Agentic AI (IA agentique) : définition et usages en entreprise au Maroc

Qu’est-ce que l’IA agentique ?

L’expression anglaise « agentic AI », traduite par IA agentique, décrit une manière de concevoir des systèmes d’intelligence artificielle. Au lieu de répondre à une seule demande, le système reçoit un objectif, le découpe en étapes, exécute ces étapes avec des outils et vérifie le résultat avant de passer à la suite.

Un agent IA isolé fait déjà cela à petite échelle. L’IA agentique va plus loin lorsqu’elle fait coopérer plusieurs agents spécialisés, chacun responsable d’une partie du travail, sous la coordination d’un orchestrateur. On parle alors de système multi-agents.

Le mot « autonomie » prête souvent à confusion. Dans un contexte d’entreprise, il ne signifie pas que le système décide de tout seul. Il signifie que, pour une mission donnée, le système choisit lui-même l’ordre des étapes et les outils à utiliser, dans un cadre fixé par l’entreprise : ce qu’il peut faire, ce qu’il ne doit jamais faire et à quel moment il doit demander l’avis d’un collaborateur.

IA générative et IA agentique : quelle différence ?

L’IA générative produit du contenu : un texte, une image, un résumé, une traduction. Elle répond à une consigne et s’arrête. L’IA agentique utilise ces capacités comme un moyen, au service d’un objectif plus large qu’elle poursuit dans la durée.

Exemple : demander un résumé d’un dossier client relève de l’IA générative. Demander « prépare le dossier de chaque nouveau client, vérifie que les pièces sont complètes, relance pour celles qui manquent et préviens le responsable quand tout est prêt » relève de l’IA agentique, car le système doit enchaîner, attendre, contrôler et agir.

Comment s’organise un système multi-agents

Un système agentique d’entreprise ressemble à une petite équipe dont chaque membre a une fiche de poste. Les rôles les plus courants sont les suivants.

• Un agent d’accueil, qui comprend la demande et collecte les informations de base.
• Un agent de recherche, qui consulte les documents internes, le catalogue ou l’historique client.
• Un agent d’exécution, qui crée les fiches, planifie, envoie les messages approuvés.
• Un agent de contrôle, qui vérifie la cohérence du résultat avant transmission.
• Un orchestrateur, qui distribue le travail, suit l’avancement et alerte un humain en cas de blocage.

Usages de l’IA agentique en entreprise

L’IA agentique trouve sa place sur les processus qui traversent plusieurs services et plusieurs logiciels, et qui coûtent aujourd’hui de nombreux allers-retours manuels : le traitement d’une demande commerciale de bout en bout, la constitution d’un dossier d’inscription ou de financement, le suivi d’un après-vente, la préparation d’un rapport hebdomadaire à partir de sources dispersées.

Pour une entreprise marocaine, ces processus mêlent souvent WhatsApp, e-mails, fichiers Excel et un logiciel métier, avec des échanges en français, en arabe et en darija. Un système agentique peut relier ces canaux, à condition que chaque connexion soit documentée et que les accès soient limités au nécessaire.

Risques et bonnes pratiques

Plus un système est autonome, plus une erreur peut se propager d’une étape à l’autre. Les bonnes pratiques consistent à commencer par un processus limité, à donner à chaque agent les seuls droits dont il a besoin, à journaliser toutes les actions et à prévoir des points de validation humaine avant toute décision engageante.

Il faut aussi traiter les données personnelles dans le respect de la loi 09-08 : savoir quelles données circulent entre les agents, où elles sont hébergées et qui y accède. Nextaverse conçoit ce type de système de façon progressive, en partant d’un processus réel plutôt que d’une architecture abstraite.