Agents GenAI : vers une rupture technologique et organisationnelle

Les agents GenAI ne sont pas une évolution : ils sont une rupture.

Comme le cloud hier, ils s’apprêtent à redéfinir les règles de fonctionnement dans les organisations. Fini les assistants numériques limités à des tâches isolées. Place à des agents autonomes, capables de comprendre, décider et agir en temps réel, au cœur même des processus métiers.

Derrière cette technologie, c’est tout un modèle d’organisation qui se réinvente : architecture, gouvernance, compétences, performance. Les entreprises qui sauront apprivoiser cette vague prendront une longueur d’avance. Les autres risquent de rester bloquées dans le paradigme d’avant.

Vers une révolution : abstraction et simplification

L’histoire de la technologie est une quête d’abstraction. Le cloud a masqué les serveurs. Le NoCode a masqué le code. L'IA générative, aujourd’hui, masque la complexité de l'IA. Avec les agents intelligents, l’utilisateur exprime une intention et masque la complexité des process — l’agent prend le relais et se charge du reste.

Selon Quantumblack dans le rapport annuel State of AI, 78 % des entreprises utilisent l’IA dans au moins une fonction, et 71 % ont adopté des cas d’usage d’IA générative dans leurs opérations — principalement dans le marketing, les RH, la relation client et l’IT. Cette accélération est notamment marquée par l’émergence des agents qui depuis 2025 ont marqué le virage stratégique des acteurs de la GenAI.

Les géants de la tech s’organisent rapidement : Microsoft (Copilot ), Google (Vertex AgentBuilders), Salesforce (Einstein Agents), OpenAI (Operator), Anthropic (Claude Agents) et Mistral (Agent Builder) développent des briques technologiques pour construire et orchestrer ces agents. Mais au-delà de l’innovation technologique, cette abstraction change la manière dont les organisations interagissent avec leurs systèmes : les utilisateurs deviennent opérateurs d’intention, les agents prennent en charge l’exécution et les modifications dans le SI.

Cet écosystème fonctionnel apparaît progressivement et vient bousculer les acteurs technologiques traditionnels – Satya Nadella (CEO de Microsoft) s’en était d'ailleurs fait l'écho en prédisant la mort du modèle SaaS fin 2024 et l'émergence des agents.

L’excellente article et cartographie des Agent AI par le VC Elaia - Q1 - 2025

L'IA ne se limite plus à un simple accès au savoir infini, elle déploie une capacité d'exécution infinie.

D’une approche traditionnelle de l’IA à l’Agentic GenAI

Là où la RPA (Robotic Process Automation) suivait des règles fixes dans l’exécution des tâches, les agents GenAI introduisent une logique adaptative : ils comprennent un contexte, ajustent leurs décisions, apprennent de nouvelles données, et interagissent avec plusieurs systèmes.

Traditional generative AI can help human teams in a process (yellow), AI agents can execute the complete process end-to-end (orange) – par Maximilian Vogel.

De nombreuses entreprises déploient aujourd’hui des agents spécialisés par secteur, intégrant des modèles fine-tunés sur des cas d’usage métiers spécifiques : finance, RH, marketing, développement produit. Capgemini démontrait fin 2024 que les entreprises ayant déployé des Agents IA dans les services supports ont constaté :

une hausse de 6,7 % de la satisfaction client,
une réduction moyenne de 30 à 50 % du temps de traitement sur les processus support.

Des verticalisations apparaissent : agents pour la finance, le juridique, le retail ou la santé. Ils sont souvent fine-tunés sur des données sectorielles, optimisés pour gérer la conformité ou la complexité métier. Ces agents sectoriels capitalisent sur des modèles adaptés au langage métier et aux exigences de conformité, maximisant ainsi l’impact opérationnel et le ROI.

Vers des blueprints multi-agents dans les organisations

Les agents spécialisés paraissent puissants. Mais la révolution devient systémique lorsqu’ils travaillent ensemble, en interaction, et vont déterminer les activités des organisations dans les prochaines années.

Exemple de modèle multi agent par AutoGen

C’est le cœur des architectures multi-agents, où plusieurs IA coopèrent pour accomplir des tâches complexes de bout en bout. Le chemin est encore long, mais les entreprises qui sauront adopter les approches agentiques auront très vite l'impact et un facteur différenciant d'efficacité.

Deux grands types d'agents à explorer

1. Les agents horizontaux techniques : les couteaux suisses

Ils sont généralistes, transverses, adaptables à une multitude de cas d’usage.
ChatGPT, Microsoft Copilot ou encore Claude entrent dans cette catégorie. Ils peuvent :

rédiger des emails,
résumer des documents juridiques,
générer du code,
produire des tableaux de bord,
assister à la préparation d’une réunion…

Ces approches ont souvent une vue technique avec des Agents comprenant LLM + Outils + Planification + Mémoire. C'est à l'utilisateur de bâtir les scenarios et paramétrer l'ensemble.

Leur force ? La polyvalence.

Leur faiblesse ? Le manque de profondeur métier et de validation sur les contenus générés.

2. Les agents verticaux vue métiers : les experts sectoriels

Conçus pour un domaine ou une fonction précise, ils incarnent l’expertise métier.
Exemples : Glass AI, dans la santé, assiste les médecins dans la rédaction de comptes-rendus cliniques. Harvey AI, dans le droit, analyse les clauses contractuelles.

Ce sont ces agents, intégrés à des chaînes spécifiques, qui permettront l’automatisation de bout en bout.

Cette approche offre une vue métier avec des Agents capables d’exécuter des tâches de bout en bout.

Leur force ? Une connaissance exacte.

Une faiblesse ? L'autonomie. La précision des usages nécessitant parfois beaucoup de paramétrages et des intégrations nous ramenant vers le SI legacy.

Le début de l'ère des Agents?

Les agents GenIA ne représentent pas une simple avancée technologique — ils redéfinissent la manière dont les organisations opèrent.
En combinant compréhension, décision et action, ces agents intelligents déplacent le centre de gravité de la transformation digitale : ce ne sont plus les utilisateurs qui s’adaptent aux systèmes, mais des systèmes qui orchestrent en temps réel les intentions exprimées. Le futur appartient à ceux qui sauront orchestrer, pas seulement automatiser.

Sources: