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Comprendre l’IA agentique pour exploiter son potentiel 

Mercredi 21 mai 2025

L’intelligence artificielle (IA) agentique représente une avancée majeure dans le domaine de la technologie et un outil révolutionnaire de compétitivité pour les entreprises canadiennes.  

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Qu’est-ce que l’IA agentique? 

« Agentic AI » désigne des systèmes d’IA capables de prendre des décisions et d’agir de manière autonome pour atteindre des objectifs spécifiques, souvent impliquant des processus complexes et multi-étapes avec une intervention humaine minimale. Ils se distinguent des IA traditionnelles, qui se concentrent principalement sur l’automatisation de tâches simples, par leur capacité à raisonner, s’adapter et apprendre de leur environnement. 

Les agents numériques peuvent changer notre façon de travailler, débloquer des gains d’efficacité notables et améliorer la qualité et l’expérience client. Ils permettent aux entreprises canadiennes de demeurer compétitives, tant sur les plans national qu’international.  

Caractéristiques clés de l’IA agentique 

  • Autonomie : Les systèmes d’IA agentique peuvent fonctionner indépendamment sans supervision humaine constante, prenant des décisions et exécutant des tâches en fonction de leurs objectifs. 
  • Comportement orienté vers les objectifs : Ces systèmes sont conçus pour poursuivre des objectifs spécifiques, souvent impliquant des processus complexes et multi-étapes. 
  • Adaptabilité : L’IA agentique peut apprendre de ses interactions et ajuster son comportement en fonction des conditions changeantes et des nouvelles informations. 
  • Raisonnement et prise de décision : Les systèmes d’IA agentique peuvent analyser des situations, évaluer des options et prendre des décisions basées sur le contexte et les objectifs. 
  • Intégration avec des outils externes : Ces systèmes peuvent interagir avec d’autres systèmes et outils pour exécuter des tâches, en tirant parti de leurs capacités. 

Facteurs distinctifs par rapport aux autres types d’IA 

  • L’IA générative : Alors que l’IA générative excelle à créer du nouveau contenu, l’IA agentique va plus loin en utilisant le contenu généré pour accomplir des tâches de manière autonome. 
  • L’automatisation des processus robotiques (RPA) : Contrairement à la RPA, qui est limitée à des règles fixes et structurées, l’IA agentique peut apprendre de son environnement, raisonner à travers des problèmes et prendre des décisions indépendantes qui peuvent évoluer avec le temps. 
  • L’IA traditionnelle : Les systèmes d’IA traditionnels nécessitent souvent plus d’intervention humaine et peuvent avoir du mal avec des environnements complexes et dynamiques, tandis que l’IA agentique excelle dans ces situations. 

Exemples d’applications de l’IA agentique 

Service client  

Les agents conversationnels (chatbots) de l’IA agentique peuvent résoudre les demandes des clients, apprendre des interactions et même escalader les problèmes complexes vers des agents humains. 

Gestion de la chaîne d’approvisionnement 

L’IA agentique peut optimiser les stocks, prédire la demande et gérer les itinéraires de livraison. 

Cybersécurité 

L’IA agentique peut détecter et répondre aux menaces cybernétiques en temps réel. 

Santé 

L’IA agentique peut aider au diagnostic, aux recommandations de traitement et à la gestion des soins aux patients. 

Développement de jeux 

L’IA agentique peut être utilisée pour les tests automatisés, la création d’adversaires générés par l’IA et la production de contenu de jeu. 

Vous l’aurez compris : l’IA agentique offre des opportunités sans précédent pour améliorer l’efficacité et la qualité dans divers secteurs, allant du service client à la cybersécurité, en passant par la gestion de la chaîne d’approvisionnement et la santé. Sa capacité à fonctionner de manière autonome, à s’adapter aux conditions changeantes et à prendre des décisions basées sur le contexte et les objectifs en fait un outil indispensable pour les entreprises canadiennes modernes.  
 
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À propos de Levio 

Levio est une entreprise canadienne et un chef de file nord-américain dans le domaine des données et de leur exploitation dont l’IA agentique, notamment par sa signature tant de la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’IA que du Code de conduite volontaire du gouvernement du Canada visant un développement et une gestion responsables des systèmes d’IA générative avancés. Si vous souhaitez entamer la discussion quant à votre réalité d’entreprise, contactez nos expert·e·s