L’Agentic AI expliqué simplement

Team Rokodo

3 min

13/2/2026

Qu’est-ce que l’Agentic AI ?

C’est une nouvelle façon de concevoir l’intelligence artificielle pour la rendre plus autonome et plus utile.

Contrairement à une IA classique qui se contente de répondre à une question, une IA agentique peut :

raisonner sur ce qu’on lui demande,
planifier plusieurs étapes pour atteindre un objectif,
utiliser des outils externes (API, recherches web, logiciels),
collaborer avec d’autres IA pour accomplir une tâche complexe.

L’idée est de passer de simples assistants passifs à de vrais agents intelligents et autonomes.

Les 3 types de workflows

1. Automatisé classique (sans IA)

Suit des règles fixes écrites à l’avance.
Exemple : un robot logiciel qui copie des données d’un fichier Excel à un autre.

2. IA non-agentique

L’IA donne une réponse, mais sans réelle autonomie.
Exemple : demander à un LLM « donne-moi une liste de livres de science-fiction » → il génère une réponse sans aller chercher ailleurs.

3. Agentique (AI agent)

L’IA réfléchit, choisit la bonne stratégie, utilise les bons outils et vérifie le résultat.
Exemple : demander « Qui a gagné l’Euro 2024 ? » → l’IA comprend qu’elle doit chercher en ligne, trouve la réponse (Espagne), puis rédige un résumé correct.

Les 4 grands patterns d’Agentic AI

Pattern de réflexion (Reflection)

Pattern d’utilisation d’outils (Tool use)

Pattern de planification (Planning)

Pattern multi-agents (Multi-agent)

Pattern de réflexion (Reflection)

L’IA s’auto-corrige et apprend de ses erreurs.
Elle analyse sa propre réponse, repère les faiblesses et améliore le résultat.

Exemple : GitHub Copilot génère du code, le teste dans un environnement sécurisé, détecte les bugs et propose une meilleure version.

Pattern d’utilisation d’outils (Tool use)

L’IA sait qu’elle ne peut pas tout faire seule.
Elle se connecte à des API, moteurs de recherche, bases de données ou scripts.

Exemple : GPT-4 combinant un outil d’analyse d’images (CLIP) avec ses capacités de langage pour des projets de design ou e-commerce.

Pattern de planification (Planning)

L’IA découpe une tâche complexe en sous-tâches logiques.
Elle organise ces étapes de manière séquentielle ou parallèle.

Exemple : HuggingGPT, qui connecte ChatGPT à d’autres modèles de Hugging Face pour accomplir de grandes tâches (traduction, vision, calcul).

Pattern multi-agents (Multi-agent)

Plusieurs IA travaillent ensemble, chacune spécialisée dans une tâche.
Elles communiquent via des protocoles standardisés.

Exemples :

OpenAI Swarm
LangChain
AutoGen

Ces systèmes coordonnent plusieurs agents (coder, tester, documenter).

Exemples d’applications concrètes

Recherche et génération augmentée (RAG)

Agents qui trouvent et organisent l’information avant de rédiger une réponse claire.

Développement logiciel

Cursor : écrit automatiquement du code
Devin : peut créer des applications entières
Diffblue : génère des tests automatiques Java

Création multimédia

Perplexity Pages : transforme une recherche en page type Wikipédia
Pictory : transforme du texte en vidéo

Santé

pour automatiser certaines tâches médicales.

Hippocratic AI
Notable Health

Service client

Zendesk AI
Kore.ai

Ordinateurs et navigation web

Agents capables de remplir des formulaires, réserver un voyage ou cliquer à la place de l’utilisateur :

Claude Computer Use
Open Operator

Conclusion

L’Agentic AI permet de passer d’une IA qui répond à une IA qui agit.Elle sait réfléchir, planifier, utiliser des outils et collaborer.Cela ouvre la voie à des agents autonomes capables de coder, faire de la recherche, gérer un service client, aider à la santé, créer du contenu et bien plus encore.