IA agentique : quand l'IA cesse de répondre et se met à agir

Voilà de quoi remplir la fiche. Le champ Description d'abord, c'est le seul vraiment bloquant.Gartner prévoit l'abandon de plus de 40 % des projets d'IA agentique d'ici fin 2027. Au même moment, 62 % des organisations en expérimentent au moins un. Cet écart, c'est tout le sujet de l'épisode.Un système génératif répond, puis s'arrête. Un système agentique poursuit un objectif : il perçoit un contexte, planifie, agit via des outils, corrige. Quatre actions, un objectif, des décisions en cours de route. La distinction tient en une phrase et elle décide de tout ce qui suit.Au programme : la définition et son périmètre réel, les trois mots qu'on confond en permanence (automatisation classique, IA générative, IA agentique), les quatre patterns d'Andrew Ng, la grille de lecture d'Anthropic entre workflow et agent, ce que change l'orchestration dès qu'on passe à plusieurs agents, les chiffres 2026 de Gartner, McKinsey, Deloitte et du MIT, les risques concrets côté entreprise, et trois gestes pour démarrer dans une PME sans finir dans les 40 % de Gartner.L'épisode assume une position : une bonne partie des « agents » vendus en 2026 sont des workflows déguisés. Tant mieux. Un workflow qui marche vaut mieux qu'un agent qui improvise.