IA Agentique : Une Introduction

L’IA agentique, ou « agentic AI » en anglais, désigne des systèmes d’intelligence artificielle conçus pour agir de manière autonome. En fait, ils prennent des décisions et exécutent des tâches sans intervention humaine.

Or, l’année 2025 marque un tournant majeur pour l’IA agentique. En effet, selon une étude, cette forme d’IA est en train de passer d’une phase d’expérimentation à une adoption massive et stratégique dans les organisations.

Ainsi, selon une enquête récente :

• 96% des organisations prévoient d’augmenter leur utilisation des agents d’IA dans les 12 prochains mois
• 83% des dirigeants considèrent l’investissement dans l’IA agentique comme essentiel pour rester compétitifs.

Ceci est d’autant plus intéressant que l’IA agentique s’intègre dans les fonctions transversales. A titre d’exemple, on peut citer l’IT, le marketing, le service client ou encore, la finance et la comptabilité.

En fait, l’intérêt croissant de cette forme d’IA tient à plusieurs facteurs :

• une prise de décision en vue d’atteindre des objectifs spécifiques
• une automatisation de processus complexes
• une adaptabilité à son environnement selon ses spécificités propres
• le contexte actuel de dématérialisation des données

IA agentique: définition et principes

Aussi, l’IA agentique est une innovation récente qui mérite d’en percevoir les contours.

Définition de l’IA agentique

Selon Wikipédia, l’IA agentique (ou agents intelligents) désigne des systèmes autonomes et proactifs capables d’atteindre des objectifs donnés. Concrètement, un agent intelligent :

• perçoit son environnement,
• prend des décisions
• et agit de manière autonome pour accomplir des tâches,
• tout en apprenant de ses expériences.

Ainsi, selon une définition communément admise, un agent IA est un programme qui « peut prendre des décisions ou effectuer un service basé sur son environnement, les entrées utilisateurs et son expérience »techtarget.com.

Ce qu’il faut retenir ici, c’est que l’« IA agentique » insiste plus spécifiquement sur la dimension « agent ». En fait, ce sont ces agents qui poursuivent proactivement des buts sur la durée. Ils prennent ainsi des décisions successives pour maximiser une fonction objectif. On parle parfois d’« agentialité numérique ».

Exemples d’agents IA existants

Dans notre quotidien comme dans l’industrie, les agents d’IA sont déjà largement utilisés.

En effet, les assistants vocaux tels que Siri, Alexa ou Google Assistant en sont des exemples :

• ils interprètent les demandes orales des utilisateurs (comme obtenir la météo, lancer un trajet ou contrôler des objets connectés)
• ils réalisent les actions demandées grâce à la reconnaissance vocale, au traitement du langage naturel et à la connexion à différents services.

Par ailleurs, dans le secteur automobile, les véhicules autonomes s’appuient sur une multitude de capteurs (caméras, lidars, GPS). Cela leur permet, de façon autonome d’analyser leur environnement et de prendre des décisions de conduite en temps réel.

De plus, les agents IA sont aussi présents dans le service client ou la finance, sous forme de chatbots. En fait, ceux-ci sont capables de répondre automatiquement aux questions ou d’extraire des informations de documents. A ce titre, certaines solutions lisent et analysent des formulaires financiers, extraient des données clés et les comparent à des références auditées. Il existe aussi des systèmes de recommandation personnalisés ou des conseillers financiers automatisés (« robo-advisors ») qui ajustent les portefeuilles selon les évolutions du marché. 

De même, les modèles génératifs récents, comme GPT-4, incarnent une nouvelle génération d’agents autonomes capables d’effectuer des tâches variées (rédaction, planification, recherche) avec peu de supervision humaine.

Enfin, dans l’industrie ou à la maison, on retrouve également des robots intelligents. Il peut s’agir d’aspirateurs ou de drones. Leur rôle est de planifier leurs déplacements de façon autonome.

Application de l’IA agentique dans le domaine comptable

En gros, un agent IA se caractérise par sa capacité à agir de manière autonome pour accomplir des tâches complexes au service de l’utilisateur ou de l’organisation qui l’emploie. Or, ces agents se distinguent des logiciels traditionnels par leur capacité d’apprentissage et d’adaptation, ainsi que par leur relative autonomie décisionnelle. 

Les agents intelligents utilisés en comptabilité/audit

Dans le domaine comptable, les agents intelligents fonctionnent selon un processus structuré en plusieurs étapes distinctes mais interconnectées. 

Tout d’abord, ils procèdent à la perception et la collecte des données. Ces agents vont alors rassembler des informations provenant de diverses sources. Ainsi, il peut s’agir d’interactions avec les clients, l’historique des transactions ou encore de documents comptables.

Ensuite, grâce à des modèles d’apprentissage automatique sophistiqués, ils analysent ces données. L’objectif ici est d’identifier des modèles et prendre des décisions pertinentes.

Par ailleurs, une fois la décision prise, les agents exécutent l’action requise. Il peut ainsi être question de déterminer la réponse la plus appropriée à une demande ou identifier une anomalie dans un ensemble de transactions.

Intérêt de ces outils intelligents

En fait, l’approche multi-agent représente une évolution prometteuse pour les missions d’audit complexes. En effet, un agent IA spécifique va prendre en charge chaque étape clé de l’audit (collecte de données, détection d’anomalies, réconciliation des comptes, documentation).

Or, ces agents fonctionnent selon un workflow collaboratif coordonné par un agent orchestrateur. Son rôle consiste à centraliser les résultats. Il peut aussi produire des rapports. De plus, grâce à une architecture modulaire, chaque agent peut se concentrer sur une tâche spécifique. 

Par conséquent, cela facilite une collaboration intelligente qui favorise le partage d’informations. 

In fine, les agents intelligents renforcent la cohérence et la traçabilité des opérations.

Conclusion

Ainsi, l’IA agentique constitue une révolution dans de nombreux secteurs d’activité, y compris dans le domaine de la comptabilité. Sans aucun doute, cette technologie offre un potentiel d’efficacité considérable. Cependant, concrètement, des défis majeurs restent à surmonter.

Aussi, vraisemblablement, l’équilibre réside dans un modèle hybride, à l’instar du chatbot GL.ai développé par le cabinet PwC. En fait, l’humain reste le décideur ultime, utilisant l’IA comme un levier d’excellence plutôt qu’un substitut. Pour y parvenir, la formation continue, l’adoption de cadres réglementaires stricts (ex : AI Act européen), et une culture de la transparence seront indispensables. Et seulement à ces conditions, l’IA agentique deviendra de fait un partenaire durable.