À mesure que les entreprises dépassent les simples interfaces de chat, l’attention se porte sur la création de flux de travail agentiques capables d’exécuter des tâches de manière autonome. Ces flux de travail agentiques pilotés par l’IA sont construits sur de grands modèles de langage (LLM) qui leur permettent d’interpréter les objectifs, d’évaluer le contexte et de déterminer une ligne d’action dans les processus dynamiques et multiétapes.
L’orchestration coordonne leur travail dans les limites d’un cadre de gouvernance défini, ce qui garantit que le comportement de l’agent reste traçable, contrôlé et conforme aux règles métier. Ces fonctionnalités associées permettent aux entreprises d’automatiser des processus impliquant de la variabilité, des exceptions et des prises de décision.
Que sont les flux de travail agentiques ?
Les flux de travail agentiques sont des séquences de tâches de processus métier qui sont exécutées dynamiquement par des Agents IA et orchestrées dans le cadre d’automatisations plus vastes de bout en bout. Les outils d’automatisation traditionnels tels que l’automatisation des processus par la robotique (RPA) suivent des règles fixes et des parcours linéaires. Les flux de travail agentiques, quant à eux, sont pilotés par des Agents IA capables de raisonner, de prendre des décisions et de s’adapter dynamiquement à l’évolution des conditions en temps réel, sans nécessiter de supervision humaine constante ni d’instructions prédéfinies pour chaque scénario.
L’Agent IA se trouve au cœur d’un flux de travail agentique. Les agents ne sont pas des scripts : ils sont construits sur des modèles d’intelligence artificielle qui permettent d’interpréter les objectifs et d’évaluer le contexte. Ils peuvent interagir avec les systèmes existants, analyser des données, collaborer avec d’autres agents et dialoguer avec des utilisateurs humains en langage naturel. Ils sont donc adaptés aux tâches dynamiques, de longue durée ou nécessitant beaucoup de jugement, c’est-à-dire aux types de processus métier qui étaient historiquement difficiles à automatiser.
Les flux de travail agentiques organisent cette capacité en une exécution de processus structurée grâce à l’orchestration : la couche de coordination séquence les tâches, gère les dépendances entre agents, définit les étapes où une supervision humaine est requise et applique la gouvernance. C’est l’orchestration qui permet aux flux de travail agentiques de créer une réelle valeur dans les environnements d’entreprise. Sans cela, le comportement autonome de l’agent introduit un risque opérationnel.
Fonctionnement des flux de travail agentiques
Les flux de travail agentiques suivent un schéma de fonctionnement : les agents perçoivent ce qui se passe, décident de ce qu’ils doivent faire, agissent en conséquence, puis examinent le résultat. Il est important de noter que, bien que le raisonnement qui alimente ce cycle soit capable de s’adapter, l’exécution des différentes actions est principalement déterministe, et est effectuée par des outils d’IA fiables et fondés sur des règles.
Capture de signaux et surveillance des événements
Déroulement : le flux de travail commence lorsqu’un Agent IA détecte un déclencheur (document entrant, événement système, modification de données ou demande utilisateur exprimée en langage naturel). Dans ces cas, l’agent commence par analyser la requête et le contexte afin de lever les ambiguïtés dans les intentions de l’utilisateur et de décider du déclenchement d’un flux de travail. Cela met en évidence la différence importante par rapport à l’automatisation traditionnelle, qui repose généralement sur des intentions prédéfinies ou des déclencheurs rigides. C’est la condition de départ qui met en mouvement l’IA agentique pour les flux de travail.
Fonctionnalités : surveillance des événements, intégrations de systèmes et API qui affichent des données en temps réel provenant de l’ensemble des applications d’entreprise. L’orchestration garantit que les déclencheurs sont acheminés vers l’agent ou le processus approprié, sans intervention humaine manuelle.
Valeur ajoutée : le démarrage automatique élimine les retards et les transferts manqués qui peuvent se produire lorsque des humains doivent détecter et acheminer le travail entrant. Lorsque des déclencheurs (document entrant, demande non structurée, événement de données nécessitant une classification) surviennent sans instructions explicites, l’agent interprète l’intention avant d’agir, ce qui permet de maintenir la bonne orientation de tout ce qui suit.
Un signal mal interprété à ce stade se répercute à chaque étape suivante. L’attribution d’un score de confiance permet de détecter les entrées ambiguës et de les signaler pour qu’elles soient révisées, plutôt que de les laisser passer inaperçues. Les déclencheurs déterministes tels que les événements planifiés ou le franchissement de seuils sont enregistrés avec leur source et leur horodatage, ce qui garantit que chaque lancement de flux de travail est traçable, quel que soit le type de déclencheur.
Contexte, mémoire et génération augmentée par extraction
Déroulement : avant d’agir, l’agent récupère les informations dont il a besoin : stratégies pertinentes, données historiques, interactions précédentes et état actuel du système. De cette manière, il ne « devine » pas ce qu’il doit faire ; il agit au contraire sur la base de faits.
Fonctionnalités : génération augmentée par extraction et bases de connaissances connectées. Les Agents IA peuvent extraire des informations précises et à jour à partir de sources approuvées, plutôt que de s’appuyer uniquement sur les connaissances préalablement entraînées des grands modèles de langage.
Valeur ajoutée : les décisions fondées sur le contexte sont plus précises et plus défendables. En extrayant les stratégies actuelles, l’état du système et les interactions historiques, les agents acquièrent la conscience de la situation nécessaire pour agir conformément aux règles de l’entreprise et des actions passées. Le fait de limiter les agents aux sources approuvées empêche les « hallucinations » et garantit que la production de l’agent reste conforme à la réalité de votre entreprise et aux données actuelles.
Raisonnement et planification
Déroulement : l’agent utilise le raisonnement pour évaluer les informations et les données saisies, puis pondère les options avant d’appliquer son évaluation afin d’élaborer un plan. Il divise son objectif en une séquence d’étapes, détermine les actions nécessaires et sélectionne les outils ou processus automatisés à invoquer. Il identifie également les situations dans lesquelles il peut avancer de manière autonome et celles qui nécessitent une supervision ou une approbation humaine. Tout au long du processus, l’orchestration gère les transitions entre les étapes et les agents.
Fonctionnalités : la capacité de raisonnement des modèles d’IA d’entreprise permet aux agents de résoudre des problèmes complexes, d’évaluer des options et de produire une chaîne logique explicable plutôt qu’un résultat opaque.
Valeur ajoutée : c’est l’étape qui distingue l’automatisation agentique des systèmes basés sur des règles. Les agents peuvent gérer la variabilité et porter des jugements réfléchis sur le chemin d’exécution à suivre. Les étapes de raisonnement et les hypothèses étant enregistrées, les décisions sont explicables a posteriori, ce qui facilite les audits et le respect de la conformité dans les environnements réglementés.
Exécution d’actions et accomplissement de tâches
Déroulement : l’agent active les outils appropriés pour exécuter les tâches qu’il a planifiées. L’exécution réelle (mise à jour d’enregistrements, traitement de transactions, déclenchement de flux de travail en aval) est assurée par une combinaison de composantes déterministes (RPA, par exemple) qui effectuent ces étapes avec précision, et d’opérations non déterministes. Lorsqu’une étape nécessite une approbation explicite, l’orchestration met le flux de travail en pause et le transmet à un humain.
Fonctionnalités : l’appel d’outils correspond au mode d’interaction des agents avec des systèmes externes lors de l’exécution : invocation d’API, déclenchement de la RPA, exécution e code et envoi de communications. Les intégrations préconstruites et les connecteurs natifs étendent la gamme de systèmes que les agents peuvent atteindre, tandis que les contrôles d’accès basés sur les rôles et les étapes d’approbation définissent ce que les agents sont autorisés à faire.
L’orchestration garantit que les décisions de l’agent sont transmises via ces outils de manière traçable.
Valeur ajoutée : c’est là qu’un flux de travail agentique va au-delà de l’analyse et de la recommandation. L’agent exécute la tâche de bout en bout dans les différents systèmes, sans qu’un humain n’ait à intervenir sur son résultat. Les points de validation et les autorisations basées sur les rôles garantissent que les étapes sensibles restent contrôlées sans que les humains deviennent un goulot d’étranglement pour l’exécution des tâches courantes.
Retour d’informations et adaptation
Déroulement : lorsqu’une tâche est terminée, les résultats sont enregistrés et évalués par rapport aux résultats attendus. Lorsque ces résultats ne correspondent pas aux paramètres définis, les exceptions sont signalées pour qu’elles soient révisées par des humains. Les enseignements tirés de cette analyse sont réinjectés dans le flux de travail, et la logique de routage, les critères de décision, les instructions de l’agent et les sources de connaissances sont affinés afin que le système gère mieux les situations semblables au fil du temps.
Fonctionnalités : les tableaux de bord de surveillance, les protocoles de gestion des exceptions et les mécanismes structurés de retour d’informations transforment les résultats opérationnels en améliorations des flux de travail.
Valeur ajoutée : les flux de travail agentiques s’adaptent en continu aux conditions réelles plutôt que d’exécuter la même logique fixe sans prendre en compte ce qui fonctionne correctement. Les boucles de rétroaction permettent au système de s’améliorer grâce à l’expérience : elles s’ajustent à l’évolution des règles métier, aux nouveaux schémas de données et aux cas particuliers au fur et à mesure de leur apparition. Dans le même temps, elles s’assurent que cette adaptation reste délibérée (au lieu d’être prise en charge par le modèle) et traçable via la couche d’orchestration.
Flux de travail agentiques et flux de travail traditionnels
L’automatisation traditionnelle est conçue autour de parcours connus. La logique est prédéfinie et l’exécution suit la séquence conçue lors de la phase de construction. Cela fonctionne pour les tâches répétitives stables et à fort volume, mais cela crée de la fragilité lorsque les conditions changent.
Les flux de travail agentiques sont conçus pour poursuivre un objectif et déterminer comment l’atteindre en fonction du contexte disponible à l’exécution. Ils peuvent gérer la variabilité sans faillir, progresser dans des processus qui évoluent et tenter de résoudre les exceptions avant de les remonter à des humains.
| Caractéristique | Flux de travail traditionnels | Flux de travail agentiques | |
| 1 | Mode d'exécution | Prédéfinis, basés sur un chemin | Orientés objectifs, résolus à l’exécution |
| 2 | Gestion des exceptions | S’interrompent ou sont redirigés vers des humains | Tentent des résolutions de manière autonome |
| 3 | Adaptabilité | Non : reprogrammation nécessaire | Oui : ajustement en fonction du contexte |
| 4 | Compatibilité | Tâches stables, à fort volume et prévisibles | Processus dynamiques, complexes, à étapes multiples et nécessitant un jugement approfondi |
| 5 | Base logique | Règles prédéfinies | Raisonnement en langage naturel |
| 6 | Utilisation principale | Tâches répétitives | Tâches complexes et jugement |
Rôle des systèmes multiagents (MAS) dans les flux de travail agentiques
La transition vers des systèmes multiagents marque une évolution majeure de l’automatisation agentique. Au lieu d’un seul agent monolithique, les entreprises utilisent la collaboration multiagent pour résoudre des problèmes complexes.
Dans un environnement multiagent :
- Agents spécialisés : un agent peut être un agent de codage et un autre, spécialiste de l’analyse de données.
- Collaboration : les agents communiquent pour déléguer des tâches, transmettre le travail ou s’exécuter en parallèle, et vérifier les résultats des autres agents afin d’atteindre un objectif commun. Par exemple, un « agent réviseur » peut vérifier la sortie d’un « agent travailleur » afin de s’assurer qu’elle répond aux exigences de conformité.
- Évolutivité : le travail est réparti entre différents agents, ce qui évite les goulets d’étranglement et permet de gérer une complexité et un volume supérieurs à ce qu’un seul agent pourrait gérer.
Cette approche multiagent est souvent soutenue par des cadres développés par Microsoft Research, qui démontrent que, dans des tâches complexes, des agents intelligents décentralisés peuvent surpasser un modèle unique.
Avantages des flux de travail agentiques
Dans les limites définies des flux de travail agentiques, les agents peuvent prendre des décisions et exécuter des tâches de manière autonome, et libérer les équipes de toute charge de coordination qui ralentit les travaux complexes. Ce changement est directement visible dans les résultats opérationnels.
Exécution autonome
Les agents agissent de bout en bout : ils raisonnent, prennent des décisions et accomplissent des tâches dans les différents systèmes, sans attendre d’instructions humaines à chaque étape.
Résolution accélérée des travaux complexes
Au lieu de s’arrêter aux points d’exception, les agents recueillent les informations manquantes et font avancer le dossier, ce qui réduit les délais de traitement.
Amélioration de la prise de décision
Les agents évaluent chaque cas en fonction des données actuelles, des stratégies pertinentes et du contexte historique. Cette évaluation est plus cohérente que celle d’un jugement humain réalisé sous la pression du temps ou du volume des tâches à effectuer.
Réduction des frictions opérationnelles
Les flux de travail agentiques se coordonnent automatiquement entre les systèmes, ce qui élimine les transferts manuels.
Évolutivité sans augmentation proportionnelle des effectifs
Les agents répartissent le travail de manière intelligente. Ils gèrent les pics de demande et la croissance sans refonte des flux de travail ni ajout de personnel.
Collaboration entre humains et agents
Pour les tâches complexes, les agents gèrent l’extraction, la coordination et l’exécution, ce qui permet aux collaborateurs humains de se concentrer sur les tâches où ils apportent le plus de valeur.
Résilience
Les agents adaptent leurs actions en fonction de ce qui se passe réellement, si bien que les flux de travail gagnent en fiabilité dans des environnements où l’imprévu est courant.
Cas d’utilisation et exemples de flux de travail agentiques dans différents secteurs d’activité
Lorsqu’il est question d’appliquer des flux de travail d’IA agentique, l’endroit où ils sont appliqués est aussi important que la technologie proprement dite. Les meilleurs candidats sont les processus de longue durée dont les conditions évoluent au fil du temps.
Ressources humaines (RH)
Le recrutement et l’intégration de nouveaux collaborateurs sont rarement linéaires. Dans les RH, un flux de travail agentique peut se coordonner entre le système de suivi des candidatures, le système d’information des ressources humaines et le système de paie. Lorsqu’un candidat progresse dans le processus de recrutement, les agents planifient de manière proactive les évaluations et signalent les lacunes dans la documentation. Les tâches administratives qui prenaient autrefois des heures sont désormais gérées par des Agents IA qui prennent en charge les échanges de communication.
Finance et banque
En finance, les flux de travail agentiques excellent dans les processus axés sur l’investigation tels que les exceptions de factures ou la préparation d’audits. Lorsqu’une facture ne correspond pas à un bon de commande, l’agent examine les conditions du contrat et les schémas historiques de paiement. Il détermine le chemin de résolution en fonction des résultats de l’enquête et ne remonte l’information pour révision humaine que lorsqu’un seuil est atteint.
Assistance clientèle
Un cas d’assistance nécessite souvent des données provenant de plusieurs systèmes existants. Un flux de travail agentique examine l’historique du compte, vérifie l’état du système et lance une résolution (remboursement ou réinitialisation de mot de passe, par exemple) par l’intermédiaire de processus automatisés. Le rôle de l’humain passe de la collecte de données à de l’empathie et à des prises de décision à un niveau élevé.
Soins de santé
Dans les soins de santé, les flux de travail agentiques peuvent gérer la planification et le suivi des patients. Les agents analysent les données des patients afin de fournir des instructions personnalisées de suivi et de surveiller les anomalies nécessitant l’attention d’un médecin, ce qui a un impact direct sur les résultats des patients.
Sécurité, gouvernance et risques des flux de travail agentiques
Le déploiement de flux de travail agentiques nécessite une approche robuste du risque. Contrairement aux logiciels basés sur des règles, les Agents IA peuvent se comporter de manière inattendue.
- Exécution incontrôlée : un objectif mal configuré peut amener un agent à boucler ou à exécuter des tâches de manière incorrecte. Des limites d’exécution claires et un suivi de progression sont essentiels.
- Hallucination : les agents peuvent mal interpréter une politique. En ancrant l’agent dans une base de connaissances vérifiée et en exigeant une approbation explicite pour les actions à haut risque, vous diminuez ce risque.
- Sécurité et confidentialité des données : les flux de travail agentiques fonctionnent sur de grands volumes de données sensibles, et ils les exposent aux violations, aux attaques et aux accès non autorisés. Il est indispensable de définir des autorisations basées sur les rôles, l’accès au moindre privilège et les journaux d’audit de niveau raisonnement.
- Partialités et transparence : les agents reflètent les données et la logique sur lesquelles ils sont construits. Dans les processus à fort enjeu (recrutement, acceptation de prêts, soins aux patients), il est essentiel que le raisonnement de l’agent soit transparent pour permettre d’identifier et de corriger les partialités avant qu’elles se multiplient.
- Isolement du réseau : pour les processus métier sensibles, l’exécution des agents dans un environnement réseau isolé prévient toute fuite de données.
Des défis qui appellent une infrastructure, pas une stratégie d’évitement
Aucun de ces défis ne remet en cause la valeur des flux de travail agentiques ; ils plaident en faveur de leur déploiement sur une base qui les prend en compte dès la conception.
Les entreprises qui obtiennent les résultats les plus fiables grâce aux flux de travail agentiques sont celles qui considèrent l’orchestration, la gouvernance et la supervision comme une infrastructure essentielle.
Mise en œuvre des flux de travail agentiques : feuille de route
Pour passer de l’aperçu technique à la production, suivez ces étapes :
- Identification des processus adaptés : sélectionnez les tâches qui exigent de grandes quantités de données, nécessitent un jugement ou sont actuellement bloquées par des transferts manuels.
- Choix des outils d’IA : assurez-vous que votre pile technologique prend en charge les grands modèles de langage, l’orchestration et GitHub Actions si vous êtes dans un environnement de développement.
- Exécution de projets pilotes : vérifiez que les flux de travail agentiques créent de la valeur dans un bac à sable contrôlé.
- Établissement d’une supervision humaine : définissez précisément le moment où une intervention humaine et une approbation explicite sont requises.
- Évolution et déploiement incrémentiels : affinez les invites et les outils de l’agent en fonction du retour d’informations issu du projet pilote.
Unification des capacités avec l’automatisation agentique des processus (APA)
Si chacune de ces composantes est nécessaire, aucune n’est suffisante à elle seule. L’automatisation agentique des processus (APA) est conçue pour unifier ces couches en un système d’exécution unique, qui fournit le cadre de l’agent, l’orchestration, les intégrations, les interventions d’humains et l’infrastructure de gouvernance dont les flux de travail agentiques ont besoin pour fonctionner de manière fiable dans toute l’entreprise.
Pour les entreprises qui passent de l’expérimentation initiale au déploiement en production, l’enjeu n’est plus de savoir s’il faut se doter de ces fonctionnalités, mais plutôt s’il convient de les construire brique par brique ou d’opter pour une plateforme qui les intègre déjà.
Flux de travail agentiques au service des opérations autonomes
En pratique, les opérations autonomes signifient que les processus métier peuvent interpréter les objectifs, prendre des décisions et s’exécuter dans les différents systèmes sans nécessiter l’intervention humaine à chaque étape.
Si une infrastructure d’automatisation agentique des processus est en place, c’est tout à fait réalisable. Les entreprises y parviennent aujourd’hui pour des processus spécifiques, avec des limites conçues et définies de façon délibérée qui définissent clairement ce qui fonctionne de manière autonome et ce qui nécessite une supervision humaine.
La plupart des entreprises commencent encore par automatiser des tâches, c’est-à-dire des étapes indépendantes et répétitives, gérées par des outils basés sur des règles. À partir de là, les flux de travail assistés intègrent l’IA dans le processus afin de prendre en charge la prise de décision humaine sans la remplacer. Les flux de travail agentiques constituent l’étape suivante : l’exécution de processus de bout en bout, dans laquelle des Agents IA orchestrés gèrent le jugement, la coordination et la résolution des exceptions dans des limites encadrées.
Les opérations autonomes sont l’équivalent à grande échelle : des processus qui fonctionnent de manière continue et cohérente, avec une intervention humaine uniquement lorsque leur jugement est réellement nécessaire, plutôt qu’à chaque point de transition.
Les résultats en pratique sont observables :
- Les processus qui nécessitaient auparavant une coordination humaine à chaque transfert sont désormais réalisés sans intervention manuelle.
- Les taux d’exception qui remplissaient les files d’attente sont résolus avant la remontée d’informations.
- Les délais d’exécution qui s’étendaient sur plusieurs jours sont réduits à quelques heures.
Ce sont les résultats réels que signalent les entreprises lorsque des flux de travail agentiques fonctionnent en production sur une plateforme qui unifie la logique, l’exécution et la gouvernance.
Ce dernier point est important. Les opérations autonomes ne sont pas le résultat d’un déploiement d’Agents IA de manière isolée. Elles nécessitent l’ensemble complet des fonctionnalités décrites ci-dessus : l’orchestration pour coordonner l’exécution, l’automatisation déterministe pour réaliser les actions de manière fiable, les contrôles par des humains pour maintenir la supervision aux points stratégiques et l’infrastructure de gouvernance pour garantir que chaque action soit traçable et conforme.
La gouvernance et la supervision humaine ne sont pas des contraintes pour les opérations autonomes : ce sont ces aspects qui garantissent sa durabilité. L’objectif n’est pas de retirer les humains du processus, mais de concentrer leur implication où elle apporte le plus de valeur : décisions importantes, situations nouvelles et amélioration continue des flux de travail proprement dits.
L’automatisation agentique des processus (APA) apporte toutes ces fonctionnalités sous la forme d’un système intégré, qui permet d’étendre l’autonomie de manière délibérée et sécurisée à mesure que se renforce la confiance dans le flux de travail. Si vous souhaitez voir son fonctionnement pour votre entreprise, demandez une démonstration dès aujourd’hui.
FAQ sur les flux de travail agentiques
Pouvez-vous expliquer en termes simples ce qu’est un flux de travail agentique ?
Un flux de travail agentique est un processus d’entreprise dans lequel une couche d’orchestration coordonne plusieurs formes d’exécution (Agents IA, automatisations déterministes, API et étapes humaines) afin d’accomplir un travail de bout en bout. L’Agent IA n’exécute pas le processus : il intervient comme l’un des modèles d’exécution mobilisés par la couche d’orchestration lorsque le raisonnement et le jugement apportent une valeur ajoutée, aux côtés de l’automatisation, des systèmes et des personnes.
Quels sont les principaux avantages de l’utilisation de flux de travail agentiques dans le développement de l’IA ?
L’autonomie n’est pas une fin en soi ; l’objectif est une meilleure performance de l’entreprise. L’orchestration des agents, de l’automatisation déterministe, des API et des humains comme modèles d’exécution sur un pied d’égalité permet à chaque étape d’un processus d’être exécutée de la manière la plus adaptée : les tâches fondées sur des règles restent rapides et prévisibles, tandis que le raisonnement de l’IA gère les ambiguïtés, les exceptions et les arbitrages, le tout sous une gouvernance commune, avec un état partagé et des passages de relais structurés.
Quelles sont les composantes fondamentales d’un flux de travail agentique ?
Composantes principales : une couche d’orchestration (coordonne les dépendances, l’état, la gouvernance et les transferts tout au long du processus) ; des modèles d’exécution sur lesquels s’appuie la couche d’orchestration (automatisation déterministe/RPA, Agents IA, API et validations humaines) ; et une couche de raisonnement/décision (par exemple, le moteur de raisonnement des processus d’Automation Anywhere et le CIG (Context Intelligence Graph) qui peut déterminer le modèle d’exécution devant gérer chaque étape. L’appel d’outils par l’agent s’effectue dans une étape ; l’orchestration coordonne le processus.
Quels sont les secteurs qui peuvent tirer le plus grand bénéfice des flux de travail agentiques ?
Les services financiers (Procure-to-pay, comptabilité), les soins de santé (demandes de remboursement, autorisations préalables), les services informatiques (gestion des services informatiques, qualification des incidents), ainsi que les ressources humaines (intégration, gestion des dossiers) sont les secteurs qui ont le plus à gagner de l’adoption de flux de travail agentiques. Ces processus associent des étapes déterministes à fort volume à d’autres étapes qui comportent de nombreuses exceptions et sont fondées sur le jugement. C’est précisément cette combinaison qui bénéficie de l’orchestration conjointe de l’automatisation et du raisonnement par l’IA, plutôt que d’un recours exclusif à l’un ou à l’autre.
Avez-vous des exemples de flux de travail agentiques dans l’IA ?
Vous avez le cas, par exemple, d’un processus de facturation dans lequel une automatisation déterministe extrait les lignes de facture et les valide par rapport à un bon de commande, et où un Agent IA n’est sollicité que pour interpréter les écarts ambigus avant l’acheminement pour approbation humaine. De la même manière, vous pouvez penser à un flux de travail de gestion des demandes dans lequel l’automatisation prend en charge la saisie standard tandis qu’un agent analyse les demandes de préautorisation non standard en fonction de la stratégie. Dans les deux cas, c’est l’orchestration, et non l’agent, qui régit la séquence, l’état et les transitions.
Quels sont les meilleurs cadres de flux de travail agentique ?
Le facteur de différenciation ne réside pas uniquement dans la capacité de l’agent : il s’agit d’une plateforme qui considère l’automatisation déterministe et les Agents IA comme des modèles d’exécution équivalents, chacun étant appliqué là où il est le plus performant : l’automatisation pour les étapes répétitives et basées sur des règles, le raisonnement d’un Agent IA pour les exceptions et les arbitrages. La plateforme d’automatisation agentique des processus (APA) d’Automation Anywhere repose précisément sur cette combinaison, coordonnée au moyen d’une orchestration et d’une gouvernance communes, plutôt que sur le remplacement d’un modèle par un autre.
En quoi l’orchestration diffère-t-elle d’un Agent IA appelant un outil ou une API ?
Pour un agent, l’appel d’outils consiste à appeler une seule action (une API, un robot ou une application) en une seule étape. L’orchestration fonctionne au niveau du processus : elle gère les dépendances, l’état, la gouvernance et les transitions à chacune des étapes, qu’elles soient exécutées par un agent, une automatisation déterministe ou une personne. Le fait de confondre les deux minimise les exigences nécessaires à l’exécution de processus de niveau entreprise.
