L’IA agentique : comment bâtir l’intelligence industrielle du futur

Je suis tombé sur cette keynote d’Andrew Ng lors du BUILD 2024, qui m’a frappé par sa clarté (chose qui est rare dans le domaine de l’IA aujourd’hui).

L’idée principale est que la transition que nous vivons n’est pas seulement vers des modèles génératifs plus performants, mais vers des agents autonomes capables de penser, planifier et agir par itérations.

J’ai repassé la vidéo, pris des notes, et je suis impatient de partager avec vous cette synthèse qui vous donnera les clés de l’IA agentique, pour comprendre pourquoi tout va basculer… et comment en tirer parti dès aujourd’hui.

Ce que vous allez apprendre

• 🚀 Pourquoi l’IA générative accélère l’innovation… mais pousse les limites des autres volets techniques

• 🤖 Qu’est-ce que l’IA agentique et comment cela transforme la manière de concevoir des applications

• 🔍 Les 4 grands patterns agentiques : réflexion, appels d’outils, planification et multi-agents

• 📸 L’émergence de l’agentique sur données visuelles pour créer de la valeur à partir d’images ou de vidéos

1. Générer vite, oui ; itérer responsablement, c’est mieux

Ng explique que l’IA générative permet de créer un prototype en quelques jours – une révolution par rapport aux cycles de 6–12 mois habituels.

Pourtant, tout s’accélère : le design produit, l’intégration, le devOps doivent suivre. C’est convoquer le mantra nouveau : «move fast and be responsible ».

2. D’un prompt isolé vers un véritable agent intelligent

Le keynote illustre comment on passe d’un prompt one-shot à un véritable workflow agentique :

Exemple de rédaction d’un article : créer un plan → rechercher du contenu → rédiger un brouillon → relire et affiner itérativement.

Le résultat ? Un texte final plus robuste, riche et fiable – la preuve que l’IA pense mieux par cycles, pas linéairement.

3. Les 4 patterns clés

1. Réflexion : l’IA critique son propre travail (ex. pour améliorer un code en se testant)

2. Tool–use : l’agent déclenche des appels à des APIs, ex. web, SaaS externes, base de données …

3. Planification : l’agent identifie une série d’étapes (vision, texte, audio…) à exécuter dans l’ordre

4. Multi‑agents : plusieurs agents collaborent (par exemple un codeur, un testeur, un évaluateur)

Ces patterns combinés permettent d’atteindre des performances exceptionnelles.

4. L’ère visuelle : intelligence sur images et vidéos

Ng présente une démo bluffante : un agent capable de compter des joueurs sur un terrain, segmenter des clips vidéo, extraire des frames, et les classer automatiquement.

Cela signifie que toute archive vidéo ou image devient exploitable intelligemment – un levier extraordinaire pour l’industrie, la surveillance ou les services : incroyable.

Ce n’est que le début

Nous voilà à l’aube d’une IA réellement agentique, multi-genres, itérative et autonome : un changement profond dès aujourd’hui. Saisir la puissance de ces workflows, c’est se placer en première ligne : prototyper vite, machine à idées, mais surtout itérer vaillamment – en conscience.

📌 Pour creuser le sujet

Je vous recommande vivement de (re)visionner la keynote intégrale :

Une pépite pour tous ceux qui veulent bâtir l’IA de demain, aujourd’hui.