L'intelligence artificielle agentique n'est pas magique. C'est une infrastructure.
Agentic AI promet de gérer vos opérations de manière autonome. Cependant, la réalité est plus complexe et coûte plus cher lorsque l'on se trompe.
Rédigé par
Pascal Hebert
Perspectives
21 févr. 2026
Lecture de 4 minutes
L'IA agentielle fait référence à des systèmes où un modèle d'IA ne se contente pas de répondre à une question, mais prend une série d'actions, prend des décisions à chaque étape et fonctionne avec un minimum de points de contrôle humains. Pensez-y comme la différence entre demander des conseils à un entrepreneur et lui confier les clés de votre maison avec une liste de tâches à accomplir. Des outils comme Claude, GPT-4o et Gemini, connectés par des couches d'orchestration, peuvent désormais exécuter des flux de travail en plusieurs étapes : lire un document, extraire des données, écrire dans un CRM, envoyer une demande d'approbation et consigner le résultat de manière autonome. Voici la réalité.
Jetons un coup d'œil sous le capot
Réalité #1 : Les agents ne réfléchissent pas. Ils enchaînent.
Un système agentique est une séquence d'instructions transmises entre les étapes, et non un esprit de raisonnement. À chaque transmission, il y a un point de défaillance. Un agent auquel on demande de "examiner le contrat et de signaler les conditions de paiement non standard" fera exactement cela — jusqu'à ce qu'il rencontre un contrat structuré dans un format qu'il n'a pas appris, et il soit capable d'halluciner une découverte, de l'ignorer complètement ou de faire échouer la chaîne.
L'architecture n'a pas de sens commun. Elle possède une reconnaissance de schémas et des probabilités. Lorsque le schéma se brise, l'agent se casse.
L'implication opérationnelle : Chaque flux de travail que vous automatisez doit avoir un chemin de gestion des exceptions défini. Si vous ne construisez pas la logique "que faire en cas d'échec", vous bâtissez un passif, non un outil de productivité.
Réalité #2 : La conformité n'est pas une fonctionnalité que vous ajoutez plus tard
Les opérateurs du marché intermédiaire des services financiers, de la santé, du droit ou de tout autre secteur réglementé font face à une contrainte stricte : vous ne pouvez pas confier la prise de décision autonome à un agent AI sans pistes d'audit, contrôles d'accès et validation des sorties — point final.
Le fossé de conformité dans les constructions agentiques est structurel, pas cosmétique. Spécifiquement :
Résidence des données. Où se trouve la mémoire de travail de l'agent ? Si elle traite des données contractuelles via une API LLM tierce, ces données quittent votre environnement. La plupart des outils agentiques prêts à l'emploi ne sont pas construits pour SOC 2, HIPAA ou RGPD par défaut.
Auditabilité. Les régulateurs n'acceptent pas "l'AI a décidé." Chaque action agentique doit être enregistrée : quel input l'a déclenchée, quelle décision a été prise, quelle action a été effectuée, et qui pourrait la remplacer. La plupart des piles agentiques de construction rapide n'ont pas de couche d'audit native.
Portes d'approbation. Un agent bien construit pour un flux de travail sensible à la conformité ressemble moins à une autonomie totale et plus à "humain dans la boucle à des points de contrôle définis." Ce n'est pas un échec de la technologie — c'est une architecture responsable. Mais cela change considérablement votre calcul de ROI.
L'implication opérationnelle : Si votre responsable juridique ou de conformité n'était pas présent lorsque vous avez défini votre flux de travail agentique, arrêtez et recommencez cette conversation. Construire d'abord et se conformer ensuite coûte 3 fois plus et expose à un vrai risque de responsabilité.
Réalité #3 : L'entropie est constante
Un flux de travail que vous déployez aujourd'hui se dégradera. Pas peut-être. Garanti.
Voici comment cela se produit :
L'agent a été construit pour lire des PDFs de facture du fournisseur A dans un format spécifique. Le fournisseur A met à jour son modèle au deuxième trimestre. L'agent commence à mal lire les lignes d'articles. Personne ne le remarque pendant trois semaines car les sorties semblaient plausibles. Lorsque quelqu'un le signale, 600 factures ont été traitées avec une erreur de classification.
C'est l'entropie en production. Le monde réel change : les formats de document évoluent, les schémas d'API se mettent à jour, les outils en amont publient de nouvelles versions, les processus internes évoluent. Les agents n'ont aucune conscience de tout cela. Ils exécutent la dernière instruction qu'on leur a donnée, contre un monde qui a avancé.
L'implication opérationnelle : L'AI agentique nécessite un entretien actif, pas seulement un déploiement initial. Prévoyez un budget pour une couche de surveillance, des vérifications ponctuelles des résultats et un audit trimestriel du flux de travail. Si personne ne prend en charge l'agent après le lancement, il échouera discrètement à grande échelle.
Réalité #4 : La fenêtre de contexte est une limite stricte
Chaque agent basé sur LLM fonctionne dans une fenêtre de contexte — la quantité d'informations qu'il peut contenir et traiter en une seule opération. Pour la plupart des cas d'utilisation en production, cela se situe actuellement entre 128K et 200K tokens, ce qui semble énorme jusqu'à ce que votre agent soit chargé de passer en revue un contrat de 400 pages, de croiser une base de données de tarifs, et de rédiger un résumé en une seule fois.
Lorsque la fenêtre de contexte est dépassée, l'agent ne demande pas d'aide. Il tronque, ignore ou hallucine les informations manquantes. Vous obtenez une sortie qui semble complète mais qui est matériellement erronée.
L'implication opérationnelle : Les flux de travail complexes, lourds en documents doivent être fragmentés par conception. Un agent qui traite une demande de propositions (RFP) d'entreprise complète en une seule passe n'est pas une architecture viable. Le flux de travail doit être fractionné en opérations séquencées et définies — chacune dans les limites du contexte.
Réalité #5 : Les agents reflètent la qualité de vos données
Un agent n'est bon que si les données sur lesquelles il opère le sont. Si votre CRM a un format de champ incohérent, vos SOP sont obsolètes, ou votre bibliothèque de documents a des problèmes de contrôle de version, l'agent automatisera et accélérera le désordre.
Des ordures à l'entrée, des ordures à la sortie — à la vitesse de la machine.
C'est le coût de construction le plus sous-estimé de façon constante. Avant de déployer un agent, vous avez besoin de données d'entrée propres, structurées et gouvernées. C'est souvent un exercice de préparation des données de 4 à 6 semaines que aucun fournisseur ne mentionne lors du cycle de vente.
L'implication opérationnelle : Auditez vos données d'entrée avant de construire votre agent. Si les données ne sont pas prêtes, l'agent ne l'est pas.
Les mathématiques de la productivité
Voici une comparaison honnête entre ce qui est vendu et ce qui est généralement livré :
Le pitch : "Déployez un système agentique en deux semaines, réduisez le personnel des opérations de 30 %, et récupérez 20 heures par semaine par employé."
La réalité pour un déploiement bien défini et correctement construit : Une équipe d'opérations du marché intermédiaire qui traite des factures de fournisseur, les associe à des commandes, gère les exceptions et met à jour les registres ERP — un flux de travail qui prend environ 25 heures par semaine pour 3 ETP — peut être réduit de manière réaliste à 6-8 heures par semaine de supervision humaine après le déploiement d'un flux de travail agentique correctement construit avec Raker One.
C'est une réduction réelle de 70 % du temps de traitement manuel. Ce n'est pas de la magie. C'est un flux de travail bien défini, des données d'entrée propres, une architecture revue pour la conformité, une gestion des exceptions définie, et une personne qui gère le système après le lancement.
La différence entre une réduction de 70 % et un déploiement échoué est de savoir si vous l'avez traité comme une infrastructure ou comme une démonstration.
Le point de vue de l'opérateur
L'AI agentique deviendra une couche opérationnelle centrale pour chaque entreprise du marché intermédiaire dans les trois prochaines années. Les sociétés qui prennent de l'avance ne seront pas celles qui ont bougé le plus vite. Ce seront celles qui l'ont bien construit.
Avant votre prochaine initiative agentique, posez-vous ces cinq questions :
Que se passe-t-il lorsque cet agent reçoit un input pour lequel il n'a pas été conçu ?
Où vont nos données, et cela respecte-t-il nos obligations de conformité ?
Qui possède ce flux de travail après son déploiement ?
Nos données d'entrée sont-elles assez propres pour automatiser ?
Où sont les points de contrôle humains, et sont-ils suffisants pour notre tolérance au risque ?
Si vous pouvez répondre aux cinq avec confiance, vous êtes prêt à construire. Si vous ne pouvez pas, c'est là que commence le travail — et où se trouve le véritable gain de productivité.
