Faits saillants :
- -Agentic signifie avoir l’autonomie et la capacité de raisonnement d’agir indépendamment vers un but.
- En AI, être agentique signifie que les systèmes peuvent raisonner, planifier et prendre des actions en plusieurs étapes sans intervention humaine.
- L’IA agentique diffère de l’automatisation traditionnelle en s’adaptant dynamiquement aux conditions et aux objectifs changeants.
- Le terme -agentic– est né en psychologie et en éducation pour décrire l’auto-direction humaine — l’IA reflète maintenant ce comportement dans la technologie.
- L’IA agentique combine de grands modèles de langage (LML), le traitement du langage naturel (NLP) et l’apprentissage automatique (ML) pour comprendre l’intention et agir.
Tout le monde parle d’IA agentique — et pour une bonne raison. Il redéfinit la façon dont le travail se fait dans l’entreprise. Dans la seule année dernière, les recherches pour – 600%, alors que les chefs d’entreprise cherchent des outils qui ne génèrent pas seulement de l’information, mais agissent sur elle.
Selon – C’est pas vrai., d’ici 2028, 33 % des applications logicielles d’entreprise comprendront l’IA agentique, en hausse par rapport à moins de 1 % en 2024, permettant de prendre 15 % des décisions quotidiennes de travail de façon autonome.
Mais -“agentic” n’a pas commencé comme un mot à la mode. Le concept vient de la psychologie et de l’éducation, où il décrit «indépendantement prendre des initiatives et conduire les résultats.
Le même principe d’agence est appliqué à l’intelligence artificielle.
L’IA agentique donne aux systèmes une forme d’autonomie : la capacité d’interpréter le contexte, de planifier plusieurs étapes et de prendre des mesures à travers les outils et les équipes, sans tenir la main de l’homme.
Pour votre organisation, cela signifie l’automatisation qui ne se brise pas lorsque les flux de travail changent, les systèmes qui peuvent raisonner et s’adapter en temps réel, et les employés qui passent moins de temps à chercher et plus de temps à obtenir des résultats.
Qu’est-ce que ça veut dire par agentique ?
À son plus simple, agentique signifie avoir la capacité de prendre des initiatives, de prendre des décisions et d’agir de façon indépendante en vue d’atteindre un objectif.
Au lieu de réagir simplement aux appels ou à l’exécution de commandes fixes, l’IA agentique peut :
- Interprétation du contexte
- Planifier des actions en plusieurs étapes
- Exécutez-les de manière autonome pour atteindre un résultat défini
Ces outils d’agents se fondent sur un réseau d’agents d’IA, c’est-à-dire des systèmes d’IA individuels construits pour effectuer des tâches spécifiques et spécialisées. Les agents de l’IA perçoivent leur environnement, traitent les informations et agissent en fonction de paramètres définis comme la réinitialisation d’un mot de passe, la rédaction d’un résumé ou la récupération d’un fichier. L’IA agentique, par contre, décrit un système complet qui coordonne de nombreux agents d’IA vers un objectif plus large.
Les outils agentsiques ne sont pas limités aux flux de travail statiques — ils apprennent, s’adaptent et raisonnent en temps réel.
Imaginez un système informatique qui détecte un problème d’accès d’un utilisateur et réinitialise automatiquement les identifiants, ou un assistant RH qui complète un nouveau workflow de location d’un utilisateur sans intervention. Ce sont des exemples d’IA qui fonctionnent avec l’organisme, des systèmes qui agissent de façon proactive dans le cadre de politiques, de permissions et de garde-corps définis.
Cette capacité de planifier et d’agir de manière indépendante est ce qui rend l’IA agentique si différente de l’automatisation traditionnelle. Elle introduit la flexibilité, la gouvernance et le raisonnement dans les flux de travail quotidiens, transformant les systèmes réactifs en systèmes proactifs qui aident à faire du travail plus rapidement, plus précisément et avec moins d’efforts manuels.
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Capacité |
AI de base |
Agents d’IA |
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Autonomie |
Répond à l’invitation ou à la récupération d’informations. |
Peut lancer ou faire avancer les flux de travail en fonction du contexte et de l’intention. |
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Raisonnement |
Correspond aux mots-clés et génère des réponses. |
Comprendre les objectifs, les casser en étapes et déterminer la meilleure voie à suivre. |
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Mesures à prendre |
Fournit des informations ou des suggestions. |
Prend des mesures en plusieurs étapes dans tous les systèmes (p. ex., mise à jour des dossiers, demandes de triage, tâches complètes). |
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Adaptation |
Effectue le même comportement pour chaque utilisateur. |
Apprend des modèles, adapte les actions au rôle, à l’histoire et au contexte organisationnel. |
D’où vient le terme –
Le mot agentic vient de l’idée d’agence — la capacité d’agir de façon indépendante et de faire des choix qui façonnent les résultats. Bien avant son utilisation dans la technologie, le terme est apparu en psychologie et en éducation pour décrire les personnes qui prennent des initiatives, prennent des décisions et guident leurs propres progrès.
Dans le domaine de l’éducation, par exemple, un étudiant qui construit une application pour approfondir une leçon de codage démontre l’organisme : il dirige son apprentissage plutôt que de suivre seulement ce qu’il a assigné. En psychologie, l’organisme se réfère à l’autodétermination, à la capacité d’agir intentionnellement plutôt que de réagir.
Aujourd’hui, ce même concept s’applique à l’intelligence artificielle. L’IA agentique reflète cette qualité humaine d’initiative et de prise de décision, exprimée par le biais de logiciels.
Tout comme un apprenant agentique identifie des objectifs et travaille à leur réalisation indépendamment, un système agentique d’IA interprète les intrants et le contexte, planifie l’étape suivante et agit de façon autonome vers un résultat.
Caractéristiques clés de l’IA agentique
L’IA agentique ne répond pas simplement aux commandes — il prend des objectifs comme entrée, interprète le contexte et planifie des actions à travers les systèmes pour atteindre des résultats. Il est conçu pour s’adapter et s’améliorer avec le temps, en utilisant les données d’entreprise pour que les personnes et les systèmes puissent travailler plus intelligemment ensemble.
1. Autonomie
L’IA agentique peut agir de manière proactive, et non pas seulement réactive. Il fait avancer un flux de travail sur son propre pied, suivant les politiques organisationnelles et les garde-corps.
Cas d’utilisation: HR à bord. après qu’un gestionnaire demande une configuration de nouveau-location, l’agent peut lancer la création de compte, demander les approbations nécessaires, et aviser les intervenants sans attendre d’autres commentaires.
2. Raisonnement axé sur les objectifs
Au lieu de renvoyer une seule réponse prédite, l’IA agentique interprète l’objectif plus large de l’utilisateur, définit les sous-tâches et travaille vers le résultat complet.
Cas d’utilisation: Demande d’achats. comprend -commander un ordinateur portable de remplacement, – vérifie l’admissibilité et la politique, recueille les détails manquants, et commence le flux de travail d’approvisionnement.
3. Planification en plusieurs étapes
Il divise les tâches complexes en étapes, choisit la bonne séquence d’actions et s’adapte à mesure que de nouvelles informations apparaissent — ce que l’intelligence artificielle traditionnelle ne peut pas faire de façon fiable.
Cas d’utilisation: Réinitialisez le mot de passe. vérifie l’identité, sélectionne le bon fournisseur d’identité, effectue la réinitialisation via l’API et confirme la résolution avec l’employé.
4. Orchestration cross-system
L’IA agentique peut coordonner les actions dans de nombreux systèmes d’entreprise – billetterie, HRIS, identité, finance, etc. – en réduisant les montants et les couturières manuelles que les employés font normalement.
Cas d’utilisation: Fourniture de nouveaux contrats de location. crée des tickets informatiques, met à jour les enregistrements de la journée de travail, vérifie la disponibilité de l’équipement et déclenche l’accès aux flux de travail dans tous les systèmes.
5. Contexte, mémoire et sensibilisation des entreprises
L’IA Agentic utilise la mémoire à court terme, les modèles à long terme et les signaux en temps réel des API, des journaux d’événements et des indices de recherche. Cette base aide à prendre des décisions qui reflètent le rôle, les permissions et l’histoire de l’utilisateur.
Cas d’utilisation: Recherche de la politique des RH. renvoie la version la plus pertinente d’une politique en fonction de l’emplacement de l’employé, de l’équipe, des questions préalables et du contexte actuel.
En savoir plus sur le fonctionnement de l’IA agentique.
Pourquoi l’IA agentique est la prochaine frontière de l’automatisation d’entreprise
Les outils traditionnels comme RPA et les plateformes d’intégration (Intégration Platform as a Service, ou iPaaS) peuvent connecter des systèmes et exécuter des tâches scriptées, mais ils ne peuvent pas raisonner au-delà de leurs workflows, de sorte que lorsque les processus changent, les humains doivent intervenir pour patcher les connexions, mettre à jour la logique ou reconfigurer les flux de données.
L’IA agentique change cette équation.
Il combine raisonnement et automatisation orchestrée, permettant aux systèmes d’interpréter l’intention, d’évaluer les options et d’agir de manière autonome sur plusieurs étapes et outils. Au lieu de se fier uniquement à des déclencheurs rigides ou à une seule étape ou de lutter contre de nouvelles informations, l’IA agentique peut planifier et exécuter dynamiquement l’étape suivante — fermer la boucle entre l’information et l’action.
En raisonnant entre les systèmes plutôt que de se fier à des automatismes rigides, l’IA agentique introduit un nouveau niveau de flexibilité et d’évolutivité.
- Gestion des services informatiques (GISI): Systèmes qui peuvent identifier et corriger certains problèmes d’accès ou incidents potentiels avant que les utilisateurs ne déposent même un ticket.
- Les droits de l’homme : Automatisation de l’embarquement qui s’adapte à chaque rôle ou emplacement sans reconfiguration constante.
- Financement : Les flux de travail qui concilient factures et anomalies de drapeau en temps réel.
- Achats : Approbations automatisées qui vérifient la conformité avant les demandes d’acheminement.
Ce ne sont pas seulement des gains d’efficacité — ils sont des changements dans la façon dont le travail se fait. Les entreprises utilisant l’IA agentique voient souvent des temps de résolution plus rapides, moins d’erreurs manuelles et des augmentations mesurables de la productivité et de la satisfaction des employés.
À mesure que l’automatisation statique atteint ses limites, l’IA agentique offre ce que les outils hérités peuvent : une couche de raisonnement qui relie les systèmes, comprend les objectifs et continue de circuler dans chaque département.
Exemples réels d’IA agentique en action
L’IA agentique transforme déjà le fonctionnement des entreprises. Dans les domaines des TI, des RH, des finances et de l’approvisionnement, les systèmes intelligents planifient, agissent et s’adaptent de façon à rendre le travail plus rapide, plus précis et moins manuel.
IT: Résolution automatisée des problèmes
Dans le cadre de l’ITSM, l’IA agentique opère dans les deux interface de chat et les système moteur. Il peut détecter les problèmes d’accès ou de mot de passe, réinitialiser les identifiants grâce à des intégrations de gestion d’identité, et informer les utilisateurs directement dans le chat. Lorsque des exceptions se produisent, il remet le cas à la bonne équipe de service tout en préservant le contexte complet à l’intérieur du système de billetterie. Résultat : réduction des délais de résolution, réduction des demandes répétitives et augmentation de la bande passante pour l’innovation.
RH: Employé sans couture à bord
Pour les RH, l’IA agentique travaille sur Intégrations des flux de travail et fournit des mises à jour dans le interface de chat. Il orchestre les workflows d’embarquement en accordant l’accès aux outils dans le backend, en mettant à jour les profils des employés dans les systèmes HRIS, en planifiant les introductions par intégrations de calendrier et en partageant les ressources dans le chat. Salariés obtenir ce dont ils ont besoin rapidement, tandis que les RH gagnent en visibilité et en gouvernance à chaque étape.
Finances : rapprochement des dépenses
En finance, l’IA agentique fonctionne principalement dans le moteur du système, coordonner les données dans les systèmes de planification des ressources et de paie tout en communiquant les résultats de la discussion au besoin. Il correspond aux rapports de dépenses par rapport aux reçus, signale les anomalies et déclenche des corrections par l’intégration des flux de travail. Cela permet d’économiser des heures de révision manuelle et de soutenir l’exactitude et la conformité, aidant les équipes de finance à fermer les livres plus rapidement.
Achats : approbations intelligentes
Dans le domaine des achats, l’AI agente surveille les demandes d’achats dans le moteur du système, contrôle la conformité de la politique par Intégrations des flux de travail, et les autorisations de route aux parties prenantes dans leur interface de chat. En connectant les données à l’ensemble des systèmes d’approvisionnement, de financement et de conformité, il accélère les cycles d’achat tout en maintenant la vérifiabilité.
Transformer le travail avec Moveworks agentic AI
De nombreuses entreprises expérimentent encore l’automatisation statique ou des outils d’IA isolés. Moveworks franchit la prochaine étape : fournir une plateforme d’IA vraiment agentique qui unifie la recherche, l’action et l’extensibilité dans tous les systèmes d’entreprise.
En unifiant la recherche, l’action et l’extensibilité dans tous les systèmes d’entreprise, Moveworks devient la porte d’entrée pour travailler, où les employés commencent et finissent ce qui compte.
L’assistant IA Moveworks donne à chaque employé une interface conversationnelle unique pour obtenir des réponses et exécuter des tâches, tandis que l’agent Studio permet aux équipes de construire et d’étendre des agents d’IA puissants à travers les TI, les RH, les finances et au-delà.
À un moment où la plupart des organisations expérimentent encore des outils d’automatisation de base ou d’IA isolés, Moveworks fournit une plateforme d’IA vraiment agentique qui comprend l’intention, les raisons par le contexte et prend des mesures autonomes sur toute la pile.