Aujourd’hui, ce qu’on appelle “Agents IA” n’en sont pas vraiment.
Ce sont des 🔹 workflows IA, c’est-à-dire des enchaînements d’étapes prédéfinies où un modèle comme GPT suit des instructions précises.
Exemple : “Si le client a répondu ça, alors envoie tel message, sinon fais telle action.” Il n’y a pas de vraie autonomie, pas de boucle, pas de logique adaptative.
→ Ça exécute, point.
À l’inverse, un 🔹 Agent IA, un vrai, est capable de s’adapter, de réessayer quand une réponse n’est pas satisfaisante, d’ajuster ses actions en fonction de la situation, voire d’apprendre de ses erreurs.
Et plus loin encore, on parle 🔹 d’IA agentique : plusieurs agents autonomes qui collaborent entre eux pour atteindre un objectif. Mais ça, c’est encore du futur… aujourd’hui, aucun produit en production ne le fait vraiment.
👉 Moralité : avant de suivre la hype, demande-toi si tu as vraiment besoin d’un agent, ou si un bon vieux workflow IA bien conçu ne suffit pas.
Commence simple. Comprends les bases. Et évolue ensuite.
(Spoiler : dans 90 % des cas, le workflow IA fera largement le taf.)
CEO @Upsellr - Vos contenus produit e-commerce automatisé avec l'IA
5 months ago
L’IA agentique c’est la suite logique de l’évolution des workflows IA. Moins rigide qu’un workflow, on peut rapidement la faire évoluer et surtout obtenir des résultats bien plus fiables. C’est marrant comme on se rend compte que le plus efficace avec les IA c’est de copier le comportement humain :
Face à des problèmes complexes les humains ont besoin de temps de réflexion, et hop on applique ça au IA on appelle ça le deep thinking et ça fonctionne beaucoup mieux. Face à des taches complexes avec beaucoup d’étapes on repartie le travail à des opérateurs spécialisés (manufacture d’épingle d’Adam Smith) et on gagne en efficacité et en qualité, hop on applique ça aux IA et on monte des crews d’agents spécialisés bien plus flexibles et efficient.