Agentic AI vs automatisation classique : Deux approches, deux mondes

Team Rokodo

4 min

13/2/2026

Pourquoi comparer ?

Les entreprises confondent souvent :

l’automatisation classique
l’automatisation avancée
l’Agentic AI

Pourtant, selon McKinsey (2024), ces approches n’ont ni les mêmes capacités, ni les mêmes risques, ni les mêmes bénéfices.

Automatisation classique : la définition

L’automatisation classique :

suit des règles fixes
répète des tâches prédéfinies
repose sur des workflows statiques
ne prend aucune décision

Deloitte (2023) : efficace pour standardiser, pas pour s’adapter.

Agentic AI : un autre niveau

Un système d’Agentic AI peut :

comprendre un objectif
planifier plusieurs étapes
choisir les actions à effectuer
s’adapter aux imprévus
apprendre de l’expérience

Stanford HAI (2024) : l’Agentic AI introduit

« une forme limitée d’intention opérationnelle ».

Différence 1 : la prise de décision

Automatisation classique

Suit des règles statiques (if / else)
Ne sort pas du scénario prévu

Agentic AI

Analyse l’état réel
Prend des décisions contextuelles
Peut réévaluer son plan

MIT Sloan (2023) : la décision algorithmique devient dynamique.

Différence 2 : la capacité d’adaptation

Automatisation classique

Échoue dès qu’un cas n’est pas prévu

Agentic AI

Propose des alternatives
Reformule ses actions
Gère des situations ambiguës

NIST (2023) : gestion des
« conditions non déterministes ».

Différence 3 : l’autonomie opérationnelle

Automatisation classique

Exécute des micro-actions isolées

Agentic AI

Orchestre des missions complètes :
- plusieurs outils
- plusieurs étapes
- plusieurs sources de données

McKinsey (2024) :
« orchestration inter-systèmes ».

Différence 4 : la gestion des imprévus

�Automatisation classique

Bloque
Échoue
Escalade

�Agentic AI

Reformule
Cherche des alternatives
Ajuste ses paramètres
Demande l’intervention humaine si nécessaire

OpenAI (2024) :
les agents doivent savoir « quand demander de l’aide ».

Différence 5 : l’évolution dans le temps

Automatisation classique

Ne s’améliore pas seule
Dépend d’un développeur

Agentic AI

Apprend
Corrige ses erreurs
Ajuste son raisonnement (avec supervision)

World Economic Forum (2024) :
cycle d’amélioration continue.

Différence 6 : risques & gouvernance

‍Automatisation classique

Risques faibles
Comportement prévisible

Agentic AI

Nouveaux risques :
- dérive décisionnelle
- actions en cascade
- erreurs multi-étapes

NIST AI RMF (2023) :
nécessite guardrails, traçabilité et supervision humaine obligatoire.