IA agentique vs agents IA : quelle est leur relation ?

Tout au long de l’histoire humaine, l’innovation a transformé le paysage technologique dans lequel nous vivons. De la révolution industrielle à l’essor d’Internet, en passant par le développement de l’intelligence artificielle, les grandes inventions ont profondément modifié notre manière d’interagir avec le monde qui nous entoure. Bien souvent, ces transformations prennent du temps : l’industrialisation, par exemple, s’est étalée sur plus d’un siècle. L’adoption massive d’Internet a pris trois ou quatre décennies. Mais avec l’IA, les choses avancent beaucoup, beaucoup plus vite.

L’IA est entrée dans la sphère publique avec le lancement de chatbots d’IA conversationnelles comme ChatGPT 1 en novembre 2022. Développé par l’entreprise OpenAI, ChatGPT a atteint 1 million d’utilisateurs en seulement 5 jours, et 100 millions en à peine deux mois.

Aujourd’hui, moins de trois ans plus tard, l’IA a fait un bond spectaculaire, passant d’une simple automatisation à une intelligence orientée vers des objectifs. L’avenir de l’IA est agentique, autonome, et guidé par des buts précis. L’IA agentique et les agents IA, souvent confondus, représentent en réalité deux composantes clés du puzzle de l’intelligence artificielle qui rendent l’automatisation vraiment efficace.

Alors, comment l’IA agentique et les agents IA vont-ils transformer notre quotidien et notre manière de travailler ? Quelle est la différence entre un agent IA et l’IA agentique, et que cela implique-t-il pour le secteur IT ?

Qu’est-ce que l’IA agentique ?

L’IA agentique est une forme d’intelligence artificielle capable d’agir de manière autonome, de raisonner, de prendre des décisions, et de s’adapter à son environnement. Elle le fait en temps réel, réduisant ainsi le besoin d’intervention humaine et augmentant la productivité et l’efficacité au travail – et au-delà. Parmi ses principales capacités, on trouve :

• La résolution autonome de problèmes : les outils d’IA agentique peuvent choisir et exécuter l’action la plus appropriée selon les données et le contexte du moment.
• L’auto-apprentissage : ces outils s’améliorent avec le temps. Ils apprennent de leurs expériences et des données recueillies.
• L’automatisation en plusieurs étapes : contrairement aux précédentes générations d’IA (comme les IA génératives), les outils d’IA agentique sont capables de dépasser l’exécution de tâches simples pour mettre en œuvre des processus complexes, en plusieurs étapes.

Exemples d’IA agentique

Les outils d’IA agentique deviennent rapidement la norme dans l’IT et au-delà. Un exemple concret : les innovations en cybersécurité alimentées par l’IA, capables de détecter et de neutraliser les menaces — comme la suite d’outils d’IA agentique proposée par Atera.

Ces IA agentiques permettent aux organisations d’adopter une posture de sécurité plus proactive et de prédire les violations avant qu’elles ne surviennent, limitant ainsi les dégâts en termes de réputation et préservant la confiance des clients. D’autres innovations dans ce domaine incluent des systèmes IT auto-améliorés capables de résoudre les problèmes de manière proactive, ainsi que l’automatisation des workflows par IA, qui optimise dynamiquement les processus.

Qu’est-ce qu’un agent IA ?

Les agents IA sont des entités alimentées par l’intelligence artificielle qui accomplissent des tâches en s’appuyant sur la technologie de l’IA agentique. Ils peuvent être des agents réactifs (comme Robin d’Atera, qui n’agit que suite à une demande de l’utilisateur final) ou des agents proactifs (comme un agent qui effectue des vérifications de santé système en arrière-plan 24h/24, 7j/7, 365 jours par an, sans intervention, et qui agit dès qu’un problème est détecté). Ces agents IA s’appuient sur les capacités de l’IA agentique, ce qui leur permet de…

• Percevoir leur environnement, en recueillant des données sur les actions des utilisateurs, les conditions système, et bien plus encore
• Décider de la meilleure action à entreprendre grâce au raisonnement de l’IA agentique, aligné sur les objectifs définis du programme
• Agir de manière autonome pour atteindre les objectifs fixés, en réduisant le besoin d’intervention humaine et en rendant les workflows plus efficaces et productifs
• Apprendre et améliorer leurs performances au fil du temps

En somme, les agents IA mettent en œuvre les capacités autonomes de l’IA agentique pour produire des résultats révolutionnaires.
Les experts du secteur technologique prévoient de grandes choses pour les agents IA :

Source: SkimAI

Exemples d’agents IA

L’un des cas d’usage les plus répandus des agents IA concerne les agents de support technique, capables de résoudre des tickets informatiques de manière autonome. L’AI Copilot d’Atera en est un excellent exemple : il peut interagir directement avec les utilisateurs finaux pour résoudre les demandes de support courantes, sans intervention humaine. Lorsque l’intervention d’un technicien est nécessaire, AI Copilot peut transmettre automatiquement la demande à la personne appropriée.
Ces capacités permettent aux utilisateurs d’Atera d’améliorer considérablement les délais de résolution des tickets — jusqu’à dix fois plus rapidement.

Source: Atera

Un autre exemple est l’agent de cybersécurité, qui utilise l’IA pour détecter et atténuer les menaces en temps réel.
Les agents de support client sont quant à eux des chatbots IA qui apprennent au fil des interactions pour affiner leurs réponses à l’avenir.
Lorsque les utilisateurs interagissent avec l’agent AI Copilot d’Atera de cette manière, l’agent peut générer un résumé concis du problème en recueillant les informations auprès de l’utilisateur, ce qui permet aux techniciens de trouver plus rapidement une solution — sans perdre de temps dans des échanges interminables.

Comment les agents IA tirent parti de l’IA agentique

Les agents IA sont capables de tirer parti des fonctions de l’IA agentique pour accomplir des tâches importantes ayant un impact concret. Les applications de l’IA agentique dans la gestion informatique et au-delà sont innombrables, et les agents IA fournissent le cadre nécessaire à ces cas d’usage pour optimiser les flux de travail, comme présenté dans le tableau ci-dessous.

Applications concrètes des agents IA

L’utilisation des agents IA en milieu professionnel n’est pas qu’une théorie — c’est déjà une réalité ! Passons en revue quelques-unes des applications concrètes des agents IA.

Informatique et cybersécurité

L’IA agentique se développe rapidement dans le monde de l’informatique et de la cybersécurité avec des fonctions telles que les centres d’assistance IT pilotés par l’IA et les agents de détection des menaces qui identifient et atténuent de manière proactive les risques de sécurité.

Les agents IA de help desk peuvent diagnostiquer et résoudre des problèmes techniques courants, réduisant ainsi la charge de travail écrasante des équipes IT — c’est exactement ce qu’a constaté le club de football Leeds United lors de la mise en place des outils IA d’Atera. Ils ont pu réduire le volume de tickets de 35 % grâce aux agents IA qui ont résolu de manière autonome plus d’un tiers des problèmes.

Affaires et opérations

Dans le monde des affaires, les agents intelligents simplifient les flux de travail grâce à l’automatisation des processus par l’IA. Les chatbots et moteurs de recommandations pilotés par IA peuvent également servir d’agents de vente et de marketing. Un point commun dans la mise en œuvre de l’IA agentique est l’augmentation de la productivité et de l’efficacité. Grâce à l’analyse prédictive, les agents IA aident aussi les entreprises à prendre des décisions éclairées pour l’avenir.

Santé et recherche

Les applications de l’IA en santé et en recherche médicale sont pratiquement infinies. Les assistants médicaux IA peuvent aider à diagnostiquer des maladies et même à gérer les soins aux patients. Les agents d’analyse de données exploitent la puissance de l’IA pour extraire des informations à partir de vastes ensembles de données, réduisant ainsi les tâches manuelles et aidant à trouver des solutions plus rapidement. Les agents IA peuvent aussi collecter et analyser des données concernant la gestion des stocks et des équipements pour les prestataires de santé.

L’avenir des agents IA et de l’IA agentique

Ces applications ne sont que le début — l’avenir des agents IA et de l’IA agentique s’annonce prometteur. Nous prévoyons que les agents IA continueront d’évoluer, devenant encore plus autonomes et sophistiqués. La façon dont les agents IA interagissent et s’intègrent aux équipes humaines va probablement évoluer également, ces plateformes devenant davantage des collègues que de simples outils.

Nous prévoyons aussi une montée des systèmes multi-agents, c’est-à-dire des réseaux d’agents IA capables de collaborer pour résoudre des problèmes complexes. Bien sûr, tous ces développements doivent s’accompagner d’une utilisation éthique de l’IA et de considérations de sécurité. Il est crucial que les outils IA fonctionnent de manière sûre et transparente, en évitant les biais systémiques et autres problématiques, pour garantir une utilisation efficace et bénéfique.

Bien que la plupart des organisations reconnaissent l’importance d’utiliser l’IA de manière responsable, le rapport d’IBM montre que nous avons encore du chemin à parcourir pour atteindre cet objectif :

Source: IBM

Découvrez comment l’IA agentique et les agents IA peuvent transformer votre gestion IT

Les agents IA sont les outils que nous utilisons pour mettre en œuvre les capacités autonomes, orientées vers des objectifs et de prise de décision de l’IA agentique. Plutôt que de les opposer — IA agentique vs agents IA — nous devrions réfléchir à la manière de les utiliser en harmonie.

C’est pourquoi, pour rester à la pointe des innovations et des tendances en IA, les entreprises doivent adopter les agents IA — comme l’AI Copilot d’Atera — afin d’améliorer l’efficacité, la sécurité et l’innovation. Gardez une longueur d’avance en intégrant les solutions d’Atera propulsées par l’IA agentique dans votre activité informatique grâce à un essai gratuit de 30 jours.