus de données.

Mais cette puissance a une limite fondamentale : l’IA générative agit sur instruction. Elle répond à un prompt, propose une solution, génère un résumé, mais c’est l’humain qui décide, valide, exécute. Dans un contexte où les directions achats doivent traiter des volumes croissants de documents fournisseurs (devis, BPU, DPGF, factures, contrats-cadres), ce modèle conversationnel montre ses limites opérationnelles.

Parmi les IA génératives les plus connues selon leur domaine nous retrouvons : 

Pour le texte : ChatGPT, Claude, Gemini

Pour les images : MidJourney, DALL.E

Pour les vidéos : Lumen5, Runway, Sora

Pour les audios : Beatoven, Elevenlabs, Suno 

Qu’est-ce que l’IA agentique ?

L’IA agentique représente l’évolution naturelle de l’IA générative. Elle ne se contente pas de produire du contenu : elle prend des décisions, orchestre des workflows, s’adapte dynamiquement à son environnement, avec un niveau d’autonomie élevé et peu d’intervention humaine.

Là où l’IA générative répond, l’IA agentique agit. C’est cette capacité d’action autonome qui en fait un levier stratégique à fort ROI.

Pour ce faire, l’IA agentique s’appuie sur les bases des IA génératives dans le but de créer un programme capable d’agir de manière autonome sur un environnement large, défini et réel. 

Autrement dit, l’IA agentique s’appuie sur les points forts de chaque modèle d’IA pour créer des agents performants avec un degré d’autonomie élevé. 

L’IA agentique compte 6 types d’agents 

• Agents basés sur des objectifs

Ces agents alignent chaque décision sur les objectifs stratégiques définis en amont. Ils sont idéaux pour la gestion de projets ou de processus où la précision et l’efficacité sont essentielles.

• Agents basés sur des modèles

Ces agents permettent d’identifier des anomalies, de mieux planifier des opérations et de réduire les risques dans des environnements partiellement connus ou changeants. Ils sont particulièrement utiles pour suivre l’historique des processus et optimiser la prise de décision.

• Agents réactifs 

Ces agents automatisent les tâches répétitives, réduisent les erreurs humaines et libèrent du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, la validation automatique d’alertes ou de seuils financiers peut être confiée à ce type d’agent.

• Agents basés sur l’apprentissage

Ces agents permettent une amélioration continue des processus internes, une adaptation rapide aux changements du marché et une réduction progressive des erreurs, tout en augmentant la productivité globale.

• Agents basés sur l’utilité

Ces agents équilibrent des objectifs concurrents comme le coût, le délai et la qualité, optimisent l’allocation des ressources et renforcent la performance globale des processus décisionnels complexes.

• Agents de collaboration

Cet agent est un système coordonnant différents agents entre eux, automatisant la prise de décision dans des environnements interdépendants et minimisant l’intervention humaine sur les processus critiques, offrant ainsi une efficacité opérationnelle maximale pour un ROI mesurable rapidement.

La principale différence entre l’Intelligence Artificielle générative et l’Intelligence Artificielle agentique est la capacité d’automatisation qui réside dans de nombreux aspects tels que : 

• Création de contenus
  L’IA générative seule génère articles, résumés ou réponses sur demande
  L’IA agentique crée du contenu uniquement si nécessaire pour l’action

• Analyse & contexte
  L’IA générative seule analyse des données à la demande
  L’IA agentique corrèle informations et contexte pour décider des actions

• Résolution de problèmes
  L’IA générative seule propose des solutions ou bonnes pratiques
  L’IA agentique diagnostique et résout automatiquement des problèmes

• Prise de décision
  L’IA générative seule soutient la décision humaine
  L’IA agentique prend des décisions opérationnelles selon des règles définies

• Autonomie
  L’IA générative seule possède une autonomie faible, agit sur prompt ou instruction
  L’IA agentique possède une autonomie élevée avec peu ou pas d’action humaine, agit de manière indépendante selon les objectifs

• Personnalisation
  L’IA générative seule est basée sur le contexte immédiat
  L’IA agentique est basée sur l’historique et les préférences long terme

L’IA agentique possède de nombreux avantages notamment lorsqu’elle est implantée dans les processus internes des organisations. 

L’IA agentique peut être intégrée à l’ensemble des services d’une entreprise que ce soit le service client, achats, après-vente, finance, marketing … 

Bien que les agents IA puissent théoriquement s’intégrer à l’ensemble des fonctions d’une organisation, certains domaines se distinguent par leur potentiel de retour sur investissement immédiat :

• Le service client par exploitation des capacités d’auto-assistance pour désengorger les équipes
• Le marketing et la communication grâce à l’automatisation de l’adaptation des campagnes selon les langues, marchés et produits
• L’IT en supervisant les opérations, le suivi des coûts et la gestion proactive des erreurs
• Les achats et la finance par l’analyse des contrats, comparaison de devis, détection d’anomalies de facturation

Ce dernier domaine est particulièrement stratégique. Comme le soulignent les données issues du terrain : les directions achats qui automatisent le contrôle des écarts et la fiabilisation des données gagnent en moyenne 70% de leur temps administratif du temps qu’elles peuvent consacrer à la négociation, à la stratégie et à la gestion de la relation fournisseur.

La mise en œuvre d’une stratégie d’IA agentique ne s’improvise pas. Elle repose sur une approche structurée en cinq étapes non exhaustives : 

• Étape 1 : La définition du problème à résoudre

Identifiez les processus les plus chronophages et les services pour lesquels l’automatisation génèrerait le plus de valeur. 

Impliquez et questionnez vos collaborateurs : ce sont eux qui connaissent le mieux les irritants opérationnels du quotidien.

• Étape 2 : La qualité des données 

C’est le prérequis absolu. Un agent IA n’est performant que si les données qu’il traite sont fiables, structurées et exploitables. La gouvernance des données n’est pas une contrainte technique, c’est un impératif stratégique.  Cela permettra à votre système de comprendre votre besoin, votre environnement mais également de lui construire un historique solide.

• Étape 3 : Le choix des outils 

Une fois les étapes 1 et 2 définies avec succès, réfléchissez aux différents agents à intégrer. 

Développement en interne ou solution prête à l’emploi ? Le choix dépend de vos ressources, de votre maturité technologique et de vos délais.

• Étape 4 : L’intégration des outils 

L’adoption réussie d’une IA agentique passe par un accompagnement humain solide. Les agents IA ne remplacent pas les équipes, ils les augmentent. Former les collaborateurs, communiquer sur les avancées et intégrer les retours terrain sont des facteurs clés de succès. La conformité RGPD et les exigences de sécurité doivent également être anticipées dès cette phase.

• Étape 5 : Tester, surveiller, admirer 

Les premiers mois sont déterminants, suivez les indicateurs de performance (gains de temps, économies réalisées, taux de détection d’anomalies), ajustez les paramètres si nécessaire et mesurez les résultats.

Chez Zylio, nous proposons des agents IA spécialisés dans la vérification des documents achats afin de détecter les erreurs de facturation, la conformité des prix, la comparaison de devis… et permettre au service achats, à la finance et à la comptabilité de libérer 70 % de leur temps au profit de tâches moins chronophages et à forte valeur ajoutée. 

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