IA générative (GenAI) transforme notre façon de travailler. Des études récentes suggèrent qu'elle pourrait accroître la productivité du travail jusqu'à
17 % au Canada et autant que 40 % à l'échelle mondiale, selon la tâche et le contexte.
Pourtant, de nombreux responsables informatiques se posent une question clé :
Qu'est-ce qui distingue vraiment GenAI de l'IA agentique et comment les deux peuvent-ils travailler ensemble pour produire un réel impact commercial ?
De nombreuses organisations explorent encore les domaines où chacune apporte le plus de valeur, que ce soit dans la création de contenu, le service client, la veille concurrentielle ou la prise de décision automatisée. Comme souligné dans Le rôle de l'IA dans les solutions commerciales modernes par MSP Corp, cette incertitude peut limiter le retour sur investissement lorsque les distinctions entre les deux ne sont pas clairement définies et rendent la gouvernance plus complexe.
Comprendre ces différences est la première étape pour élaborer des stratégies d’IA plus intelligentes, conformes et prêtes pour l’avenir dans le contexte réglementaire en constante évolution du Canada, notamment le projet de loi C-8.
GenAI et Agentic AI : quelle est la différence ?
- IA générative (GenAI)
L'IA générative, ou GenAI, désigne des systèmes, tels que de grands modèles de langage et des modèles de diffusion, capables de créer du contenu à partir de modèles appris à partir d'énormes ensembles de données. On peut la considérer comme le moteur d'outils qui écrivent du texte, génèrent des images, ébauchent du code ou même synthétisent des informations complexes. On lui envoie une invite, et elle produit quelque chose de nouveau en réponse.
Sur le lieu de travail, cela peut signifier beaucoup de choses. GenAI peut rédiger des rapports, des propositions ou des communications clients en quelques secondes. Il peut condenser des centaines de pages de texte ou de données en quelques informations claires. Il peut même générer des extraits de code, réfléchir à des idées créatives comme des slogans ou des designs, ou simuler des jeux de données à des fins de test et d'analyse.
GenAI est avant tout réactif. Il répond à vos demandes. Sa force réside dans l'idéation, la génération de contenu et la rapidité avec laquelle il aide les équipes à passer d'une page blanche à un résultat finalisé.
- IA agentique (agents autonomes)
L'IA agentique pousse l'automatisation encore plus loin. Au lieu d'attendre une invite, elle agit d'elle-même pour atteindre les objectifs définis. Ces systèmes peuvent définir des objectifs, planifier plusieurs étapes, surveiller leur environnement et prendre des décisions, le tout dans les limites que vous définissez.
Imaginez une IA qui surveille vos flux de travail et décide quand faire remonter une tâche ou la rediriger vers une autre équipe. Elle pourrait ouvrir automatiquement un ticket de service, envoyer un technicien ou ajuster une politique à mesure que de nouvelles données arrivent. Dans d'autres cas, elle pourrait gérer une série d'actions de bout en bout, comme la qualification des prospects, la planification des suivis et le suivi des résultats, le tout sans intervention humaine constante.
Là où GenAI est axé sur la création, l'IA agentique est axée sur la coordination. Elle ne se contente pas de vous aider à générer des idées ; elle aide vos systèmes à penser, agir et s'adapter en temps réel.
Sous le capot : comment ils fonctionnent
Comment fonctionne GenAI (simplifié)
- La formation Le modèle apprend à partir de grands ensembles de données de texte, d’images, de code, etc., capturant des modèles et des relations.
- Invite / Saisie : Un utilisateur soumet une invite (par exemple, « Rédiger un rapport de 700 mots sur X »).
- Inférence / Prédiction : Le modèle évalue les probabilités et les séquences de jetons pour prédire la meilleure réponse.
- Sortie / Génération : Le système construit la réponse en temps réel.
Il s’agit principalement d’un processus linéaire et unidirectionnel, même si des boucles de raffinement ou de rétroaction peuvent être superposées.
Comment fonctionne l'IA agentique (simplifié)
- Définition de l'objectif : L'agent reçoit ou déduit un objectif.
- Surveillance: Il collecte en continu des données provenant de systèmes, de capteurs, d’API ou de flux d’événements.
- Raisonnement: En utilisant la logique, les règles et les modèles appris, il décide des actions à entreprendre.
- Exécution: Il déclenche des flux de travail ou prend des décisions opérationnelles dans des paramètres définis.
- Retour d'information: Il surveille les résultats, les compare aux objectifs et met à jour sa stratégie pour la prochaine fois.
L'IA agentique fonctionne par cycles : perception → raisonnement → action → rétroaction. Elle s'adapte en permanence et apprend des résultats.
Cas d'utilisation réels et modèles hybrides
L'association de GenAI et d'Agentic AI produit un impact tangible. Au sein de différentes fonctions de l'entreprise, elles se complètent pour améliorer l'efficacité, la précision et l'évolutivité.
Service à la clientèle et soutien
Dans les environnements en contact direct avec les clients, GenAI peut rédiger des réponses, trier les intentions et élaborer des suivis, tout en gérant les recherches dans la base de connaissances. L'IA agentique prend ensuite le relais : elle surveille les flux de tickets, fait remonter les problèmes selon des modèles ou des accords de niveau de service, et déclenche automatiquement des affectations ou des processus de résolution. Résultat : des réponses plus rapides, un service de meilleure qualité et moins d'efforts manuels pour les équipes de support.
Opérations informatiques et automatisation
Pour les équipes informatiques, GenAI peut générer des procédures opérationnelles standard, rédiger des scripts de remédiation et synthétiser les incidents. De son côté, Agentic AI détecte les anomalies, lance des runbooks automatisés et consigne chaque modification pour analyse. Ensemble, ils aident les services informatiques à réduire les tâches répétitives tout en assurant une supervision et une gouvernance complètes.
Finances et comptabilité
En finance, GenAI permet de produire des rapports et de rédiger des synthèses narratives qui simplifient l'interprétation des données complexes. L'IA agentique complète ce processus en rapprochant les informations entre les systèmes, en signalant les anomalies et en planifiant les suivis ou les investigations. Cette association allie analyses approfondies et exécution continue et automatisée, transformant ce qui prenait auparavant des jours en quelques minutes.
Logistique et optimisation des ressources
Dans les domaines de la logistique et des opérations, GenAI peut analyser les données historiques pour prévoir la demande ou simuler différents scénarios. L'IA agentique exploite ensuite ces informations en ajustant les itinéraires de livraison, en répartissant les ressources et en reprogrammant les expéditions en fonction des conditions en temps réel. En travaillant ensemble, ils génèrent des économies, réduisent les temps d'arrêt et renforcent la résilience des chaînes d'approvisionnement.
Pourquoi la distinction est importante
Allocation plus intelligente des ressources et retour sur investissement
Traiter toutes les capacités d'IA de la même manière peut entraîner une mauvaise allocation des budgets. L'IA GenAI est particulièrement adaptée aux tâches créatives et analytiques ; l'IA agentique est idéale pour les flux de travail complexes et automatisés. Équilibrer les deux permet d'obtenir de meilleurs résultats.
Risque, gouvernance et conformité
Chaque modèle d’IA présente des risques uniques :
- GenAI : Exactitude, fuite de données et biais.
- IA agentique : Actions involontaires, prise de décision opaque et erreurs en cascade.
Une surveillance efficace nécessite un audit, une explicabilité, une journalisation et un examen humain dans la boucle, en particulier lorsque la gouvernance et la sécurité se croisent (L'IA à la croisée des chemins, MSP Corp).
Avantage stratégique
En combinant GenAI pour l’analyse et l’IA agentique pour l’exécution, les organisations peuvent créer des flux de travail intelligents et adaptatifs qui favorisent à la fois l’efficacité et l’innovation.
Évolution de la réglementation et de la conformité
Le Canada ne dispose pas encore d'une loi officielle sur l'intelligence artificielle, mais cela ne signifie pas que les organisations fonctionnent en vase clos. Les décideurs politiques sont encore en train de définir ce que pourrait être un cadre national, en mettant l'accent sur la responsabilisation, la transparence et l'utilisation responsable des systèmes d'IA à fort impact.
Entre-temps, les lois existantes donnent déjà le ton quant à la façon dont l'IA générale et l'IA agentique doivent être traitées en pratique. La LPRPDE régit la gestion des données personnelles par la plupart des organisations privées, tandis que la LPRPS de l'Ontario ajoute des mesures de protection supplémentaires pour les renseignements sur la santé. Les institutions financières suivent les lignes directrices du BSIF sur le risque lié aux modèles et l'IA responsable, et la Loi 25 du Québec exige la transparence lorsque des systèmes automatisés prennent des décisions qui touchent les personnes.
En termes simples, les règles existent déjà ; il suffit de lire entre les lignes. Même sans loi spécifique sur l'IA, le message est clair : si vous utilisez l'IA, vous devez le faire de manière responsable. Cela implique de savoir comment vos systèmes prennent des décisions, de tenir les humains informés et d'être prêt à expliquer ou à annuler l'automatisation si nécessaire.
Développements provinciaux et sectoriels
- Ontario: Les employeurs doivent divulguer si des outils d’IA sont utilisés dans les processus d’embauche (législation en attente de promulgation).
- Québec (Loi 25) : Exige la transparence et des garanties pour la prise de décision automatisée.
- Directives fédérales : Code de conduite volontaire pour l'IA générative avancée (2023) reste le point de référence pour les organisations développant ou déployant GenAI de manière responsable.
Ensemble, ces efforts indiquent un environnement réglementaire de plus en plus strict axé sur la responsabilité, la confidentialité et l’utilisation éthique.
Où cela nous laisse-t-il?
Comprendre la différence entre GenAI et l'IA agentique est plus qu'une question théorique. Elle détermine l'efficacité des organisations en matière d'innovation, de gouvernance et de compétitivité.
En combinant le potentiel créatif de GenAI aux capacités autonomes de l'IA agentique, les entreprises peuvent atteindre de nouveaux niveaux d'efficacité et de contrôle. Face à l'évolution des réglementations, comme le projet de loi C-8, il sera essentiel de maintenir la transparence, la surveillance et des pratiques responsables en matière de données.
Ceux qui abordent l’IA avec ambition et responsabilité mèneront la prochaine vague d’entreprises intelligentes, conformes et adaptatives.
Lorsque vous êtes prêt à transformer la stratégie en action, MSP Corp peut évaluer vos besoins, définir la portée et les prix, et co-construire un plan adapté à votre budget et à votre profil de risque.