GT66 - Les agents d'IA et les professions du chiffre

L’IA générative transforme déjà nos façons de travailler 

L’intelligence artificielle générative a bouleversé notre rapport au travail notamment depuis l’explosion de ChatGPT en novembre 2022. En quelques mois, des millions de professionnels ont adopté ces outils pour rédiger, analyser et créer. Mais nous entrons aujourd’hui dans une nouvelle ère : celle des agents IA. Ces systèmes ne se contentent plus de répondre à nos questions, ils agissent pour nous, de manière continue et intelligente, et éventuellement autonome. 

C’est précisément cette révolution qui fait l’objet du concours HackAudit 2025 pour la profession du commissaire aux comptes. Comment ces agents IA peuvent-ils transformer l’audit, améliorer la qualité des missions et créer de nouveaux services à valeur ajoutée ? Le défi est lancé aux cabinets et aux innovateurs pour imaginer concrètement l’audit autrement. 

Qu’est-ce qu’un agent IA ? 
Définition simple 

Un agent IA est un logiciel piloté par un modèle d’IA qui perçoit son environnement, raisonne sur un objectif et agit via un ensemble d’outils. Contrairement aux chatbots traditionnels, il ne se contente pas de répondre : il prend des initiatives, planifie ses actions et les exécute selon le niveau d’autonomie programmé. 

Anatomie d’un agent 

L’architecture d’un agent IA repose sur quatre composants essentiels : 

Le cerveau constitue le centre de décision, généralement un grand modèle de langage (LLM) ou un moteur de règles avancé qui analyse les situations et détermine les actions à entreprendre. 

La mémoire stocke les connaissances nécessaires grâce aux bases de données, aux systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et aux embeddings vectoriels qui permettent de retrouver rapidement les informations pertinentes. 

Les capteurs et actions connectent l’agent au monde réel via des API, des outils RPA, des ERP, la messagerie électronique ou les tableurs, lui donnant la capacité d’observer et d’agir sur les systèmes d’information. 

La boucle d’autonomie orchestre le tout selon un cycle perpétuel : perception de l’environnement, planification des actions, exécution et apprentissage pour améliorer les performances futures. 

IA générative « classique » vs. Agents IA 

Le passage de l’IA générative quotidienne aux agents IA marque une évolution fondamentale : nous quittons le mode conversationnel pour entrer dans l’ère de 

la délégation de tâches multi-étapes. 

L’interaction change radicalement. Là où les outils génératifs reposent sur des modes de questions-réponses ponctuelles, les agents IA reçoivent des objectifs et fonctionnent en boucle continue, sans intervention humaine constante. 

La portée s’élargit considérablement. Les IA génératives excellent dans la production de texte, code ou images, tandis que les agents IA agissent directement sur les systèmes réels de l’entreprise, modifiant des bases de données, envoyant des emails ou générant des rapports. 

La persistance constitue un autre différenciateur majeur. Une session ChatGPT se termine, mais un agent IA maintient une mémoire longue durée, capitalisant sur ses apprentissages et ses interactions passées. 

L’initiative représente peut-être le changement le plus significatif. L’humain doit toujours solliciter une IA générative, alors qu’un agent IA peut initier des actions de manière autonome selon ses observations et ses objectifs. 

Concrètement, là où vous demanderiez à ChatGPT « Explique-moi IFRS 16 », vous pourriez confier à un agent IA la mission suivante : « Surveille les évolutions d’IFRS 16 et mets automatiquement à jour le dossier client concerné ».