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
Agent autonome
Un agent IA qui complète une tâche définie sans intervention humaine à chaque étape.
Tool use
Capacité d'un LLM à invoquer des capabilities déterministes — APIs, bases de données, exécution de code — dans sa réponse.
ReAct
Pattern d'agent IA qui alterne reasoning (« Thought ») et actions (« Action ») pour les tâches multi-étapes.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Génération ancrée dans des sources documentaires récupérées plutôt que dans la mémoire paramétrique seule du modèle.
On utilise ça chaque semaine
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