Agents IA : promesses, limites et premiers cas qui marchent

Un agent IA, c’est un LLM auquel on donne des outils (rechercher, appeler une API, exécuter du code) et une boucle pour décider quoi faire ensuite. L’idée : passer de « répondre » à « accomplir ».

Les cas qui marchent en 2024 sont bornés : trier et router des tickets, extraire des données structurées, automatiser une suite d’étapes bien définies. Dès que la tâche devient ouverte et longue, la fiabilité chute et les erreurs s’accumulent.

Conseil : commencez petit, gardez un humain dans la boucle pour valider, et instrumentez tout (logs, garde-fous). Un agent utile et fiable vaut mieux qu’un agent ambitieux et imprévisible.