Premiers pas avec l’automatisation des workflows et l’IA agentique

Si vous souhaitez approfondir ce sujet, vous pouvez visionner le webinaire complet ici (en anglais) : A gentle introduction to workflow automation and agentic AI.

Pourquoi l’automatisation des workflows et l’IA agentique sont essentielles aujourd’hui

L’intelligence artificielle (IA) est devenue l’une des tendances technologiques les plus rapides. Deux concepts en particulier, l’automatisation des workflows et l’IA agentique, transforment la manière dont les entreprises rationalisent leurs opérations, améliorent leur productivité et créent de nouvelles opportunités.

Selon un rapport de McKinsey datant de juin 2025 [1], l’IA générative et agentique pourrait débloquer entre 2 600 et 4 400 milliards de dollars de valeur supplémentaire, au-delà de l’IA analytique traditionnelle. Pourtant, la plupart des organisations rencontrent encore des difficultés : 78 % des entreprises déclarent avoir déployé l’IA générative, mais 80% ne constatent pas de résultats tangibles et seulement 1 % considèrent leur stratégie IA comme mature.

Ce paradoxe illustre l’écart entre l’expérimentation et l’impact réel sur le business, un écart que l’automatisation et l’IA agentique peuvent contribuer à combler.

Qu’est-ce qu’un agent IA ?

Le terme agent IA est largement utilisé mais rarement défini de manière uniforme. À son cœur, un agent IA est un système capable de :

1. Percevoir son environnement (entrée)
2. Prendre des décisions (raisonnement ou planification)
3. Agir pour atteindre un objectif
4. S’adapter grâce au feedback et à l’apprentissage

On peut situer les agents IA sur un spectre :

• Agents spécialisés : champ d’action très limité (ex. classer des emails, détecter un sentiment)
• Agents autonomes : capables d’agir à partir d’objectifs sans instructions pas à pas (ex. un assistant IA qui gère un agenda)
• Systèmes multi-agents : réseaux d’agents collaborant pour résoudre des tâches complexes comme l’optimisation d’une chaîne logistique

Le paysage de l’automatisation : par où commencer

Avant de plonger dans l’automatisation enrichie par l’IA, il est souvent recommandé de débuter par les outils d’automatisation de workflows traditionnels comme :

• Zapier
• Make (anciennement Integromat)
• n8n
• Microsoft Power Automate

Ces plateformes permettent de connecter des applications et services avec une logique “si ceci, alors cela”, réduisant ainsi les tâches manuelles répétitives.

Avantages : simplicité d’utilisation, peu ou pas de code requis, accélère les workflows structurés.
Inconvénients : règles rigides, fragilité face aux changements, incapacité à traiter des données non structurées comme les PDFs ou les emails libres.

Ce que l’IA apporte à l’automatisation des workflows

L’ajout de composants IA rend l’automatisation plus intelligente, flexible et proche du comportement humain. Parmi les avantages clés :

• Compréhension des données non structurées (emails, documents, images, vidéos)
• Prise de décision contextuelle
• Adaptation dynamique aux nouvelles informations
• Compréhension et génération de langage naturel
• Raisonnement multi-étapes et autonomie

Exemples concrets :

1. Triage des emails avec NLP : l’IA détecte l’intention et oriente automatiquement vers la bonne personne ou le bon système.
2. Traitement intelligent des documents : l’IA extrait et valide des données à partir de PDFs ou de formulaires scannés.
3. Réponses client générées par IA : rédige des réponses personnalisées qui peuvent être validées avant envoi.

De l’automatisation simple à l’IA agentique

Le chemin vers l’IA agentique suit une progression de maturité :

1. Automatisation traditionnelle : workflows structurés et basés sur des règles
2. Automatisation + IA : modules IA intégrés dans les workflows (chatbots, NLP, routage intelligent)
3. IA agentique : systèmes capables de générer leur propre plan d’action, de raisonner sur plusieurs étapes et d’agir de manière autonome

Par exemple, alors que Make.com peut automatiser l’enregistrement et la réponse aux emails, des plateformes de nouvelle génération comme Manus ou le mode Agent de ChatGPT démontrent des agents autonomes capables de planifier et d’effectuer des tâches de manière indépendante.

Prochaines étapes : aller vers le “technique”

Une fois que vous avez expérimenté l’automatisation no-code, la prochaine étape est d’explorer des cadres et protocoles pour agents tels que :

• LangChain, LangGraph, LlamaIndex : pour construire des workflows IA avancés.
• MCP (Model Context Protocol) et A2A (Agent-to-Agent Protocol) : pour permettre aux agents de collaborer entre eux ou avec des systèmes traditionnels.

Ces outils ouvrent la voie à des systèmes IA scalables et maintenables au-delà de simples prototypes.

Conclusion

L’automatisation des workflows et l’IA agentique marquent une évolution : on passe de processus rigides à des systèmes intelligents et adaptatifs. Que vous commenciez avec Zapier ou Make, ou que vous exploriez des systèmes multi-agents, l’important est d’expérimenter tout en gardant en tête la valeur business et la scalabilité.

Cependant, avant de vous lancer tête baissée dans l’IA agentique, prenez le temps d’ancrer une vision stratégique claire et d’acculturer vos dirigeants, comme expliqué dans notre guide sur l’intégration de l’IA en entreprise en 2025.

Pour aller plus loin, visionnez le webinaire complet (en anglais) : A gentle introduction to workflow automation and agentic AI.

Références

[1] https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/seizing-the-agentic-ai-advantage