L’IA agentique : quand l’IA ne se contente plus de répondre
Dans l’écosystème de l’intelligence artificielle, on distingue généralement deux grandes familles. D’un côté, les modèles génératifs “classiques” (LLM), capables de produire du texte, du code ou des images et dont le plus connu est sans aucune doute ChatGPT d’OpenAI. De l’autre, une approche plus récente : l’IA agentique, une entité logicielle à part entière.
Elle capable de planifier une tâche, de la décomposer en sous-objectifs, d’appeler les bons outils (API, scripts, connecteurs, modèles spécialisés), puis de vérifier le résultat avant d’itérer. Autrement dit, l’IA agentique fonctionne en boucles perception–planification–action, un schéma qui rappelle celui des systèmes multi-agents en robotique.
Ce paradigme ouvre de nouvelles perspectives pour l’entreprise. Plutôt que d’automatiser mécaniquement un processus figé, comme le fait un RPA, l’agent s’adapte : si une API change, si une donnée manque, l’agent IA cherche une alternative. C’est cette résilience qui fait la différence : l’automatisation ne casse plus au premier imprévu.
Elle capable de planifier une tâche, de la décomposer en sous-objectifs, d’appeler les bons outils (API, scripts, connecteurs, modèles spécialisés), puis de vérifier le résultat avant d’itérer. Autrement dit, l’IA agentique fonctionne en boucles perception–planification–action, un schéma qui rappelle celui des systèmes multi-agents en robotique.
Ce paradigme ouvre de nouvelles perspectives pour l’entreprise. Plutôt que d’automatiser mécaniquement un processus figé, comme le fait un RPA, l’agent s’adapte : si une API change, si une donnée manque, l’agent IA cherche une alternative. C’est cette résilience qui fait la différence : l’automatisation ne casse plus au premier imprévu.
Comment Pivoty implémente cette résilience
La start-up française Pivoty transforme ces principes en une plateforme exploitable dans un cadre industriel. L’utilisateur interagit avec l’IA agentique de l’entreprise par une interface conversationnelle. Mais derrière ce masque simple se déploie une infrastructure plus que sophistiquée :
Un framework multi-agent en Rust. Rust est ici un choix stratégique : sécurité mémoire, absence de garbage collector, parallélisme efficace. Ces propriétés permettent à Pivoty de supporter de nombreux agents concurrents sans sacrifier la stabilité. Un “agent chef d’orchestre” génère dynamiquement des sous-agents spécialisés (extraction de données, transformation, génération de documents, interaction applicative). Chacun dispose de son propre contexte et de ses outils, mais tous communiquent via un bus interne optimisé.
Une mémoire hybride. Pivoty combine trois couches :
• une base SQL pour les états stables et les métadonnées structurées,
• une base vectorielle pour l’indexation sémantique et la recherche de similarités (embedding),
• un graphe de connaissances évolutif pour modéliser les relations entre entités, processus et expériences passées.
Ce design permet à un agent de naviguer entre faits structurés, documents non structurés et apprentissages dynamiques. Exemple : retrouver une procédure déjà exécutée, l’adapter à un nouveau format de données, et en tirer une règle plus générale pour la suite.
Un moteur adaptatif. Pivoty est agnostique vis-à-vis des modèles : il peut fonctionner avec des LLM open source (LLaMA, Mistral) déployés on-premise, ou avec des modèles hébergés (Azure OpenAI, Anthropic) si la politique de souveraineté le permet. L’agent évalue en continu la pertinence des sorties, réalloue des tâches à d’autres modèles, et peut créer de nouveaux scripts si nécessaire.
Un framework multi-agent en Rust. Rust est ici un choix stratégique : sécurité mémoire, absence de garbage collector, parallélisme efficace. Ces propriétés permettent à Pivoty de supporter de nombreux agents concurrents sans sacrifier la stabilité. Un “agent chef d’orchestre” génère dynamiquement des sous-agents spécialisés (extraction de données, transformation, génération de documents, interaction applicative). Chacun dispose de son propre contexte et de ses outils, mais tous communiquent via un bus interne optimisé.
Une mémoire hybride. Pivoty combine trois couches :
• une base SQL pour les états stables et les métadonnées structurées,
• une base vectorielle pour l’indexation sémantique et la recherche de similarités (embedding),
• un graphe de connaissances évolutif pour modéliser les relations entre entités, processus et expériences passées.
Ce design permet à un agent de naviguer entre faits structurés, documents non structurés et apprentissages dynamiques. Exemple : retrouver une procédure déjà exécutée, l’adapter à un nouveau format de données, et en tirer une règle plus générale pour la suite.
Un moteur adaptatif. Pivoty est agnostique vis-à-vis des modèles : il peut fonctionner avec des LLM open source (LLaMA, Mistral) déployés on-premise, ou avec des modèles hébergés (Azure OpenAI, Anthropic) si la politique de souveraineté le permet. L’agent évalue en continu la pertinence des sorties, réalloue des tâches à d’autres modèles, et peut créer de nouveaux scripts si nécessaire.
Une IA pour automatiser réellement les processus métiers
Dans une PME, une ETI ou un grand groupe, cette architecture se traduit par une capacité nouvelle : automatiser des processus qui échappaient jusque-là aux RPA et aux plateformes no-code. Prenons trois exemples concrets : Finance/Assurance : collecte de données issues de multiples systèmes (CRM, ERP, fichiers Excel), vérification de cohérence, consolidation et génération automatique d’un rapport réglementaire en PDF, puis diffusion sécurisée par mail. Juridique : lecture d’un corpus contractuel, extraction des clauses sensibles, génération d’un résumé comparatif, mise à jour automatique d’une base interne de connaissances. Développement logiciel : analyse d’un ticket Jira, génération de code de base, tests unitaires, proposition d’automatisation de reporting vers Slack. Dans tous ces cas, l’utilisateur se limite à exprimer un besoin (“Prépare un rapport de conformité Solvabilité II à partir des données X et Y”). L’IA décompose la tâche, appelle les bons agents, apprend des corrections éventuelles, et la prochaine fois, exécute plus vite et plus juste.
L’automatisation : un levier de croissance pour les entreprises
L’avantage économique est évident : un ROI immédiat, avec des gains de productivité mesurés entre 80 et 95 % sur certaines tâches. Mais le vrai changement est structurel. Pivoty réduit le coût de maintenance des automatisations : quand un RPA classique nécessite de réécrire un script au moindre changement, un agent adapte son plan. Résultat : moins de dette technique, moins d’énergie consacrée à “recoller les morceaux”.
Le deuxième atout est la souveraineté. Déployée en interne ou en cloud privé, la solution maintient les données dans le périmètre de l’entreprise. Pour un DSI, c’est la garantie de conformité RGPD et de sécurité, là où des outils SaaS externes restent des boîtes noires. Sans compter que Pivoty assume une démarche de frugalité technologique : pas d’exploitation commerciale des données, optimisation énergétique par sélection de modèles adaptés, scalabilité maîtrisée.
En industrialisant l’IA agentique, Pivoty propose bien plus qu’une automatisation “améliorée”. Il s’agit d’une infrastructure cognitive qui s’inscrit dans le système d’information de l’entreprise, apprend en continu et se renforce à chaque usage. L’automatisation cesse alors d’être un casse-tête fragile, pour devenir une compétence organisationnelle durable. Et c’est sans doute ce qui distingue Pivoty dans un marché saturé de solutions partielles : une vision technique cohérente, robuste et souveraine.
Le deuxième atout est la souveraineté. Déployée en interne ou en cloud privé, la solution maintient les données dans le périmètre de l’entreprise. Pour un DSI, c’est la garantie de conformité RGPD et de sécurité, là où des outils SaaS externes restent des boîtes noires. Sans compter que Pivoty assume une démarche de frugalité technologique : pas d’exploitation commerciale des données, optimisation énergétique par sélection de modèles adaptés, scalabilité maîtrisée.
En industrialisant l’IA agentique, Pivoty propose bien plus qu’une automatisation “améliorée”. Il s’agit d’une infrastructure cognitive qui s’inscrit dans le système d’information de l’entreprise, apprend en continu et se renforce à chaque usage. L’automatisation cesse alors d’être un casse-tête fragile, pour devenir une compétence organisationnelle durable. Et c’est sans doute ce qui distingue Pivoty dans un marché saturé de solutions partielles : une vision technique cohérente, robuste et souveraine.