Pendant longtemps, l’utilisation de l’intelligence artificielle reposait principalement sur un principe simple : on lui donne une instruction, elle nous fournit une réponse. On lui demande de rédiger un texte, de résumer un document, d’analyser des données ou encore de générer du code.
Mais une nouvelle étape est en train de se dessiner avec le développement de l’IA agentique.
Un agent IA ne se limite pas à produire une réponse. Il peut recevoir un objectif, le décomposer en plusieurs étapes, utiliser différents outils, récupérer des informations et effectuer certaines actions pour atteindre le résultat demandé. Google Cloud décrit ainsi l’IA agentique comme une forme d’IA capable de planifier et d’exécuter des tâches avec un degré d’autonomie plus important qu’un chatbot classique.
Pour comprendre la différence, imaginons une entreprise qui souhaite analyser les retours de ses clients.
Avec une IA générative classique, un collaborateur pourrait lui demander :
« Analyse ces avis clients et résume les principaux problèmes. »
L’IA produit alors une analyse.
Avec un système agentique, l’objectif pourrait être beaucoup plus large : récupérer les nouveaux avis, les analyser, identifier les problèmes récurrents, classer les demandes, générer un rapport et transmettre les résultats aux équipes concernées.
L’agent peut ainsi enchaîner plusieurs étapes et utiliser différents outils ou systèmes pour accomplir une tâche plus complexe. C’est cette capacité à raisonner, planifier et agir qui distingue notamment les approches agentiques des usages classiques de l’IA générative.
Cette évolution commence déjà à se concrétiser dans les entreprises.
Le 24 septembre 2026, BNP Paribas et Google Cloud ont annoncé un partenariat de cinq ans visant notamment à développer l’utilisation de l’IA et de l’IA agentique au sein de la banque. Parmi les premières applications annoncées figurent l’intégration des modèles Gemini dans l’assistant interne de la banque et le déploiement de cas d’usage d’IA agentique dans ses activités de Corporate & Institutional Banking.
L’objectif n’est donc plus uniquement de demander à une IA de produire du contenu. Il s’agit progressivement de l’intégrer dans des processus de travail complets, avec des outils, des données et des systèmes auxquels elle peut accéder dans un cadre défini.
Cette évolution fait apparaître de nouveaux besoins en compétences.
Construire un agent capable d’agir nécessite de comprendre bien plus qu’un simple modèle d’IA. Il faut notamment savoir travailler avec les données, les API, les outils d’automatisation, les systèmes logiciels et les mécanismes d’orchestration qui permettent à l’agent d'exécuter différentes étapes d’un workflow.
Pour un développeur, cela peut par exemple signifier apprendre à connecter un modèle d’IA à une API, lui donner accès à certaines données et définir les actions qu’il peut effectuer.
Pour un profil data, cela peut signifier travailler sur les données utilisées par l’agent et sur la manière dont elles sont exploitées.
Pour un profil marketing ou business, cela peut signifier identifier les tâches répétitives qui pourraient être automatisées et concevoir des workflows plus intelligents.
L’enjeu n’est donc pas simplement de savoir utiliser l’IA, mais de comprendre comment l’intégrer dans un processus pour résoudre un problème concret.
L’évolution actuelle peut se résumer simplement :
IA générative → elle produit
IA agentique → elle planifie, utilise des outils et exécute des actions
Cette transition vers des systèmes capables de prendre en charge des workflows plus complexes ouvre progressivement de nouveaux usages dans de nombreux secteurs.
Pour les futurs talents du numérique, cela signifie une chose : les compétences techniques ne disparaissent pas avec l’IA. Elles évoluent avec elle.
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier à laisser un avis.
