Terme défini

IA agentique

Systèmes IA capables de planifier, exécuter des actions multi-étapes et utiliser des outils pour compléter des tâches en autonomie.

L'IA agentique désigne les systèmes qui décomposent un objectif en sous-tâches, appellent des outils (APIs, bases de données, exécution de code), inspectent les résultats intermédiaires et itèrent vers le résultat final — avec une intervention humaine limitée ou nulle entre les étapes. Les systèmes agentiques s'appuient sur des LLMs mais sont façonnés par la logique d'orchestration, la mémoire et les définitions d'outils. En production, les workflows agentiques sont bornés par des guardrails, des harnais d'évaluation et des files de review humaines pour les actions à fort impact.

Quand ça compte

Quand le travail nécessite plusieurs décisions enchaînées (recherche → draft → validation → action). Sous 3 étapes, un seul appel LLM est moins cher et plus sûr ; au-dessus, les patterns agentiques justifient leur coût de complexité.

Exemple concret

Un agent commercial outbound qui tire les signaux compte depuis HubSpot, draft un message personnalisé, vérifie les do-not-contact, schedule l'envoi via l'API email, et log les touches dans le CRM — le tout dans une boucle goal-oriented avec escalation reviewer sur cas à faible confiance.

KPI à surveiller

Tool-call success rate (>95% cible), task completion end-to-end (>80%), reviewer escalation rate (10-15% optimal).

Termes liés

On utilise ça chaque semaine

Réserver un appel de 30 min

Réservez un appel de 30 min et on vous montre comment IA agentique apparaît dans un engagement réel qu'on opère.

Réserver un appel de 30 min