Reconnaître un agent IA qui n’en est pas un

L’utilisation abusive de l’expression « IA agentique » est le reflet du « cloudwashing » passé

Une tendance se répète. Il y a quelques années, lorsque l’informatique Cloud a commencé à attirer l’attention, de nombreuses entreprises ont apposé le mot « Cloud » sur leur ancienne infrastructure. Tout ce qui était hébergé à distance était soudain « compatible avec le cloud ». Cela semblait innovant en apparence, mais l’architecture n’a pas changé. La complexité est restée la même. La flexibilité ne s’est pas améliorée. Les entreprises ont investi des milliards en pensant qu’elles se mettaient à niveau. En réalité, elles ont acheté une mauvaise mise en œuvre dans un emballage brillant. Et elles l’ont payé, en temps et en opportunités.

Nous suivons la même voie avec l l’IA agentique. Aujourd’hui, tous les fournisseurs ajoutent le mot « agent » à leurs produits d’IA. Mais la plupart de ces produits ne sont pas réellement agentiques. Il s’agit de flux de travail scriptés ou de LLM à sortie unique enveloppés dans de belles interfaces. Ils ne pensent pas, ne s’adaptent pas et n’agissent pas de manière autonome.

Si les décideurs n’identifient pas la différence dès le départ, ils s’inscriront à des outils qui n’ont l’air que d’être avancés. L’étiquetage ne transforme pas la technologie. Pour investir intelligemment, il faut d’abord comprendre ce qui est réel, et non pas croire ce qui est commercialisé.

Définir de véritables capacités d’IA agentique

Pour qu’une technologie soit qualifiée d’agent d’IA, elle ne doit pas se contenter de répondre par des sorties préécrites. Une véritable IA agentique présente quatre caractéristiques.

Tout d’abord, il poursuit ses objectifs de manière autonome. Cela signifie qu’elle ne suit pas un scénario fixe. Il fixe une direction, prend des décisions et se dirige de manière indépendante vers les résultats. Deuxièmement, il gère des tâches en plusieurs étapes. Il ne se contente pas de vous donner une réponse, il élabore un plan, l’exécute, l’adapte et le met à jour en cas de changement. Troisièmement, il réagit aux données et au retour d’information, ajustant son comportement en temps réel, plutôt que de s’interrompre ou de s’arrêter lorsqu’il rencontre un nouvel élément. Quatrièmement, il prend des mesures concrètes, et ne se contente pas de communiquer. Elle utilise des outils, appelle des API et modifie directement les environnements dans les flux de travail des logiciels.

Si votre système d’IA ne répond pas à ces critères, ce n’est pas un agent. Cela ne signifie pas qu’il est inutile, mais il est trompeur de qualifier d’agents autonomes une orchestration de base ou un enchaînement d’invites. Lorsque vous qualifiez quelque chose d’agentique, vous dites aux équipes et aux décideurs qu’il peut fonctionner de manière indépendante, s’adapter en temps réel et réduire la charge de travail. Si ce n’est pas le cas, l’écart entre les attentes et les performances augmente rapidement, ce qui crée des problèmes à grande échelle.

Prendre le temps de définir ces caractéristiques ne signifie pas ralentir l’innovation. Il s’agit de garder votre architecture propre, vos investissements pointus et vos talents concentrés sur les bons problèmes.

Risques stratégiques, opérationnels et de gouvernance liés au lavage d’agent

Lorsque les entreprises commencent à croire qu’elles ont déployé de véritables agents d’IA, alors que ce n’est pas le cas, elles s’exposent à des risques inutiles. Cela se produit rapidement. Les dirigeants approuvent les investissements en supposant que le produit peut fonctionner avec un minimum d’intervention humaine. Les conseils d’administration valident la stratégie en pensant que l’organisation progresse dans la maturité de l’IA. Les équipes de conformité pensent que les contrôles sont adéquats pour un système doté d’une capacité d’apprentissage ou d’un comportement autonome. Mais si le système n’est qu’un flux de travail déterministe avec un LLM derrière lui, cette croyance est erronée.

Il en résulte une série de décisions prises sur la base d’hypothèses erronées. Vous pensez acheter de la vitesse et de la flexibilité, mais au lieu de cela, vous ajoutez de la maintenance et de la fragilité. Les ressources sont affectées à des outils qui nécessitent une supervision constante. Les équipes chargées de la sécurité et des risques ne disposent pas de suffisamment d’informations pour concevoir des protections adéquates. Et lorsque les choses se cassent ou ne parviennent pas à s’adapter, les signes renvoient à la surestimation initiale de ce qu’est réellement la plateforme.

La leçon à retenir n’est pas qu’il faut craindre les nouvelles technologies. Il s’agit de bien comprendre ce avec quoi vous travaillez. Si vous achetez un outil d’amélioration du flux de travail, traitez-le comme tel. Si un produit d’IA ne peut pas raisonner dans un environnement changeant, ne le traitez pas comme un produit autonome. L’alignement stratégique commence par la compréhension de ce que le logiciel fait et ne fait pas.

Identification et réfutation proactives du blanchiment d’agent

Le repérage précoce de l’agentwashing permet d’éviter une mauvaise adoption. Dans la plupart des cas, les signes avant-coureurs ne sont pas difficiles à trouver. Si un fournisseur parle vaguement de raisonnement et d’autonomie, mais qu’il ne s’agit en fait que de modèles d’invite et de scripts, c’est un signal d’alarme. Si la plupart du comportement de leur système est « orchestré » autour d’un seul appel LLM, ils n’exécutent pas d’agents, ils relient des pièces pré-écrites avec une sortie probabiliste.

Méfiez-vous des affirmations sur les flux de travail « entièrement autonomes » qui nécessitent encore une vérification humaine ou des corrections fréquentes. Il n’y a rien de mal à maintenir des personnes dans le processus. C’est souvent nécessaire. Le problème est de le présenter comme quelque chose qu’il n’est pas. Ce désalignement crée de la confusion lorsque vous essayez d’adapter, de budgétiser ou de mesurer le succès.

Les dirigeants doivent aller au-delà de la démonstration. Attendez des diagrammes d’architecture détaillés, des modes de défaillance clairs et des résultats mesurables. Demandez comment le système décide des prochaines étapes, gère les échecs ou s’adapte à de nouvelles données. Si ces réponses sont vagues ou évasives, passez votre chemin. La preuve vient de l’architecture, pas de la démonstration de l’interface utilisateur ou du langage marketing.

Récompensez les fournisseurs qui disent la vérité. L’automatisation intelligente, même si elle est limitée, peut s’avérer extrêmement précieuse. Mais pour que les investissements dans l’IA conduisent à une transformation fondamentale, la gouvernance, les attentes et la mise en œuvre doivent être fondées sur des faits, et non sur un battage médiatique. Les dirigeants qui procèdent à cet examen minutieux dès le départ économiseront des ressources et éviteront de mettre à l’échelle les mauvais systèmes.

L’impératif d’un langage précis et d’évaluations fondées sur des données probantes

La précision du langage est stratégique. Lorsque vous qualifiez quelque chose d' »agentique », cela crée une attente interne. Les équipes commencent à se constituer autour de cette notion. Les évaluations des risques changent. Les feuilles de route se verrouillent. Si l’étiquette ne correspond pas à la technologie, l’ensemble du système finit par être désaligné. Vous ne perdez pas seulement du temps, vous introduisez des frictions à long terme entre les équipes et les fonctions.

Ce qui fonctionne, c’est la spécificité. Au lieu de faire de vagues déclarations sur l' »IA autonome », allez à l’essentiel : Que peut faire le système sans intervention ? Quel pourcentage d’un flux de travail est automatisé ? Quelle est la fréquence des échecs ? Quelles sont les limites de la conception ? Ce sont ces détails qui comptent lors de la passation des marchés, des évaluations et de la mesure du retour sur investissement. Les contrats doivent refléter les fonctionnalités exactes, les mesures d’amélioration et les limites de décision, et non des idées générales de progrès.

Les équipes dirigeantes doivent s’attendre à plus que des démonstrations. Les preuves évidentes comprennent les organigrammes de l’architecture, la logique de planification, la gestion des imprévus et les seuils de précision. Il ne s’agit pas d’être sceptique. Il s’agit de prendre des décisions fortes à partir d’informations vérifiables. Si un fournisseur ne peut pas expliquer comment son système raisonne, agit et se rétablit lorsque les conditions changent, il n’est pas prêt pour un déploiement à grande échelle.

Le lavage d’agent, un risque pour la gouvernance

Le blanchiment d’agent n’est pas seulement un problème d’image de marque, c’est un problème de gouvernance. Qu’elle franchisse ou non une frontière juridique, la conséquence est la même. Les décisions sont prises sur la base d’informations inexactes. Le capital est mal réparti. Les contrôles sont affaiblis. Dans les entreprises, c’est tout ce qu’il faut pour créer un risque systémique.

Aujourd’hui, le contrôle des technologies doit être plus rapide et plus approfondi. La plupart des conseils d’administration examinent plus attentivement les prévisions financières que le comportement des systèmes d’intelligence artificielle, et cela doit changer. Si un produit est mal présenté et qu’il s’implante profondément, le coût de la correction augmente considérablement. La rétro-ingénierie de flux de travail sécurisés ou la reformation des équipes après de faux départs n’est pas efficace. Cela revient à limiter les dégâts.

Lorsque les équipes traitent le blanchiment d’agent comme elles le feraient d’une mauvaise comptabilité, les achats deviennent plus pointus. Les critères de déploiement s’améliorent. Les évaluations des systèmes deviennent structurées. C’est là que se trouve le véritable avantage concurrentiel, lorsque les dirigeants insistent sur l’honnêteté technique dès le début et évitent de se laisser entraîner dans des décisions à courte vue. Les entreprises qui réussiront avec l’IA agentique seront celles qui exigeront la vérité avant l’intégration.

Principaux enseignements pour les décideurs

• L’étiquetage erroné de l’IA est le reflet des erreurs passées en matière de cloud : Les dirigeants doivent examiner minutieusement la terminologie de l’IA dès maintenant pour éviter de répéter les gaspillages stratégiques et financiers observés au début de l’ère du cloud, où le rebranding masquait une architecture obsolète.
• Les véritables agents d’IA nécessitent des capacités spécifiques : Différenciez clairement les outils des agents, seuls les systèmes qui planifient, s’adaptent et agissent de manière autonome devraient être traités comme des agents. Cette distinction détermine le champ d’application de la gouvernance, les contrôles des risques et les attentes en matière de retour sur investissement.
• Une autonomie surestimée comporte des risques pour l’entreprise : Les décideurs devraient remettre en question les affirmations exagérées des fournisseurs dès le début afin d’éviter de gaspiller des investissements, d’affaiblir la position de conformité et d’adapter une automatisation fragile comme s’il s’agissait d’une IA adaptative.
• Repérer les signes avant-coureurs et exiger la clarté technique : Les dirigeants doivent identifier l’envahissement de l’agent par de vagues promesses d’autonomie ou des flux de travail LLM ponctuels, et exiger une validation au niveau de l’architecture avant d’avancer dans les décisions d’achat.
• Donnez la priorité à la précision et aux résultats mesurables : Évitez les mesures de succès vagues liées à l' »IA autonome ». Au lieu de cela, exigez des données de performance liées à des flux de travail définis, des niveaux de tolérance à l’erreur et des limites d’autonomie lors de l’évaluation des outils.
• Traitez le blanchiment d’agent comme une défaillance de gouvernance : Les capacités surestimées doivent être examinées avec la même rigueur que les fausses déclarations financières. La stratégie technologique, les modèles de risque et les investissements doivent s’aligner sur ce que les systèmes peuvent réellement faire.