L’année 2026 marque un tournant définitif : l’intelligence artificielle ne se contente plus de générer du contenu, elle devient actrice de la stratégie opérationnelle. Nous assistons à la résurgence d'un vieux rêve cybernétique, celui de systèmes autonomes capables de s'adapter grâce à des boucles de rétroaction constantes. Pour les entreprises, l’enjeu est désormais de transformer l'essai des chatbots expérimentaux en de véritables solutions d'IA agentique intégrées.
Voici l'essentiel à retenir sur la création d’agent IA en entreprise :
- La capacité d'action autonome : Contrairement au LLM classique, l'agent utilise le raisonnement pour agir directement sur les outils métiers (CRM, ERP, APIs, ticketing,..).
- L’architecture triptyque : Un agent performant repose sur l'équilibre entre la perception, le raisonnement et l'action.
- La sécurité par design : L'agent doit être considéré comme un utilisateur à risque, avec des permissions minimales et une traçabilité totale.
- Le pilotage par la donnée : L'industrialisation exige d'abandonner l'intuition au profit d'une approche scientifique basée sur des jeux de tests représentatifs.
Définition : Qu’est-ce qu’un agent IA et comment fonctionne-t-il ?
Pour comprendre l'intérêt de construire un agent IA, il faut d'abord dissiper la confusion avec les outils conversationnels traditionnels. Si le LLM est le moteur linguistique et le chatbot l'interface de discussion, l'agent IA est le seul capable de sortir de la fenêtre de chat pour manipuler le monde réel.
Différence entre agent IA et chatbot : une question d'autonomie
Un chatbot classique reste prisonnier d'un script ou d'une base de connaissances statique. À l'inverse, l’agent IA autonome utilise le texte produit par le modèle pour décider et agir dans les systèmes de l'entreprise afin d’atteindre un objectif précis. C'est cette bascule de la simple génération à l'exécution qui définit la solution IA agentique.
Architecture agent IA : perception, raisonnement, action
L'efficacité d'un agent repose sur un cycle itératif permanent. Tout commence par la perception, où l'agent ingère des signaux (documents, flux temps réel, données structurées). Vient ensuite le raisonnement, souvent structuré par des approches comme ReAct, qui permet de planifier les étapes. Enfin, l'action se concrétise par des appels d'outils (tool calling) vers des applications tierces. Puis vient la phase d’observation et d’évaluation du résultat retourné. Les résultats retournés alimentent ensuite une rétroaction qui permet d’ajuster la stratégie en temps réel et de répéter le cycle.
Quels sont les principaux usages des agents IA en entreprise ?
“L'adoption de l'agent IA en entreprise se justifie non seulement dans les environnements où les volumes de données sont massifs et les processus industrialisés, mais aussi partout où la priorité est la recherche d’efficience : réduction de la friction opérationnelle, accélération du cycle de traitement et diminution du travail de coordination entre outils et équipes”, selon Olivier Bergeret, Directeur des équipes Agentiques de Thiga.
L’automatisation du support et de la relation client
Le premier terrain de jeu de l'agentique reste souvent le support client. En connectant l'IA aux bases de connaissances et aux outils de ticketing par exemple, on peut déployer des assistants. Par exemple chez Edenred, Alexandre Ziegler a réalisé des chatbots IA et des agents de suivi de l’efficacité opérationnelle, dans le cadre de sa mission de consultant PM IA chez Edenred. Ces agents sont capables de qualifier une demande, retrouver la bonne procédure concernée, proposer une résolution des litiges de bout en bout, et, lorsque c’est pertinent, déclencher les actions associées (mise à jour du dossier, escalade, remboursement, etc.). Des retours d’expérience dans le retail montrent qu’une industrialisation à grande échelle est possible, avec des gains sur les coûts, la satisfaction et l’automatisation lorsque le dispositif est correctement cadré. Dans le secteur financier, cette approche permet par exemple de gérer des processus de conformité ou de relation client interne avec un impact mesurable dès les premières semaines de déploiement.
L'implémentation réalisée chez Edenred illustre parfaitement cette dynamique : “L'agent IA a été conçu pour industrialiser un processus à très fort volume, typiquement le support et la relation client interne”, raconte Alexandre. En étant directement connecté aux outils existants (base de connaissances, ticketing, référentiels), il permet de traiter les demandes de bout en bout tout en respectant des garde-fous stricts.
L'IA dans l'e-commerce et les opérations RH
L’intégration de l’IA dans l'e-commerce permet aujourd'hui de créer des agents capables de gérer des stocks ou de conseiller des produits en fonction de l'historique d'achat réel. Mais c’est sur les processus internes que le gain d’efficacité est le plus massif : en passant d'un système rigide basé sur des règles à une IA générative industrialisée, un géant du retail a réussi à automatiser des dizaines de millions de conversations annuelles sans aucun incident. Cette mutation transforme le service client, autrefois considéré comme un centre de coûts, en un véritable levier stratégique. En gérant plus de 40 langues via un processus unique et centralisé, l'IA réduit drastiquement les dépenses opérationnelles tout en dopant la satisfaction client. Au-delà de la prouesse technique, l'enjeu réside dans la capacité à passer du prototype à une infrastructure globale capable de supporter la complexité de centaines de marchés. L’IA ne se contente plus de répondre aux questions, elle simplifie l'organisation interne en rendant les opérations plus fluides et scalables.
Côté RH et opérations, l'IA s'impose comme une infrastructure vitale capable d'automatiser l'intégralité de l'onboarding, de la création de comptes à la gestion granulaire des permissions d'accès. Ce passage à l’échelle transforme une gestion manuelle, souvent source d'erreurs et de goulots d'étranglement, en un système fluide et industrialisé. Pour lever les barrières du risque réputationnel et juridique, ces agents intègrent désormais des protocoles de sécurité avancés : filtrage natif des données sensibles (PII), respect strict du RGPD et mécanismes de "human-in-the-loop" pour les arbitrages critiques. Cette approche permet de multiplier le taux d'automatisation tout en divisant les coûts de maintenance par rapport aux anciens systèmes basés sur des règles. In fine, bien sûr l'IA ne remplace pas l'humain, mais libère les équipes opérationnelles des tâches à faible valeur ajoutée pour les repositionner sur le pilotage stratégique et la gestion des exceptions complexes.
Comment créer un agent IA : le guide étape par étape
Créer un agent IA ne se résume pas à brancher une API sur un document. Cela demande une rupture méthodologique majeure : il faut passer du "prompt engineering" artisanal à l'ingénierie logicielle robuste.
Étape 1 : Le cadrage et le choix de la stack technique
Pour 2026, la recommandation est de privilégier une architecture multi-modèles par routage. On utilise un modèle "Reasoning" (comme GPT-4 et GPT-5-thinking ou Claude Sonnet ou encore Gemini Pro) pour la planification stratégique, et un modèle plus économique (type Gemini Flash, Claude Haiku et GPT-5-instant) pour les tâches fréquentes comme le résumé ou la rédaction.
Côté orchestration, un arbitrage s'impose selon la maturité du projet. Si un outil comme n8n est parfait pour valider rapidement un cas d'usage grâce à ses nœuds pré-intégrés, il montre ses limites dès que le workflow devient cyclique ou imprévisible. Contrairement au No-Code qui privilégie les suites d'étapes linéaires, des frameworks comme LangGraph s'imposent pour gérer des comportements avancés tels que les boucles de contrôle, la mémoire persistante et les reprises sur incident. Là où n8n facilite l'intégration, LangGraph offre le moteur nécessaire pour assurer un fonctionnement fiable et hautement gouverné, essentiel pour transformer une simple automatisation en un système agentique robuste.
Étape 2 : L'intégration via le standard MCP
Pour brancher proprement l'agent aux outils métiers, le standard MCP (Model Context Protocol) devient incontournable. Il permet d'unifier l'accès aux données sans avoir à re-développer des connecteurs spécifiques pour chaque application. L'idée est de considérer l'agent comme un délégué qui agit au nom de l'utilisateur, avec exactement le même périmètre de permissions, si possible la même identité et les mêmes permissions.
Étape 3 : Tests, évaluation et observabilité
L'effet "wahou" d'une démo ne suffit plus. Pour rendre ces systèmes fiables, il est impératif d'instrumenter le code et de construire des jeux de tests représentatifs de la réalité. L'industrialisation repose sur la capacité à mesurer précisément les résultats et à piloter l'amélioration continue par la donnée. Cela exige de suivre des métriques de performance (KPIs) spécifiques à l'IA agentique :
- Le taux de succès des actions (Task Completion Rate) : L'agent a-t-il atteint l'objectif final sans erreur technique ?
- Le taux d'escalade humaine : Quel pourcentage de cas a nécessité une reprise en main par un collaborateur ? C’est l’indicateur clé de la pertinence de votre agent.
- Le coût par tâche et la latence : Essentiel pour la rentabilité, ce KPI permet d'arbitrer entre l'utilisation d'un modèle "Reasoning" coûteux ou d'un modèle "Flash" plus rapide.
- La précision du "Tool Calling" : L'agent appelle-t-il le bon outil avec les bons paramètres ?
Comme l'illustre le cas d'usage chez Edenred, l’impact doit être tangible, mesurable et surtout constamment mesuré. Sans cette couche d'observabilité, vous ne pouvez pas garantir que l'agent ne "glisse" pas vers des comportements imprévus sur le long terme. Piloter par la donnée permet d'ajuster les instructions (prompts) et les outils mis à disposition pour maintenir un niveau de qualité industrielle.
Quels outils pour développer un agent IA en 2026 ?
n8n : Du No-Code pour le prototypage rapide
Pour les entreprises qui souhaitent valider un cas d'usage sans investissement lourd, créer un agent IA n8n reste la porte d'entrée idéale. C'est une solution parfaite tant que l'agent reste un outil d'appoint avec des flux simples.
Vers le Custom pour la criticité métier
Dès que l'arrêt d'un workflow entraîne un impact financier significatif, le passage à une architecture custom sur des plateformes managées devient impératif. La priorité n'est plus seulement la vitesse, mais la gouvernance et la traçabilité. Une plateforme d'exécution gouvernée permet d'imposer des contrôles stricts sur les permissions (RBAC) et d'assurer une gestion rigoureuse des secrets et des données sensibles.
En 2026, le choix de l'infrastructure dépend directement de la nature de la mission déléguée à l'IA :
- Amazon Bedrock s'impose comme la solution de référence pour les environnements déjà réglementés sur AWS, quand un contrôle strict sur la donnée et le réseau est exigé.. Son point fort réside dans sa capacité à isoler les données au sein de l'écosystème AWS. Bedrock est particulièrement adapté aux organisations déjà sur AWS qui veulent intégrer des agents à leur data lake et à leurs workflows tout en gardant une gouvernance IAM et des chemins réseau privés (PrivateLink). Les données sont traitées par le service, et AWS précise qu’elles ne sont pas utilisées pour entraîner les modèles et peuvent transiter sans exposition à Internet.
- Azure AI Foundry (anciennement Azure AI Studio) est le choix naturel pour les organisations profondément ancrées dans l'écosystème Microsoft. Pour un agent de support interne (IT/ops/back-office), Foundry permet de s’ancrer sur des sources comme SharePoint ou Azure AI Search, puis de déclencher des actions via Azure Logic Apps (connecteurs) ou Azure Functions / OpenAPI, tout en conservant l’observabilité et le contrôle d’accès Azure. Pour un agent “document-centric” (juridique, conformité, achats), il sert de socle pour exploiter de grands corpus (contrats, procédures, politiques), en extraire les passages pertinents, produire des synthèses/analyses structurées (écarts, clauses manquantes, checklists) et orchestrer un workflow de validation (approbation, création de tâches, notifications), toujours avec traçabilité et garde-fous.
- Google Vertex AI se distingue surtout par son alignement “data-native” sur Google Cloud : d’un côté, une intégration étroite avec BigQuery (où l’on peut appeler des modèles Gemini depuis SQL via des fonctions comme AI.GENERATE), de l’autre des briques managées pour bâtir des agents groundés sur des corpus non structurés (Vertex AI Agent Builder + Vertex AI RAG Engine pour ingestion, indexation, retrieval).Cas typique : un agent analyste BI / DataOps qui transforme une question métier en requêtes BigQuery, exécute l’analyse, puis produit un livrable structuré (insights, anomalies, actions). Et lorsqu’il doit exploiter des documents, tickets ou transcriptions, il s’appuie sur le pipeline RAG (plutôt que “tout mettre dans le prompt”), le long contexte de Gemini servant surtout pour des investigations ponctuelles sur des dossiers volumineux.
Choisir son infrastructure, c'est avant tout définir le niveau de responsabilité déléguée (son autonomie) à l'agent IA. Comme nous l’avons constaté sur des projets d’envergure comme celui d’Edenred : “La sécurité ne se joue pas uniquement sur le choix du modèle, mais surtout sur la robustesse de l’architecture qui l’encadre”, explique Alexandre Ziegler. L'agent doit être considéré comme un utilisateur à risque : il possède des permissions minimales, accède uniquement à des outils gouvernés et chaque action est journalisée pour permettre un audit complet a posteriori.
Sécurité, éthique et conformité : les points de vigilance
Selon Olivier Bergeret, responsable de l'agentique chez Thiga, “la sécurité d'un agent ne dépend pas de la qualité “littéraire” de son modèle, mais de la rigueur de l'architecture qui l'entoure”. L'agent ne doit jamais être un administrateur "tout-puissant".
- La gestion des permissions : L'accès aux outils doit se faire via des catalogues restreints et des tokens de courte durée.
- La validation humaine (Human-in-the-loop) : Pour toute action critique ou irréversible, une intervention humaine doit être intégrée dans le workflow de l'agent pour validation.
- L’audit et la traçabilité : Il faut pouvoir répondre à tout moment : quels documents ont été consultés ? Quelles actions ont été proposées ? Sans cette journalisation complète, la conformité RGPD ne peut être démontrée.
Comment l'IA agentique va-t-elle transformer les entreprises en 2026 ?
La prochaine frontière est celle de la multi-modalité. L'agent IA ne se contente plus de lire du texte ; il perçoit désormais des schémas, des images, et même la voix en temps réel. Cette capacité permet à l'agent de devenir un véritable copilote de réunion, capable de produire des décisions et de déclencher des workflows pendant que la discussion a lieu.
Mais au-delà de l'outil, 2026 voit l'émergence d'un paradigme radical : penser l'agent IA comme un employé virtuel à part entière. On ne déploie plus une simple interface, mais une véritable force de travail numérique capable de s'auto-organiser au sein d'écosystèmes multi-agents où différentes IA collaborent pour résoudre des problèmes complexes. Cette évolution transforme radicalement les métiers, par exemple le Product Manager de demain voit son rôle glisser de la gestion de fonctionnalités figées vers le pilotage de capacités autonomes et l'orchestration de ces collaborateurs d'un nouveau genre. Pour naviguer dans cette complexité et garantir que ces systèmes complètent le travail humain sans le remplacer, l'accompagnement par un consultant pour la création d'agent IA devient un atout pour structurer la gouvernance et choisir les piles technologiques capables de supporter cette montée en charge.
Conclusion : réussir votre transition
Construire un agent IA en 2026 n'est plus un pari technologique risqué, c'est une opportunité de redéfinir votre productivité. La réussite d'un tel projet ne repose pas sur une formule magique, mais sur un voyage structuré : il commence par la mesure, s'appuie sur une architecture robuste et s'épanouit dans une autonomie rigoureusement contrôlée.
Pour franchir le pas sereinement, gardez à l'esprit que les plus grandes réussites, à l'image des déploiements chez Edenred, partent toujours d'un cas d'usage ciblé et maîtrisé. En sécurisant votre architecture et en intégrant l'humain au cœur de la boucle de décision, vous ne créez pas seulement un outil de plus ; vous donnez naissance à un collaborateur fiable, capable d'absorber la charge et la complexité pour libérer le potentiel créatif de vos équipes.
L'aventure de l'IA agentique commence aujourd'hui. Chez Thiga, nous transformons cette complexité technique en un levier de croissance concret. Que vous soyez au stade du cadrage de vos besoins ou prêt à industrialiser une solution sur-mesure, nos experts vous accompagnent pour structurer votre gouvernance, choisir la stack technologique la plus pertinente et garantir un ROI mesurable.
