IA générative, IA agentique, Agents IA, on clarifie tout ça
- Guillaume Rigaux
- il y a 28 minutes
- 4 min de lecture
Le vocabulaire autour de l’IA a explosé ces derniers mois. On ne parle plus seulement d’IA générative. De nouveaux termes se sont installés dans les conversations : agents IA, ère agentique, web agentique, ainsi que les navigateurs IA comme ChatGPT Atlas ou Comet de Perplexity.
Au MIC, on a analysé ces notions pour expliquer ce qui les distingue et vous aider à vous y retrouver. Derrière ces mots, c’est un vrai tournant technologique. Les systèmes ne se contentent plus de générer du contenu : ils deviennent capables d’agir, de décider et d’interagir avec leur environnement. Un changement majeur dans nos façons de travailler.
IA générative
L’IA générative est aujourd’hui la forme d’IA la plus répandue et la plus connue du grand public. Elle regroupe les systèmes capables de produire du contenu : textes, résumés, rapports, documents, images, vidéos, sons, etc. Longtemps centrée sur le texte, elle est désormais multimodale, c’est-à-dire qu’elle peut comprendre plusieurs formats et en générer tout autant (textes, images, vidéos ou encore audio).
L’IA générative repose sur les grands modèles de langage (LLM) construits sur une architecture devenue standard : Transformer. Cette architecture est celle qui a permis l’arrivée d'outils comme ChatGPT (le T de GPT signifie Transformer) et de tous les outils génératifs modernes.
Le fonctionnement de l'IA générative est simple du point de vue utilisateur :
Une instruction humaine (le prompt) qui déclenche l’action.
L’IA analyse la demande et génère une réponse adaptée.
L’utilisateur reste à l’initiative. L’IA générative n’a pas d’autonomie, ne planifie pas et ne prend pas d’initiative. Malgré cette nature réactive, elle excelle par sa rapidité, sa polyvalence, sa facilité d’utilisation et sa faible courbe d’apprentissage, même si des compétences en prompting s’avèrent nécessaires pour un bon usage responsable.
C’est cette absence d’autonomie qui la distingue des agents IA.
Agents IA
Des fonctionnalités comme Deep Research dans Copilot ou ChatGPT utilisent déjà des agents IA en arrière-plan. La plupart des outils modernes embarquent ces agents sans toujours les nommer comme tels.
Un agent IA est une instance qui exécute des tâches précises : rédiger un e-mail, créer du contenu dans un CRM, générer un tableau dans Excel. Il combine production de contenu et interaction avec des outils externes. C'est ce qui constitue sa principale différence avec l'IA générative : il peut agir, réagir et surtout fonctionner de manière autonome, sans que l’utilisateur doive déclencher explicitement l’action.
Les agents IA sont la brique de base de l’automatisation. Ils permettent d’exécuter intelligemment une ou plusieurs tâches dans un workflow. Le potentiel est énorme : gestion de workflows, coordination d’actions, exécution autonome de tâches multiples.
IA Agentique
L’IA agentique est un domaine plus précis de l’IA générative. Elle désigne la capacité d’un système à faire preuve d’autonomie, de raisonnement, d’adaptation et de planification.
Elle orchestre et coordonne plusieurs agents IA pour atteindre des objectifs variés et parfois complexes de manière autonome. Elle s’appuie généralement sur de l’IA générative enrichie de mécanismes de raisonnement, de gestion de contexte, d’intégration d’outils et de mémoire.
Les composantes clés de l’IA agentique sont :
La perception : sa capacité à recueillir des informations au sein de son environnement.
Le raisonnement : à l'aide d'un LLM la plupart du temps, elle est capable d'analyser, d’identifier et de formuler des solutions potentielles.
La planification : les informations recueillies sont utilisées pour élaborer un plan d'exécution décomposé en étapes.
L'action : l'IA passe à l'action en fonction de son plan. Cela peut être générer du contenu, prendre des décisions, effectuer des tâches ou interagir avec d'autres systèmes (voire d'autres agents).
La réflexion : après avoir agi, le système est capable de s'auto-évaluer, d'apprendre, de s'améliorer. "Ce cycle continu de perception, de planification, d'action et de réflexion permet à l'IA agentique d'apprendre et de s'améliorer au fil du temps." (Source : Google - What is Agentic AI)
En résumé
| IA générative | Agents IA | IA agentique |
Rôle | Générer du contenu | Exécuter des tâches | Piloter et orchestrer plusieurs actions |
Autonomie | Limitée (aucune par défaut) | Moyenne à élevée | Élevée |
Fonctionnement | Répond à un prompt | Agit avec des outils externes | Raisonne, planifie et s’adapte |
Interaction avec l’environnement | Faible | Intermédiaire | Forte et continue |
Ce que ça permet | Texte, images, vidéos, audio, documents, etc. | Automatisation de tâches | Coordination de processus complexes |
Intérêt pour les PME | Multitâches, gains rapides, facile à adopter | Automatisation intelligente | Transformation stratégique plus profonde |
L’IA n’est plus un simple outil de génération de contenu. Elle évolue vers des écosystèmes autonomes capables d’agir, de s’adapter et d’interagir.
Comprendre la différence entre IA générative, agents IA et IA agentique est essentiel pour saisir la maturité des technologies actuelles et savoir comment les utiliser dans votre organisation.
L’IA générative reste la porte d’entrée la plus simple. Les agents IA permettent déjà d’automatiser des tâches concrètes. L’IA agentique, elle, ouvre la voie à une nouvelle manière de travailler grâce à des systèmes capables de coordonner plusieurs actions et d’atteindre des objectifs complexes.
Pour les PME, l’enjeu n’est pas de tout adopter, mais d’identifier ce qui est utile, adapté et réellement aligné avec leurs besoins.
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