L'IA agentique : la clé pour un niveau supérieur de productivité dans les entreprises

Mis à jour

14 Mai 2025

temps de lecture 15 min

Les technologies d'IA générative, prédictive et agentique gagnent en popularité dans le monde professionnel pour leur capacité à générer du contenu original et à améliorer les décisions grâce à l’analyse de données. Toutefois, chez Creatio, nous sommes convaincus que le véritable potentiel de transformation réside dans l’intégration fluide de ces trois types d’intelligence, avec un accent particulier sur l’IA agentique. Cette convergence redéfinit les standards de productivité et d’efficacité au sein des entreprises modernes.

Dans cet article, nous vous expliquons ce qu’est l’IA agentique et comment elle peut profondément transformer les opérations en entreprise.

Qu'est-ce que l'IA agentique ?

L’IA agentique désigne une forme avancée d’intelligence artificielle capable de prendre des décisions de façon autonome et d’exécuter des tâches complexes sans supervision humaine constante. Ces agents intelligents planifient, automatisent, évaluent les performances et optimisent les processus métier.

Fonctionnant en autonomie, les agents d’IA analysent de vastes volumes de données pour saisir le contexte des utilisateurs ou des clients et déployer des workflows personnalisés. Ils sont également capables d’apprendre continuellement, de gérer les exceptions et de s’adapter à l’évolution des situations pour perfectionner les workflows.

Voici les principales caractéristiques de l’IA agentique :

Autonomie : Les agents exécutent et optimisent des tâches sans intervention humaine permanente.
Raisonnement : Ils analysent des scénarios complexes et définissent les étapes à suivre.
Prise de décision avancée : Ils évaluent plusieurs facteurs pour prendre des décisions stratégiques à long terme.
Adaptabilité élevée : Les agents s’améliorent en continu à partir de nouvelles données et de contextes changeants.
Compréhension approfondie : Ils orchestrent des processus à étapes multiples en intégrant divers modèles, sources de données et systèmes métiers.

Capable de penser, de planifier et d’agir de manière indépendante, l’IA agentique reste alignée sur les objectifs des entreprises grâce aux orientations humaines, garantissant ainsi le respect des normes, de l’éthique et de la conformité.

Comment fonctionne l'IA agentique ?

L’IA agentique repose sur une synergie entre l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel (NLP) et les grands modèles de langage (LLM) pour fonctionner de manière autonome et performante.

Les agents d’IA suivent cinq étapes clés pour accomplir leurs missions :

Perception : collecter et interpréter des données issues de toutes les sources disponibles.
Raisonnement : analyser la tâche à accomplir et identifier les meilleures solutions.
Action : mobiliser des outils et logiciels externes pour exécuter la tâche selon le plan établi.
Retour d'information et ajustement : observer l’exécution, évaluer les résultats et ajuster les méthodes si nécessaire.
Apprentissage : améliorer continuellement la précision et l’efficacité en intégrant les leçons tirées de chaque interaction.

Voici une explication plus détaillée de chaque étape et des processus :

Étape	Ce qu’il se passe	Comment cela se passe
Perception et collecte de données	L'agent d'IA recueille et traite des données provenant des bases de données disponibles et d'autres interfaces numériques à l'aide d'une technologie d'apprentissage automatique.	L'agent identifie les caractéristiques pertinentes et reconnaît les objets ou les entités clés de l'environnement de l'entreprise (données sur les clients, mesures de performance, spécifications des produits). Cette étape vise à comprendre le contexte et l'état actuel de l'environnement afin que l'IA agentique puisse agir en conséquence.
Compréhension des tâches	L'agent interprète les instructions en langage naturel à l'aide de la technologie de traitement du langage naturel (NLP).	Les grands modèles de langage (LLM) convertissent le langage humain en représentations structurées et exploitables à l'aide de l'ingénierie des prompts et de la correspondance des modèles. L'objectif de cette étape est de décomposer les tâches complexes en tâches plus digestes, avec lesquelles l'IA agentique peut travailler.
Raisonnement	L'agent utilise un LLM pour comprendre les tâches, générer des solutions potentielles et coordonner des modèles spécialisés pour des tâches spécifiques, telles que la création de contenu et les systèmes de recommandation.	L'agent d'IA utilise des techniques telles que la génération augmentée par récupération (RAG) pour accéder aux bonnes informations à partir de diverses sources de données afin de garantir des résultats précis et pertinents. L'objectif de cette tâche est de prendre des décisions éclairées sur la base des données disponibles.
Planification des tâches	L'agent décompose les tâches et crée des plans d'action multiples.	Il génère des séquences de tâches et trace les étapes nécessaires tout en respectant les dépendances (comme la hiérarchisation des tâches et des délais). L'objectif de cette étape est de s'assurer que les tâches sont exécutées dans un ordre logique et qu'il n'y a pas d'erreurs.
Exécution des tâches	L'agent commence à exécuter des tâches.	L'agent s'intègre à divers systèmes (tels qu'un logiciel de CRM, une plateforme de commerce électronique ou des outils d'analyse) pour mener à bien des actions basées sur ses plans. L'objectif de cette étape est d'accomplir la ou les tâches le plus efficacement possible.
Suivi des tâches	Pendant que l'agent exécute les tâches, il surveille les signaux de réussite ou d'échec.	Des règles préprogrammées aident l'agent à évaluer les résultats et à s'adapter si quelque chose ne va pas. L'objectif principal de cette étape est d'adapter l'approche et d'éviter les erreurs inutiles.
Options alternatives	Si l'agent est confronté à des obstacles ou à des erreurs inattendues, il se réfère à des options alternatives.	L'agent utilise les mesures de succès/échec pour choisir des chemins alternatifs, en s'assurant qu'il peut toujours accomplir les tâches même en cas d'erreurs ou de changements. L'objectif principal de cette étape est de maintenir la flexibilité et de s'assurer que des progrès sont réalisés malgré les difficultés.
Apprentissage	L'agent enregistre chaque action, chaque point de décision et chaque résultat.	Les données générées lors des interactions avec les utilisateurs et les autres systèmes sont stockées dans le système et utilisées par les agents d'intelligence artificielle pour apprendre et s'améliorer. L'objectif principal de cette étape est de tirer des enseignements des expériences passées, d'affiner les processus et d'améliorer la prise de décision au fil du temps.

Avantages de l'IA agentique

L’IA agentique représente une solution puissante permettant aux entreprises de rationaliser leurs opérations, d’optimiser la prise de décision et d’augmenter significativement leur productivité.

Dans cette section, nous explorons les principaux bénéfices qu’apporte l’intégration de l’IA agentique aux activités des entreprises :

Efficacité et productivité accrues

L’IA agentique améliore les performances en automatisant des processus complexes qui nécessitaient autrefois une intervention humaine. Contrairement à l’automatisation traditionnelle, les agents d’IA prennent des décisions de manière autonome pour exécuter des tâches, optimiser les workflows et libérer les collaborateurs, qui peuvent alors se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée.

Résolution proactive des problèmes

L’IA agentique dépasse le simple cadre de l’automatisation, elle anticipe les problèmes avant qu’ils ne se manifestent. Alors que les systèmes classiques nécessitent une réaction humaine, les agents d’IA surveillent les opérations en continu, détectent les anomalies et prennent des mesures correctives de manière proactive.

Par exemple, un agent d’IA agentique peut ajuster automatiquement un itinéraire logistique en analysant les conditions météorologiques ou de circulation, sans qu’une intervention humaine soit nécessaire.

Amélioration de l'expérience client

Grâce à l’IA agentique, les entreprises transforment leurs relations client en offrant des interactions plus réactives et personnalisées. Les agents analysent le langage naturel, les préférences utilisateurs et le contexte pour fournir une assistance pertinente sans intervention humaine. Disponibles 24h/24, 7j/7, ils répondent instantanément aux demandes, résolvent les problèmes et exécutent des tâches comme la gestion des réclamations.

L’intégration de l’IA agentique réduit les délais de réponse, améliore la qualité du service et renforce la fidélité des clients grâce à une expérience fluide et engageante.

Flexibilité et adaptabilité

L’un des grands atouts de l’IA agentique réside dans sa capacité à s’adapter sans assistance humaine. Les systèmes apprennent de manière continue à partir des données en temps réel, ce qui leur permet de répondre de manière autonome aux évolutions de l’environnement, aux priorités commerciales changeantes et aux nouveaux défis stratégiques.

Prise de décision fondée sur des données

L’IA agentique permet une prise de décision rapide et pertinente grâce à l’analyse constante de données en temps réel. Plutôt que de dépendre de rapports statiques, les agents d’IA identifient en continu des schémas, tendances et insights invisibles à l’œil humain, fournissant ainsi une base solide pour des décisions plus stratégiques et efficaces.

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Cas d'utilisation de l'IA agentique

Les utilisateurs peuvent collaborer avec des agents d’IA agentique spécifiquement adaptés à leur rôle, et accomplir ensemble des tâches complexes avec plus de rapidité et de précision. Voici quelques exemples d'applications concrètes dans différentes fonctions clés de l’entreprise, notamment le marketing, la finance et les ventes :

Marketing

Les agents d’IA agentique assistent les professionnels du marketing en pilotant et en optimisant les campagnes de manière autonome. Grâce à l’analyse en temps réel de l’engagement des audiences et des indicateurs de performance, les agents peuvent ajuster les enchères, affiner les stratégies de ciblage et maximiser le retour sur investissement des actions marketing.

Les systèmes d’IA agentique dans le marketing permettent d’automatiser :

Segmentation de l'audience : regroupement automatisé des clients en segments pertinents grâce à l’IA agentique, avec une mise à jour dynamique basée sur l’évolution des données comportementales et démographiques.
Exécution des campagnes : lancement automatisé des campagnes marketing en réponse à des comportements spécifiques, tels que l’abandon de panier, le téléchargement de contenus, la navigation sur certaines pages ou l’intérêt pour la tarification. L’IA agentique déclenche les bonnes actions au bon moment.
Optimisation de campagnes : l’IA agentique analyse les résultats en temps réel et ajuste les enchères, les canaux, le placement des annonces et les déclinaisons créatives pour maximiser l’efficacité des campagnes publicitaires.

Par exemple, une entreprise de commerce électronique peut déployer l’IA agentique pour piloter une campagne publicitaire multicanal destinée à promouvoir une nouvelle collection de produits. Un agent marketing d’IA agentique surveille en temps réel les performances des annonces diffusées sur Facebook, Google et Instagram, et détecte qu’un segment spécifique d’utilisateurs réagit mieux aux publicités vidéo qu’aux visuels statiques. Plutôt que d’attendre l’intervention d’un marketeur, l’agent d’IA agentique ajuste automatiquement le format pour privilégier la vidéo auprès de ce segment, améliorant ainsi considérablement l’engagement.

Ventes

L’IA agentique agit comme un assistant intelligent, permettant aux équipes commerciales de se concentrer sur la création de relations solides avec les clients, tout en automatisant une grande partie des tâches répétitives du quotidien.

Par exemple, les agents d’IA agentique peuvent mettre à jour automatiquement les fiches prospects à partir des appels et des discussions, planifier des rendez-vous avec les leads les plus prometteurs et envoyer des messages de suivi personnalisés.

En outre, l'IA agentique pour les ventes peut automatiser :

Évaluation des prospects et des opportunités : analyse automatique pour évaluer la probabilité de conversion de chaque prospect.
Distribution des pistes : attribution du commercial idéal selon ses compétences, son expérience ou sa géolocalisation.
Gestion du pipeline : supervision des étapes de vente avec déclenchement automatique d’actions, comme l’envoi d’e-mails ou la planification d’appels.
Optimisation du territoire : répartition efficace des commerciaux sur le terrain en fonction de leur profil et de leur disponibilité.

L’IA agentique est capable de déclencher des workflows autonomes en réponse au comportement d’un prospect. Par exemple, lorsqu’un utilisateur remplit un formulaire de contact, un agent IA peut analyser ses données, enrichir son profil via des bases externes, envoyer un message d’accueil, planifier un rendez-vous avec le bon commercial, et assister ce dernier en réunion avec des données clés favorisant la conclusion rapide de la vente.

Service clientèle

Les chatbots traditionnels ont amélioré le service client en répondant aux questions fréquentes 24h/24 et 7j/7. Toutefois, l’IA agentique va plus loin en prenant des décisions et en réalisant des actions de manière autonome au nom du client.

Les entreprises qui adoptent des agents de service client basés sur l’IA agentique peuvent résoudre les demandes plus rapidement, réduire les coûts et offrir une assistance proactive, sans surcharger les équipes humaines. D’après Gartner, d’ici 2029, l’IA agentique devrait résoudre 80 % des demandes courantes en support client, permettant ainsi de réduire les coûts opérationnels jusqu’à 30 %.

L’atout principal de l’IA agentique réside dans sa capacité à analyser les demandes clients, prendre des décisions en temps réel et exécuter des actions concrètes, telles que l’annulation d’abonnement, la reprogrammation de rendez-vous ou le traitement de remboursements.

Par exemple, lorsqu’un client demande à retourner un produit, un agent IA peut analyser sa demande, vérifier les détails de la commande, confirmer l’éligibilité au remboursement, remplir le formulaire de retour à partir des données internes, générer une étiquette et transmettre toutes les informations en quelques secondes sans intervention humaine.

L’IA agentique appliquée au service client peut aussi automatiser :

Routage et hiérarchisation des cas : détection du sentiment, du degré d’urgence et de la complexité afin de diriger le cas vers l’agent approprié.
Traitement des demandes de service : enregistrement automatique, assignation selon la disponibilité et mise à jour du profil client.
Recommandations pour la résolution des cas : exploitation de bases de connaissances et d’historiques de cas pour proposer des solutions adaptées.
Mises à jour de la base de connaissances : suggestion d’ajouts ou de modifications en se basant sur les cas récemment résolus.

Finances

L’IA agentique soutient les départements financiers en automatisant les transactions, en surveillant les risques et en traitant les factures de manière autonome. Contrairement à l’IA prédictive, qui fournit uniquement des insights, l’IA agentique va plus loin en prenant des décisions et en exécutant des actions concrètes pour améliorer l’efficacité, la sécurité et la précision des opérations financières.

Les agents d’IA peuvent, de façon autonome :

Contrôler les transactions et prévenir les fraudes : en analysant en continu les transactions, l’IA agentique détecte les anomalies et peut prendre immédiatement des mesures pour bloquer les activités suspectes avant qu’elles n’aient d’impact.
Traiter les factures : les agents peuvent automatiser la correspondance entre factures et bons de commande, vérifier les erreurs et accélérer le processus d’approbation.
Traiter les prêts : dans le secteur bancaire, l’IA agentique peut analyser les demandes de prêt, évaluer la solvabilité, et ajuster ou approuver les conditions de manière autonome.
Gérer les portefeuilles : les sociétés d’investissement peuvent s’appuyer sur des agents IA pour surveiller les marchés en temps réel et ajuster les portefeuilles clients selon leurs objectifs et leur tolérance au risque.

Les systèmes d’IA agentique sont capables d’identifier des modèles de transactions inhabituels pour alerter sur des risques de cybersécurité ou de blanchiment d’argent. Par exemple, si un agent IA bancaire repère une transaction anormale depuis l’étranger, il peut automatiquement la bloquer, avertir le client via l’application mobile, et lancer une vérification, limitant ainsi les risques de fraude.

L'IA agentique dans l'entreprise : moteur de l'innovation et de la transformation de l'entreprise

L’IA agentique redéfinit le fonctionnement des entreprises, leur compétitivité et leur capacité à générer de la valeur. En permettant l’automatisation intelligente, autonome et auto-optimisante des processus, elle devient un levier de transformation incontournable. Un excellent exemple de solution exploitant pleinement l’IA agentique est Creatio, une plateforme no-code native de l’IA combinant les capacités de l’IA générative, prédictive et agentique pour automatiser les processus métiers de bout en bout, améliorer l’engagement client et optimiser les opérations.

Creatio.ai, l’assistant virtuel de la plateforme, exécute des workflows et des tâches pour les utilisateurs avec un minimum de supervision humaine. Grâce à son IA native intégrée, les utilisateurs peuvent interagir en langage naturel via une interface simple et intuitive. La plateforme possède une connaissance intégrée de tous les objets, relations, données et processus, permettant à Creatio.ai d’agir de manière autonome sur l’ensemble des informations disponibles.

Les agents d’IA sont au cœur de la solution Creatio. Ils assistent les employés dans leurs tâches quotidiennes, priorisent les actions, surveillent l’environnement de l’entreprise et recommandent les prochaines étapes pour maximiser la productivité.

Entièrement personnalisables, ces agents peuvent être adaptés aux préférences des utilisateurs ou créés sur mesure sans écrire une seule ligne de code, grâce à l’architecture no-code composable de la plateforme.

L’avenir de l'IA agentique

L’intelligence artificielle évolue vers des systèmes de plus en plus autonomes. À mesure que les entreprises adoptent l’IA agentique, le lieu de travail se transforme : les agents prennent des responsabilités complexes, collaborent avec les employés et prennent des décisions de manière indépendante.

Dans cette section, nous examinons comment l'IA agentique devrait se développer dans les années à venir et l'impact transformateur qu'elle aura :

Adaptation de l'IA agentique

D’ici 2028, 33 % des applications logicielles d’entreprise intégreront l’IA agentique, contre moins de 1 % en 2024, selon Gartner. Cette adoption croissante entraînera des workflows plus fluides et une prise de décision renforcée. Forrester prévoit qu’au cours des trois prochaines années, les entreprises gagneront en confiance envers l’IA agentique, qui pilotera une part importante des processus.

Toujours selon Gartner, d’ici 2028, jusqu’à 15 % des décisions quotidiennes seront prises de manière autonome. Les entreprises qui adopteront rapidement ces technologies seront les mieux placées pour en tirer des bénéfices concurrentiels.

Évolution de l'IA agentique

Selon Forrester, l’IA agentique passera d’agents spécialisés à des systèmes multi-agents capables de gérer plusieurs cas d’usage de manière coordonnée. Ces agents collaboreront entre eux pour exécuter des processus plus complexes, interconnectés et adaptatifs.

Forbes anticipe que les agents d’IA deviendront de véritables partenaires pour les employés. L’interaction homme-machine évoluera vers une collaboration plus naturelle, permettant une résolution de problèmes optimisée et une accélération de l’innovation.

Chez Creatio, nous croyons que l’IA agentique renforce les capacités humaines. Notre plateforme facilite une collaboration fluide entre humains et agents numériques, qui s’intègrent aux workflows quotidiens, s’adaptent aux préférences de chacun, et libèrent les employés des tâches répétitives pour leur permettre de se concentrer sur des missions à forte valeur ajoutée. Grâce à cette synergie, les entreprises peuvent atteindre un niveau inédit de productivité, d’agilité et d’efficacité, redéfinissant l’avenir du travail.