Il y a un an, tout tournait autour de l’intelligence artificielle (IA). Quelques mois plus tard, l’attention s’est fixée sur l’IA générative. Aujourd’hui, c’est l’IA « agentique » qui occupe le devant de la scène, un domaine riche en promesses et en défis. Depuis la fin de l’été, cette tendance s’est intensifiée avec des avancées techniques et des innovations qui renforcent encore l’élan autour de cette technologie.
LinkedIn structure son architecture IA agentique
LinkedIn a récemment dépassé le stade des simples chatbots pour construire une véritable plateforme d’IA agentique, intégrée à son infrastructure cloud-native. Au cœur de ce dispositif se trouve un « service de cycle de vie des agents » qui orchestre les agents, les sources de données et les applications, tout en externalisant le stockage du contexte. Cette approche, reposant sur une architecture basée sur la messagerie, permet aux agents de conserver l’historique des échanges et le contexte d’une tâche à l’autre, un atout essentiel pour des processus comme le recrutement où les demandes évoluent au fil du temps.
La première application concrète est un assistant de recrutement amélioré qui aide les recruteurs à filtrer les candidats en langage naturel tout en maintenant une supervision humaine rigoureuse. Chaque étape est contrôlable et auditable grâce à des outils intégrés comme OpenTelemetry, soulignant la prise au sérieux de cette technologie en entreprise, non pas comme un simple gadget, mais bien comme une infrastructure logicielle nécessitant rigueur, supervision et confiance.
Booking.com investit dans une IA agentique tournée vers le voyage personnalisé
Booking Holdings développe sa propre plateforme d’IA agentique afin de créer des expériences de voyage personnalisées, capables de rivaliser avec celles des géants technologiques tels que ChatGPT ou Google Gemini. Cette IA ne se contente pas de répondre aux questions : elle est conçue pour agir, par exemple en réservant une voiture équipée du siège enfant adéquat ou en reprogrammant automatiquement un vol retardé, tout en gardant les utilisateurs au sein de l’écosystème Booking.
Le directeur financier Ewout Steenbergen qualifie cette ambition de « voyage réellement connecté », où l’itinéraire évolue automatiquement et chaque interaction est personnalisée selon le profil du voyageur. La stratégie vise non seulement la personnalisation mais aussi la confiance et l’optimisation économique, en assurant un service fiable et en réduisant les coûts grâce à une meilleure adéquation entre voyageurs et hébergements.
Les agents parallèles, une nouvelle approche
Un concept récent appelé « agents parallèles » gagne en visibilité. Ce modèle décompose les gros travaux en tâches plus petites, indépendantes, qui sont traitées simultanément. Contrairement aux agents séquentiels, plusieurs sous-agents peuvent travailler en parallèle sur des données différentes ou des problématiques variées, réduisant ainsi considérablement le temps de calcul. Cela transforme l’IA agentique, qui ne ressemble plus à un simple bot unique, mais bien à une ligne de production virtuelle où chaque agent s’occupe d’une partie du travail avant de transmettre ses résultats à une étape de synthèse.
Amélioration des interactions vocales IA
Une API nommée Realtime a été lancée pour permettre aux développeurs de concevoir des agents vocaux plus naturels et fiables. Cette technologie traite le son d’une traite, ce qui réduit la latence tout en conservant les subtilités et les émotions dans la parole. Elle est capable de suivre des instructions complexes, d’appeler les outils adéquats au bon moment, et de maintenir des conversations fluides, avec changements de langue et intonations, facilitant son usage dans le service client, l’assistance personnelle, et autres applications concrètes.
Nvidia mise sur des flux de données plus intelligents pour accélérer l’IA
Le véritable goulot d’étranglement pour l’IA ne réside pas uniquement dans les puces, mais dans la manière dont les données circulent vers et depuis ces processeurs. Nvidia présente une technologie de réseau optimisée pour accélérer et fiabiliser ces connexions « nord-sud », essentielles pour récupérer des contextes ou charger des modèles lourds. Cette innovation vise à rendre les outils d’IA accessibles aux clients plus rapides, plus stables, et capables de gérer des tâches complexes sans ralentissements.
Un fonds ETF dédié à l’IA agentique
Le 3 septembre, SoFi a lancé un fonds ETF appelé SoFi Agentic AI permettant aux investisseurs de miser sur les entreprises engagées dans cette technologie. L’indice suit 30 sociétés cotées aux États-Unis, parmi lesquelles figurent des poids lourds tels que Salesforce, Tesla et Nvidia, ainsi que des acteurs spécialisés dans la voiture autonome, la cybersécurité, l’automatisation industrielle et les infrastructures technologiques. Cette initiative simplifie l’accès à ce secteur en pleine expansion pour les investisseurs intéressés.
FinQore : une IA agentique pour les directeurs financiers
FinQore, une société basée à Boston, a intégré Claude d’Anthropic dans sa plateforme d’analyse financière, offrant aux directeurs financiers un accès en temps réel à des données d’entreprise vérifiées et contextualisées. Cette solution répond au défi majeur de la finance : la confiance dans les données. Les dirigeants peuvent désormais interagir avec l’IA en langage courant, tester différents scénarios et prendre des décisions éclairées. L’objectif est d’aller au-delà de l’analyse chiffrée pour accompagner la prise de décision stratégique.
Visa accélère l’intégration de l’IA agentique dans le commerce numérique
Visa dévoile un ensemble d’outils conçus pour intégrer l’IA agentique directement dans ses API de commerce intelligent. Le Model Context Protocol (MCP) facilite une connexion sécurisée des agents IA aux processus de paiement, tandis qu’un kit sans code aide les équipes à générer factures, liens de paiement et analyses par commandes vocales simples. L’enjeu est de proposer des expériences d’achat automatisées aussi fiables et fluides que l’usage de la carte Visa.
Visa cible trois profils de commerçants : les pionniers prêts à exploiter les agents pour mieux vendre, les acteurs établis qui adaptent leur calcul des coûts d’acquisition, et les plus prudents préoccupés par la fraude. La confiance repose sur l’identité sécurisée et des données enrichies, forgeant une nouvelle normalité où les transactions machine-à-machine trouvent leur place en s’appuyant sur des standards éprouvés.
CarEdge révolutionne l’achat automobile avec l’IA agentique
Depuis longtemps, l’achat d’une voiture aux États-Unis souffre d’un déficit de confiance, entre prix opaques et démarches agressives des concessionnaires. CarEdge propose une approche centrée sur le consommateur, offrant conseils, données de prix et négociations personnalisées. Sa prochaine évolution intégrera des agents IA capables de négocier directement avec les concessions pour le compte des clients. L’utilisateur sélectionnera son véhicule et confiera la négociation à l’IA, qui utilisera six ans de données pour obtenir le meilleur prix tout en protégeant les informations personnelles.
Au-delà de l’automobile, ce modèle pourrait s’étendre à des secteurs à forte valeur émotionnelle comme l’immobilier. Si cette vision se réalise, les concessionnaires pourraient bien adopter ces agents pour réduire leurs coûts d’acquisition, tandis que les géants de la tech pourraient proposer des services d’achat instantané. CarEdge parie sur une préférence des consommateurs pour un tiers indépendant plutôt qu’un écosystème fermé même si bientôt, les négociations se feront peut-être entre algorithmes plutôt qu’entre humains.
Points à retenir
- L’IA agentique n’est pas une nouveauté isolée mais un véritable mouvement qui s’inscrit dans l’évolution des architectures logicielles cloud-native, avec un fort accent sur la gestion rigoureuse des agents et du contexte.
- Les applications pratiques se diversifient, du recrutement au voyage en passant par la finance, le commerce en ligne et même l’achat automobile, reflétant une ambition d’automatisation et de personnalisation accrues.
- La multiplication des agents parallèles permet d’améliorer la rapidité d’exécution en segmentant les tâches complexes, ce qui change la nature même des systèmes IA.
- Les infrastructures et réseaux, notamment avec l’exemple de Nvidia, restent un élément clé pour garantir réactivité et fiabilité des systèmes déployés à grande échelle.
- Le lancement d’ETF dédiés traduit un intérêt du marché et des investisseurs pour cette nouvelle classe d’actifs liée aux technologies agentiques.
- La confiance reste un enjeu central, qu’il s’agisse de la gestion sécurisée des données, de la transparence des processus ou de la crédibilité des résultats produits par l’IA.
En somme, on pourrait croire que l’IA agentique n’est qu’une mode passagère, mais sa progression rapide et ses nombreux cas d’usage montrent le contraire. Entre l’enthousiasme des startups, le pragmatisme des géants et les défis techniques, on semble bien parti pour voir cette technologie remodeler plus qu’un secteur. Alors, prêts à confier votre prochain achat automobile à un algorithme négociateur ? Moi, j’attends le test en conditions réelles, pop-corn à la main.