Agents IA : la grande automatisation n’aura pas lieu comme prévu

Épisode de Le podcast 100% IA et 100% Comex par Guillaume Vigneron · 8 octobre 2026 · 9 min

L’IA agentique marque une nouvelle étape dans l’évolution de l’intelligence artificielle.

Après l’IA classique, fondée sur des algorithmes spécialisés, puis l’IA générative, capable de produire une réponse à partir d’une demande, les systèmes agentiques peuvent désormais agir dans un environnement. Ils recherchent de l’information, naviguent entre plusieurs applications, manipulent des fichiers et réalisent des séquences d’actions pour atteindre un objectif.

Cette capacité les distingue aussi de l’automatisation traditionnelle. Les outils de RPA exécutent des règles précises sur des processus stables et répétitifs. Un agent dispose de davantage d’autonomie et peut s’adapter à certaines variations.

Cette souplesse ne signifie toutefois pas qu’il puisse être lancé sans contrôle. Pour fonctionner correctement, il doit intervenir sur des tâches suffisamment définies, disposer des bonnes informations et produire un résultat dont les attentes sont claires.

C’est précisément là que les difficultés commencent. Un métier ne se résume pas à quelques grandes responsabilités. Il peut être décomposé en plus d’une centaine de microtâches, dont seule une partie se prête réellement à l’agentisation.

À l’échelle d’une entreprise, multiplier les agents suppose donc de gérer leur coordination, leurs droits d’accès, leur coût et la supervision de leurs résultats.

L’IA agentique ne conduit donc pas mécaniquement à la disparition des emplois. Elle provoque plutôt une recomposition du travail. Certaines tâches peuvent être déléguées, tandis que d’autres prennent davantage d’importance : jugement, contrôle, relation humaine, compréhension du contexte ou gestion des situations ambiguës.

Le modèle « pilote, copilote, autopilote » permet de représenter cette évolution. En mode pilote, l’humain conserve la maîtrise des activités qui exigent jugement et interaction. En mode copilote, l’IA apporte de l’information et assiste le professionnel. En mode autopilote, certaines tâches bien définies sont exécutées par des agents avec davantage d’autonomie.

Cette évolution replace également la connaissance interne de l’entreprise au centre du sujet. Lorsque l’accès aux modèles devient courant, la différence se fait davantage sur la qualité des données, des processus et des savoirs propres à l’organisation.

Le véritable enjeu n’est donc pas de créer le plus grand nombre d’agents possible. Il consiste à déterminer ce qu’il est utile de leur déléguer, ce qui doit rester sous contrôle humain et comment reconstruire intelligemment l’organisation du travail autour de cette nouvelle répartition.

Contenu généré avec l'aide de l'IA générative

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À propos du podcast

Ce podcast, produit par Guillaume Vigneron, analyse l’impact de l’intelligence artificielle générative sur la gouvernance, la décision et le pilotage des organisations. En moins de 10 minutes par épisode, avec une publication pluri hebdomadaire, il examine les sujets structurants : transformation…

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