IA Agentique vs IA Generative – Lequel choisir ?

Il est indéniable que les logiciels, produits et solutions basés sur l’intelligence artificielle (IA) ont connu une croissance exponentielle ces dernières années. Ces outils ont bouleversé presque tous les secteurs et transforment radicalement la manière dont les organisations travaillent.

Si vous cherchez à automatiser vos processus pour gagner en efficacité, vous avez probablement découvert les différentes catégories d’IA comme l’IA conversationnelle, générative ou agentique. Mais les deux types les plus souvent confondus sont l’IA générative (GenAI) et l’IA agentique.

Bien qu’elles partagent certaines similarités, ces deux approches servent des objectifs très différents. Comparons-les pour comprendre ce qui les rend uniques — et laquelle est la plus adaptée à vos besoins.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative est sans doute la forme d’IA la plus couramment utilisée aujourd’hui. Elle se concentre sur la création de contenu. En s’appuyant sur des outils d’apprentissage avancés, elle analyse ses données d’entraînement pour en extraire des schémas et structures, puis génère du contenu original en fonction de ces prédictions.

On peut la comparer à une version ultra sophistiquée de la saisie automatique dans une application de messagerie.

Il y a de fortes chances que vous utilisiez déjà l’IA générative au quotidien. Les outils les plus populaires incluent ChatGPT, Jasper AI et Gemini de Google. Et ses usages vont bien au-delà de la simple génération de texte : on l’utilise comme assistant pédagogique interactif ou pour stimuler la créativité des créateurs de contenu.

L’IA générative produit du contenu à partir des modèles et probabilités appris à partir de réponses humaines et de retours utilisateurs. (Comme pour toute IA, la qualité des résultats dépend de la pertinence des données d’apprentissage et de la supervision humaine continue.) Ces outils jouent souvent un rôle central dans les processus de transformation numérique, où la technologie s’intègre à tous les niveaux de l’organisation pour améliorer les performances, automatiser les workflows et enrichir l’expérience client.

Dans le domaine de l’IT, l’IA générative est utilisée pour :

• L’assistance au helpdesk et la gestion des tickets
• La génération ou relecture de code
• L’automatisation des processus
• L’analyse prédictive

Impressionnant, non ? Et c’est effectivement très utile dans le quotidien des équipes IT. Mais aujourd’hui, l’IA agentique repousse encore plus loin les limites de ce que l’IA peut accomplir.

Qu’est-ce que l’IA agentique ?

Contrairement à l’IA générative qui produit du contenu, l’IA agentique passe à l’action.

L’IA agentique désigne des systèmes capables de fonctionner de manière autonome, de prendre des décisions, d’exécuter des actions, et de poursuivre des objectifs complexes avec un minimum d’intervention humaine.

Voici ce qui distingue l’IA agentique des autres types d’IA :

• Autonomie : elle prend des décisions en temps réel sans supervision constante.
• Objectifs orientés résultats : elle suit un but défini et planifie les étapes pour l’atteindre, au lieu de simplement exécuter des tâches prédéfinies.
• Adaptabilité : elle ajuste ses stratégies selon les contextes et les nouvelles données.
• Raisonnement et prise de décision : elle évalue les options, anticipe les résultats, et adapte son plan d’action selon les situations.
• Compréhension du langage naturel : elle peut suivre des instructions complexes données en langage courant.
• Optimisation des workflows : elle exécute et améliore des processus multi-étapes avec efficacité.

Lorsqu’on compare l’IA agentique à l’IA générative, le principal avantage de l’IA agentique réside dans sa capacité à agir de manière autonome. Ces systèmes sont orientés vers des objectifs précis : ils sont conçus pour atteindre un but défini, qu’ils poursuivent ensuite de façon proactive. L’IA agentique est capable de s’adapter aux situations et d’apprendre de ses expériences en temps réel. À l’inverse, d’autres types d’intelligence artificielle, comme l’IA générative, ne peuvent ni s’auto-corriger, ni planifier, ni agir de façon indépendante.

Grâce à sa faculté d’analyser une situation de manière autonome et de prendre les décisions les plus pertinentes pour atteindre un objectif, l’IA agentique ouvre la voie à de nombreux cas d’usage. Même si ces programmes en sont encore à leurs débuts, chercheurs et experts anticipent des applications prometteuses dans des domaines comme la robotique, les chatbots de service client avancés, l’automatisation des tâches ou encore l’analyse intelligente des données.

Quelle est la différence entre IA agentique et IA générative ?

Ces deux formes d’intelligence artificielle répondent à des besoins différents. L’IA générative (ou GenAI) est conçue pour produire du contenu en réponse à des instructions : texte, image, code, ou tout autre format. Elle excelle dans la création à partir de modèles appris. L’IA agentique, quant à elle, se concentre sur la prise de décision et l’action autonome : elle peut planifier, exécuter des tâches complexes et s’adapter à un objectif avec une intervention humaine minimale.

Jetez un œil au tableau ci-dessous pour comparer concrètement l’IA générative et l’IA agentique.

Comparaison entre l’IA Generative et l’IA Agentique

Alors, IA agentique vs IA générative – laquelle devriez-vous utiliser ? Eh bien, tout dépend des besoins de votre organisation.

Pour les entreprises qui cherchent à développer des processus autonomes capables de fonctionner en arrière-plan sans intervention humaine, l’IA agentique est la solution. Et pour celles qui souhaitent rendre les processus basés sur des entrées plus productifs, il faudra se tourner vers l’IA générative.

Mais ces deux technologies ne s’excluent pas mutuellement. Dans la majorité des cas, une combinaison des deux offrira les meilleurs résultats. Tandis que les programmes d’IA agentique sont encore en phase de développement dans de nombreux secteurs (Google prévoit de lancer une mise à jour agentique en 2025, et Atera propose déjà son Copilot IA avec Autopilot), l’IA générative comble le fossé pour créer un environnement de travail plus efficace et productif. Les experts s’accordent à dire que l’IA générative et l’IA agentique seront utilisées conjointement pour une transformation IA complète.

IA agentique vs IA générative dans l’IT

Comme nous l’avons vu, l’IA générative et l’IA agentique remplissent des rôles différents et ne doivent pas forcément être choisies l’une au détriment de l’autre. Ce sont deux aspects complémentaires d’une technologie conçue pour optimiser l’efficacité organisationnelle.

Elles ont en commun un objectif clé : améliorer l’efficacité et stimuler l’innovation dans le domaine des technologies de l’information. Cependant, la différence entre l’IA agentique et l’IA générative réside dans l’autonomie. Les programmes d’IA agentique sont centrés sur des actions autonomes orientées vers un objectif. À l’inverse, les programmes d’IA générative produisent des contenus ou des résultats à partir de modèles appris.

Dans les applications IT, les experts s’accordent à dire que ces deux formes d’IA seront souvent utilisées ensemble pour fournir des outils complets pilotés par l’IA. Par exemple, un programme d’IA agentique peut s’appuyer sur l’IA générative pour créer du contenu ou des données contextuelles nécessaires à une tâche spécifique.

En fin de compte, combiner la puissance de l’IA agentique et de l’IA générative pour les cas d’usage en IT permettra de bénéficier de capacités plus flexibles et plus robustes. Ces solutions pourront exploiter divers modèles pour percevoir, calculer, évaluer une situation… et y répondre de manière appropriée.

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Si vous cherchez à faire fonctionner votre organisation à son plus haut niveau d’efficacité, il est temps d’adopter l’IA pour systématiser et automatiser les processus longs et gourmands en ressources humaines.

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Atera propose deux principaux types d’agents IA, Autopilot et AI Copilot, ce qui a un impact majeur sur le fonctionnement global de l’organisation.

L’Autopilot IA d’Atera permet aux utilisateurs finaux de résoudre eux-mêmes les problèmes répétitifs et les tâches simples, libérant ainsi les techniciens IT pour qu’ils puissent se concentrer sur des problématiques plus complexes et des initiatives stratégiques. Cela rend le processus de support plus efficace et permet aux professionnels IT de se concentrer sur des tâches critiques comme la cybersécurité ou la gestion de la dette technique. Résultat : les temps de réponse sont considérablement réduits (souvent l’une des principales préoccupations des services IT) et l’efficacité organisationnelle peut être multipliée par dix.

Le Copilot IA est intégré dans des outils tels que le helpdesk et le système de tickets, et permet la création d’articles de base de connaissances, le résumé des sessions à distance, la génération de lignes de commande, la rédaction de scripts, la synthèse de tickets, le dépannage en temps réel, l’automatisation des processus, et bien plus encore—faisant gagner aux professionnels IT en moyenne 11 à 13 heures chaque semaine.

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