Pourquoi est-ce un nouveau paradigme ?

Passage d’un modèle réactif à un modèle proactif

• Avant : Les applications basées sur l'IA générative fonctionnaient principalement sur un modèle réactif : l'utilisateur posait une question, et l'IA répondait (ex. ChatGPT, Copilot).

• Maintenant : Les applications agentiques sont proactives, elles peuvent définir des objectifs, planifier des actions, et les exécuter de manière autonome.

De la génération de texte à l'action autonome

• Les premières IA génératives étaient principalement axées sur la création de contenu (texte, code, images).
• Les applications agentiques ajoutent la capacité d'agir sur leur environnement via des outils, des APIs et des interfaces externes.
• Exemple : Un assistant d’IA juridique ne se contente plus de rédiger un contrat, il peut aussi vérifier les lois en vigueur, extraire des jurisprudences, interagir avec un système de gestion de documents et envoyer des notifications à un avocat.

L’intégration de la mémoire et de l’apprentissage itératif

• Avant : Les modèles LLM fonctionnaient avec un contexte limité (taille de prompt restreinte).
• Maintenant : Les applications agentiques intègrent une mémoire persistante, ce qui leur permet d’apprendre et d’évoluer au fil du temps.
• Exemple : Un agent d'IA chargé de la relation client peut se souvenir des précédents échanges et ajuster ses recommandations en conséquence.

L'émergence des agents collaboratifs

• Les agents ne sont plus isolés : ils peuvent communiquer entre eux, partager des données et exécuter des tâches en coordination.
• Cela ouvre la voie à des écosystèmes d'IA distribués, où plusieurs agents spécialisés collaborent pour accomplir des objectifs complexes.

• Exemple : Dans un environnement industriel, un agent de maintenance IA pourrait analyser les données des capteurs, déclencher une demande d’intervention à un agent de planification, qui lui-même attribuerait une tâche à un agent logistique pour commander les pièces nécessaires.

   

Ce paradigme va-t-il remplacer les applications traditionnelles ?

Plutôt que de remplacer totalement les logiciels classiques, ce paradigme les complète en ajoutant une couche d’intelligence et d’autonomie.

Cas où l'agentic AI est un avantage

• Automatisation de tâches complexes et répétitives
• Optimisation des processus métiers (ex. finance, santé, industrie)
• Applications nécessitant des prises de décision rapides basées sur des données dynamiques
• Interfaces conversationnelles avancées

Cas où les solutions classiques restent dominantes

• Logiciels nécessitant un fort contrôle humain (ex. CRM, ERP)
• Applications réglementées où l’IA doit rester sous supervision
• Environnements où l’erreur peut être critique (ex. médecine, défense)

Comparaison avec d’autres paradigmes en informatique

Le paradigme agentique peut être comparé à d’autres évolutions majeures :

Conclusion : une révolution en cours

L’"Application agentique d'IA générative" est bien un nouveau paradigme, qui va profondément transformer la manière dont les logiciels sont conçus et utilisés. Ce modèle introduit une nouvelle forme d'autonomie, où l'IA ne se contente plus de répondre, mais agit, apprend et interagit de manière intelligente.

Nous sommes au début de cette transition, et l’évolution des outils comme LangChain, LlamaIndex, AutoGPT ou Devin AI montre que les applications agentiques vont progressivement s'imposer dans de nombreux domaines. Oui, on peut donc considérer l'application agentique d'IA générative comme un nouveau paradigme en intelligence artificielle et en développement logiciel. Ce paradigme dépasse la simple interaction utilisateur-modèle de langage et introduit des concepts d'autonomie, de prise de décision, et d'exécution de tâches complexes sans intervention humaine constante.