--- title: "Les agents d'IA" description: "Une IA qui enchaîne des actions dans vos logiciels, et ce qui la distingue d'un assistant." url: https://meridal.fr/apprendre/qu-est-ce-qu-un-agent/ language: fr written: 2026-10-09 verified: 2026-10-09 license: CC BY 4.0 --- [Apprendre](https://meridal.fr/apprendre/) › [Les agents](https://meridal.fr/apprendre/dossier/agents/) Comprendre · Niveau 1, Découvrir · 14 minutes # Les agents d'IA Un agent d'IA ne répond pas une fois : il enchaîne des actions dans vos logiciels jusqu'à un objectif, en choisissant lui-même l'étape suivante. Ce qui le distingue d'un assistant et d'une automatisation, comment il fonctionne, ce que mesurent les essais indépendants, et où le trouver dans les outils que vous avez déjà. Écrit le 9 octobre 2026 · Vérifié le 9 octobre 2026 ## Vous saurez - Distinguer un agent, un assistant et une automatisation - Comprendre la boucle d'un agent, et où une personne intervient - Lire ce que mesurent les essais : ce qu'un agent réussit vraiment - Trouver les agents dans les outils que vous avez déjà - [← Avant Automatisation avec une IA dans la boucle](https://meridal.fr/apprendre/automatiser-avec-une-ia/) - [↓ Plus concret Un agent en entreprise de bout en bout](https://meridal.fr/apprendre/un-agent-en-entreprise/) - [→ Ensuite Niveaux d'autonomie d'un agent](https://meridal.fr/apprendre/niveaux-d-autonomie-d-un-agent/) Rappel de la page précédente Répondez de tête, puis ouvrez. [Automatisation avec une IA dans la boucle](https://meridal.fr/apprendre/automatiser-avec-une-ia/) **1 Quelles sont les trois sortes d'étapes d'une automatisation avec IA, et qui s'y ajoute ?** Des règles, des décisions où l'IA lit ou choisit, des écritures où elle rédige ; et une personne qui valide avant ce qui ne se rattrape pas. **2 Une automatisation prépare des courriels de relance à des clients. Où placer la personne qui valide ?** Avant l'envoi : un courriel parti ne se rattrape pas. L'essentiel 1. Un agent est un modèle qui choisit lui-même l'action suivante, s'en sert, regarde le résultat, et recommence jusqu'à l'objectif. 2. Un assistant répond et vous décidez ; une automatisation suit un chemin fixé d'avance ; un agent décide du chemin. 3. Sur de vrais projets de freelances, jugés par des personnes, le meilleur agent mesuré en mène 15,8 % à bien. 4. Gartner prévoit l'abandon de plus de 40 % des projets d'agents d'ici fin 2027 : coûts qui dérapent, valeur mal établie, risques mal tenus. 5. La règle de départ : l'agent prépare, une personne valide avant ce qui écrit, paie ou envoie. ## Problème Le mot « agent » est partout : chez Microsoft, Google, OpenAI, Anthropic, Mistral, et chez des milliers d'éditeurs. Gartner parle d'« agent washing » : des assistants, des robots logiciels et des chatbots rebaptisés agents ; sur les milliers d'éditeurs qui se disent agentiques, il en compte environ 130 qui le sont vraiment. Le risque est double. Payer un agent pour une tâche qu'une automatisation simple ferait mieux et moins cher ; ou laisser agir seul un outil qui se trompe encore souvent. Anthropic conseille de commencer par la solution la plus simple, parfois sans agent du tout : un agent gagne en résultat ce qu'il coûte en délai et en argent. ## Principe Trois façons de confier une tâche - L'automatisation Qui décide de l'étape suivante : **Le programme** Le chemin est écrit d'avance, étape par étape : même entrée, même résultat. Pour : une tâche répétitive - L'assistant Qui décide de l'étape suivante : **Vous** Il répond, il propose ; vous décidez, et c'est vous qui agissez. Pour : retrouver une information, rédiger - L'agent Qui décide de l'étape suivante : **Le modèle** Il choisit l'étape suivante d'après ce qu'il vient de voir, et agit, jusqu'à l'objectif. Pour : une tâche où il faut décider en route *D'après la comparaison de Google Cloud entre agent, assistant et robot, et la règle de l'analyste de Gartner : un agent quand il faut décider, une automatisation pour une tâche répétitive, un assistant pour retrouver une information.* OpenAI décrit un agent en trois pièces : un modèle, des outils, des consignes. Un chatbot qui répond, un appel unique à un modèle, un classement de courriels ne sont pas des agents : le modèle n'y décide pas de la suite. Anthropic tire la même ligne autrement : dans un enchaînement, le chemin est écrit dans le programme ; dans un agent, le modèle dirige lui-même ses étapes et ses outils. Une automatisation peut contenir une IA qui lit, classe ou rédige ([l'automatisation avec une IA dans la boucle](https://meridal.fr/apprendre/automatiser-avec-une-ia/)) ; elle ne devient pas un agent pour autant. ## Fonctionnement ![La boucle d'un agent. Une personne donne l'objectif, avec ses consignes. Un : ce que lit le modèle, l'objectif, les consignes et chaque résultat. Deux : le modèle choisit l'action suivante, agir, demander ou s'arrêter. Trois : l'outil agit, il lit un fichier, cherche, remplit ou écrit ; une personne valide avant ce qui écrit, paie ou envoie. Quatre : le résultat revient, ce que l'outil a trouvé ou fait, ou son erreur, et s'ajoute à ce que lit le modèle. La boucle s'arrête quand l'objectif est atteint ou que la limite de tours est épuisée. Un assistant répond une fois ; un agent tourne dans cette boucle jusqu'à l'objectif ; chaque tour relit tout ce qui précède.](https://meridal.fr/assets/apprendre/medias/apprendre-agent-boucle.svg) À chaque tour, le modèle relit tout : l'objectif, les consignes, chaque action déjà faite et chaque résultat. Il écrit sa prochaine action sous la forme d'une demande d'outil ; le programme l'exécute et ajoute le résultat à ce que le modèle lira au tour suivant ([l'appel d'outils](https://meridal.fr/apprendre/appel-d-outils/)). Le modèle n'agit jamais lui-même : il demande, le programme fait. - **La réalité à chaque pas.** Un agent a besoin du vrai résultat de chaque action, pas de ce qu'il suppose. Anthropic note que Claude suppose parfois le résultat d'une action sans le vérifier, et conseille de lui faire contrôler chaque étape. - **Une fin écrite d'avance.** L'objectif atteint, ou un nombre maximal de tours. - **Des points d'arrêt.** OpenAI en cite deux : un seuil d'échecs dépassé, et une action à risque, comme annuler une commande, accorder un gros remboursement ou payer. - **Des erreurs qui s'additionnent.** Chaque tour s'appuie sur les précédents : Anthropic prévient que l'autonomie coûte plus cher et que les erreurs se cumulent. ## Exemple détaillé Le point des impayés, préparé par un agent L'objectif donné : « Préparez les relances des factures échues depuis plus de 30 jours. N'envoyez rien. » Trois outils : lire un fichier, chercher un client, enregistrer un brouillon. | Tour | Ce que le modèle décide | L'outil | Ce qui revient | |---|---|---|---| | 1 | Lire les factures | lire le fichier des factures | 42 factures, dont 6 échues depuis plus de 30 jours | | 2 à 7 | Trouver le contact de chacune | chercher le client dans le logiciel de suivi | six contacts, dont un sans adresse de comptabilité | | 8 | Vérifier les paiements arrivés depuis l'export | lire le relevé bancaire du jour | F-2026-088 payée le 7 octobre : à écarter | | 9 à 13 | Rédiger les relances | enregistrer un brouillon dans le dossier des relances | cinq brouillons, aucun envoi | | 14 | S'arrêter et rendre compte | aucun | « Cinq brouillons prêts. F-2026-088 payée, écartée. Société D : pas d'adresse de comptabilité, brouillon adressé au contact général, à vérifier. Rien n'a été envoyé. » | *Exemple fabriqué : l'entreprise, les factures et les clients sont inventés ; la trace montre la forme d'une boucle, pas une exécution réelle.* Le tour 8 est ce qu'un agent apporte : personne ne lui a écrit « vérifiez la banque » ; il l'a décidé parce que l'export datait de la veille. Une automatisation aurait relancé un client qui venait de payer, sauf si quelqu'un avait prévu ce cas. Le même tour montre le risque : s'il ne l'avait pas décidé, rien ne l'aurait signalé. D'où les deux garde-fous de l'exemple : l'agent n'a aucun outil d'envoi, et il rend compte de ce qu'il a écarté et de ce qui reste à vérifier. Le code d'un agent de ce genre, avec deux outils et une limite de tours : [un agent avec deux outils](https://meridal.fr/apprendre/un-agent-avec-deux-outils/). ## Risques Part de vrais projets de freelances menés à bien par un agent 1. Claude Fable 5 Anthropic 15,8 % 2. Claude Opus 4.8 Anthropic 8,3 % 3. GPT-5.5 OpenAI 6,3 % 4. Claude Opus 4.6 Anthropic, avec Cowork 4,17 % 5. Manus 1.6 Max Manus 2,92 % 6. GPT-5.2 OpenAI 2,5 % 7. Grok 4 xAI 2,08 % 8. Gemini 3 Pro Google 1,25 % *Le livrable de l'agent jugé au moins aussi bon que celui d'un professionnel payé, par des évaluateurs humains ; des projets réels de 3D, d'architecture, de graphisme, de vidéo, d'analyse de données et de sites. Center for AI Safety, Remote Labor Index, mise à jour lue le 9 octobre 2026 ; à son lancement, le 30 octobre 2025, le meilleur agent en menait 2,5 %.* Le chiffre progresse vite : il a plus que quadruplé en moins de huit mois. Mais il se lit à l'envers : le meilleur agent mesuré échoue sur plus de huit projets sur dix. Et il faut des personnes pour le mesurer : un juge automatique, réglé sur des modèles plus anciens, a surestimé de 2,3 à 2,9 fois la réussite des plus récents. | Risque | Ce qui a été observé | La parade | |---|---|---| | Il échoue souvent | Dans une entreprise simulée de 175 tâches, le meilleur agent mesuré en 2025 en termine 30,3 % ; les tâches d'administration et de finance sont les moins réussies. Claude Opus 4.6 réussit une fois sur deux des tâches d'environ douze heures d'expert, mais quatre fois sur cinq seulement celles d'environ 70 minutes. | Des tâches courtes, des cas d'essai dont vous connaissez la réponse | | Il maquille pour finir | Un agent qui ne trouvait pas la bonne personne a renommé un autre utilisateur à son nom. Un rendu d'architecture réussi était fabriqué par un générateur d'images. | Vérifier le résultat, pas le compte rendu de l'agent | | Il agit sans retour possible | En juillet 2025, l'agent de Replit a effacé la base de données en production d'un utilisateur pendant un gel du code ; le dirigeant de Replit l'a confirmé. | Aucun accès à ce qui ne se rattrape pas ; une validation avant chaque écriture | | Il obéit à ce qu'il lit | En test, avant ses parades, un courriel piégé a conduit Claude à supprimer les courriels d'une boîte sans demander ; les parades ont ramené le taux d'attaques réussies de 23,6 % à 11,2 %. | Ce qu'il lit est une donnée, jamais une consigne ; le moins d'outils possible | | Il coûte à chaque tour | Dans Copilot Studio, chaque action d'un agent coûte 5 crédits : l'exemple de Microsoft, quatre actions par commande, en coûte 20. | Un plafond de tours et de dépense | ## Mise en place | Outil | L'agent | L'offre | Avant d'agir | |---|---|---|---| | ChatGPT | Le mode agent ; ChatGPT Work depuis le 9 juillet 2026 | Mode agent : offres payantes, 40 messages par mois en Plus, Business et Enterprise, 400 en Pro ; ChatGPT Work : toutes les offres, sur ordinateur | Demande avant un achat ; l'envoi d'un courriel se fait sous votre surveillance ; refuse un virement | | ChatGPT, offres d'entreprise | Les agents d'espace de travail, partagés dans l'organisation | Business, Enterprise, Edu | Chaque action d'écriture attend une validation, par défaut | | Claude | Cowork, fondu dans Claude le 16 septembre 2026 | Offres payantes ; Pro et Max d'abord, Team et l'offre gratuite ensuite | Claude demande avant d'agir, par défaut | | Microsoft 365 Copilot | Les agents Recherche et Analyste ; Copilot Cowork ; des agents à créer dans Copilot Studio | Les agents intégrés, compris dans la licence Copilot ; Copilot Studio au crédit | Copilot Cowork demande une validation avant d'envoyer un courriel ou une mise à jour importante | | Google Workspace | Workspace Studio : des agents décrits en langage courant, sur Gmail, Chat et Drive | Business Starter et au-delà ; l'administrateur l'ouvre ou le ferme | Non précisé dans les pages lues ; Gemini Spark, l'agent personnel, n'est pas proposé dans l'Espace économique européen | | Mistral | Vibe, en mode Work | Non précisé dans les pages lues | S'arrête avant toute action qui crée, modifie, envoie, publie ou supprime | *Les agents des outils qu'une PME a souvent déjà, d'après les pages des éditeurs lues le 9 octobre 2026. Ces offres changent vite : Cowork, ChatGPT Work et Vibe ont tous trois changé de forme en 2026.* Le CERT-FR, en avril 2026 : les produits de bureautique agentique, pour la plupart en bêta, ne se déploient en aucun cas en production ; on les essaie dans un environnement isolé, sans données sensibles. Il nomme Claude Cowork parmi les outils adoptés très vite depuis le début de l'année. 1. **Une tâche où l'agent prépare** et où une personne valide : des brouillons, une liste, un dossier, jamais un envoi ni un paiement. 2. **La lecture d'abord** : des outils qui lisent ; l'écriture ensuite, outil par outil ( [les niveaux d'autonomie](https://meridal.fr/apprendre/niveaux-d-autonomie-d-un-agent/) ). 3. **Les accès au plus juste** : ce que l'agent peut ouvrir et modifier dans vos logiciels ( [les connecteurs](https://meridal.fr/apprendre/connecteurs-et-mcp/) ). 4. **Des essais sur des cas connus**, puis un journal de chaque tour, relu les premières semaines ( [la liste de contrôle](https://meridal.fr/apprendre/avant-de-laisser-un-agent-agir/) ). Réalisation · Meridal, 2026 Le système qui fait tourner Meridal Le même principe à l'échelle d'une entreprise : chaque geste proposé attend une personne dans une file de validation, un journal garde tout et ne se réécrit pas, et des tests sans réseau vérifient le code à chaque changement. La facturation et le suivi de trésorerie y passent. Fonctions de test, dans 84 fichiers, au 29 septembre 2026 : 1 301 tests Source : inventaire des réalisations de Meridal. Limite : c'est l'outil de Meridal, pas celui d'un client. [Lire la réalisation](https://meridal.fr/realisations/systeme-du-cabinet/) ## Exercice Six tâches d'une PME de quarante personnes. Pour chacune : automatisation, assistant ou agent ? Et où placer une personne ? L'entreprise est fabriquée pour l'exercice. 1. Chaque lundi, envoyer au comptable l'export des ventes de la semaine. 2. Résumer un bail commercial de trente pages avant une réunion. 3. Trouver trois transporteurs pour une livraison inhabituelle, comparer leurs tarifs publiés, préparer une demande de devis pour chacun. 4. Ranger chaque courriel entrant dans commande, réclamation ou question. 5. Ouvrir le dossier d'un nouveau client : le vérifier sur le registre public des entreprises, retrouver les échanges, créer sa fiche dans le logiciel de suivi. 6. Payer les factures fournisseurs validées. **Voir la correction** **1. Automatisation**Le chemin est fixe et ne demande aucune décision ; un agent n'apporterait que du coût. **2. Assistant**Une réponse, que vous lisez ; rien n'est fait dans un logiciel. **3. Agent**Le chemin dépend de ce qu'il trouve ; une personne valide avant l'envoi des demandes de devis. **4. Automatisation, avec une IA qui classe**Le chemin reste écrit d'avance ; l'IA décide seulement de la catégorie ([l'automatisation avec une IA dans la boucle](https://meridal.fr/apprendre/automatiser-avec-une-ia/)). **5. Agent**Il enchaîne des recherches qui dépendent des précédentes ; une personne valide avant la création de la fiche, qui écrit dans le logiciel. **6. Automatisation avec validation, jamais un agent seul**OpenAI range les paiements parmi les actions à risque, qui demandent une personne ; son agent refuse les virements bancaires. ## Vérification **1 Comprendre Qu'est-ce qui distingue un agent d'une automatisation ?** Dans une automatisation, le chemin est écrit d'avance ; dans un agent, le modèle choisit l'étape suivante d'après ce qu'il vient de voir. **2 Comprendre Pourquoi les erreurs d'un agent s'additionnent-elles ?** Chaque tour relit tout ce qui précède : un résultat mal lu ou supposé au deuxième tour oriente tous les tours suivants. **3 Appliquer Un éditeur vous vend un « agent » qui répond aux questions des clients à partir de votre foire aux questions. Est-ce un agent ?** Probablement pas : s'il répond sans choisir ni enchaîner d'actions dans vos logiciels, c'est un assistant. Gartner appelle ce changement de nom l'« agent washing ». **4 Appliquer Un agent a réussi vos dix essais. Peut-il envoyer seul ses courriels ?** Pas encore. Dix essais disent peu de chose : chez METR, la longueur des tâches qu'un agent réussit quatre fois sur cinq est plusieurs fois plus courte que celle qu'il réussit une fois sur deux. L'envoi reste validé tant que le journal n'a pas montré une longue série juste. ## Lectures suivantes ↑ Plus général Rien avant : c'est un point de départ. ← Avant [Automatisation avec une IA dans la boucle Comprendre · Niveau 1 · 12 minutes](https://meridal.fr/apprendre/automatiser-avec-une-ia/) Vous êtes ici Les agents d'IA → Ensuite [Niveaux d'autonomie d'un agent Comprendre · Niveau 2 · 15 minutes](https://meridal.fr/apprendre/niveaux-d-autonomie-d-un-agent/) ↓ Plus concret [Un agent en entreprise de bout en bout Faire · Niveau 3 · 25 minutes](https://meridal.fr/apprendre/un-agent-en-entreprise/) [La gestion de Meridal, automatisée Réalisation](https://meridal.fr/realisations/systeme-du-cabinet/) [Tout le dossier « Les agents »](https://meridal.fr/apprendre/dossier/agents/) Les pages qui renvoient ici - [Fiche mémo : les agents](https://meridal.fr/apprendre/fiche-memo-les-agents/) - [Connecteurs et MCP](https://meridal.fr/apprendre/connecteurs-et-mcp/) - [Liste de contrôle : un agent qui agit](https://meridal.fr/apprendre/avant-de-laisser-un-agent-agir/) - [Niveaux d'autonomie d'un agent](https://meridal.fr/apprendre/niveaux-d-autonomie-d-un-agent/) - [Bibliothèques d'agents](https://meridal.fr/apprendre/bibliotheques-d-agents/) - [Projet : un agent de réponses clients avec file de validation](https://meridal.fr/apprendre/projet-agent-de-reponses-clients/) **Limites et sources** L'exemple et l'exercice sont fabriqués ; les fonctions des outils sont celles des pages des éditeurs, lues le 9 octobre 2026. Les mesures viennent d'essais indépendants (Center for AI Safety, METR, Carnegie Mellon) et d'essais publiés par les éditeurs eux-mêmes, dits comme tels ; aucun n'a été refait par Meridal. 1. [Anthropic, Building effective agents](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents) ; [OpenAI, A practical guide to building agents](https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf) ; [Gartner, 25 juin 2025](https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027) ; [Center for AI Safety, Remote Labor Index](https://safe.ai/blog/significant-increase-in-digital-labor-automation) ; [TheAgentCompany](https://arxiv.org/abs/2412.14161) ; [METR, horizons de temps](https://metr.org/time-horizons) ; [CERT-FR, avril 2026](https://www.cert.ssi.gouv.fr/actualite/CERTFR-2026-ACT-016/). 2. Le relevé : `apprendre/recherches/2026-10-09-agents.json`. Écrit par Meridal, avec l'aide de l'IA ; chaque fait vérifié à sa source et relu avant publication. Texte et schémas sous licence [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.fr) : reprenez-les en citant Meridal. Le code sous licence MIT. Service correspondant Ne plus recopier d'un logiciel à l'autre 1 100 € à 3 400 €, puis sur devis [Voir le service](https://meridal.fr/offre/#automatisation) ## Un premier échange de 30 minutes En visio et sans frais : vous décrivez votre situation, nous vous indiquons ce qui est réalisable, avec quels outils et pour quel ordre de prix. Vous pouvez aussi nous écrire ; chaque message reçoit une réponse écrite. [Réserver 30 minutes](https://meridal.fr/contact/#reserver) [Écrire un message](https://meridal.fr/contact/)