IA Agentique : faut-il déjà s’y préparer ?

Les agents d‘IA sont présentés comme la prochaine révolution majeure de l’environnement professionnel, faisant office d‘assistants numériques qui automatisent la prise de décision et optimisent la productivité. Pour l’entreprise, cette évolution se traduira par des flux de travail intelligents, l’enrichissement de l’expérience client et l’optimisation des opérations, le tout orchestré par une IA qui dépasse le simple traitement de l’information pour apprendre activement, s’adapter et agir de manière autonome.

Pour saisir pleinement l’impact de cette évolution, il convient d’analyser ce qui nourrit cet engouement.

Alors, l‘IA agentique constitue-t-elle la prochaine révolution technologique majeure ? La réponse est indéniablement oui. Préparez-vous à entendre ce terme partout dans les mois qui viennent. Le défi stratégique consiste à distinguer les opportunités réelles de création de valeur des effets d’annonce marketing.

Au préalable, il convient de définir précisément ce qui distingue les agents d‘IA des logiciels conventionnels. Pour qu’un système réponde aux critères d’une IA pleinement agentique, il doit présenter les caractéristiques suivantes :

• Orienté objectifs : il fonctionne selon un but clair en œuvrant à la réalisation d’objectifs spécifiques, comme répondre à des requêtes ou optimiser des flux de travail.
• Autonome : dans le cadre de contraintes définies, il prend des décisions en toute autonomie au lieu de se contenter d’exécuter des commandes prédéfinies.
• Adaptatif : l’IA agentique apprend des interactions précédentes pour affiner ses réponses et actions au fil du temps.
• Interactif : il interagit activement avec les utilisateurs, les systèmes et les environnements externes au travers de chats, d‘API ou de capteurs.

Ces caractéristiques marquent une transition fondamentale : l‘IA passe du statut d‘outil passif à celui d‘acteur à part entière dans les processus décisionnels et d‘exécution. Toutes les IA ne répondent pas à ces critères stricts. En fait, la majorité des applications d‘IA déployées aujourd‘hui (apprentissage automatique, grands modèles de langage, agents conversationnels à base de règles ou outils d‘automatisation des processus) ne possèdent pas l’autonomie véritable promise par l‘IA agentique.

Dans les faits, très peu d’agents virtuels intelligents ou d’assistants virtuels actuellement disponibles sont capables d’aller au-delà de la simple exécution de tâches prédéfinies pour surveiller activement leur environnement, s’adapter en temps réel et prendre des initiatives pertinentes.

Les différents fournisseurs définissent les « agents » de manière variable. Il convient de noter que tous les agents d‘IA ne remplissent pas intégralement les critères d‘autonomie, d‘adaptabilité et d‘initiative. OpenAI, par exemple, définit les agents comme des « systèmes automatisés capables d'accomplir indépendamment des tâches pour le compte des utilisateurs », tout en les désignant dans sa documentation technique comme des modèles de langage enrichis d’instructions et d’outils. Si OpenAI emploie indifféremment les termes « assistants » et « agents », Microsoft établit une distinction, définissant les agents comme des applications spécialisées alimentées par l‘IA et les assistants comme des outils polyvalents. Anthropic adopte une vision plus large, suggérant que les agents peuvent aller de systèmes pleinement autonomes à des flux de travail structurés. De son côté, Salesforce, qui a massivement investi dans ce domaine, définit six types d’agents d’IA : des agents réflexes basiques aux modèles plus complexes basés sur l’utilité.

Ainsi, les agents d’IA font actuellement l’objet de définitions larges et évolutives, mais un consensus plus précis émergera progressivement, à l’image de l’expression « googler » devenue synonyme de recherche sur Internet, malgré la coexistence de multiples moteurs de recherche.

Oui. La principale distinction tient au fait que l’IA générative désigne des systèmes informatiques alimentés par de grands modèles de langage (LLM), des logiciels entraînés à comprendre et générer du texte semblable à celui produit par l’être humain en réponse à des prompts. Comme nous l‘avons vu, un agent d’IA ne se contente pas de répondre, mais il agit activement pour le compte de l’utilisateur, de manière autonome ou en arrière-plan, sans nécessiter de guidage constant.

Fondamentalement, on passe d‘une informatique réactive à des systèmes proactifs qui comprennent l‘objectif, la vision et le contexte du problème de l‘utilisateur. Par exemple, le chatbot d’IA générative en ligne de votre banque répond à une simple requête de vérification du solde de votre compte courant en la traitant et y en répondant en conséquence. À l’inverse, un système d’IA agentique recueille en amont les informations pertinentes sur l‘ensemble de vos comptes, analyse l‘historique de vos transactions et propose des solutions sur mesure, vous facilitant ainsi la tâche au maximum.

Cette approche confère aux agents d’IA une utilité nettement supérieure à celle de la seule IA générative. Contrairement à ChatGPT, qui s’appuie principalement sur sa base de connaissances interne, ces agents peuvent extraire des informations sur Internet ou dans les données d’entreprise, gérer la planification, générer des documents et surveiller les systèmes, étendant leurs capacités bien au-delà de la simple génération textuelle.

Hé Doxi, comment l'IA peut-elle vous aider ?

On peut également envisager des systèmes d’IA agentique, c’est-à-dire des agents d’IA interconnectés qui collaborent pour fonctionner à grande échelle :

• Les systèmes d’agent d’IA au service de l’expérience client intègrent des chatbots, des fonctions d’analyse prédictive et des agents de personnalisation pour améliorer les interactions avec les clients (exemple : Vertex AI de Google).
• Les systèmes d’IA agentique spécialisés dans la gestion de la conformité et du risque associent contrôle documentaire et agents d‘application des politiques pour faciliter la surveillance réglementaire (exemples : Amazon Bedrock, Claude d’Anthropic).
• Les systèmes d’agent d’IA conçus pour le marketing automation s‘appuient sur des agents de segmentation, de gestion de campagnes et de génération de contenus pour mettre en œuvre des programmes marketing à grande échelle (exemples : OpenAI, Vertex AI de Google).

Tandis que SER construit dès aujourd’hui l’avenir de l’IA agentique, la priorité immédiate reste claire : aider les entreprises à maximiser la valeur de leurs documents métier. La première étape consiste à établir la communication entre documents et factures grâce à l’automatisation intelligente des processus métier.

La plateforme Doxis Intelligent Content Automation constitue la base la plus solide de cette évolution vers le Smart Content, un prérequis crucial pour les capacités autonomes de résolution de problèmes que les entreprises attendent de l’intelligence artificielle et des agents intelligents.

Doxis Intelligent Content Automation est votre assistant basé sur l‘IA qui simplifie votre travail quotidien en vous aidant à gérer vos documents Microsoft Word, PowerPoint, Outlook et PDF. Il comprend votre contexte, propose des résumés, identifie les processus pertinents et peut déclencher des flux de travail. Compatible avec plus de 50 langues, Doxis peut dialoguer avec vous et vos documents, les traduire et en extraire les informations essentielles.

Fonctions de Doxis Intelligent Content Automation :

• Analyse documentaire
  Doxis analyse le contenu dans tous les formats, reconnaît le contexte et identifie les documents, espaces de travail ou processus connexes dans Doxis.
  
  
• Multilinguisme
  Maîtrisant plus de 50 langues, Doxis est capable de traduire ou de résumer dans votre langue préférée des documents rédigés dans la ou les langues de vos partenaires ou clients.
  
  
• Automatisation des processus
  Lorsqu‘un document correspond à un processus identifié, comme une candidature à un emploi, Doxis peut suggérer et déclencher automatiquement les flux de travail adéquats.
  
  
• Métadonnées et stockage
  Doxis Intelligent Content Automation vous suggère des types de documents, des balises et des emplacements de stockage, et utilise même des résumés de contenu comme métadonnées.
  
  
• Conversation et résumé
  Doxis vous dit tout sur vos documents, même ceux écrits à la main. Il fournit également des résumés utiles et extrait les données essentielles, comme les noms, clauses et chiffres, pour faciliter leur classement et leur traitement.

Doxis fonctionne également de manière transparente dans Doxis winCube et webCube, optimisant votre efficacité avec chaque document.

SER est à l‘avant-garde du basculement de l‘IA actuelle vers cette prochaine étape de l‘évolution rapide et passionnante de la technologie, l’IA agentique. Grâce aux progrès de l‘automatisation documentaire pilotée par IA et du traitement intelligent des documents (IDP) — parallèlement à l‘évolution de la pile technologique de SER vers une adoption complète du Smart Content — nous considérons l’IA agentique comme un levier stratégique pour optimiser encore votre utilisation de Doxis.

Résultat : une création de valeur accélérée et une transition fluide de l’ambition IA vers l’impact opérationnel.

Ensemble, façonnons l‘avenir de l’IA agentique adaptée aux besoins uniques de votre organisation.

FAQ sur l’IA agentique