IA Agentique : vers une nouvelle ère de l’Intelligence Artificielle autonome ?

IA agentique : vers une nouvelle ère de l’intelligence artificielle autonome ?

L’intelligence artificielle connaît un tournant stratégique majeur avec l’émergence des IA agentiques comme présenté lors de notre précédent article (ref. IA Générative, RPA, IA Analytique et Agentique : quelles différences et comment choisir la bonne approche ? | Palmer). Contrairement aux IA traditionnelles ou génératives, ces nouveaux agents sont capables d’agir de manière autonome pour atteindre un objectif, sans intervention humaine continue. Pour les entreprises, cela représente un potentiel de transformation sans précédent, en particulier dans les fonctions support, les opérations ou encore les systèmes d’information.

Mais de quoi parle-t-on concrètement ? Et quelles sont les implications pour les organisations en 2025 ?

Des IA capables de penser et d’agir

L’IA agentique repose sur une architecture différente. Elle ne se contente plus de répondre à une commande : elle prend des initiatives, établit un plan d’action, mobilise les outils nécessaires (emails, API, bases de données…), réalise les tâches de façon séquentielle, puis s’auto-évalue. L’IA agentique repose sur trois fonctions cognitives clés : perception (analyse du contexte et des données), raisonnement (planification séquentielle, simulations, prise de décision), et action (exécution autonome via les systèmes métiers). On passe donc de l’IA assistée à l’IA exécutante.

Des entreprises comme OpenAI (avec ses agents GPT autonomes) ou Adept (avec Action Transformer) développent des solutions capables de naviguer sur internet, remplir des formulaires, générer des documents de synthèse ou orchestrer des workflows complexes en toute autonomie. Chez OpenAI, des expérimentations ont montré la capacité d’agents autonomes à gérer des tâches multi-étapes, comme la réservation de billets, la gestion d’agendas, ou la génération automatisée de documents administratifs à partir de courriels entrants. Ces agents interagissent avec des interfaces web, prennent des décisions en fonction du contexte, et peuvent reformuler leurs plans en cas d’échec.
> Chez Adept, le modèle Action Transformer a été conçu pour interpréter les actions humaines sur des interfaces logicielles classiques (Excel, CRM, navigateur) et les reproduire autonomement, permettant ainsi à l’agent d’effectuer des tâches répétitives et contextuelles, sans intégration API complexe

Dans un environnement professionnel, cela pourrait signifier confier à une IA la gestion complète d’un onboarding RH, la reconnaissance et la priorisation automatique de tickets IT, ou la consolidation de données hétérogènes pour produire des synthèses ou des tableaux de bord sans intervention humaine.

Des cas d’usage à fort impact dans les fonctions métiers ️

Les premiers déploiements d’IA agentique s’observent déjà dans des fonctions clés de l’entreprise, avec des gains mesurables en efficacité. Dans le support client, ces agents sont capables de gérer de manière autonome des demandes complexes, en naviguant dans les outils internes, en interrogeant les bases de données et en interagissant directement avec les utilisateurs.

En finance et comptabilité, ils assurent un rôle proactif dans l’automatisation des clôtures mensuelles, le contrôle de conformité ou encore la génération de rapports, avec un niveau de précision renforcé. C’est par exemple le cas chez Orange, où l’agent ClariFibre permet aux équipes techniques de réduire de 75% le temps d’analyse des tickets de support liés aux problèmes de raccordement, en synthétisant automatiquement les données et en suggérant les résolutions possibles.

Dans le secteur bancaire également, certains acteurs expérimentent des agents capables de gérer en autonomie un dossier de crédit de bout en bout : collecte des pièces, vérification automatique des justificatifs, analyse de solvabilité selon les règles du risque, génération des documents de souscription, et pré-validation soumise à un chargé de compte.
>Ce type d’agent permet de réduire les délais de traitement, de standardiser les décisions conformes aux politiques internes, et d’augmenter la capacité de prise en charge des demandes sans renforcer les effectifs.

Côté achats et supply chain, les IA agentiques savent déclencher des commandes, ajuster les niveaux de stock et même recommander les meilleurs fournisseurs en fonction des données en temps réel. Enfin, dans les équipes IT, ces intelligences autonomes permettent la détection d’incidents, l’activation d’alertes et la documentation automatisée des actions, tout en s’intégrant dans les systèmes d’information existants. Ces usages, autrefois considérés comme futuristes, deviennent aujourd’hui des leviers concrets d’amélioration de la performance.

Des défis technologiques, humains et éthiques

Mais cette avancée ne va pas sans poser des défis. Le premier est technologique : faire interagir ces agents avec l’écosystème applicatif existant (ERP, CRM, API métiers, etc.) nécessite des architectures ouvertes et bien gouvernées. Cela implique notamment la capacité à standardiser les interfaces, documenter les processus, et mettre en place des mécanismes de journalisation et de contrôle des actions réalisées par les agents. Les équipes techniques doivent également prévoir des scénarios de gestion des erreurs, des plans de repli en cas d’incident, et des systèmes de monitoring capables de suivre en temps réel le comportement des agents. Cette infrastructure doit aussi garantir la scalabilité et l’évolutivité, afin de pouvoir multiplier les agents sans alourdir la complexité de gestion.

Le second est humain : ces agents ne remplacent pas les collaborateurs, mais déplacent leur rôle vers des tâches à plus forte valeur ajoutée. Il est donc essentiel d’accompagner cette transition avec des formations et un travail sur l’acculturation à ces nouveaux outils. L’adoption de l’IA agentique nécessite de penser en amont l’évolution des compétences, des postes et des routines quotidiennes. Cela passe par des actions de sensibilisation, des parcours de formation modulaires, et l’intégration de l’IA dans les plans de développement des talents. Il est essentiel de favoriser l’appropriation des agents par les équipes métier, via des périodes de cohabitation, des phases de tests contrôlés, et des boucles de retour utilisateur.

IA sous contrôle : sécurité, éthique et gouvernance au cœur des projets

Enfin, les questions de sécurité, d’explicabilité des décisions prises par les agents et de supervision restent fondamentales. Il ne s’agit pas de déléguer le pilotage à une boîte noire, mais d’instaurer une collaboration efficace entre humains et agents. Les organisations doivent se doter de mécanismes de supervision temps réel, de traçabilité des actions, et de contrôle humain a posteriori. L’explicabilité des décisions est essentielle pour garantir la conformité (RGPD, réglementations sectorielles) et pour pouvoir justifier les actions prises par l’IA en cas de litige. Cela passe par la mise en place de journaux d’exécution, de scores de confiance, de seuils d’alerte, et de mécanismes de validation manuelle lorsque les risques sont élevés. Enfin, des comités de gouvernance IA doivent être impliqués dès le cadrage des projets, pour évaluer les impacts éthiques, sociaux et organisationnels.

2025 : l’année pivot pour les IA agentiques

De plus en plus de directions métiers lancent des POCs autour des IA agentiques, notamment dans les fonctions RH, juridiques, opérations, IT et finance, avec des cas comme la prise en charge automatisée des demandes d’assistance, la gestion des litiges, ou la consolidation comptable multi-entités. La montée en puissance de ces projets est attendue dès 2025, portée par la maturité croissante des technologies, la disponibilité des données, et la pression sur l’efficacité opérationnelle.

L’enjeu n’est plus seulement technologique, il est désormais organisationnel, culturel, et même stratégique : comment repenser la distribution des rôles, le pilotage des processus, et les modèles de gouvernance, dans un environnement désormais enrichi par ces nouveaux assistants intelligents. Ces agents autonomes redessinent les contours du travail, modifient les interactions entre équipes et systèmes, et invitent à revisiter les logiques de coordination et de responsabilité.

Chez PALMER, nous accompagnons nos clients dans cette transformation : analyse des cas d’usage, cadrage des opportunités, choix des architectures, conduite du changement. L’IA agentique n’est plus une vision d’avenir : c’est une réalité qui s’installe, et qui redéfinit la frontière entre automatisation et autonomie. 🚀

Vous souhaitez explorer le potentiel des IA agentiques pour vos métiers ? Prenez contact avec  nos équipes d’experts.