Agents intelligents, une approche pour vous y mettre vraiment !

Ces dernières semaines je vous ai longuement parlé de la manière dont les organisations intègrent l’IA générative pour booster la productivité. Aujourd’hui nous entrons dans une nouvelle phase : celle de l’émergence des agents, ces entités logicielles capables d’agir, de planifier et parfois de déléguer.

Avant de nous plonger dans les différentes classes d’agents, revenons un instant sur les différentes phases d’adoption de l’IA dans les organisations. 

1 : Usage encadré de l'IA
On utilise par exemple ChatGPT, Gemini ou Copilot en version Pro, sans lien avec les données de l’entreprise. On perçoit déja un gain individuel de productivité.
2 : IA contextuelle avec les données d'entreprise
L’IA accède aux données internes pour les rendre actionnables. Exemple : un bot RH répond à des questions internes.
3 : Automatisation par agents
Des agents spécialisés exécutent des mini-processus : relances, génération de contenus, consolidation de rapports.
4 : Organisation symbiotique
Les agents se multiplient et coopèrent. L’humain supervise l’exception et la stratégie. En version 4+, les agents pilotent d’autres agents.


25 à 20% des entreprises en France ont atteint le niveau 1. La plupart d’entre elles sont encore au niveau 0 : l’IA Shadow (c’est à dire que leurs équipe utilisent des outils d’IA gratuits “sous le manteau” avec tous les risques qui en découlent.
 

Dans les mois qui viennent l’adoption va s’accélérer jusqu’à atteindre un palier, une phase très complexe le passage du niveau 3 (quelques agents isolés) au niveau 4 (un écosystème d’agents interconnectés).
 

Pourquoi le passage 3 → 4 change tout

 

  • Au niveau 3 : chaque équipe monte son agent, dans son coin. C’est encore assez simple, par exemple en déployant des GPT s’appuyant sur les données de l’entreprises et configurés pour réaliser des taches métiers précises. C’est simple. Ca se fait en langage naturel en utilisant une bonne méthode de prompting.
     

  • Au niveau 4 : on gère une colonie d’agents interopérables, qui partagent une mémoire commune et des rôles définis. C’est beaucoup plus complexe et necessite une maitrise technique et des outils encore peu matures.

 


Comment franchir cette étape ?

 
Cartographier les processus
Identifier les tâches déjà automatisées. Repérer les doublons ou lacunes dans les parcours.
Normaliser les outils
Choisir un socle technique commun pour éviter la prolifération de scripts ou d'agents non compatibles.
Designer les rôles IA
Classer les agents en 4 types : assistant, assistant polyvalent, expert, chef d’orchestre. Définir leurs droits et leur périmètre.
Mesurer leur
impact
Mettre en place des indicateurs simples : temps gagné, erreurs évitées, qualité perçue.
Maintenir un contrôle humain
Superviser les actions, auditer les décisions, tester en bac à sable : la supervision reste indispensable, même en niveau 4.



Les 4 classes d’agents IA


Pour accompagner ce changement, il est essentiel de bien comprendre les différents types d’agents qui coexistent aujourd’hui dans le paysage technologique. Voici une grille simple pour les différencier :
 

1. L'assistant spécialiste

Ce qu’il sait faire :
Exécute une tâche précise, sans mémoire ni raisonnement.

Solutions disponibles :

  • Outils simples et accessibles :

    Zapier AI Actions, Make

    Power Automate Copilot (Microsoft)

  • Modèles de base :

    GPTs simples (OpenAI), sans fonctions personnalisées

 

2. L'assistant polyvalent

Ce qu’il sait faire :
Enchaîne plusieurs étapes, planifie, garde un contexte limité.

Solutions disponibles :

  • Sur étagère (sans code ou peu technique) :

    GPT-4o, O3 Pro, DeepResearch (OpenAI), avec prompts métier et données d’entreprise

    Custom GPTs avec fonctions/actions via les modèles orchestrés (O3, O3 Pro)

  • No-code avec plus de configuration :

    Vertex AI Agent Builder (Google)

    Copilot Studio (Microsoft)

    n8n avec mémoire et fonctions

  • Frameworks pour profils techniques (code requis) :

    LangChain Agents

    AWS Bedrock agents « classiques »


3. L'expert polyvalent

Ce qu’il sait faire :
Analyse, raisonne, apprend des retours, interagit en multi-modal.

Solutions disponibles :

  • Sur étagère (usage simple) :

    Manus – agent no-code

    GPT-Agents

    Grok 4 (xAI)

  • No-code avec logique avancée :

    n8n avec agents chaînés, logique conditionnelle, boucles de feedback

  • Frameworks techniques (code requis) :

    LangChain Agents (avec mémoire et outils)

    AWS Bedrock (avec mémoire contextuelle et logique métier)



4. Le chef d’orchestre d’agents

Ce qu’il sait faire :
Coordonne plusieurs agents, délègue des tâches, supervise les résultats.

Solutions disponibles (niveau expert / développeur) :

 


Ce qu’il faut retenir

L’ère des agents intelligents ne fait que commencer.

Chaque niveau correspond à une maturité organisationnelle, mais aussi à une responsabilité managériale : plus l’IA agit de façon autonome, plus elle doit être conçue, encadrée, mesurée.

Retenez la progression :

Assistant spécialiste ➜ Assistant polyvalent ➜ Expert polyvalent ➜ Chef d’orchestre


Mais, pour commencer, parlons-en, j’accompagne des organisations à passer chaque étape. Sachez que le niveau 3 de la maturité est atteignable en quelques semaines seulement. Vous commencerez alors à déployer des assistants spécialistes dans votre organisation sans grande difficulté.

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Michel Levy provençal