Qu’est-ce qu’un agent IA ? Google, IBM et Microsoft dévoilent leur vision

L’agent IA (agent d’intelligence artificielle) est en train de devenir l’un des concepts clés de la révolution numérique actuelle. Comme souvent avec les nouveaux concepts, les visions et définitions divergent, ce qui ne facilite pas la bonne compréhension. Contrairement aux simples assistants IA ou bots conversationnels, un agent IA ne se contente pas de répondre à des requêtes : il raisonne, planifie, observe son environnement et agit de façon autonome pour atteindre des objectifs définis.

Les grands acteurs de la technologie comme Google, IBM et Microsoft s’accordent à dire que ces agents d’intelligence artificielle vont transformer la manière dont nous travaillons, collaborons et interagissons avec les machines. Mais leurs visions divergent sur certains points stratégiques : pour Google, l’agent IA est multimodal et collaboratif ; pour IBM, il est avant tout un prolongement des modèles de langage (LLM) avec tool calling (appel de fonction) ; pour Microsoft, il s’agit surtout d’un nouveau type d’application intégrée à Copilot et à son écosystème d’entreprise.

Dans cette première partie, nous allons explorer en profondeur la définition, le fonctionnement et les différences majeures entre un agent IA, un assistant IA et un bot IA, afin de poser les bases d’une compréhension claire de ce qu’est vraiment cette nouvelle génération d’intelligence artificielle.

Qu’est-ce qu’un agent IA ?

Un agent IA est un système logiciel autonome conçu pour exécuter des tâches complexes en combinant raisonnement, planification, mémoire et interaction avec des outils. Contrairement aux systèmes d’IA classiques limités à une fonction unique, un agent IA peut :

• Observer son environnement (données, interactions humaines, capteurs).
• Raisonner grâce à des modèles de langage avancés (LLM).
• Planifier ses actions via des stratégies multi-étapes (frameworks ReAct ou ReWOO).
• Agir en déclenchant des processus, en appelant des API, en écrivant du code ou en collaborant avec d’autres agents.

A noter, les termes agent IA et agentic IA sont souvent confondu, il existe pourtant une différence entre les deux termes. Tous les agentic IA sont des agents IA, mais l’inverse n’est pas vrai, vous trouverez plus de détails sur cette page.

La vision de Google : autonomie multimodale et collaboration

Pour Google, un agent IA est avant tout multimodal. Il peut traiter du texte, de la voix, de la vidéo, des images, du code et même interagir avec d’autres agents IA. Les caractéristiques essentielles mises en avant par Google sont :

• Raisonnement et action (cadre ReAct).
• Observation du contexte et des données.
• Collaboration entre agents pour gérer des workflows complexes.
• Auto-amélioration par apprentissage continu.

La vision d’IBM : LLM et tool calling

IBM définit l’agent IA comme un LLM augmenté d’outils (tool calling). L’accent est mis sur :

• L’intégration d’API externes, de bases de données et de systèmes métiers.
• La capacité de décomposer un objectif en sous-tâches.
• L’importance de la mémoire contextuelle pour améliorer les performances et éviter les répétitions.

La vision de Microsoft : les agents comme nouvelles applications

Microsoft, avec Copilot et Copilot Studio, présente les agents IA comme des apps intelligentes. Leur rôle est de s’intégrer dans les environnements professionnels (Teams, Outlook, PowerPoint, Dynamics 365, SharePoint …) pour :

• Automatiser des workflows métiers (RH, finance, supply chain, IT).
• Fournir une mémoire de travail (via le chunking & chaining).
• Être gouvernés par des entitlements (droits d’accès sécurisés).
• Inclure la supervision humaine (human-in-the-loop).

Différence entre agent IA, assistant IA et bot IA

Pour éviter toute confusion, il est essentiel de distinguer ces trois concepts :

Caractéristique	Agent IA	Assistant IA	Bot IA
Objectif	Exécuter des tâches de manière autonome et proactive	Aider l’utilisateur à réaliser une tâche	Automatiser une action simple selon une règle
Autonomie	Forte : raisonnement, planification, apprentissage	Moyenne : dépend des instructions utilisateur	Faible : suit un script ou des règles prédéfinies
Complexité	Gère des workflows multi-étapes et dynamiques	Tâches ponctuelles ou simples recommandations	Réponses basiques à des commandes
Apprentissage	Continu (machine learning, feedback, mémoire)	Parfois limité (optimisation locale)	Très faible ou inexistant

En résumé :

• Un bot IA suit des règles.
• Un assistant IA répond aux demandes de l’utilisateur.
• Un agent IA agit de lui-même, apprend et collabore.

Comment fonctionne un agent IA ?

Le fonctionnement d’un agent IA repose sur plusieurs piliers :

1. Persona : définit sa personnalité, son rôle et son style de communication.
2. Mémoire : permet de conserver un historique. On distingue :
   • Mémoire à court terme (interaction immédiate).
   • Mémoire à long terme (données historiques).
   • Mémoire épisodique (conversations passées).
   • Mémoire consensuelle (partagée et confrontée entre différents agents).
3. Outils : API, logiciels métiers, bases de données, systèmes externes.
4. Modèle de langage (LLM) : le “cerveau” de l’agent, qui permet le raisonnement.
5. Boucles de raisonnement :
   • ReAct (pour Reason + Act, alterne Raisonnement + Action + Observation).
   • ReWOO (pour Reasoning Without Observation, Raisonnement sans observation, planification anticipée). ReWOO fait d’abord un plan global du raisonnement et des actions nécessaires, puis exécute les actions sans dépendre d’observations intermédiaires.
6. Feedback et auto-amélioration : apprentissage via retours humains (human-in-the-loop) ou autres agents.

Les différents types d’agents IA

Les agents IA ne sont pas tous identiques : leur conception et leurs capacités varient selon les objectifs visés. Les grands acteurs (Google, IBM, Microsoft …) proposent des classifications différentes, mais on retrouve trois grandes approches : académique, interactionnelle et métier.

Classification académique (IBM et la recherche en IA)

La recherche académique définit plusieurs catégories d’agents d’intelligence artificielle, allant des plus simples aux plus sophistiqués :

1. Agents réflexes simples : réagissent à des signaux sans mémoire.
   • Exemple : un thermostat qui s’active dès que la température descend.
   • Limite : incapables de traiter des environnements complexes ou imprévisibles.
2. Agents basés sur un modèle : disposent d’une mémoire interne et mettent à jour un modèle de l’environnement.
   • Exemple : un aspirateur robot qui cartographie une pièce et adapte son trajet.
3. Agents orientés vers un but (goal-based) : planifient des séquences d’actions pour atteindre un objectif donné.
   • Exemple : un GPS qui calcule plusieurs routes possibles vers une destination.
4. Agents utilitaires (utility-based) : comparent plusieurs scénarios et choisissent celui qui maximise l’efficacité ou la satisfaction.
   • Exemple : un système de navigation qui prend en compte trafic, coût du carburant et péages.
5. Agents apprenants (learning agents) : capables d’améliorer leurs performances par l’expérience et le feedback.
   • Exemple : les agents IA dans l’e-commerce qui optimisent les recommandations en fonction de l’historique d’achat.

Classification interactionnelle (Google)

Google distingue les agents IA selon leur mode d’interaction avec l’utilisateur ou leur présence en arrière-plan :

• Agents de surface : directement visibles par l’utilisateur, comme des agents conversationnels pour le support client, l’éducation ou la santé. Google utilise une définition plus large des agents IA, qui englobe aussi des formes proches des assistants IA. Ainsi, les agents de surface rappellent les assistants conversationnels, mais avec une autonomie plus élevée grâce au raisonnement et à la planification.
  • Exemple : un agent IA dans un chat de service client.
• Agents d’arrière-plan : invisibles, mais essentiels pour automatiser des workflows, analyser des données ou résoudre des problèmes proactivement. De leur côté, les agents d’arrière-plan illustrent mieux la notion d’agents autonomes invisibles, capables d’automatiser et d’optimiser des workflows complexes. »
  • Exemple : un agent IA qui détecte une anomalie dans un système cloud et déclenche une alerte.
• Agents collaboratifs : Google mentionne de plus en plus l’idée d’« agents collaboratifs » que ce soit pour travailler avec des humaines ou d’autres agents IA.

Classification métier (Microsoft)

Microsoft adopte une approche très pragmatique, où les agents IA sont classés selon les domaines d’application professionnelle :

• Agents IT et support technique : gestion des tickets, assistance aux employés, résolution de problèmes.
• Agents RH et employés : accompagnement administratif, suivi des congés, onboarding.
• Agents financiers : automatisation de la comptabilité, gestion des factures et rapprochements bancaires.
• Agents supply chain : optimisation des stocks, prévision des ruptures, réapprovisionnement automatique.
• Agents commerciaux et marketing : génération de leads, suivi des prospects, rédaction de réponses clients.
• Agents documentaires (SharePoint) : recherche et synthèse d’informations dans les bases de connaissances internes.

Nous avons vu que les agents IA se définissent par leur autonomie, leur mémoire, leur raisonnement et leur capacité à interagir avec des outils externes. Mais leur classification varie selon la perspective adoptée : académique (IBM), interactionnelle (Google) ou métier (Microsoft).

Les cas d’usage concrets des agents IA

Les agents IA ne sont pas de simples concepts théoriques : ils se déploient déjà dans de nombreux secteurs. Leur rôle est d’automatiser, d’optimiser et d’apporter un gain de productivité mesurable.

Agents client : personnaliser l’expérience utilisateur

Les entreprises intègrent des agents IA conversationnels capables de comprendre le langage naturel, de raisonner et de proposer des solutions adaptées. Contrairement aux chatbots classiques, ils peuvent aller plus loin :

• Gérer des demandes complexes (remboursements, problèmes techniques).
• Proposer des recommandations personnalisées en fonction de l’historique client.
• Passer la main à un humain uniquement quand la situation l’exige.

Exemple : dans l’e-commerce, un agent IA peut analyser le panier abandonné, envoyer une recommandation personnalisée et déclencher une promotion ciblée pour finaliser la vente.

Agents employés : productivité interne et support IT

Dans les organisations, les agents IA fonctionnent comme des assistants intelligents intégrés aux outils de travail.

• IT Help Desk : ouverture, suivi et résolution de tickets sans intervention humaine.
• RH : accompagnement des employés pour les congés, la paie, ou la gestion des avantages.
• Formation : mise en place de parcours personnalisés d’apprentissage.

Exemple : Microsoft Copilot inclut déjà des agents IT capables d’ouvrir et de clore automatiquement un ticket en fonction du diagnostic et des actions menées.

Agents créatifs : générer du contenu et des idées

Les agents créatifs participent au processus de conception :

• Rédaction de contenus adaptés à un public précis.
• Génération d’images, vidéos ou designs.
• Personnalisation de campagnes marketing.

Exemple : un agent IA créatif peut analyser les performances d’une campagne publicitaire et proposer de nouvelles variations textuelles ou visuelles.

Agents de données : transformer des données en informations exploitable (insights)

Ces agents sont conçus pour analyser des volumes massifs de données et fournir des recommandations exploitables.

• Extraction de tendances dans des bases de données clients.
• Détection d’anomalies dans des flux financiers.
• Vérification de la cohérence factuelle dans des rapports.

Exemple : un agent IA de données peut analyser en temps réel les stocks d’une entreprise et générer une alerte en cas de rupture imminente.

Agents de code : accélérer le développement logiciel

Dans l’univers du développement, les agents IA de code assistent les ingénieurs en :

• Générant du code en plusieurs langages.
• Identifiant des bugs et proposant des correctifs.
• Documentant automatiquement des bases de code existantes.

Exemple : GitHub Copilot peut être enrichi d’agents spécialisés qui orchestrent différents outils de build, de test et de déploiement. Gemini CLI et Claude Code sont également deux agents IA très performants.

Agents de sécurité : protéger les systèmes et données

Les agents de sécurité jouent un rôle clé en cybersécurité :

• Surveillance en continu des menaces.
• Réponse automatisée aux attaques.
• Analyse proactive des logs pour détecter des comportements suspects.

Exemple : un agent IA de cybersécurité peut isoler automatiquement un serveur compromis, alerter l’équipe et lancer une procédure de remédiation.

Les avantages et bénéfices des agents IA

Les agents d’intelligence artificielle apportent plusieurs bénéfices stratégiques :

• Productivité accrue : ils automatisent les tâches répétitives et libèrent du temps pour les missions à forte valeur ajoutée.
• Exécution simultanée : plusieurs agents peuvent travailler en parallèle sur des objectifs différents.
• Amélioration de la prise de décision : grâce au raisonnement multi-agent et au feedback, les décisions deviennent plus fiables.
• Résolution de problèmes complexes : les agents combinent des approches analytiques et collaboratives.
• Communication fluide : utilisation du langage naturel pour interagir avec les humains et d’autres systèmes.
• Adaptabilité : apprentissage par l’expérience et amélioration continue.

Les limites, risques et défis des agents IA

Comme toute innovation technologique, les agents IA présentent aussi des défis et des limites :

Limites sociales et éthiques (vision Google)

• Absence d’intelligence émotionnelle : difficulté à interpréter les émotions humaines dans des contextes sensibles (thérapie, médiation).
• Décisions éthiques délicates : la justice, la santé ou l’éducation nécessitent un jugement humain.
• Environnements imprévisibles : dans le monde physique, l’adaptation reste limitée.

Limites techniques (vision IBM)

• Risque de boucles infinies si un agent répète indéfiniment une action sans aboutir.
• Dépendances multi-agents : une erreur dans un agent peut se propager dans tout le système.
• Coût computationnel élevé : certains agents nécessitent beaucoup de puissance de calcul.

Limites pratiques et business (vision Microsoft)

• Nécessité d’une supervision humaine pour les actions sensibles (emails, finance, sécurité).
• Gestion des droits d’accès (entitlements) pour éviter qu’un agent n’accède à des données non autorisées.
• Besoin de gouvernance et de contrôles IT (Copilot Control System).

Les visions comparées de Google, IBM et Microsoft

• Google : met en avant l’autonomie, la multimodalité et la collaboration inter-agents.
• IBM : insiste sur la structure technique (LLM + outils, classification académique).
• Microsoft : adopte une approche pragmatique : les agents IA comme nouvelles applications métiers intégrées à Copilot et Dynamics.

Convergence :

• Tous reconnaissent que les agents reposent sur les LLM, la mémoire, le raisonnement multi-étapes et l’utilisation d’outils externes.
• Tous insistent sur l’importance de la supervision humaine pour la sécurité et la fiabilité.

FAQ sur les agents IA

Qu’est-ce qu’un agent IA ?
Un agent IA est un système autonome capable de raisonner, planifier et agir avec ou sans intervention humaine.

Quelle est la différence entre un agent IA et un chatbot ?
Un chatbot suit des scripts simples, tandis qu’un agent IA planifie et exécute des tâches complexes de façon autonome.

Comment fonctionne un agent IA ?
Il combine un modèle de langage (LLM), une mémoire, un raisonnement multi-étapes et l’accès à des outils externes pour atteindre des objectifs.

Quels sont les avantages des agents IA ?
Ils augmentent la productivité, automatisent les tâches répétitives, améliorent la prise de décision et s’adaptent aux contextes variés.

Quels sont les risques liés aux agents IA ?
Risque de décisions biaisées, coûts élevés, dépendances multi-agents, problèmes de sécurité et manque d’intelligence émotionnelle.

Quels sont les cas d’usage les plus fréquents ?
Support client, RH, finance, supply chain, cybersécurité, développement logiciel et création de contenu.

Les agents IA remplacent-ils les humains ?
Non, ils assistent et automatisent certaines tâches, mais les décisions critiques et éthiques nécessitent toujours une supervision humaine.

Quelle est la différence entre Google, IBM et Microsoft sur les agents IA ?
Google met l’accent sur l’autonomie, la collaboration et la multimodalité, IBM sur la structuration technique, et Microsoft sur les applications métiers intégrées.

Conclusion

En 2025, les agents IA ne sont plus un concept émergent, mais une réalité déjà profondément intégrée dans les entreprises et les outils du quotidien. Contrairement aux simples chatbots ou assistants IA, ces systèmes incarnent une nouvelle génération d’intelligence artificielle capable de raisonner, planifier et exécuter des workflows complexes en interaction avec des données métiers, des API et d’autres agents.

Des plateformes comme Sana Agents, utilisées dans la pharmacie, la santé et l’a tech’industrie pour la gestion documentaire et l’automatisation de tâches complexes (Sana Labs, 2025), ou encore Anthropic Claude Agents, adoptés pour la relation client et dans le développement logiciel, illustrent cette transition.

Du côté des géants, les agents de Microsoft Copilot sont désormais au cœur de Microsoft 365 et Dynamics, où ils automatisent la rédaction de documents, la gestion des ventes ou l’analyse des emails. Google Agentspace, couplé à Gemini, s’impose comme un hub pour l’orchestration des données et l’automatisation de processus cloud (Mashable, 2025). Enfin, des acteurs comme Salesforce (Agentforce) et SAP (Joule Agents) déploient leurs propres solutions verticalisées pour les ventes, le marketing et la supply chain.

L’intérêt ne se limite pas aux géants : des solutions comme Moveworks, Cognigy, Glean ou encore IBM watsonx Orchestrate sont adoptés dans l’IT et l’automatisation des processus métiers (Mashable, 2025). Ces plateformes spécialisées prouvent que l’écosystème des agents IA se diversifie rapidement, chaque acteur trouvant sa niche selon les besoins sectoriels.

Et demain ?

Les prochaines années devraient voir l’émergence d’un “marketplace des agents IA”, comparable aux App Stores, où les entreprises et les particuliers pourront déployer et personnaliser leurs agents en fonction de besoins précis. Des tendances fortes se dessinent déjà :

• La montée en puissance de l’hyperautomatisation (agents orchestrant d’autres agents).
• L’essor de la collaboration multi-agent.
• Une plus grande attention portée à la gouvernance et à la sécurité afin de limiter les risques d’accès non autorisé aux données sensibles.

Comme le souligne un rapport de SuperAGI sur les tendances 2025, les agents IA vont devenir un élément central de la transformation numérique, en passant d’un rôle d’assistant à celui de co-acteur stratégique dans les entreprises (SuperAGI, 2025).

En définitive, qu’il s’agisse de Google, IBM, Microsoft ou des nouveaux entrants comme Sana ou Anthropic, une certitude se dégage : les agents IA sont appelés à transformer en profondeur la manière dont nous travaillons, collaborons et prenons des décisions. Les années à venir pourraient bien voir ces agents devenir aussi indispensables que les applications mobiles l’ont été dans la décennie précédente. Mais comme le souligne l’OCDE, l’intégration de l’IA par exemple dans le domaine militaire comporte des risques et des opportunités. La CNIL a également publié des recommandations pour aider les professionnels en conciliant innovation et respect des droits des personnes. Enfin le MIT Technology Review s’interroge sur notre capacité à maitriser les agents IA.