L’intelligence artificielle générative a marqué un tournant dans l’automatisation des processus, mais elle n’est que la première étape d’une transformation plus profonde : l’essor de agents IA autonomes ou Agentic AI. Contrairement aux modèles classiques d’IA générative qui fonctionnent sur une base de requêtes-réponses, l’Agentic AI repose sur des agents capables d’exécuter des tâches complexes, interagir avec plusieurs systèmes et s’adapter en temps réel aux besoins des entreprises.
Une contribution de Rémi Forest, Senior Manager – Solutions Engineering chez Confluent
Selon Gartner, d’ici 2028, 15 % des décisions quotidiennes dans les entreprises seront prises de manière autonome par des agents d’IA, contre 0 % aujourd’hui. Une perspective prometteuse, qui soulève néanmoins des défis majeurs en matière de fiabilité, de sécurité et de gestion des données.
Fiabilité et transparence : un équilibre à trouver
L’un des principaux enjeux de l’Agentic AI est son degré d’autonomie. Contrairement aux logiciels classiques où chaque ligne de code suit un ordre précis, un agent d’IA est conçu pour déterminer lui-même comment atteindre un objectif donné. Cette flexibilité peut améliorer considérablement l’efficacité des entreprises, mais elle introduit aussi une part d’aléatoire dans les résultats.
Les premières générations d’IA générative ont montré les risques d’imprécision et d’incohérence. Si des progrès significatifs ont été réalisés grâce au fine-tuning et aux boucles de rétroaction humaine, le défi reste entier pour l’Agentic AI. Pour garantir des résultats fiables et cohérents, ces systèmes devront être continuellement entraînés sur des données pertinentes, mises à jour en temps réel et validées en continu.
Sécurité et confidentialité : un nouveau champ de bataille
L’accès accru aux données par des agents autonomes pose des risques élevés de sécurité et de confidentialité. Un modèle d’IA qui interagit avec plusieurs systèmes peut, s’il est mal conçu, exposer des informations sensibles à des utilisateurs non autorisés ou être vulnérable à des attaques comme l’injection de prompts malveillants.
Les entreprises devront impérativement structurer leur approche de l’Agentic AI en fonction de ses différents niveaux d’utilisation. Lorsqu’elle est déployée en interne, un contrôle strict des accès et des données est indispensable pour limiter les risques de fuite d’informations. Lorsqu’elle est intégrée aux outils des collaborateurs, un cadre de gouvernance précis doit être mis en place afin d’éviter toute exposition involontaire de données sensibles. Enfin, lorsqu’elle est utilisée pour interagir avec des clients, des mesures de protection renforcées sont nécessaires pour garantir une stricte séparation des données personnelles et assurer la confidentialité des échanges.
L’utilisation de technologies de streaming de données permet ici de limiter les risques en cloisonnant les données et en les anonymisant avant de les injecter dans le modèle.
La donnée : fondation de l’Agentic AI
L’Agentic AI ne peut être efficace que si elle repose sur des données précises, fraîches et pertinentes. Un modèle qui s’appuie sur des informations obsolètes ou déconnectées du contexte métier génère inévitablement des erreurs et des réponses inadaptées.
Pour surmonter ce défi, l’intégration de plateformes de streaming de données (DSP) est une solution clé. En exploitant des outils comme Apache Kafka ou Apache Flink, les entreprises peuvent connecter leurs sources de données en temps réel et garantir que leurs modèles d’IA fonctionnent sur des informations actualisées et pertinentes. Cette approche réduit le risque de biais et améliore la capacité des agents à fournir des réponses adaptées aux besoins des utilisateurs.
Investissement et ROI : un pari stratégique
Adopter l’Agentic AI ne se résume pas à un simple déploiement logiciel. Les entreprises devront repenser leur infrastructure informatique, investir dans de nouvelles ressources (matériel, gestion de la mémoire, stockage) et former leurs équipes aux spécificités de ces systèmes autonomes.
Le retour sur investissement prendra du temps, mais les bénéfices attendus sont considérables : automatisation intelligente, réduction des coûts opérationnels, meilleure exploitation des données et accélération de la prise de décision.
L’Agentic AI représente ainsi bien plus qu’une évolution de l’IA générative : elle redéfinit notre manière d’interagir avec la technologie. Mais pour en exploiter tout le potentiel, les entreprises devront relever des défis complexes et mettre en place les fondations nécessaires pour une adoption réussie et sécurisée.
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