Agents IA vs AGI, qu’est ce qui compte vraiment pour les entreprises dans les 24 mois
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Depuis fin 2022, le débat autour de l’intelligence artificielle a été dominé par la perspective d’une AGI, une intelligence générale capable de raisonner de manière autonome. Mais sur un horizon plus business, ce n’est pas l’AGI qui redessine les usages mais les agents IA. Des systèmes spécialisés, capables d’orchestrer des actions dans des environnements précis, et qui s’exécutent de plus en plus en edge, directement sur un terminal ou un cloud local.
Le vrai basculement
Les modèles génératifs ont montré leur valeur comme interface, mais leur impact restait limité tant qu’ils ne pouvaient que produire du texte ou du code. Les agents franchissent cette limite quand ils déclenchent des actions concrètes dans un CRM, dans une chaîne de production ou dans un service client. Là où l’AGI reste hypothétique, l’agent s’impose déjà comme acteur de l’automatisation.
Sales ops : l’automatisation invisible
Dans les équipes commerciales, des agents IA se connectent aux outils comme Salesforce ou HubSpot. Ils enrichissent automatiquement les fiches prospects, qualifient les leads selon des critères préétablis et programment des séquences de suivi. L’intérêt n’est pas de remplacer le commercial, mais de lui enlever la charge répétitive. Le gain se mesure en taux de conversion et vitesse de traitement, deux métriques immédiatement visibles.
Support client : du ticket à la résolution
Dans le support, les agents IA dépassent le simple chatbot et vont catégoriser un ticket, rechercherla bonne procédure dans la base documentaire, puis exécutent des actions simples comme réinitialiser un mot de passe, déclencher un remboursement, ou planifier une intervention technique. L’enjeu ne se limite pas à la réduction de coûts, et se situe plus dans le temps moyen de résolution, un KPI stratégique des équipes fidélisation client.
Production et industrie : l’IA au plus près des machines
Dans l’industrie, les agents vont trouver leur place au cœur des lignes de production. Exécutés en edge pour réduire la latence, ils peuvent surveiller des capteurs, anticipent des anomalies et lancer des ajustements de paramètres sans attendre l’intervention d’un opérateur. Ici, la valeur se lit dans la réduction des arrêts machines et dans l’optimisation énergétique, des enjeux critiques dans un contexte de coûts tendus.
Pourquoi l’edge est déterminant
La capacité à exécuter un agent localement change significativement la donne. Bien entendu un modèle compact, tournant sur mobile ou sur serveur interne, limite la dépendance au cloud hyperscaler et réduit les coûts de latence et de transfert de données mais pour les CTO, l’équation est surtout moins de dépendance externe, plus de contrôle opérationnel, et la question de la sécurité est pregnant, comme nous pourrons le voir dans la suite de notre article demain consacrée à l’intégration d’agents.
La bataille à venir
Vous aurez compris que es 24 prochains mois ne seront pas ceux de l’AGI mais ceux des agents spécialisés, capables de s’intégrer dans les workflows existants et de livrer une valeur mesurable. Les entreprises qui sauront déployer ces agents à l’échelle prendront une longueur d’avance.
Solutions européennes à suivre
- Dust (France) : développe des agents conversationnels sécurisés pour les entreprises, capables de se connecter à leurs outils internes tout en respectant les contraintes de confidentialité.
- Giskard (France) : fournit des outils de test et d’explicabilité pour fiabiliser les modèles utilisés par des agents, un atout clé pour éviter incohérences et biais.
- Cosmian et Zama (France) : travaillent sur le chiffrement homomorphe et la cryptographie appliquée, indispensables pour déployer des agents sur des données sensibles sans perte de sécurité.
- Enzai (Royaume-Uni) et QuantPi (Allemagne) : accompagnent les entreprises dans la mise en conformité réglementaire des systèmes IA, un passage obligé pour déployer des agents à grande échelle en Europe.
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