AI Agentic Workflow : vers une IA plus autonome et collaborative
Avec la maturité des technologies comme les chatbots ou GPT, la question n’est plus seulement de savoir si l’IA peut répondre à une commande. L’enjeu est désormais de dépasser le schéma « une instruction – une réponse », et de permettre aux modèles d’évaluer eux-mêmes leurs productions, de les corriger par itérations successives, et de livrer ainsi des résultats plus fiables et plus proches des attentes.
Au-delà de cette logique de perfectionnement, une nouvelle ambition émerge : faire en sorte que plusieurs IA puissent communiquer entre elles, se compléter, se contrôler mutuellement et coopérer. Comme une véritable équipe numérique, elles seraient capables d’exécuter des tâches complexes de manière autonome et de résoudre des problèmes autrement inaccessibles. C’est de cette vision qu’est né le concept d’AI Agentic Workflow, aujourd’hui au cœur des débats dans l’écosystème technologique.
Vers une IA plus fine, plus exigeante
L’expérience des utilisateurs de ChatGPT, Gemini ou encore des générateurs d’images l’a montré : pour des demandes complexes, la première réponse de l’IA n’est que rarement satisfaisante. Nous sommes désormais habitués à corriger, reformuler, guider le modèle pour obtenir un résultat pertinent.
Certes, la précision des prompts joue un rôle essentiel : plus la demande est claire, plus l’IA comprend ce qui est attendu. Mais même avec de bons prompts, la révision reste incontournable.
Un exemple : demander la rédaction d’un article sur les technologies du futur. Le premier jet sera souvent superficiel, manquant de profondeur ou de points clés. Grâce à un échange itératif, l’IA affine son texte, ajoute des arguments, reformule — jusqu’à atteindre un contenu véritablement exploitable.
Qu’est-ce qu’un AI Agent ?
Avant d’entrer dans le détail du workflow, il faut préciser ce que l’on entend par AI Agent. Littéralement « agent intelligent », il s’agit d’un système capable de simuler des raisonnements et comportements humains afin de prendre des décisions dans un périmètre donné. Un agent peut collaborer avec d’autres, dialoguer, réviser ses propres sorties et, au final, livrer un résultat de qualité.
Andrew Ng, figure majeure de l’intelligence artificielle, a décrit quatre grands schémas de conception pour les Agentic Workflows 1 :
- Reflection (auto-évaluation)
- Tool Use (usage d’outils externes)
- Planning (planification de tâches complexes)
- Multiagent Collaboration (coopération entre agents)
Ng souligne même qu’un GPT-3 enrichi par un Agentic Workflow peut surpasser un GPT-4 n’en disposant pas — preuve de l’efficacité de cette approche.
Les quatre piliers de l’Agentic Workflow
1. Reflection : améliorer par l’auto-révision
C’est sans doute le modèle le plus répandu. L’agent ne se contente pas de produire une réponse ; il la relit, la critique et la corrige avant de la livrer. Grâce à cette itération, la sortie finale est plus fiable et plus proche des attentes. Ce mécanisme est en passe de devenir un standard dans les applications d’IA.
2. Tool Use : étendre les capacités de l’IA
Un modèle linguistique pur ne sait ni naviguer sur le web, ni exécuter du code, ni analyser une image. D’où l’idée d’intégrer la capacité à « utiliser des outils » : moteurs de recherche, interpréteurs de code, modules d’analyse. L’IA devient alors un véritable couteau suisse numérique, capable d’aller bien au-delà de la génération de texte.
3. Planning : décomposer et exécuter pas à pas
Cette approche consiste à découper un objectif complexe en sous-tâches successives. Exemple : un drone autonome chargé de livrer un colis doit planifier son itinéraire, gérer l’évitement d’obstacles, surveiller sa batterie, anticiper les aléas météo et organiser la remise du colis. Chacune de ces étapes peut être confiée à l’agent, qui s’ajuste en temps réel.
4. Multiagent Collaboration : la force du travail d’équipe
Ici, plusieurs agents jouent des rôles différents et coopèrent comme les membres d’un projet. Une application remarquable a été expérimentée dans la traduction littéraire : un « comité » d’agents comprenant traducteur, éditeur, relecteur, réviseur stylistique… travaille en boucle pour produire un texte à la fois fidèle et élégant. Cette orchestration, encore en perfectionnement, ouvre la voie à des scénarios de collaboration proches du monde professionnel réel.
Un futur en construction
Ces quatre schémas montrent la voie vers des systèmes d’IA plus autonomes, mais aussi plus lents : car un agent qui réfléchit, planifie ou collabore prend davantage de temps avant de livrer son résultat. Comme le rappelle Andrew Ng, il faut accepter cette temporalité, à l’image d’un artisan qui polit son ouvrage ou d’un manager qui laisse son équipe itérer avant de valider un projet.
L’Agentic Workflow n’est donc pas une simple évolution technique : c’est une transformation de fond. Il marque le passage d’une IA isolée à une intelligence distribuée, collaborative, capable de s’organiser comme une équipe. Une étape décisive dans l’évolution de l’intelligence artificielle.
(Cet article a été traduit en français par ChatGPT.)
(L’image de couverture est issue de Shutterstock.)
[Références]
1 Sequoia Capital. “What’s Next for AI Agentic Workflows Featuring Andrew Ng of AI Fund.” YouTube, 27 March 2024, https://youtu.be/sal78ACtGTc?si=qEhK464ViQCBuXiM.
2 “Machine Translation Goes Agentic.” The Batch, DeepLearning. AI, 15 August 2024, www.deeplearning.ai/the-batch/transagents-a-system-that-boosts-literary-translation-with-a-multi-agent-workflow/.