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Pendant plus de soixante ans, l’IA a surtout vécu dans les laboratoires, les articles scientifiques et les prototypes. Le terme « agent » existait déjà. Sauf qu’il était souvent réservé aux chercheurs et aux développeurs spécialisés. L’année 2025 a changé cette perception.
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Les agents d’IA sont passés d’une notion théorique à une infrastructure visible. On les a intégrés dans des produits utilisés chaque jour. Ils ont redéfini l’usage des grands modèles de langage en leur ajoutant une capacité d’action autonome.
Ce qui a marqué 2025
L’année 2025 a connu une accélération rapide autour des agents d’IA. Déjà en janvier, il y a eu DeepSeek-R1. Ce modèle chinois open source. Un caractère qui facilite les tests, les adaptations et les usages indépendants.
Durant l’année, plusieurs laboratoires américains ont diffusé des modèles plus vastes. Des groupes chinois ont enrichi des catalogues ouverts très populaires. Les téléchargements ont montré un fort intérêt pour ces alternatives. Les modèles chinois ont enregistré davantage d’usages que certains modèles américains.
En avril, Google a présenté le protocole Agent2Agent. Ce protocole facilite la communication entre agents tandis que MCP, celui d’Anthropic, cible l’usage des outils par les agents.
Ces deux technologies sont pensées pour coopérer. Alors, plus tard, Anthropic et Google les ont confié à Linux Foundation. Le but est de les inscrire dans une logique de standards ouverts plutôt que de solutions internes.
Des produits grand public ont rapidement intégré ces innovations. Des navigateurs agents sont apparus au milieu de l’année. Ils réservent, comparent et complètent des démarches.
Des outils de flux de travail ont aussi gagné en visibilité. Comme n8n et Antigravity qui simplifient la création d’agents personnalisés. Ils prolongent l’usage d’assistants déjà connus.
IA agentique : ce que 2026 nous prépare
L’année 2026 s’annonce comme une période de structuration pour les agents d’IA. Et plusieurs aspects devront être suivis de près. D’abord, les méthodes d’évaluation évoluent. Les benchmarks traditionnels, conçus pour des modèles isolés, ne suffisent plus. Car les agents combinent modèles, outils, mémoire et logique de décision.
Par conséquent, les chercheurs cherchent à analyser non seulement les résultats, mais aussi les processus suivis. Autrement dit, il s’agit d’observer la manière dont l’agent exécute ses tâches, plutôt que de se limiter à la réponse finale. Cette approche devrait améliorer la fiabilité et renforcer la confiance dans les systèmes d’IA.
La gouvernance et l’organisation des flux de travail sont aussi essentielles. Ainsi, les entreprises devront cartographier précisément l’intégration des agents dans leurs processus existants ou nouveaux. Ce, afin de réduire les risques.
D’ailleurs, la Linux Foundation a créé fin 2025 l’Agentic AI Foundation. Ce, avec l’ambition d’instaurer des normes communes et des pratiques partagées, garantissant l’interopérabilité des agents.
Enfin, le débat sur la taille des modèles continue. Bien que les grands modèles attirent l’attention, les modèles plus petits et spécialisés sont souvent mieux adaptés aux tâches spécifiques.
En conséquence, la configuration des agents et le choix du modèle approprié reviennent de plus en plus aux utilisateurs. Et non aux laboratoires ou aux entreprises.
Plus de puissance, plus de vigilance
Malgré l’enthousiasme pour l’IA agentique, plusieurs défis socio-techniques restent à gérer. L’extension des centres de données sollicite fortement les réseaux électriques et impacte les communautés locales.
Parallèlement, sur les lieux de travail, des inquiétudes émergent concernant l’automatisation, les suppressions d’emplois et la surveillance accrue.
Du côté de la sécurité, relier les modèles à plusieurs outils et empiler les agents multiplie les risques. Même pour les grands modèles autonomes. Les spécialistes craignent notamment les injections indirectes d’instructions, dissimulées sur le web et susceptibles de provoquer des actions nuisibles ou non prévues.
En plus, la réglementation est insuffisante, surtout aux États-Unis, alors que l’Europe et la Chine contrôlent davantage les systèmes algorithmiques. Face à ces enjeux, il faudra plus que des progrès techniques.
Une ingénierie rigoureuse, une conception réfléchie et une documentation claire sont nécessaires. Seule une approche considérant les agents comme des systèmes sociotechniques permettra de créer un écosystème d’IA à la fois sûr et innovant.
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