Agent IA ou Agentic IA ? ce n’est pas tout à fait pareil…

Le monde de l’intelligence artificielle évolue vite, et avec lui, les termes techniques qui s’accumulent. Parmi eux, deux notions proches reviennent souvent : Agent IA et Agentic IA. Beaucoup les utilisent comme des synonymes, mais la réalité est un peu plus subtile.

Agent IA : une notion historique de l’intelligence artificielle

Un agent IA désigne un système capable de percevoir son environnement, raisonner et agir pour atteindre un objectif. C’est un concept plus « ancien », hérité de l’IA classique, bien avant l’arrivée des modèles de langage (LLM). Cela peut aller d’un simple chatbot amélioré à un agent de planification complexe utilisé en robotique.

Pour une définition plus détaillée, voir la page dédiée aux agents IA.

Agentic IA : l’autonomie poussée par les LLM modernes

Avec l’émergence des LLM (comme GPT ou Gemini), un nouveau terme s’est imposé : Agentic IA. Ici, l’accent est mis sur la capacité d’autonomie et d’initiative. L’IA ne se contente pas de réagir : elle planifie, prend des décisions et interagit avec des outils.

On retrouve ce concept dans des frameworks comme ReAct ou LangChain Agents (source : LangChain documentation). Ces approches visent à donner aux modèles la possibilité de mener des tâches multi-étapes, de s’auto-corriger et d’exécuter des actions concrètes.

La différence en résumé

En clair :

• Tous les Agentic IA sont des Agents IA.
• Mais tous les Agents IA ne sont pas vraiment “agentic”. Certains restent limités, scriptés et sans réelle autonomie.
• « Agentic IA » est donc un buzzword moderne, mais utile pour désigner les agents basés sur les LLM et dotés d’une autonomie accrue.

Pourquoi cette nuance est importante

Cette distinction n’est pas qu’un détail sémantique. Elle reflète une évolution majeure : on passe d’agents conçus par des règles strictes à des agents intelligents capables de s’adapter, un pas de plus vers des systèmes vraiment autonomes.