L'IA agentique dans l'entreprise : au-delà des chatbots et des systèmes de décision autonomes

Ce que signifie réellement l’IA agentique (et ce qu’elle ne signifie pas)

• Définition : agents d'IA qui perçoivent, planifient, agissent et apprennent en boucles
• La différence entre les copilotes, les chatbots et les agents
• Pourquoi le paradigme de « l'utilisation des outils » change tout
• État actuel : qu'est-ce qui est prêt pour la production et ce qui est encore en recherche

Là où l'IA agentique fonctionne déjà dans les entreprises

• Agents d'enquête sur la fraude qui enchaînent les preuves à travers les systèmes
• Des agents de la chaîne d'approvisionnement qui redirigent la logistique en temps réel
• Aide à la décision clinique basée sur les DSE, l'imagerie et la littérature
• Agents d'opérations de sécurité qui trient, enquêtent et contiennent les menaces

L'architecture derrière les agents d'entreprise

• Frameworks d'orchestration (LangGraph, CrewAI, AutoGen)
• Intégration d'outils et chaînage d'API
• Systèmes de mémoire – à court terme, à long terme, épisodique
• Garde-fous : humain dans la boucle, limites d'autorisation, pistes d'audit

Les risques dont personne ne parle

• Hallucination dans les décisions à enjeux élevés
• Lacunes en matière de responsabilité : qui est responsable lorsqu'un agent agit mal ?
• Extension de la surface de sécurité : chaque outil auquel un agent peut accéder est un vecteur d'attaque
• La question de la conformité : un agent IA peut-il prendre une décision réglementée ?

L'approche de Trufe

CTA de clôture :

"Créer votre premier agent IA d'entreprise ? Commencez par être prêt à l'IA

évaluation."

→ Lien vers : /solutions/artificial-intelligence/ai-strategy/ai-readiness-assessment/

• Nous déployons des agents avec une sécurité intégrée à la couche d'orchestration
• Chaque action de l'agent est enregistrée, vérifiable et réversible
• L'humain dans la boucle n'est pas facultatif, c'est architectural