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Agents IA : le nouvel horizon pour la prise de décision en entreprise

perspicacité
12 mai 2025
9 minutes de lecture

Auteur

anurag

 
Anurag Sahay

Managing Director & Global Business Unit Head - AI and Data à Nagarro. Il orchestre le développement stratégique et technique de l’IA générative, en sécurisant son adoption et en maximisant son impact business pour les clients.

Les dirigeants doivent composer avec des marchés en constante mutation, des défis opérationnels complexes et une concurrence accrue, tout en étant submergés par les données et pressés par le temps. Cette pression engendre une fatigue décisionnelle, un mode de gestion réactif et des opportunités manquées, un cercle difficile à briser. 

Dans ce contexte, le monde des affaires exige une approche plus intelligente et agile, qui dépasse les méthodes traditionnelles pour suivre le rythme effréné du changement.
C’est précisément le rôle des agents IA : transformer la technologie en leviers d’action concrets et en décisions augmentées. 

Qu'est-ce qu'un agent IA ?
Cycle Sense–Think–Respond

"Un agent IA fonctionne selon un cycle continu Sense-Think-Respond, collectant en permanence des données, évaluant la meilleure action à entreprendre, puis l’exécutant de manière autonome."

 

L'une des évolutions les plus attendues dans le domaine de l'IA est la généralisation des agents d'IA d'ici à 2025. Ces agents peuvent opérer de manière autonome et prendre des décisions rapidement, avec une intervention humaine minimale. Alors que les modèles d’IA classiques dépendent principalement de requêtes et de commandes explicites, les agents IA apprennent, évoluent et agissent de façon indépendante.

Les agents d'IA assument également des rôles de plus en plus centrés sur l'humain, en fournissant des conseils, du mentorat, voire un soutien thérapeutique, tout en travaillant avec moins de données directes. Leur sophistication croissante rend possible des échanges plus naturels et intuitifs dans les contextes personnels et professionnels.

De plus, ils intègrent d’immenses volumes de données utilisateurs et les affinent en continu pour mieux comprendre les préférences et anticiper les besoins. Cette avancée, menée par les agents d'IA dans l'entreprise, représente une percée significative pour eux : elle permet d’améliorer la productivité, de redéfinir la prise de décision et de transformer la façon dont individus et organisations interagissent avec la technologie.

Pourquoi c'est important aujourd'hui

 

L’environnement économique actuel est marqué par la volatilité, des inefficiences opérationnelles et une surcharge informationnelle. Les agents IA apportent une réponse, en simplifiant cette complexité avec rapidité et à grande échelle. Les premiers adopteurs rapportent des gains de productivité multipliés par 10, des taux d’erreur quasi nuls, ainsi que de nouvelles sources de revenus. Les agents IA deviennent ainsi incontournables.
 
Tout comme les machines ont révolutionné le travail manuel, les agents d'IA sont en passe de transformer la connaissance.
 
Dans cette course, la plus grande menace est l’hésitation. Les entreprises les plus agiles déploient déjà des agents IA pour industrialiser leurs opérations, affiner leurs décisions et créer de la valeur nouvelle. Selon Deloitte, d’ici 2027, 50 % des entreprises utilisant l’IA seront accompagnées par des agents autonomes.

 


Trois types d'agents IA - et par où commencer


Les agents IA quittent rapidement les laboratoires de recherche pour entrer dans les opérations réelles des entreprises, transformant en profondeur la manière dont les industries fonctionnent. Les dirigeants prennent conscience de leur potentiel disruptif : Gartner a d’ailleurs désigné l'IA agentique (agents IA autonomes) comme tendance technologique stratégique numéro un pour 2025, les décrivant comme une “force de travail numérique orientée objectifs, capable de planifier et d’agir de manière autonome.”

De son côté, McKinsey estime que la mise en œuvre de ces agents pourrait libérer des milliards de dollars de valeur, évaluant le potentiel à long terme de l’IA à 4,4 trillions de dollars de gains annuels de productivité pour les entreprises.


Mais concrètement, comment les agents IA transforment-ils déjà les industries aujourd’hui ?
On peut distinguer trois grandes catégories :

  • agents basés sur les chaînes LLM
  • agents basés sur les workflows LLM
  • agents autonomes

 

 

 

agents LLM

Agents basés sur les chaînes LLM

Rationaliser les tâches liées à la connaissance

Les agents basés sur les chaînes LLM sont des spécialistes des tâches, comparables à des assistants intelligents capables de suivre un processus clair, étape par étape, pour accomplir un objectif donné. Ils s’appuient sur des modèles de langage avancés pour exécuter une séquence d’actions prédéfinies, leur permettant de comprendre le contexte, d’extraire les informations pertinentes et de fournir des résultats utiles, le tout de manière fiable et reproductible. Donnez-leur une mission, et ils la déroulent méthodiquement jusqu’à l’atteindre.

De plus en plus d’entreprises intègrent ces agents pour accélérer des tâches à forte intensité de connaissance telles que :

  • répondre aux questions des clients

  • résumer des rapports,

  • ou encore générer du contenu.

Leur adoption permet ainsi de gagner en productivité sans ajouter de complexité opérationnelle.

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exemples d'application

soutien à la clientèle
Support client et automatisation des FAQ
Des agents IA comme Airi chez Jaja Finance traitent les demandes clients courantes en allant chercher directement les réponses dans les bases de données internes. Résultat : -90 % sur les temps de réponse et 30 à 40 % du temps de l’équipe support libéré pour se concentrer sur des cas complexes. En répondant aux questions répétitives en quelques secondes, ces agents améliorent la qualité du service et permettent aux équipes humaines de se focaliser sur les tâches complexes.
icône d'apprentissage anticipé
Assistants internes de connaissance

 

Chez Morgan Stanley, un assistant IA donne aux conseillers un accès instantané à près de 100 000 rapports de recherche. Ce qui prenait autrefois des heures de recherche se fait désormais en quelques minutes, permettant aux conseillers de répondre plus vite à leurs clients et avec des analyses plus précises. C’est comme avoir un analyste de recherche disponible à portée de main.

Icône de note
Analyse des documents et reporting
Les agents basés sur des chaînes LLM permettent d’accélérer la révision de contrats et la production de rapports pour les équipes juridiques et financières. Par exemple, l’équipe juridique d’une entreprise e‑commerce a réduit de 20 à 30 % le temps de révision des contrats grâce à des outils IA qui mettent en évidence les clauses clés et les risques. Des agents similaires assistent les équipes d’audit pour résumer les rapports, économisant ainsi des heures de travail manuel et accélérant la prise de décision.

Quelle est la prochaine étape pour les dirigeants ?

Commencer petit, agir vite.

Les agents basés sur des chaînes LLM sont une porte d’entrée facile vers l’IA, rapides à déployer et capables de générer un impact immédiat. Concentrez-vous sur des tâches à fort volume et répétitives, comme le support client, le reporting ou la recherche interne.

Réussissez vos premières initiatives, installez la confiance, puis étendez progressivement à des cas d’usage plus larges. L’avantage revient aux entreprises qui agissent tôt et apprennent en pratique. Utilisez ces agents dès aujourd’hui pour intégrer l’IA dans vos processus.

Agents basés sur les workflows LLM

Pour les processus complexes

Les agents basés sur les workflows sont de vrais coordinateurs intelligents, garantissant que l’ensemble d’un processus fonctionne de manière fluide. Ces agents ne se contentent pas de répondre à une question puis de s’arrêter : ils relient les étapes d’un processus métier et veillent à leur bon enchaînement.

Ils s’intègrent parfaitement aux systèmes d’entreprise comme CRM, ERP ou plateformes de ticketing, déclenchant des actions et impliquant les collaborateurs pour les approbations clés. Ces agents jouent le rôle de chefs d’orchestre numériques, orchestrant tout, depuis les escalades du support client jusqu’aux opérations financières et aux tâches de la chaîne logistique.

Leur adoption se traduit par des cycles plus courts, moins de transferts manuels et des résultats beaucoup plus cohérents, conduisant à une efficacité accrue sur l’ensemble des processus.

Agents basés sur le flux de travail LLM

exemples d'application

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machine à voyager dans le temps
Opérations clients adaptatives
United Airlines utilise un agent IA pour gérer les communications en temps réel lors des perturbations de vols. L’agent analyse les données météo, équipage et avion pour générer instantanément des messages personnalisés pour les voyageurs. Ce qui nécessitait auparavant que les équipes client fouillent dans plusieurs systèmes se fait désormais en quelques secondes, améliorant le service aux passagers tout en libérant les équipes pour se concentrer sur les tâches importantes.
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Automatisation des processus back-office
Les agents workflow automatisent des tâches internes complexes telles que l’onboarding, le traitement des factures ou le support IT. Ils réduisent les erreurs et gagnent du temps en se supervisant eux-mêmes et en n’escaladant que les exceptions. Une entreprise utilise même un “orchestrateur IA” pour attribuer des tâches de codage à d’autres agents IA et gérer des workflows variables avec des décisions dynamiques. Résultat : moins d’erreurs manuelles, des processus plus rapides et des équipes concentrées sur des missions stratégiques.
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Intégration d'outils multi-systèmes

Ces agents agissent comme un lien numérique entre des systèmes isolés pour fluidifier les tâches. Imaginez un agent commercial qui met à jour le CRM, rédige un devis, planifie une réunion et notifie le responsable commercial… le tout automatiquement.

Des entreprises comme IBM obtiennent d’excellents résultats grâce à ce type d’agents : leur agent d’onboarding RH réduit le temps nécessaire pour atteindre la productivité, en exécutant les tâches en parallèle, même en dehors des heures de travail, de sorte que les humains n’interviennent que pour gérer les exceptions.

Quelle est la prochaine étape pour les dirigeants ?

Penser plus grand et connecter les éléments.

Les agents basés sur les workflows vont bien au-delà de la simple automatisation de tâches : ils optimisent l’ensemble des processus métier. Commencez par cibler les workflows comportant trop d’étapes manuelles ou des systèmes cloisonnés, comme l’onboarding ou les escalades clients.
 
Ces agents permettent d’éliminer les retards, réduire les erreurs et de concentrer les équipes sur les tâches à forte valeur ajoutée. L’avenir de l’efficacité ne réside pas dans l’automatisation isolée, mais dans l’orchestration intelligente, et les dirigeants qui construiront dès aujourd’hui ces workflows intelligents surpasseront la concurrence demain.

Agents autonomes

Vers une force de travail numérique orientée objectifs

Les agents autonomes opèrent avec une supervision minimale, en planifiant, apprenant et s’adaptant en continu pour atteindre des objectifs stratégiques. Ils combinent capacité de réflexion avancée, outils et mémoire pour accomplir des tâches ouvertes, sans ensemble de règles fixes — ils agissent avec une véritable “autonomie” dans la manière d’exécuter le travail.

Ce sont des membres d’équipe virtuels qui collaborent avec les humains sur des initiatives complexes et à fort impact. Bien que cette technologie en soit encore à ses débuts, elle démontre déjà sa valeur dans des domaines tels que l’analyse stratégique et la résolution créative de problèmes, ouvrant la voie à une force de travail numérique véritablement orientée objectifs.

agents autonomes

exemples d'application

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applications
Aide à la décision basée sur les données
Les agents autonomes transforment les décisions nécessitant beaucoup d’analyses. La “flotte d’analystes” de Slalom permet de fixer des prix en temps réel dans plus de 80 pays, en traitant les données du marché, les niveaux de stock et les mouvements de la concurrence. Ces agents facilitent également les revues d’architecture d’entreprise et l’analyse des politiques et risques, réduisant ainsi la charge manuelle. Résultat : des décisions plus rapides, basées sur les données et à grande échelle, tout en libérant les experts pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Icône d'ampoule
Résolution adaptative des problèmes
Dans la production et la finance, les agents autonomes jouent le rôle de résolveurs de problèmes en temps réel. Ils suivent des flux de données comme les capteurs d’usine ou les signaux du marché pour identifier les problèmes et proposer des solutions immédiates. Du routage de livraisons en retard à l’ajustement de portefeuilles d’investissement, ces agents réagissent de manière dynamique, réduisent les interruptions et les risques, et fournissent aux équipes des recommandations continues et basées sur les données.
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Vers des assistants entièrement automatisés
La prochaine étape est l’autonomie complète. Ces agents sont capables de rechercher, créer du contenu, gérer des campagnes et optimiser des tâches avec un contrôle minimal. Imaginez des employés virtuels poursuivant des objectifs tels que la croissance de l’audience ou un onboarding fluide. Selon Deloitte, d’ici 2027, la moitié des entreprises utilisant l’IA se serviront de ces agents, augmentant la productivité et transformant la gestion des connaissances dans tous les secteurs.

Quelle est la prochaine étape pour les dirigeants ?

Se préparer à changer d'échelle et à viser plus haut.

Les agents autonomes ne sont pas de simples assistants : ce sont de partenaires stratégiques, capables d’atteindre des objectifs complexes de manière autonome. Commencez par tester ces agents dans des domaines nécessitant une prise de décision continue, comme la tarification dynamique ou la gestion de la chaîne logistique. Plus ils apprennent et s’améliorent, plus ils peuvent être déployés sur des objectifs ambitieux et transverses.
 
Les organisations qui adoptent tôt les agents autonomes bénéficieront d’un avantage clé : une force de travail numérique auto-améliorante, disponible 24h/24, capable de libérer agilité et croissance à grande échelle.

Les agents IA scalent le travail, réduisent les coûts et favorisent la croissance. Les pionniers bénéficieront d’un avantage stratégique, ceux qui tardent à agir risquent de se faire distancer.

L'avenir appartient à des équipes numériques IA, opérant 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour accélérer les résultats de l'entreprise.

Efficacité des agents d'IA : de l'expérimentation à la valeur pour l'entreprise

À mesure que l’IA transforme les opérations IT, les organisations doivent passer de l’expérimentation à la responsabilité, et s’assurer que l’IA apporte une valeur réelle et évolutive, au-delà de la simple automatisation. Les agents IA sont indispensables pour les entreprises, mais leur impact doit être mesuré régulièrement et non supposé.

Pour aller au-delà des gains d’efficacité théoriques, il est crucial de mettre en place un cadre de référence clair qui évalue la performance de l’IA dans des scénarios concrets.

Exemple : IBM Research IT Bench
Cette initiative fournit des benchmarks structurés pour l’IA dans des domaines clés tels que le Site Reliability Engineering (SRE), la gestion des coûts FinOps ou l’évaluation de la conformité. Ces benchmarks permettent aux organisations de comprendre dans quelle mesure l’IA automatise, optimise et améliore les opérations IT.

Cas concret : la conformité
Pour qu’un agent IA soit efficace dans ce domaine, il doit :

  • Interpréter des réglementations complexes et évaluer leur impact sur l'entreprise.
  • Traduire les exigences de conformité en vérifications automatisées.
  • Surveiller les systèmes pour détecter les risques et le respect des normes.

 

L’IA peut devenir un levier décisif pour votre entreprise. Sa performance doit être mesurée, optimisée et alignée sur les objectifs business. Les entreprises peuvent évaluer la précision et la fiabilité des agents IA dans ces tâches critiques en appliquant des indicateurs de performance rigoureux. "L'automatisation induite par l'IA devrait contribuer à hauteur de 15 700 milliards de dollars supplémentaires au PIB mondial d'ici 2030, soulignant le rôle de l’IA dans la croissance économique et la transformation des industries." (Source : converzation.com)

 

Passez de l'expérimentation à la performance d'entreprise.

Intégrez la responsabilisation dans votre agenda IA avec des objectifs clairs et mesurables.

Considérez l'IA comme un actif stratégique et observez comment elle débloque une réelle valeur business.

 

 

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Les capacités d’Agentic AI de Ginger AI apportent un soutien intelligent à toutes les équipes, amplifiant la productivité, accélérant la prise de décision et libérant la vraie efficacité de l’entreprise. 

 

 

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Comblez le fossé numérique

NIA est le centre de contrôle IA de votre entreprise, centralisant les applications LLM et les données pour une recherche de connaissances plus rapide et plus intelligente.
 

Les agents IA ne remplacent pas vos collaborateurs, ils décuplent leur impact

En prenant en charge les tâches répétitives et en accélérant les tâches stratégiques, ils libèrent vos équipes pour penser plus grand, agir plus vite et créer davantage. C’est le potentiel humain derrière l’IA qui est le véritable moteur de la transformation.

Des agents d'intelligence artificielle pour les dirigeants

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