Agents IA: une nouvelle étape de l'automatisation.

Un nouveau "graal" anime les géants de la Tech : la mise au point d’un nouveau type de logiciels, appelés « agents IA », capables de mener des actions pour atteindre des objectifs définis. Ces agents se distinguent par leur capacité à raisonner, apprendre, s’adapter, décider et planifier des actions de façon autonome. Ils sont également capables de collaborer entre eux afin de coordonner et d’exécuter des workflows, c’est-à-dire des séquences organisées de tâches plus ou moins complexes. Ils peuvent ainsi être mobilisés dans différents secteurs pour automatiser, fluidifier et accélérer les processus des entreprises.

Dans le cadre d’un service client, par exemple, un agent peut être programmé pour analyser une demande. Une fois cette demande traitée, elle est transmise à un autre agent chargé de rechercher la réponse dans une base de connaissances, tandis qu’un troisième agent la communique directement au client, sans aucune intervention humaine.

Les scénarios d’application apparaissent quasi infinis et couvrent tous les niveaux de l’organisation : support, ventes, logistique, finance, gestion des stocks, recherche d’information, analyse de données, veille stratégique, juridique ou économique, etc. Les agents IA représentent ainsi une évolution majeure du traitement de l’information et de l’automatisation des processus, avec un spectre d’usages extrêmement large, quels que soient les secteurs d’activité. Ils peuvent intervenir partout où des tâches répétitives sont automatisables et contribuer à l’amélioration de la productivité. Cet horizon explique l’engouement actuel, après la vague ChatGPT, tant du côté des éditeurs de logiciels que des entreprises.

Ces capacités reposent sur les modèles de fondation et sur les fonctionnalités multimodales de l’IA générative, capables de traiter des données textuelles, vocales, sonores, visuelles ou encore codées. Le site Google Cloud identifie plusieurs caractéristiques essentielles propres aux agents IA :

• Raisonnement : capacité à utiliser la logique et les informations disponibles pour déduire des conclusions, effectuer des inférences et résoudre des problèmes.

• Exécution : aptitude à agir et à réaliser des tâches sur la base de décisions ou de plans, en interagissant avec l’environnement, que ce soit dans le monde physique (IA incarnée) ou numérique (envoi de messages, déclenchement de processus).

• Observation : faculté de collecter des informations sur le contexte immédiat afin de comprendre une situation et prendre des décisions appropriées.

• Planification : capacité à définir les étapes nécessaires pour atteindre un objectif donné et à choisir la meilleure manière d’y parvenir.

• Collaboration : aptitude à interagir et à coopérer efficacement avec d’autres agents — humains ou logiciels — pour coordonner des actions et atteindre un but commun.

• Auto-amélioration : faculté d’apprentissage et d’adaptation par l’expérience, permettant d’ajuster son comportement et d’améliorer ses performances au fil du temps.

Les agents IA doivent ainsi être distingués des assistants IA et des chatbots. Là où les agents exécutent de manière proactive et autonome des tâches complexes et multi-étapes, les assistants se limitent à aider un utilisateur dans des tâches ponctuelles, et les chatbots se bornent à automatiser des conversations simples sur la base de règles prédéfinies. Le caractère proactif et autonome, combiné à la capacité d’apprendre et de s’améliorer, constitue la spécificité des agents IA.

Selon Sam Altman, fondateur d’OpenAI, les agents IA représenteraient le "niveau 3" de l’échelle d’évaluation des systèmes d’IA, après les robots conversationnels de type ChatGPT (niveau 2) et les systèmes de raisonnement (niveau 1). Le "niveau 4", considéré comme la prochaine étape vers la superintelligence, viserait à créer des agents surpassant les humains experts dans leur domaine, capables d’innover et de remplacer tout ou partie du travail d’une organisation. Dans ce cadre, les agents IA apparaissent comme des versions améliorées des agents conversationnels actuels tels que Copilot (Microsoft), Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI) ou Claude (Anthropic).

Au-delà des promesses avancées par les concepteurs, qui annoncent l’avènement imminent d’agents capables de fonctionner comme des employés intelligents ou comme des conseillers universels, leur déploiement soulève de nombreuses interrogations. Les enjeux concernent à la fois la sécurité des systèmes d’information, le contrôle des usages — légitimes ou malveillants — et l’impact potentiel sur l’emploi, dès lors que l’automatisation à grande échelle de tâches complexes pourrait être réalisée rapidement et à moindre coût.