Réussir un système d'Agentic AI : Ce que les entreprises doivent réellement mettre en place

Un système d'Agentic AI est capable de :

• percevoir son environnement
• raisonner sur des objectifs
• prendre des décisions
• exécuter des actions multi-étapes
• apprendre de ses interactions

McKinsey (2024) : l'Agentic AI est la première IA capable d'orchestrer des workflows complets, pas seulement des tâches isolées.

Les systèmes d'Agentic AI peuvent :

• coordonner plusieurs outils et bases
• s'adapter à de nouvelles situations
• agir de manière proactive dans un cadre défini

Stanford HAI (2024) : l'Agentic AI introduit des capacités d'initiative contrôlée dans les entreprises.

Avant d'entraîner un agent, il faut définir :

• le résultat à atteindre
• les indicateurs de performance
• les contraintes
• les risques possibles

MIT Sloan (2023) : l'échec des projets IA vient rarement du modèle… mais d'objectifs métier flous.

Le rôle clé du “Mission Owner”

Chaque Agentic AI doit avoir un responsable humain qui :

• définit la mission
• supervise l'exécution
• ajuste les priorités
• coordonne humains et agents

NIST AI RMF (2023) : la supervision humaine reste indispensable dans tout système autonome.

Un agent autonome doit avoir accès à :

• des données fiables
• des données à jour
• des données cohérentes
• des données documentées

Deloitte (2024) : 72 % des entreprises identifient les silos de données comme l'obstacle n°1 à l'Agentic AI.

Clarifier la logique métier

Les agents ne devinent pas la logique interne de l'entreprise.
Il faut expliciter :

• les règles métier
• les exceptions
• les priorités
• les dépendances

OECD AI Principles (2023) : les systèmes autonomes nécessitent une description claire des règles métier.

L'Agentic AI introduit :

• plus d'autonomie
• plus de décisions en cascade
• plus de risques systémiques

Les guardrails recommandés par le NIST :

• limites d'action
• seuils d'escalade humaine
• journalisation complète
• revues régulières

NIST AI RMF 1.0 (2023) — cadre officiel pour évaluer et contrôler les risques IA.

Sécurité, robustesse et fiabilité

Un système d'Agentic AI doit être :

• évalué en conditions simulées
• robuste aux perturbations
• résistant aux entrées imprévues
• supervisé en continu

OpenAI (2024) : les agents doivent être testés dans des “sandboxes” avant tout déploiement réel.

Préparer les équipes et les leaders

Pour piloter un agent, il faut comprendre :

• comment il raisonne
• comment il prend des décisions
• où sont ses limites
• quand réintroduire l'humain

World Economic Forum (2024) : l'Agentic AI crée de nouveaux rôles hybrides entre technique et opérationnel.