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Accueil · Bloc 4 Les agents · T4.1

T4.1MatièreModule 1 sur 3

Ce qu'est un agent IA — et ce que ce n'est pas

Appel d'outils, boucle, autonomie : les briques qui distinguent un vrai agent d'un assistant qui appelle un outil.

Statut du contenu : matière pédagogique sourcée, en cours de vérification finale — la leçon rédigée, enrichie des extraits du podcast Tech Café, arrive ensuite.

L'essentiel

  1. « Agent » est un terme d'intelligence artificielle antérieur aux grands modèles de langage : le manuel de référence Artificial Intelligence: A Modern Approach (Russell & Norvig) le définit depuis les années 1990 comme « tout ce qui peut être vu comme percevant son environnement au moyen de capteurs et agissant sur cet environnement au moyen d'actionneurs » — une définition générique, stable, indépendante de toute technologie précise (Russell & Norvig, chap. 2, Univ. Berkeley).
  2. La vague actuelle réapplique ce terme aux systèmes construits autour d'un LLM. Deux éditeurs concurrents convergent sur une même distinction : pour Anthropic, un « workflow » est un système où « LLMs and tools are orchestrated through predefined code paths » (des étapes écrites à l'avance), tandis qu'un « agent » est un système où « LLMs dynamically direct their own processes and tool usage » — c'est le modèle lui-même qui détermine la suite, pas un code écrit d'avance (Anthropic, « Building Effective Agents », 19/12/2024).
  3. Chez OpenAI, la définition retenue est proche : un agent « accomplit des tâches de façon indépendante pour le compte de l'utilisateur », peut prendre des décisions, corriger ses propres erreurs en cours de route et interagir avec plusieurs systèmes via des outils/API — à la différence d'un logiciel classique qui suit des règles fixes (OpenAI, « A practical guide to building agents », guide publié en avril 2025 selon plusieurs relais spécialisés).
  4. Trois ingrédients techniques cumulatifs sont généralement nécessaires pour qu'un système mérite l'étiquette « agentique » : (a) la capacité du modèle à déclencher un outil externe et pas seulement produire du texte — brique posée par le « function calling » d'OpenAI, ouvert le 13/06/2023 ; (b) une boucle qui enchaîne raisonnement et action, dont l'origine académique documentée est le motif « ReAct » (penser → agir → observer, répété), publié par Yao et al. le 06/10/2022 sur arXiv et présenté à ICLR 2023 ; (c) un degré d'autonomie réel — le système choisit lui-même l'étape suivante plutôt que de suivre un script écrit d'avance.
  5. Ces trois ingrédients ne suffisent pas à eux seuls, isolément, à faire un agent au sens strict : un système qui appelle un seul outil une seule fois (« cherche sur le web puis réponds ») correspond, dans la propre grille d'Anthropic, davantage à un « workflow » qu'à un agent complet — la frontière est une question de degré (combien d'étapes enchaînées sans validation humaine), pas un interrupteur binaire.
  6. Le règlement européen sur l'intelligence artificielle (AI Act, règlement (UE) 2024/1689) ne définit pas juridiquement le mot « agent », mais définit un « système d'IA » comme conçu pour fonctionner « with varying levels of autonomy » (à des niveaux d'autonomie variables) — un texte en vigueur depuis le 01/08/2024, dont l'article 3 (définitions) est applicable depuis le 02/02/2025 [Vérifié 20/07/2026 sur sources convergentes : artificialintelligenceact.eu, Mayer Brown, DLA Piper, White & Case]. L'autonomie comme continuum n'est donc pas qu'un argument marketing : c'est désormais un trait inscrit dans un texte de loi européen.
  7. Le terrain est saturé de communication commerciale, et c'est documenté par un observateur indépendant : le développeur et commentateur Simon Willison a collecté pendant environ deux ans des définitions concurrentes du mot « agent » (211 propositions rassemblées via un sondage public, regroupées en 13 familles), et relève que même OpenAI a employé deux définitions incompatibles à quelques mois d'écart — « systems that independently accomplish tasks on behalf of users » d'un côté, « LLMs equipped with instructions and tools » de l'autre. Sa propre proposition, plus resserrée : « un agent LLM fait tourner des outils en boucle pour atteindre un objectif » (Simon Willison, 18/09/2025).
  8. Le cabinet d'analyse Gartner qualifie une partie du marché d'« agent washing » : rebaptiser un chatbot, un outil de RPA (automatisation de tâches répétitives) ou un assistant existant en « agent » sans nouvelle capacité réelle — Gartner estime que sur les milliers de fournisseurs revendiquant l'étiquette, une minorité (de l'ordre de 130) construit selon elle quelque chose de réellement agentique (Gartner, communiqué du 25/06/2025).
  9. Cas fondateur et limites documentées : AutoGPT, publié le 30/03/2023 par Toran Bruce Richards quelques semaines après GPT-4, a été l'une des premières expériences grand public d'« agent autonome » (30 000 étoiles GitHub en 13 jours, l'un des projets open source à la croissance la plus rapide de l'époque) — mais aussi un cas documenté de boucles bloquées, d'hallucinations et de coûts d'API élevés, preuve précoce que « autonome » ne veut pas dire « fiable » (Wikipedia, AutoGPT).
  10. Cas d'école de survente à surveiller : Devin, présenté par Cognition le 12/03/2024 comme « the first AI software engineer » (le premier ingénieur logiciel IA), a ensuite fait l'objet de tests indépendants (chaînes YouTube reproduisant des tâches réelles issues d'Upwork) documentant un décalage entre la démonstration promotionnelle et le résultat obtenu en conditions réelles — un rappel direct de l'interdit n°1 de ce corpus (survente marketing) et de la nécessité d'attribuer toute affirmation de palier 2 (Wikipedia, Devin AI).
  11. Même Anthropic, en vantant les agents, avertit du revers de la médaille : « Agents' autonomy means higher costs, and the potential for compounding errors » — l'autonomie augmente le coût et le risque d'erreurs qui s'accumulent d'une étape à l'autre (Anthropic, 19/12/2024).
Un aller-retour, ou une boucle qui se referme
demandeoutilréponseun aller-retour — la suite est écrite d'avancePerçoitDécideAgitObserveun agent boucle vers l'objectif,au risque d'erreurs qui s'accumulent

Un outil déclenché une seule fois suit un chemin écrit d'avance ; un agent enchaîne perception, décision, action et observation en boucle jusqu'à l'objectif — avec un risque documenté d'erreurs qui s'accumulent d'une étape à l'autre.

Repères clés

DonnéeValeurDateSource
Anthropic, « Building Effective Agents »définition workflow vs agent19/12/2024anthropic.com
OpenAI, « A practical guide to building agents »définition agent~04/2025openai.com
AI Act — entrée en vigueur du règlement01/08/20242024artificialintelligenceact.eu
AI Act — art. 3 (définitions) et art. 5 applicablesdepuis le 02/02/20252025artificialintelligenceact.eu [Vérifié 20/07/2026]
Function calling OpenAI (brique technique appel d'outils)ouvert le 13/06/20232023openai.com
Papier ReAct (boucle raisonnement-action)soumis le 06/10/2022, ICLR 20232022-2023arXiv:2210.03629
AutoGPT, 1ᵉʳ agent « autonome » grand publicpublié le 30/03/20232023Wikipedia
Devin (Cognition), « 1er ingénieur logiciel IA »annoncé le 12/03/20242024cognition.com
Gartner — projets agentiques annulés d'ici fin 2027plus de 40 % (projection)25/06/2025gartner.com

Idées reçues

  1. « Un agent, c'est juste un chatbot qui utilise un outil » — Incomplet : un appel d'outil isolé correspond, dans la grille même d'Anthropic, à un « workflow » prédéfini, pas à un agent complet. Ce qui distingue l'agent, c'est qui détermine l'enchaînement des étapes — un code écrit d'avance, ou le modèle lui-même en cours de route (Anthropic, 19/12/2024).
  2. « Le mot 'agent' a été inventé pour les IA génératives » — Faux : c'est un terme d'IA classique, antérieur aux LLM de plusieurs décennies, réappliqué aujourd'hui à cette famille de systèmes (Russell & Norvig).
  3. « Tout produit qui se dit 'agentique' l'est vraiment » — Contredit par l'analyse de Gartner elle-même, qui parle d'« agent washing » pour une partie significative du marché (Gartner, 25/06/2025).
  4. « L'autonomie d'un système est un interrupteur on/off » — Faux : le règlement européen sur l'IA définit lui-même l'autonomie comme graduelle (« niveaux variables »), pas comme un seuil binaire (AI Act, art. 3).
  5. « Une démonstration impressionnante prouve une capacité fiable en usage réel » — À prendre avec prudence : le cas Devin (mars 2024) documente un écart entre vidéo promotionnelle et test indépendant sur tâche réelle (Wikipedia, Devin AI).
Trois briques, pas un interrupteur
abcappel d'outilboucleautonomieagent++nécessaires, pas suffisantes seules — un degré, pas un interrupteur

Un appel d'outil, une boucle qui enchaîne raisonnement et action, un degré réel d'autonomie : trois ingrédients qui se combinent sans qu'aucun ne suffise seul — la frontière reste un degré, pas un interrupteur.

Questions fréquentes de débutants

Réponds mentalement avant d'ouvrir : c'est l'effort de rappel qui ancre, pas la relecture.

Un agent IA a-t-il une volonté ou une conscience propre ?

Non : il prédit et exécute des étapes vers un objectif fixé par un humain ; il ne « veut » ni ne « décide » au sens humain du terme — vocabulaire à manier avec précaution (interdit n°5, anthropomorphisme, docs/tech/README.md §6).

Un assistant vocal comme Siri ou Gemini est-il un agent ?

Cela dépend de ce qu'il fait concrètement : répondre à une question isolée n'est pas agentique ; enchaîner plusieurs actions dans plusieurs applications sans validation à chaque étape l'est davantage (cf. T4.2).

Un agent peut-il agir sans aucune supervision humaine ?

Cela dépend du réglage choisi : la plupart des outils commerciaux actuels demandent une validation humaine à certaines étapes sensibles (paiement, envoi d'un message…) ; Anthropic elle-même recommande de limiter la portée avant de l'étendre (Anthropic, 19/12/2024).

Pourquoi personne n'utilise la même définition ?

Parce que le mot sert aussi d'argument commercial : un même éditeur (OpenAI) a utilisé deux définitions incompatibles à quelques mois d'écart, documenté par un observateur indépendant (Simon Willison, 18/09/2025).

Function calling, boucle ReAct, agent : est-ce la même chose ?

Non : le function calling est le mécanisme technique de base (un modèle qui déclenche un outil), la boucle de type ReAct est le motif qui enchaîne raisonnement et action, et l'agent est le système complet qui combine ces briques pour atteindre un objectif avec un degré d'autonomie.

Pièges & points de vigilance

  1. Vérifier systématiquement qui parle avant de reprendre une affirmation sur les agents : la quasi-totalité des sources de palier 2 (blog d'éditeur) ont un intérêt commercial direct à définir « agent » de la façon la plus flatteuse pour leur propre produit.
  2. Ne jamais citer un chiffre d'adoption ou de performance d'agent sans sa date : le terrain change de mois en mois, y compris dans les publications de Gartner elle-même d'une échéance à l'autre.
  3. Se méfier des démonstrations vidéo isolées (cas Devin) : chercher si un tiers indépendant a reproduit le résultat avant de le citer comme acquis.
  4. « Autonome » est un curseur, pas un label : toujours préciser CE QUE le système fait sans intervention humaine (une étape ? la tâche entière ?), pas seulement qu'il « est autonome ».
  5. Ne pas confondre le texte de loi (AI Act, qui parle de « système d'IA » en général) avec une définition légale du mot « agent », qui n'existe pas en tant que telle dans ce règlement.

Sources