L'IA évolue plus rapidement que toute autre technologie précédente, transformant à la fois les industries et les investissements. L'IA générative a émerveillé le monde, mais son véritable impact ne fait que commencer. L'IA agentique marque la prochaine étape majeure: des systèmes qui agissent de manière autonome au lieu d'attendre des instructions. Ce changement ouvre des opportunités majeures pour ceux qui agissent tôt.
L'IA a franchi plusieurs étapes, grâce à l'abondance des données, à la puissance des GPU et à des modèles avancés. L'IA générative produit du contenu à la demande; l'IA agentique va plus loin en accomplissant des tâches en plusieurs étapes avec un minimum de supervision. Elle transforme l'IA d'un outil passif en un agent autonome capable de raisonner, de planifier et d'agir de manière ciblée. Comme l'a déclaré Andy Jassy (PDG d'Amazon), les agents IA effectueront des recherches, écriront du code, trouveront des idées, automatiseront les tâches et opéreront dans tous les secteurs d'activité - «it is coming fast» («cela arrive à grands pas»).
L'IA agentique permet des opérations plus rapides, des coûts réduits et de nouveaux services basés sur les données.
L'IA agentique s'appuie sur des avancées telles que les GPU, l'architecture Transformer et l'essor des chatbots alimentés par LLM. La nouvelle génération d'agents planifie des tâches, récupère des informations, adapte des stratégies et tire des enseignements des résultats. Gartner prévoit qu'au moins 15% des décisions quotidiennes seront prises par l'IA agentique d'ici 2028, contre presque aucune aujourd'hui.
Les systèmes d'IA agentique perçoivent les données, les analysent, fixent des objectifs, prennent des décisions, exécutent des actions et apprennent à partir des retours d'expérience. Contrairement à l'IA générique, qui réagit à des invites, l'IA agentique fonctionne de manière proactive, organise les flux de travail, résout des problèmes complexes et poursuit des objectifs de manière indépendante.
Cette évolution perturbe déjà les marchés des logiciels. Les premières capacités agentiques sont apparues fin 2024 avec les chatbots à raisonnement profond. En 2025, des produits tels que Operator d'OpenAI, Computer Use d'Anthropic et Mariner de Google ont commencé à effectuer des tâches de manière autonome, remettant en question les modèles de logiciels traditionnels et alimentant l'idée que «l'IA dévore les logiciels». Les start-up natives de l'IA et les géants de la technologie se font concurrence pour créer des solutions basées sur des agents, tandis que les acteurs historiques intègrent des agents dans leurs produits existants. Les cabinets d'études prévoient une adoption rapide: plus de la moitié des logiciels d'entreprise pourraient intégrer des agents d'ici 2029 (Coresight Research), le marché passant de 5,4 milliards de dollars en 2024 à 50,3 milliards de dollars en 2030 (Grandview Research).
Des défis subsistent: trouver un équilibre entre autonomie et supervision, transparence, risques de sécurité, coûts informatiques élevés, obstacles à l'intégration et impacts sociaux tels que la suppression d'emplois. Pour y répondre, il faut des normes éthiques, une gouvernance et un déploiement responsable.
Les applications concrètes se multiplient dans les domaines de la santé (robotique, diagnostic, administration), de la finance (négociation, détection des fraudes, conseil), du service client, des véhicules autonomes, de l'automatisation de la chaîne d'approvisionnement, de la planification des voyages, de la robotique, des ressources humaines et de la cybersécurité.
Conclusion: l'IA agentique est l'évolution naturelle de l'IA générative, passant de la réponse à des requêtes à l'exécution de tâches de bout en bout. Elle permet des opérations plus rapides, des coûts réduits et de nouveaux services basés sur les données. Les entreprises qui déploient des agents liés à des flux de travail concrets avec un retour sur investissement mesurable seront les gagnantes de cette nouvelle ère.