La révolution de l'IA Agentique : pourquoi les entreprises doivent agir dès aujourd’hui

IA Agentique : vraie innovation ou simple tendance?

Les grands acteurs technologiques s’accordent de plus en plus à dire que l'IA Agentique représente une innovation de rupture pour la prochaine génération de services numériques et de solutions aux entreprises.

Apparue dès les débuts de l’IA générative, elle suscite désormais un intérêt croissant. Fin 2023, Bill Gates partageait une vision prémonitoire de son potentiel :

« En informatique, les plateformes sont les technologies sur lesquelles reposent les applications et les services. Android, iOS et Windows en sont des exemples. Les agents deviendront la prochaine plateforme. » - Bill Gates

Autrement dit, l'IA Agentique ne se résume pas à de simples fonctionnalités : elle marque un tournant aussi décisif que le passage des lignes de commande aux interfaces graphiques.

Aujourd’hui, cette vision devient réalité. L’IA agentique s’impose comme un véritable collaborateur numérique, capable de raisonner dans un contexte donné, de coordonner plusieurs systèmes et de prendre des décisions en temps réel.

Une nouvelle étape pour l’IA générative

Nous échangeons régulièrement avec des clients et des équipes à travers le monde.
Nos objectifs :

• Distinguer les vraies avancées derrière les effets d'annonce,
• Déconstruire certaines idées reçues
• Mettre en lumière les technologies qui auront un impact réel et durable.

L’IA agentique en fait clairement partie. Nous observons une automatisation accrue et les premiers signes d’un nouveau modèle opérationnel de création de valeur.
Intégrée de manière rigoureuse et responsable, cette nouvelle forme d’intelligence artificielle apporte une adaptabilité et une efficacité capables de redéfinir le fonctionnement des organisations.

C’est comme si l’IA générative entrait dans une nouvelle phase de maturité : après avoir entraîné les modèles, il s’agit désormais d’apprendre à collaborer avec eux.

Pourquoi l'IA Agentique change la donne

Les solutions d’automatisation précédentes, comme la RPA (Robotic Process Automation) ou les agents conversationnels intelligents, répondaient à des besoins précis, mais très encadrés.
Efficaces dans des contextes prévisibles, elles restaient limitées face aux situations imprévues ou aux évolutions des processus.

L'IA Agentique, elle, fonctionne différemment : conçue pour raisonner de manière proactive, s’adapter en temps réel et atteindre des objectifs de façon autonome, elle redéfinit la manière dont les entreprises exploitent la technologie.

Prenons l’exemple du développement logiciel : avec l’émergence de cadres comme le Model Context Protocol (MCP) d’Anthropic, ces systèmes ne se contentent plus d’accélérer le codage.
Ils orchestrent et optimisent l’ensemble des étapes du développement, en ajustant dynamiquement les processus selon les données disponibles.

Autre atout majeur : la gestion de la complexité des données : alors que les organisations jonglent avec des bases SQL, des stockages cloud et des systèmes historiques, l’IA agentique permet d’interroger et d’exploiter ces environnements de manière autonome, sans reconfiguration lourde.

Enfin, l’intégration de principes d’IA responsable n’est pas seulement un enjeu éthique : c’est aussi un levier stratégique.
Ces systèmes spécialisés peuvent assurer une surveillance continue, renforcer la conformité, anticiper les failles de sécurité et garantir la transparence indispensable à la confiance.

Exemples concrets : comment les agents d’IA bouleversent les secteurs d’activité

En plus de redéfinir la manière dont CGI conçoit et déploie ses services, l’IA agentique s’impose progressivement dans de nombreux secteurs.
Elle améliore l’efficacité opérationnelle, la prise de décision et l’expérience client.

Voici quelques exemples emblématiques :

• Finance : Arta Finance a lancé un assistant IA capable de proposer des conseils d’investissement personnalisés et accessibles à une clientèle plus jeune
• Retail : Old Navy a déployé RADAR, un système combinant RFID, IA et vision par ordinateur pour gérer ses stocks en temps réel et fluidifier l’expérience en magasin.
• Logistique : DHL optimise ses itinéraires de livraison grâce à l’IA, réduisant de 15 % ses coûts de transport et son empreinte carbone.
• Énergie : plusieurs entreprises utilisent l’IA agentique pour analyser et ajuster en temps réel leur consommation énergétique, améliorant ainsi leur performance et leur durabilité.
• Développement logiciel : l’IA agentique automatise les tâches répétitives, améliore la productivité des équipes et facilite la gestion de projets complexes.

Ces exemples illustrent la portée transversale de cette technologie : accroître l’efficacité, améliorer la décision et renforcer la personnalisation au service des utilisateurs.

Renforcer la confiance dans l’IA : un indispensable pour des résultats fiables

L’une de nos priorités chez CGI, et pour tous les clients que nous soutenons, est de bâtir un environnement d’IA responsable, garant de résultats fiables et durables.

Voici quelques exemples d’applications de l’IA agentique dédiées à la fiabilité et à la sécurité :

• Agents de sécurité de l’information : ils protègent les systèmes en gérant les accès, en détectant les menaces de manière proactive, en répondant rapidement aux incidents et en réalisant des audits approfondis.
• Agents de commandement et de contrôle : ils assurent une gouvernance rigoureuse, veillent au respect de l’éthique et de la transparence, et suivent de près les indicateurs de performance clés.
• Agents qualité : ils garantissent le bon fonctionnement des systèmes via des vérifications régulières des performances, la gestion des environnements DevOps et le maintien continu des normes de qualité.

Défis et points de vigilance

Le déploiement de solutions d’IA agentique en entreprise n’est pas une démarche « clé en main ». Sa valeur est indéniable, mais sa complexité l’est tout autant.

Parmi les principaux défis :

• Gouvernance et conformité : définir clairement les rôles et responsabilités entre humains et systèmes autonomes.
• Intégration aux processus existants : sans conception modulaire, les comportements des agents peuvent diverger ou échouer de manière silencieuse.
• Coûts opérationnels : l’orchestration de plusieurs agents peut accroître la consommation énergétique et la charge d’infrastructure.
• Adoption humaine : les équipes doivent apprendre quand faire confiance aux agents, quand intervenir et comment interpréter leurs actions.

Les leçons tirées des premiers déploiements  :

• Le contexte est essentiel.
• L’automatisation n’a de valeur que lorsqu’elle répond à un vrai besoin.
• La transparence dans la conception est indispensable.
• Parfois, une solution plus simple (API, algorithmes classiques) peut surpasser les grands modèles de langage.
• L’évaluation de la performance doit être intégrée dès le départ.

Concevoir des systèmes d’IA agentique à la fois résilients et évolutifs exige un équilibre entre ambition et clarté opérationnelle. Établissez des balises en début de conception, ou vous vous retrouverez avec un écosystème coûteux et chaotique qui fait certaines choses, mais n’accomplit rien en soit.

L’heure est à l’action : un déploiement réfléchi

Les écosystèmes d’IA agentique évoluent à grande vitesse. Ils redéfinissent déjà la conception logicielle, la prise de décision et les modes opératoires des organisations.

Pour les dirigeants, le moment est venu de dépasser les expérimentations et de passer à des déploiements fiables, évolutifs et alignés sur les objectifs stratégiques.

Cela implique :

• une gouvernance solide,
• des données de qualité,
• et une architecture technique robuste.

Il ne s’agit plus de suivre une tendance, mais d’intégrer la logique agentique au cœur de la stratégie, des opérations et de la culture d’entreprise.
L’enjeu n’est plus de savoir si l’IA agentique va transformer les organisations, mais quand et avec quelle efficacité.

Chez CGI, nous accompagnons nos clients pour tirer parti de ces nouvelles capacités, dans un cadre d’IA responsable, sécurisé et créateur de valeur.