Si les grands modèles de langage (LLM) ont dominé l’actualité récente, portés par une effervescence tant propriétaire que communautaire via l’open source, une nouvelle frontière se dessine déjà : l’IA agentique. Ce terme désigne des systèmes capables d’agir de manière autonome, prenant des décisions et exécutant des actions sans intervention humaine constante. Là où l’IA traditionnelle fonctionnait principalement comme un outil d’analyse de données ou de reconnaissance de schémas (pattern matching), l’IA agentique opère comme une entité indépendante, apte à accomplir des tâches complexes et à apprendre de ses expériences.
Dans cette tribune, envoyée à la rédaction de Goodtech, les experts de delaware reviennent sur les fondamentaux de cette rupture.
La différence majeure réside dans l’autonomie et l’adaptabilité. Alors que l’IA classique réclame des instructions explicites et opère dans un cadre aux fonctions figées, l’agent intelligent évolue en fonction de son environnement. Il ne se contente plus d’assister la prise de décision ; il peut décider et agir par lui-même, modifiant ainsi profondément la relation entre l’homme et la machine.
Quelle place pour la gouvernance humaine ?
Face à cette autonomie croissante, une question centrale émerge inévitablement : l’IA agentique a-t-elle vocation à remplacer les décideurs humains ? La réponse est nuancée. Si le potentiel technologique est immense pour analyser des volumes de données considérables et identifier des tendances objectives, la machine ne saurait se substituer entièrement à la dimension humaine. Le jugement éthique, l’intuition et l’empathie restent des prérogatives biologiques.
L’IA doit donc être perçue comme un allié stratégique plutôt qu’un remplaçant. Elle soutient les dirigeants en fournissant des recommandations précises pour des décisions mieux informées. Au sein des structures de gouvernance, elle permet d’automatiser les tâches administratives et de renforcer la transparence, mais la responsabilité ultime, le « dernier kilomètre » de la décision, demeure humaine.
Une transformation sectorielle profonde
L’impact de l’IA agentique ne se limitera pas à l’IT, elle s’apprête à reconfigurer la chaîne de valeur de nombreuses industries.
Dans les secteurs critiques comme la santé et la finance, les agents intelligents permettront respectivement des diagnostics en temps réel avec traitements personnalisés, et une détection accrue de la fraude couplée à un trading automatisé. Du côté de l’énergie et des services publics, l’enjeu se situe dans l’optimisation de la distribution et l’intégration fluide des énergies renouvelables.
Le monde physique est tout autant concerné. Pour l’industrie manufacturière, la construction et l’agroalimentaire, l’apport de l’IA agentique se traduira par une maintenance prédictive affinée, une gestion des stocks et des chaînes d’approvisionnement fluidifiée, et une réduction drastique du gaspillage.
Enfin, dans les services comme l’éducation, le commerce ou les professions juridiques, la technologie promet une hyper-personnalisation (parcours d’apprentissage, expérience client) et l’automatisation des tâches répétitives, libérant ainsi du temps pour des missions à plus forte valeur ajoutée. L’IA agentique est donc bien plus qu’une évolution technique : c’est un levier de performance opérationnelle.
