Intelligence artificielle

Les dirigeants d'entreprise canadiens n'ont pas besoin d'un autre discours sur l'incertitude : nous la vivons. Les cinq dernières années ont enchaîné les chocs, et beaucoup d'entreprises tentent de planifier dans un monde qui change de semaine en semaine. En parallèle, le problème de productivité du Canada n'est pas abstrait. Il se manifeste dans le temps qu'il faut pour prendre des décisions, et dans le temps que des gens compétents passent à coordonner le travail plutôt qu'à le faire.

C'est là qu'intervient l'intelligence artificielle agentique. Parce qu'elle peut automatiser des boucles de décision, pas seulement des tâches. La distinction semble subtile. Elle ne l'est pas.

Les agents sont des travailleurs numériques, pas des copilotes

Les agents IA sont différents. La façon la plus simple dont j'explique l'IA agentique : ce sont des travailleurs numériques, des systèmes capables d'effectuer du travail en votre nom, dans vos outils et vos flux de travail. Vous leur donnez un objectif, vous définissez des contraintes, et ils exécutent un processus qui traverse plusieurs étapes, outils et décisions. Ils peuvent opérer dans ce que j'appelle la « zone grise », là où il est impossible de tout anticiper.

C'est ce qui distingue un agent de nombreuses expériences « copilote » (pensez à ChatGPT ou Google Gemini). Un copilote répond à des prompts. Un agent prend un objectif et progresse vers celui-ci : il cherche de l'information, navigue dans les systèmes, assure des suivis, rapproche les données et remonte lorsqu'il atteint une limite.

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