Si nous connaissons l'IA générative à travers ChatGPT, Gemini ou DeepSeek pour générer des contenus (Texte, image, vidéo, audio), d'autres modèles pourraient accélérer le déploiement dans notre société. Parmi eux, l'IA agentique a l'avantage de combiner des modèles d'intelligence artificielle, pour générer des agents IA autonomes capables d'agir et exécuter les tâches de manière autonome.
L'IA agentique s'impose déjà chez les éditeurs de logiciels, même si le marché joue à se faire peur en craignant à tort leur disruption. D'après une étude de Gartner, un tiers des éditeurs de logiciels vont l'intégrer d'ici à 2028, pour une autonomie de décisions quotidiennes à hauteur de 15 %. Les agents IA autonomes pourraient rendre un grand service à de nombreux secteurs en manque de main d'œuvre ou à la recherche de gains de productivité.
Cet article va explorer un autre écosystème de l'intelligence artificielle. Dans un contexte très concurrentiel de part et d'autre, l'IA agentique possède des atouts pour émerger de nouveaux champions en Bourse ou consolider des avantages compétitifs durables.
Qu'est-ce que l'IA agentique ?
Contrairement aux IA génératives qui nécessitent l'intervention humaine, l'IA agentique cherche à automatiser des tâches spécifiques en toute autonomie, réduisant les temps de friction dans les prises de décisions. Sa technologie se base sur des modèles et des probabilités qui s'ajustent à des environnements en constante évolution. Le rôle des agents IA est d'instaurer des processus sans que l'humain interfère à la dernière minute. Ils peuvent ainsi de gérer les systèmes à distance, analyser les situations en temps réel et synchroniser les tâches entre applications.
Les avantages de l'IA agentique offrent un spectre de possibilités pour résoudre des tâches qui étaient auparavant insurmontables. Elle œuvre à la qualité des services pour les entreprises : réduire les délais d'indemnisation dans les assurances, optimiser les chaînes d'approvisionnement, anticiper les tendances de marché pour mieux comprendre le monde de l'investissement dans lequel on vit, accélérer la recherche médicale, rendre l'expérience client plus agréable, etc.
Différences entre l'IA agentique et l'IA générative
Alors que l'IA agentique et l'IA générative s'imposent dans notre société, elles diffèrent par leur fonctionnement et leurs objectifs. L'IA générative se distingue dans la création de contenus en texte, images, audio et en vidéos en s'adaptant directement aux besoins des consommateurs. En dépit des risques de droits d'auteur, elle peut constituer un booster à de nouvelles idées narratives et un bienfaiteur de solutions artistiques. En ce qui concerne, l'IA agentique possède une approche pragmatique et directe, en s'ajustant à des conditions en temps réel et servant de « back testing » pour tirer les leçons des expériences passées.
Plus concrètement, l'IA agentique revendique sa capacité à optimiser les contenus générés par l'IA générative, et les déploie massivement sur les canaux de communication auprès des abonnées ou clients.
Beaucoup de patience pour que le marché reconnaisse les vertus de l'IA agentique
Tout le monde pense que le déploiement de l'IA allait être plus rapide que celui d'Internet. Au fur et à mesure que cette technologie s'est démocratisée depuis le 30 novembre 2022, rien n'a guère évolué dans le bon sens du terme, mis à part des dépenses d'investissement à gogo qui ne sont pas encore monétisables dans les bilans des entreprises.
Les éditeurs de logiciels et la cybersécurité qui sont à priori les grands gagnants de la course à l'IA, voient leurs capitalisations boursières respectives se déprécier en défaveur de valorisations trop élevées. Bien que je trouve le marché soit sévère sur les craintes de disruption liée à l'IA, j'estime que ça reste un prétexte à une vague de correction type ABC, pouvant durer pendant un long moment, le temps de laisser les principaux acteurs de digérer cette nouvelle technologie.
D'un point de vue technique de marché, l'autre bémol est que les hedge funds utilisent les deux segments technologiques comme un PUT ou couverture de portefeuille pour soutenir le bull market des grands noms du secteur : Nvidia, Microsoft, Alphabet.
Conclusion
Les progrès de l'IA sont indéniables dans notre société, avec une interaction directe avec l'humain. Il faut admettre sa capacité rapide à apprendre, analyser, déduire et bien d'autres choses, même si des limites devront être imposées tôt ou tard, tout en favorisant la créativité des hommes et des femmes.
L'IA agentique permettrait de répondre structurellement à une pénurie de main d'œuvre physique, puis serait en mesure de réaliser les tâches spécifiques de plusieurs corps de métiers, potentiellement dangereuses pour la santé des employés. Ce qui soutiendrait une meilleure répartition du travail entre les agents IA et les employés, plutôt d'augmenter naïvement le chômage.
Cela étant, le marché doute de ses avantages et perd patience en sanctionnant excessivement une partie du secteur de la tech. Les investisseurs qui se projettent sur une perspective de long terme, doivent non seulement soigner leurs points d'entrée sur les acteurs concernés, mais aussi comprendre que le déploiement de l'écosystème IA dépend entièrement de la disponibilité des matières premières les plus stratégiques. Sur ce point, nous sommes à des années lumières. C'est pourquoi la patience reste de mise et constitue la meilleure vertu pour anticiper la prochaine révolution industrielle.
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