IA agentique vs IA générative

L’IA générative crée du contenu, tandis que l’IA agentique exécute des tâches.

L’IA générative répond à des prompts en générant du texte, des images, du code, de l’audio ou d’autres types de contenu.

L’IA agentique va plus loin. Elle planifie les étapes nécessaires pour atteindre un objectif, utilise des outils externes, prend des décisions tout au long du flux de travail et adapte ses actions jusqu’à ce que la tâche soit accomplie.

L’IA agentique s’appuie sur l’IA générative. La plupart des systèmes d’IA agentique reposent sur un grand modèle de langage (LLM) pour comprendre les requêtes et générer du contenu, puis combinent ces capacités avec la planification, la mémoire et l’utilisation d’outils afin d’exécuter des flux de travail en plusieurs étapes.

Qu’est-ce que l’IA agentique ?

L’IA agentique désigne des systèmes d’IA capables d’exécuter des tâches avec un minimum d’intervention humaine.

Après avoir reçu un objectif, le système élabore un plan, utilise les outils et les informations dont il a besoin, vérifie le résultat de chaque étape, puis poursuit le processus jusqu’à ce que la tâche soit accomplie.

Prenons l’exemple d’un client qui signale qu’il ne parvient pas à accéder à son compte.

Un système d’IA agentique vérifie l’identité du client, consulte les dernières tentatives de connexion, réinitialise le mot de passe si nécessaire, met à jour le ticket d’assistance, puis confirme que le problème est résolu.

L’utilisateur définit l’objectif, tandis que l’IA détermine et exécute les étapes nécessaires.

La plupart des systèmes d’IA agentique reposent sur un grand modèle de langage (LLM), associé à une mémoire et à des outils externes.

Le grand modèle de langage interprète la requête et détermine l’action à entreprendre. La mémoire conserve le contexte pertinent, tandis que les outils permettent au système d’effectuer des recherches sur Internet, de récupérer des documents, d’exécuter du code ou d’interagir avec d’autres logiciels.

Les agents LLM comptent parmi les formes les plus courantes d’IA agentique. Ils sont au cœur d’applications telles que les assistants de programmation, les outils de recherche, les systèmes de service client et les plateformes d’automatisation des flux de travail, en s’appuyant sur de grands modèles de langage pour comprendre les requêtes et interagir avec d’autres logiciels.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative est un type d’intelligence artificielle capable de créer du contenu à partir d’un prompt fourni par l’utilisateur.

Elle apprend des schémas à partir de vastes ensembles de données au cours de son entraînement, puis s’appuie sur ces connaissances pour générer du texte, des images, du code, de l’audio, des vidéos et d’autres types de contenu.

L’IA générative produit un résultat à partir des instructions qu’elle reçoit, mais elle ne poursuit pas d’elle-même un objectif plus large.

Chaque réponse dépend du prompt fourni par l’utilisateur, et le modèle attend une nouvelle instruction avant de générer une nouvelle réponse.

Parmi les exemples les plus connus d’IA générative figurent ChatGPT, Claude et Gemini pour la génération de texte, des outils de génération d’images comme Midjourney et DALL·E, ainsi que des assistants de programmation tels que GitHub Copilot.

IA agentique vs IA générative

La principale différence entre l’IA générative et l’IA agentique réside dans leur rôle. L’IA générative crée du contenu en réponse à des prompts, tandis que l’IA agentique planifie les étapes, prend des décisions et exécute des tâches avec un minimum d’intervention humaine.

Comparaison rapide entre l’IA agentique et l’IA générative :

L’IA générative et l’IA agentique sont étroitement liées, ce qui explique pourquoi ces deux notions sont souvent confondues.

La plupart des systèmes d’IA agentique reposent sur l’IA générative, généralement un grand modèle de langage (LLM), pour comprendre les requêtes, analyser la tâche et générer du contenu lorsque cela est nécessaire.

La différence réside dans ce qui se passe une fois la réponse générée. L’IA générative s’arrête après avoir produit un résultat, tandis que l’IA agentique poursuit son travail : elle décide des actions à entreprendre, recherche des informations, utilise des outils externes et évalue les résultats jusqu’à ce que l’objectif soit atteint.

En résumé, l’IA générative est réactive, tandis que l’IA agentique est proactive.

Comment l’IA générative et l’IA agentique fonctionnent ensemble

De nombreuses applications d’IA modernes combinent l’IA générative et l’IA agentique.

L’IA générative crée du contenu, tandis que l’IA agentique détermine à quel moment ce contenu est nécessaire, comment il s’intègre dans le flux de travail global et quelles actions entreprendre ensuite.

Prenons l’exemple d’une campagne marketing. Un système d’IA agentique commence par analyser le public cible et identifier les mots-clés pertinents.

Il utilise ensuite l’IA générative pour rédiger des e-mails, créer des publications sur les réseaux sociaux et concevoir des textes publicitaires. Une fois le contenu créé, l’agent peut planifier la campagne, suivre ses performances et affiner les contenus futurs en fonction des indicateurs d’engagement.

Le même principe s’applique à de nombreux flux de travail métier. L’IA générative produit du texte, du code, des images ou d’autres types de contenu, tandis que l’IA agentique orchestre l’ensemble du processus, de la planification jusqu’à son aboutissement.

IA agentique vs IA générative : cas d’utilisation courants

L’IA générative et l’IA agentique sont utilisées dans la création de contenu, le développement logiciel, le service client, le marketing, l’analyse de données et bien d’autres fonctions de l’entreprise.

La différence réside dans leur rôle au sein de ces flux de travail. L’IA générative crée du contenu ou répond à des questions, tandis que l’IA agentique coordonne les différentes étapes nécessaires à l’exécution d’une tâche.

Marketing

L’IA générative aide les équipes marketing à créer des articles de blog, des e-mails marketing, des publications sur les réseaux sociaux, des textes publicitaires et des images à partir de prompts.

Chaque contenu étant généré indépendamment, la planification, la publication et le suivi des performances des campagnes restent des tâches manuelles.

Les agents IA dédiés au marketing automatisent l’ensemble du flux de travail d’une campagne. Ils peuvent rechercher des mots-clés, analyser la concurrence, identifier les publics cibles, générer les contenus de campagne, les publier, suivre les performances et optimiser les campagnes suivantes en fonction des données d’engagement.

SEO et recherche

L’IA générative peut suggérer des mots-clés, expliquer des concepts de SEO ou optimiser un contenu existant. Chaque tâche nécessite un prompt distinct.

L’IA agentique peut effectuer une recherche de mots-clés, analyser la concurrence, identifier les lacunes dans le contenu, hiérarchiser les opportunités et élaborer une stratégie SEO à partir de données collectées auprès de plusieurs outils et sources.

Développement logiciel

L’IA générative aide les développeurs à écrire des fonctions, à expliquer du code, à générer des tests ou à résoudre des erreurs spécifiques.

L’IA agentique intervient tout au long du cycle de développement. Elle peut analyser une base de code, identifier les fichiers concernés, générer des modifications, exécuter des tests, corriger les échecs de compilation et répéter ce processus jusqu’à ce que l’implémentation soit prête.

Service client

L’IA générative rédige des réponses aux questions des clients à partir des informations fournies dans le prompt.

L’IA agentique peut récupérer les informations d’un client, interroger une base de connaissances, résoudre les problèmes les plus courants, créer des tickets d’assistance, transmettre les demandes complexes aux équipes concernées et mettre à jour les fiches CRM avant d’y répondre.

Par exemple, Kodee, l’agent IA du service client de Hostinger, résout chaque mois 75 % des conversations avec les clients sans intervention humaine, ce qui a permis de réduire le temps de réponse moyen de 28 à 9 secondes.

Analyse des données

L’IA générative résume des rapports, explique des graphiques ou répond à des questions portant sur un jeu de données.

L’IA agentique récupère des données provenant de plusieurs systèmes, les combine, identifie les tendances, génère des rapports et répond aux questions de suivi en s’appuyant sur les informations les plus récentes disponibles.

Aperçu rapide des cas d’utilisation de l’IA agentique par rapport à l’IA générative :

IA agentique vs IA générative : laquelle choisir ?

Le choix dépend avant tout du résultat que vous souhaitez obtenir.

Choisissez l’IA générative si vous souhaitez :

• Créer du contenu. Utilisez l’IA générative lorsque vous avez besoin de produire rapidement un premier jet. Un simple prompt permet de générer un article de blog, une description de produit, un e-mail marketing ou une publication sur les réseaux sociaux, que vous pourrez ensuite relire et modifier avant de les publier.
• Trouver des idées. Si vous partez d’une page blanche, demandez à une IA générative de vous proposer des sujets d’articles, des idées de campagnes, des objets d’e-mails ou des approches différentes pour résoudre un problème.
• Résumer des informations. Gagnez du temps sur la lecture de documents volumineux en demandant à une IA générative d’en extraire les principaux enseignements, qu’il s’agisse de comptes rendus de réunion, d’articles de recherche, de rapports financiers ou de documents juridiques.
• Traduire et reformuler du texte. Adaptez un contenu existant à un autre public. L’IA générative peut traduire un article dans une autre langue, réécrire une documentation technique dans un anglais clair ou ajuster le ton d’un e-mail destiné à un client pour le rendre plus professionnel.
• Obtenir de l’aide en programmation. Utilisez l’IA générative pour expliquer un code que vous ne connaissez pas, générer une fonction à partir d’une description ou suggérer des améliorations à une implémentation précise, tout en gardant le contrôle des tests et du déploiement.
• Créer des contenus créatifs. Transformez un prompt en illustration, en visuel marketing, en image de présentation ou en maquette de produit pour accompagner vos campagnes, votre documentation ou vos projets de conception.

Choisissez l’IA agentique si vous souhaitez :

• Automatiser des flux de travail répétitifs. Si votre équipe suit systématiquement la même succession d’étapes au démarrage d’une tâche, l’IA agentique peut automatiser l’ensemble du processus. L’inscription d’un nouveau client, par exemple, peut déclencher automatiquement la vérification d’identité, la création du compte, l’envoi d’un e-mail de bienvenue et la mise à jour du CRM, sans intervention humaine pour coordonner chaque étape.
• Travailler avec plusieurs applications. Optez pour l’IA agentique lorsqu’une tâche nécessite de passer d’un outil métier à un autre. Un agent peut récupérer les informations d’un client dans votre CRM, créer un ticket d’assistance, envoyer un e-mail de confirmation et prévenir votre équipe, sans aucune saisie manuelle de données.
• Rechercher et analyser des informations. Si vos collaborateurs passent des heures à collecter des informations avant de prendre une décision, un agent peut rassembler des données issues de plusieurs sources, comparer les résultats et présenter un résumé structuré à examiner.
• Accomplir des tâches complexes. Utilisez l’IA agentique lorsqu’un seul prompt ne suffit pas à accomplir une tâche. Un agent de programmation peut, par exemple, analyser une base de code, générer un correctif, exécuter des tests, corriger les erreurs et répéter le processus jusqu’à ce que l’implémentation soit prête à être examinée.
• Créer des flux de travail basés sur l’IA. Si votre entreprise s’appuie sur des processus combinant les connaissances internes et plusieurs outils logiciels, connectez un grand modèle de langage (LLM) à vos systèmes pour qu’il puisse automatiser ces flux de travail plutôt que de fonctionner comme un simple chatbot autonome.

Comment utiliser l’IA agentique dans votre entreprise

Commencez par identifier les flux de travail répétitifs qui nécessitent plusieurs étapes, des prises de décision ou des interactions avec d’autres logiciels.

Le service client, le marketing de contenu, la prospection commerciale, la gestion des connaissances en interne et la génération de rapports sont de bons candidats, car ces activités combinent la recherche d’informations, la création de contenu et des actions métier au sein d’un même flux de travail.

Une fois le flux de travail à automatiser identifié, l’étape suivante consiste à déterminer s’il est préférable d’utiliser une solution prête à l’emploi ou de créer votre propre agent.

Les agents IA prêts à l’emploi constituent le moyen le plus rapide d’automatiser les tâches métier les plus courantes. En revanche, développer un agent personnalisé est plus adapté lorsque votre flux de travail repose sur des données propriétaires, des intégrations spécifiques ou une logique propre à votre entreprise.

Si vous ne souhaitez pas développer un système d’IA à partir de zéro, les Agents IA d’Hostinger proposent des agents spécialisés prêts à l’emploi pour le SEO, la création de contenu, le marketing, les ventes, la communication client et la stratégie d’entreprise.

Chaque agent est conçu pour un flux de travail spécifique et s’intègre aux outils professionnels les plus courants, notamment Gmail, Notion, GitHub, Google Drive et HubSpot, pour vous permettre d’automatiser vos tâches quotidiennes avec un minimum de configuration.

Si votre entreprise a besoin d’une solution sur mesure, vous pouvez utiliser les meilleurs outils de création d’agents IA pour développer une application d’IA agentique adaptée à vos processus.

Une fois le flux de travail défini, les outils nécessaires connectés et l’agent testé, vous aurez besoin d’une infrastructure capable de l’exécuter de manière fiable.

L’Hébergement VPS LLM de Hostinger fournit des ressources dédiées au déploiement et à la mise à l’échelle de grands modèles de langage (LLM) auto-hébergés ainsi que d’applications d’IA agentique, tout en vous permettant de garder un contrôle total sur vos données et votre environnement.

Tout le contenu des tutoriels de ce site est soumis aux normes éditoriales et aux valeurs rigoureuses de Hostinger.

L'auteur

Faradilla Ayunindya

Faradilla, plus connue sous le nom de Ninda, possède 10 ans d’expérience en tant que linguiste et 5 ans en tant que spécialiste du marketing de contenu chez Hostinger. Elle aime suivre les tendances technologiques et aider les autres à résoudre leurs problèmes. Pendant son temps libre, Ninda aime apprendre de nouvelles langues et s’intéresser aux sciences de la vie, ainsi que regarder des vidéos d’animaux. Pour en savoir plus sur Ninda, retrouvez-la sur LinkedIn.

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