Quels sont les cas d'utilisation les plus courants des agents IA en 2025 ?

Compte tenu du rythme d'adoption, une chose est claire : dans 12 mois, chaque flux de travail d'entreprise impliquera des agents IA. Pas peut-être. Pas pourrait. Mais sera.

Il vaut donc la peine de jeter un œil plus attentif à la façon dont cela se déroule déjà. Voici quelques-uns des cas d'utilisation les plus courants et les plus impactants d'agents IA que nous observons dans les différents secteurs en 2025.

Décomposons cela :

Agentic RAG : Retrieval-Augmented Generation réinventé. Ces agents ne se contentent pas de récupérer des connaissances — ils évaluent les sources, raisonnent à leur sujet et produisent des réponses ancrées dans le contexte. Utilisé pour les assistants de connaissances internes, la documentation intelligente et les questions-réponses d'entreprise. Exemples : IBM watsonx, Perplexity AI, Glean, etc.

Agents d'automatisation de flux de travail : Ces agents orchestrent des tâches à travers les systèmes. Déclenchés par des API, des actions d'interface utilisateur ou des événements internes, ils peuvent effectuer des processus multétapes sans intervention humaine. Pensez aux flux d'intégration automatisés, aux approbations ou aux opérations de back-office. Très facile à créer pour tout le monde. Exemples : Make.com, Flowise, n8n, Relevance AI, etc.

Agents de codage : Des assistants de développement alimentés par l'IA qui vont au-delà des suggestions de code. Ces agents peuvent planifier, réorganiser, déboguer et même raisonner à travers les référentiels. Idéal pour accélérer les équipes d'ingénierie logicielle ou pour démarrer des prototypes. Exemples : Cursor, Roo Code, Windsurf, etc.

Agents basés sur les outils : Des agents à haute utilité, spécialisés, conçus pour effectuer des tâches bien définies avec des outils spécifiques — allant de l'envoi de courriels à la requête de moteurs de recherche internes. Ces agents sont faciles à déployer et à intégrer dans des flux de travail ciblés. Exemples : Breeze, Clay, etc.

Agents d'utilisation d'ordinateur : Les plus ambitieux — et les plus mal compris. Ces agents ne se contentent pas d'appeler des API. Ils utilisent l'interface utilisateur. Naviguant dans les navigateurs. Saisissant des formulaires. Cliquants sur des boutons. Des agents qui agissent comme des humains, alimentés par des modèles comme Claude et GPT-4.

Agents vocaux : Là où la GenAI rencontre la ligne téléphonique. Ces agents gèrent les appels de support, les requêtes internes et les démarchages commerciaux... le tout avec la voix. Exemples : ElevenLabs, Vapi, et d'autres, etc.

Ce n'est pas théorique — cela se produit déjà. Les cas d'utilisation d'agents IA mûrissent rapidement, passant des prototypes à la production dans les différents secteurs. Et si votre stratégie tourne encore autour des chatbots, vous êtes déjà en retard.

Les 12 prochains mois seront définis par ceux qui comprennent comment concevoir, combiner et orchestrer différents types d'agents dans des flux de travail réels et évolutifs. C'est là que sera construit l'avantage concurrentiel.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

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