Comprendre le mode agentique en IA
De l’IA qui répond… à l’IA qui agit. Une révolution dans la productivité.
Pendant longtemps, l’intelligence artificielle a été utilisée comme un outil passif : on pose une question, on reçoit une réponse. Aujourd’hui, une nouvelle approche émerge et change profondément la donne : le mode agentique.
Dans cette formation, nous allons comprendre ce que c’est, à quoi ça sert, et comment l’utiliser concrètement, même sans être développeur expert.
Module 1 – Qu’est-ce que le mode agentique ?
Le fonctionnement “classique” (mode linéaire)
Traditionnellement, l’IA fonctionne de manière linéaire :
- Vous écrivez une instruction (un prompt)
- L’IA génère une réponse
- Le processus s’arrête
👉 C’est efficace pour des tâches simples, mais limité dès que la demande devient complexe.
Exemple : “Écris-moi un article de 1000 mots sur l’IA en entreprise.”
L’IA écrit tout d’un bloc. Si une partie est hors sujet ou incorrecte, c’est à vous de corriger.
Le mode agentique : une IA qui raisonne et agit
Le mode agentique repose sur trois piliers clés : Autonomie, Itération, Auto-correction.
Au lieu de simplement répondre, l’IA devient un agent, capable de :
- Planifier plusieurs étapes pour atteindre un objectif
- Utiliser des outils (recherche web, calcul, code, lecture de documents)
- Vérifier ses propres résultats et se corriger
| Mode classique (Zero-shot) | Mode agentique |
|---|---|
| Réponse en une seule fois | Travail en plusieurs étapes |
| Pas de vérification | Vérification et ajustements |
| L’utilisateur corrige | L’agent s’auto-corrige |
| IA “statique” | IA “active” |
Module 2 – À quoi ça sert ? (Cas d’usage business)
Le mode agentique prend tout son sens dès qu’un problème nécessite plusieurs étapes et de la précision.
1. Analyse de données complexe
Un agent peut écrire un script Python, l’exécuter, constater une erreur, modifier le code et générer un graphique final exploitable.
👉 Sans intervention humaine à chaque étape.
2. Veille concurrentielle
Il recherche les prix concurrents, structure les données, identifie les écarts et rédige une synthèse.
👉 Là où un humain mettrait plusieurs heures.
3. Développement logiciel
Il ne se contente pas d’écrire du code : il écrit les tests, les exécute, identifie les bugs, corrige et relance.
👉 Un véritable assistant développeur autonome.
Module 3 – Mise en pratique (Antigravity, LangChain...)
1. Définir le persona et les outils
Un agent efficace doit toujours avoir un rôle clair (ex: "Tu es un analyste financier") et des outils adaptés (Recherche web, Calculatrice, etc.).
👉 Sans outils, un agent reste théorique.
2. La boucle de raisonnement : ReAct
Pensée → Action → Observation → Nouvelle Pensée. Cette boucle se répète jusqu’à atteindre l’objectif.
Action: → Appel outil Bourse
Observation: "190$"
Pensée: "Je peux maintenant calculer la variation."
3. Exemple de configuration
agent = Agent(
role="Analyste Financier",
goal="Analyser la santé d'une entreprise",
tools=[PDFReader(), WebSearch(), Calculator()]
)
result = agent.execute(
"Analyse le dernier rapport de LVMH..."
)Module 4 – Conseils pour réussir
Définissez des limites claires
Toujours définir un nombre maximum d’itérations pour éviter que l’agent ne tourne en boucle infinie.
La qualité des outils est cruciale
Un agent n’est jamais meilleur que ses outils. Données obsolètes = décisions erronées.
Gardez l’humain dans la boucle
Pour les processus sensibles, une validation humaine avant l’exécution finale est indispensable ("Human-in-the-loop").
Ce qu’il faut retenir
Le mode agentique transforme l’IA d’un simple générateur de texte en un véritable système d’exécution de tâches.
C’est l’avenir de la productivité assistée par l’IA.