Un agent IA désigne un programme qui poursuit un objectif à l'aide d'outils. L'IA agentique désigne l'approche plus large, souvent plusieurs agents qui travaillent ensemble. Définitions, tableau et quiz.
Un agent IA est un programme unique : un modèle dans une boucle qui choisit des outils pour atteindre l'objectif que vous fixez. L'IA agentique est l'étiquette plus large des systèmes construits de cette façon, souvent plusieurs agents plus un orchestrateur, une mémoire et des étapes de validation. Tout agent est agentique ; tout système agentique n'est pas un agent unique.
Côte à côte
Aucune des deux expressions n'a de définition officielle d'un organisme de normalisation, alors les éditeurs les étirent toutes les deux. Les définitions de travail ci-dessus sont celles que la plupart des ingénieurs reconnaîtraient. Testez-vous avec le quiz ci-dessous : chaque scénario relève de l'un des deux, ou d'aucun.
En partie. Elle décrit un vrai schéma, des modèles qui agissent via des outils sur plusieurs étapes, mais l'étiquette est aussi collée à des outils qui ne font que remplir un modèle de texte. Demandez quelles décisions le logiciel prend seul.
Pas en soi. Un assistant qui se contente de répondre par du texte n'a aucune action. Il devient un agent quand il peut appeler des outils, voir les résultats et décider de l'étape suivante vers un objectif.
Non. Un agent unique avec un planificateur, une mémoire et des étapes de validation est lui aussi agentique. Plusieurs agents apparaissent quand une tâche est plus facile à découper, par exemple un agent qui fait des recherches et un autre qui rédige.
En général, un agent unique avec une seule mission bien délimitée, comme trier les demandes entrantes. Il coûte moins cher à faire tourner, se teste plus facilement et s'arrête plus simplement. Les grosses configurations multi-agents ne sont rentables que pour des processus longs et répétés.
L'OWASP GenAI Security Project publie le Top 10 for LLM Applications 2025, qui inclut Excessive Agency, et a publié un guide Agentic AI Threats and Mitigations en février 2025.
Les deux extraits utilisent un bouchon à la place d'un modèle, pour tourner tels quels dans Node. C'est la forme qui compte : une boucle unique face à un coordinateur qui confie du travail à plusieurs boucles.
makeAgent renvoie une petite boucle avec ses propres outils. Le coordinateur décide de l'ordre et détient l'étape de validation.
Un programme lit chaque nouvel e-mail de support, recherche le client, puis rédige une réponse ou marque le ticket pour qu'une personne s'en occupe.
Une boucle, un objectif, quelques outils, et le modèle choisit l'outil à utiliser ensuite.
Un formulaire envoie une seule fois un nom de produit à un modèle et colle la description renvoyée sur la page.
Il y a un seul appel figé, sans outils ni choix. C'est de l'automatisation qui utilise un modèle.
Un planificateur découpe chaque demande de remboursement en vérification de la commande, vérification de la politique et émission du remboursement, et confie chaque partie à un agent distinct ; un responsable valide les remboursements au-delà d'un montant fixé.
Plusieurs agents, un coordinateur et un point de validation en font un système agentique multi-agents.
Un outil fouille une base documentaire, lit les fichiers correspondants et continue de chercher jusqu'à pouvoir répondre à une question en citant ses sources.
Le modèle décide quand relancer une recherche et quand il en sait assez, au sein d'une seule boucle.
Une tâche nocturne exporte les ventes dans un tableur et l'envoie par e-mail, chaque étape étant écrite dans le code.
Aucun modèle ne prend de décision. C'est un script planifié.
Un agent rédige les textes de lancement, un deuxième les vérifie par rapport aux règles de la marque, et un troisième programme les publications une fois la vérification réussie.
Le travail passe entre des agents spécialisés avec un contrôle au milieu.
Un agent IA
Un système agentique
Aucun des deux
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