IA agentique et agents IA : quelle est la différence et pourquoi c'est important

Points clés à retenir

• L'IA agentique est le « comment » et les agents d'IA sont le « qui ».L'IA agentique est la méthode qui donne aux systèmes la capacité de planifier et de prendre des décisions. Les agents d’IA sont les outils qui utilisent ces capacités pour effectuer réellement le travail.
• Ils fonctionnent mieux ensemble.L'IA agentique gère le raisonnement, tandis que les agents IA effectuent les tâches, ce qui rend le travail plus rapide, plus fluide et plus intuitif.
• Vous pouvez les utiliser pour gagner du temps et vous concentrer.Ces outils peuvent gérer des tâches de routine, vous permettant de consacrer plus d'énergie à un travail créatif ou significatif.
• Aucune expertise technique requise.La plupart des agents d'IA et des systèmes d'IA agentique sont conçus pour tous ceux qui souhaitent automatiser des tâches et travailler plus intelligemment, sans plus.

Dans le monde de l’IA, il existe deux développements puissants : les agents IA et l’IA agentique. Ces technologies promettent de gérer des tâches telles que la réservation de réunions, la création de guides d'étude et l'organisation de recherches. Ces termes se ressemblent, ils doivent donc être identiques, n'est-ce pas ?

Pas tout à fait. Bien que les deux impliquent une IA qui peut agir en votre nom, il existe des différences subtiles mais importantes dans ce qu'elles peuvent faire et comment elles fonctionnent. Comprendre cette distinction peut vous aider à choisir l'outil d'IA le plus efficace pour votre situation spécifique.

Dans cet article, nous présenterons l'IA agentique par rapport aux agents d'IA (ce que chacun signifie, comment ils fonctionnent et comment vous pouvez réellement les utiliser) pour tirer le meilleur parti de ces technologies puissantes.

Table des matières

• Quelle est la différence entre l’IA agentique et les agents IA ?
• Comment l’IA agentique et les agents IA travaillent ensemble
• Comment fonctionnent les agents IA
• Types d'agents d'IA
• Exemples concrets d'IA agentique et d'agents IA
• Avantages de l'utilisation de l'IA agentique et des agents IA
• Limites de l'utilisation des agents d'IA et de l'IA agentique
• Comment démarrer avec l'IA agentique et les agents IA
• Quelle est la prochaine étape pour l’IA agentique et les agents IA
• Prochaines étapes pratiques
• FAQ sur l'IA agentique et les agents IA

Quelle est la différence entre l’IA agentique et les agents IA ?

L'IA agentiqueest le « comment » derrière la création de systèmes capables de planifier, d'agir et de s'adapter par eux-mêmes. Elle est ancrée dans l'idée d'agence, la capacité de prendre des décisions et d'agir sans intervention humaine constante. Considérez-le comme un modèle pour créer des systèmes intelligents et indépendants.

Les agents d’IA,quant à eux, sont ceux qui font avancer les choses. Ce sont les outils qui exécutent le plan, conçus à des fins spécifiques comme résumer des notes, gérer des projets ou analyser des données.

Voici où cela devient intéressant : la relation n’est pas individuelle. Tous les systèmes d’IA agentique fonctionnent comme des agents d’IA, mais tous les agents d’IA ne sont pas véritablement agents. Certains agents suivent simplement des règles prédéfinies pour effectuer des tâches simples et reproductibles. Pour un travail plus complexe, l’IA agentique donne à un agent la capacité de planifier, de résoudre des problèmes et de s’adapter à mesure que les choses changent.

Par exemple, pensez à travailler vers un objectif comportant plusieurs éléments mobiles, comme créer un plan de recherche ou coordonner le lancement d'un produit.

• Un agent IA peut effectuer les étapes individuelles que vous lui assignez, comme rédiger un plan ou organiser les données que vous fournissez.
• Une IA agentique pourrait prendre en charge l’objectif global, déterminer la meilleure séquence d’étapes, identifier les lacunes en cours de route et ajuster son approche à mesure que de nouvelles informations arrivent.

En bref :les agents IA exécutent des tâches ; L’IA agentique génère des résultats.

L'examen du fonctionnement des agents d'IA de Grammarly illustre l'IA agentique complexe en action, où les agents peuvent planifier, résoudre des problèmes et s'adapter afin de vous aider à chaque étape de votre flux de travail. Plutôt que d'attendre des invites, ces agents travaillent de manière proactive pendant que vous tapez, du brainstorming à la recherche et à la récupération de connaissances en passant par la rédaction et la révision de contenu jusqu'à la gestion des actions et des étapes suivantes.

Que vous rédigiez un e-mail, affiniez un rapport ou résumiez des idées, les agents IA de Grammarly analysent votre contexte pour adapter les suggestions à votre public et à vos objectifs et fournir des suggestions pertinentes lorsque vous en avez besoin. Ces agents vous aident à communiquer plus clairement et avec plus de confiance tout en restant concentré sur le travail lui-même.

Pourquoi cette distinction est-elle importante ?

Comprendre la différence entre l'IA agentique et les agents IA n'est pas seulement technique ; c'est pratique. L'IA agentique définitla manière dontles systèmes pensent et prennent des décisions, tandis que les agents d'IA sont lesoutilsqui donnent vie à ces décisions.

Cette distinction explique pourquoi certains outils d’IA semblent plus intelligents ou plus adaptables que d’autres. Savoir lequel vous aide à choisir l'outil adapté à vos besoins, que vous souhaitiez un simple assistant pour automatiser les tâches ou un système plus avancé capable de planifier et de raisonner tout seul.

Comment l’IA agentique et les agents IA travaillent ensemble

Lorsque vous associez l’IA agentique et les agents IA, vous obtenez quelque chose d’assez puissant : des systèmes semi-autonomes capables de gérer des flux de travail complexes, de la planification à l’exécution. L'IA agentique fournit les capacités de réflexion et de raisonnement sur lesquelles les agents d'IA s'appuient pour effectuer leur travail et s'adapter lorsque les choses changent. Le résultat ? Vous récupérez du temps pour un travail créatif et stratégique, plutôt que de vous enliser dans les détails.

Supposons que vous planifiez un projet de groupe et que vous souhaitiez utiliser un agent IA pour vous aider à l'organiser. Cet agent peut utiliser des capacités d'IA agentique sous le capot pour décomposer le projet, hiérarchiser les tâches et suggérer des propriétaires. Ensuite, il peut gérer la logistique : créer des tâches, affecter des personnes et vérifier les progrès. Vous restez concentré sur les parties créatives ou stratégiques, tandis que l'IA gère le travail chargé.

Maintenant que nous avons vu comment ils travaillent ensemble, zoomons sur les « acteurs » eux-mêmes, les agents IA, et comprenons comment ils fonctionnent.

Comment fonctionnent les agents IA

Les agents d’IA fonctionnent selon une boucle simple mais puissante : percevoir, planifier, agir et apprendre pour atteindre leurs objectifs avec un minimum de supervision. Ils collectent des informations et du contexte, les utilisent pour décider des actions à entreprendre, exécutent ces actions en se connectant à vos outils, puis s'adaptent en fonction de vos commentaires. Les agents simples peuvent suivre des règles prédéfinies, tandis que les plus sophistiqués utilisent l'IA agentique (souvent alimentée par de grands modèles de langage) pour un raisonnement et une planification complexes. Qu'ils vous aident à rédiger des e-mails ou à organiser vos recherches, les agents suivent continuellement ce processus en quatre étapes pour effectuer leurs tâches et mieux vous aider.

Pour en savoir plus sur le fonctionnement exact de ce processus avec des exemples réels, consultez notre guide des agents IA, qui décrit chaque étape en détail.

Types d'agents d'IA

Il existe plusieurs types d'agents d'IA, chacun conçu pour résoudre des problèmes différents, allant des simples agents basés sur des règles aux systèmes de raisonnement plus avancés. Ils sont souvent regroupés en deux niveaux : un groupe centralcomposé des agents les plus fondamentaux etdes agentsavancés qui s'appuient sur eux pour gérer des défis plus complexes.

Voici un bref aperçu des cinq types de base :

• Les agents réflexes simplessuivent des règles préprogrammées « si X, alors Y », mais ne peuvent pas gérer des situations en dehors de ces règles.
• Les agents réflexes basés sur des modèless'appuient également sur des règles, mais peuvent suivre ce qui s'est passé et s'ajuster si leur environnement change.
• Les agents basés sur des objectifspeuvent planifier et exécuter les étapes nécessaires pour atteindre un objectif.
• Les agents basés sur les utilitéssont similaires aux agents basés sur les objectifs, sauf qu'ils peuvent évaluer différentes options pour atteindre un objectif et choisir celle qui apporte le plus de valeur.
• Les agents apprenantsapprennent de l’expérience et utilisent les commentaires pour améliorer leurs performances.

Les agents avancés s'appuient sur ces types de base pour atteindre des objectifs plus complexes :

• Systèmes multi-agents (MAS) :équipes d'agents qui travaillent sur des tâches de petite envergure pour atteindre un objectif commun.
• Agents hiérarchiques :une version plus organisée de MAS, dans laquelle un agent « gestionnaire » attribue des tâches à des agents « travailleurs ».
• Agents composites hybrides :ces agents mélangent différents types (comme les réflexes, les objectifs et l'apprentissage) pour équilibrer vitesse, adaptabilité et intelligence.

Notre guide des différents types d'agents IA fournit des exemples plus détaillés du fonctionnement de chaque type et de la manière de choisir le type d'agent adapté à votre tâche.

Exemples concrets d'IA agentique et d'agents IA

Les outils d’IA modernes combinent de plus en plus l’intelligence agentique (la capacité de raisonner, de planifier et de s’adapter) avec des agents qui exécutent des actions pour atteindre des objectifs spécifiques. Ensemble, ils alimentent bon nombre des expériences sur lesquelles les gens comptent déjà aujourd’hui.

Voyons comment cela se traduit en pratique dans des cas d'utilisation courants.

• Écriture et édition :les outils d'écriture d'IA peuvent faire plus que simplement corriger la grammaire ou paraphraser des phrases. Le composant agentique identifie votre objectif d'écriture, tel que l'amélioration du ton, de la clarté ou du pouvoir de persuasion, et planifie comment l'atteindre. Les agents exécutent ensuite ces étapes en générant des réécritures, en insérant des suggestions et en appliquant des modifications de style en temps réel. Le résultat est un assistant d'écriture qui non seulement réagit aux entrées, mais anticipe également ce qui renforcera votre message.
• Recherche et collecte d'informations :lors de la recherche d'un sujet, l'IA agentique peut définir un plan : déterminer les informations nécessaires, identifier les sources crédibles et décider comment structurer les résultats. Les agents d’IA suivent ensuite ce plan : recherchant dans les bases de données, résumant les points clés et organisant les résultats. Cette collaboration transforme des heures de recherche manuelle en un processus ciblé et axé sur des objectifs.
• Apprendre et étudier :dans les outils d’apprentissage adaptatif, l’IA agentique surveille les progrès et les raisons sur lesquelles se concentrer ensuite. Il fixe des objectifs, comme renforcer des concepts qui nécessitent plus de pratique ou introduire de nouveaux éléments au bon rythme, tandis que les agents d'IA agissent selon ce plan en générant des quiz personnalisés, des exemples ou des explications. Au fil du temps, le système apprend à stimuler et à soutenir chaque apprenant.
• Brainstorming créatif :pour les tâches créatives, l'IA agentique interprète l'intention derrière une invite (telle que le brainstorming d'idées pour une campagne ou le nom d'un produit) et élabore un plan pour explorer différentes directions. Les agents génèrent et affinent ensuite les options, en apprenant des commentaires au fur et à mesure. Ce jumelage transforme la créativité en dialogue : le système propose, teste et fait évoluer les idées de manière collaborative.
• Gestion de projet :dans les outils de gestion de projet, l'IA agentique supervise les objectifs globaux et les dépendances. Lorsqu'il détecte des retards ou des changements de priorités, il replanifie le flux de travail et détermine les prochaines étapes. Les agents agissent ensuite en mettant à jour les délais, en réaffectant les tâches et en informant automatiquement leurs coéquipiers. Le résultat est un système qui ne se contente pas de suivre les progrès, mais qui aide activement à maintenir le cap sur le travail.

Avantages de l'utilisation de l'IA agentique et des agents IA

L'IA agentique et les agents IA travaillent ensemble pour effectuer des tâches répétitives et vous aider dans des travaux plus complexes, vous permettant ainsi de vous concentrer sur votre réflexion créative et stratégique. En général, les capacités agentiques donnent aux systèmes d’IA la capacité de planifier, de raisonner et de s’adapter, tandis que les agents exécutent ces plans au moyen d’actions spécifiques. Voici comment ils peuvent vous aider dans la pratique :

• Réduisez le travail fastidieux :ces systèmes excellent dans l'automatisation des tâches répétitives et chronophages qui ne nécessitent pas une expertise approfondie. Vous travaillez sur un pitch deck ? L'IA agentique peut définir un plan pour recueillir des informations sur le marché ou vérifier des statistiques, tandis que les agents d'IA exécutent ce plan et affinent leur approche en fonction de vos commentaires, afin que vous puissiez vous concentrer sur la création d'une histoire convaincante.
• Obtenez des commentaires plus pertinents :au lieu de proposer des suggestions universelles, ces outils peuvent apprendre de votre style, de vos objectifs et de votre contexte pour fournir des commentaires adaptés à votre travail. Par exemple, un assistant IA pourrait examiner les textes marketing en gardant à l'esprit le ton de votre marque ou ajuster ses commentaires sur la rédaction académique pour les aligner sur les attentes d'un professeur.
• Rendre les projets complexes gérables :les grands projets peuvent sembler accablants. L'IA agentique peut vous aider en les décomposant en étapes claires et réalisables, tandis que les agents d'IA gèrent l'exécution en recherchant, résumant et organisant les informations au fur et à mesure. Ensemble, ils transforment des tâches complexes comme la rédaction d’un document de recherche en un processus structuré étape par étape.
• Rationaliser la coordination :la gestion des progrès et de la communication peut prendre autant de temps que le travail lui-même. Les systèmes d'IA dotés de capacités agentiques peuvent surveiller les délais et les dépendances, tandis que les agents agissent en attribuant des tâches, en mettant à jour les statuts ou en signalant les risques avant que les délais ne soient dépassés. De cette façon, vous pouvez rester concentré sur les résultats plutôt que sur la logistique.
• Obtenez de l'aide avant d'en avoir besoin :plutôt que d'attendre que vous la demandiez, l'IA agentique peut raisonner sur vos objectifs à venir et proposer les prochaines étapes utiles. Si vous avez un examen à venir, par exemple, il peut identifier les domaines qui doivent être révisés, tandis que les agents d'IA génèrent des questions pratiques ou du matériel d'étude qui s'adaptent à vos performances.

Limites de l'utilisation des agents d'IA et de l'IA agentique

Bien que les agents d’IA et l’IA agentique soient des technologies puissantes, elles présentent de réelles lacunes : elles peuvent commettre des erreurs, abuser involontairement de données sensibles et devenir une béquille si vous comptez trop sur elles. Ces défis ne constituent pas une raison pour éviter la technologie, mais ils nécessitent une conception, un examen et une gouvernance minutieux. Vous trouverez ci-dessous les préoccupations les plus importantes et les mesures d’atténuation pratiques à garder à l’esprit.

• Hallucinations :lorsque ces systèmes rencontrent un problème, comme un manque de connaissances ou des informations obsolètes, ils peuvent halluciner (c'est-à-dire inventer des choses). Malheureusement, ces affirmations erronées semblent souvent très plausibles. Vérifiez toujours les faits importants auprès de sources fiables et demandez des citations lorsque cela est possible.
• Trop de confiance : la confiance doit être gagnée, et c'est également vrai pour l'IA. Au lieu de tout accepter au pied de la lettre, traitez le contenu généré par l’IA comme une première ébauche. Examinez-le attentivement, vérifiez les allégations clés et ajoutez votre propre jugement avant de le publier.
• Lacunes de transparence : ces systèmes peuvent souvent ressembler à une boîte noire. Vous leur lancez des instructions et obtenez le résultat, mais vous n'avez aucune idée de ce qui s'est passé au milieu. Vous devez deviner leur raisonnement. Au lieu de cela, demandez au système ses sources ou le raisonnement derrière sa sortie afin de pouvoir vérifier ses hypothèses.
• Défis de coordination : Parfois, les agents d’IA se marchent sur les pieds. Lorsque des groupes d’agents d’IA travaillent ensemble, sans coordination claire, ils peuvent faire double emploi ou produire des résultats contradictoires. Évitez toute confusion en définissant des rôles spécifiques pour chaque système et en testant régulièrement vos flux de travail pour détecter tout problème.
• Biais : l’IA apprend tout ce qu’elle sait de nous, y compris nos tendances les plus méchantes. Les systèmes d’IA apprennent des données créées par l’homme, ce qui signifie qu’ils peuvent absorber les préjugés sociétaux et les schémas injustes. Examinez régulièrement les résultats pour détecter tout biais potentiel et corrigez les résultats problématiques.
• Confidentialité et sécurité des données : ce que vous partagez ne reste pas toujours entre vous et votre IA. Ces systèmes ont besoin d'informations pour vous aider, mais il est possible que vos entrées fuient. Essayez d'éviter de partager des informations confidentielles ou sensibles et vérifiez vos paramètres de confidentialité pour vous assurer que le système utilise et stocke correctement vos données.
• Maintien des compétences : tout comme votre vélo peut rouiller s'il n'est pas utilisé, la même chose peut arriver à vos propres capacités. Utiliser ces outils comme béquille peut diminuer vos compétences créatives et stratégiques au fil du temps. Réfléchissez à la façon dont vous utilisez l’IA : déléguez-lui le travail manuel tout en gardant pour vous le travail significatif et stimulant.

Voici un aperçu côte à côte de toutes les limites importantes de ces technologies et de la manière de les surmonter :

Comment garder le contrôle de vos outils d'IA

Utiliser ces outils peut donner l’impression de déverrouiller un code de triche, mais voici le problème : vous devez toujours rester aux commandes. Soyez intentionnel dans la façon dont vous utilisez l'outil, guidez le processus, examinez les résultats et prenez les décisions finales. Si vous sautez ces étapes, vous risquez de vous retrouver dans une situation délicate, par exemple en publiant accidentellement des résultats inexacts ou en laissant vos compétences se rouiller au fil du temps.

Un autre avantage de rester impliqué est que vous verrez rapidement où ces outils excellent et où ils échouent. Ces informations vous aideront à développer une intuition quant à l’endroit où les utiliser pour en tirer le meilleur parti.

Comment démarrer avec l'IA agentique et les agents IA

Se lancer dans l’IA agentique et les agents IA ne doit pas nécessairement être un projet ambitieux et laborieux. Au lieu de cela, l’expérimentation fonctionne mieux. Commencez petit, examinez le résultat, puis essayez-les sur d'autres tâches. Voici un aperçu d'un processus que vous pouvez utiliser :

1. Identifiez une tâche répétitive :vous connaissez ces tâches fastidieuses qui vous éloignent d'un travail significatif, comme résumer des articles, envoyer des e-mails de suivi, organiser des notes ou mettre en forme des diapositives ? Ce sont des premières tâches idéales pour ces outils.
2. Choisissez la bonne approche : de nombreux produits populaires disposent aujourd’hui d’agents IA et de capacités d’IA agentique. Pour des tâches simples basées sur des règles, commencez avec des agents IA dans des outils que vous connaissez déjà : utilisez-les pour résumer des notes, formater des documents ou envoyer des e-mails de suivi standard. Pour les tâches complexes qui nécessitent une planification et un raisonnement, comme l'analyse des tendances de recherche ou la gestion de flux de travail en plusieurs étapes, recherchez des fonctionnalités d'IA agentique qui prennent en charge une prise de décision nuancée.
3. Examinez et affinez : examinez les résultats pour vous assurer qu’ils correspondent à vos attentes. S'ils ne semblent pas corrects, donnez votre avis à l'agent IA. Plus vous fournissez de conseils, mieux l'agent peut correspondre à vos préférences.
4. Développez progressivement : une fois que vous êtes satisfait des résultats et que vous comprenez mieux la force de l'agent, vous pouvez créer des agents plus complexes pour vous aider dans des tâches plus importantes, comme la création d'un pitch deck.

Quelle est la prochaine étape pour l’IA agentique et les agents IA

À l’heure actuelle, la plupart des outils d’IA fonctionnent de manière isolée : vous devez jongler avec plusieurs systèmes ou compter sur une seule IA qui essaie de tout faire mais n’est douée pour rien. À mesure que de plus en plus d’outils prennent en charge les agents d’IA et que l’IA agentique devient plus puissante, cela va changer, ce qui se traduira par une plus grande autonomie et une plus grande collaboration. Voici quelques tendances à surveiller :

• Des équipes d'agents travaillant ensemble :nous voyons déjà des groupes d'agents travailler ensemble, gérant des projets complexes du début à la fin avec un minimum de surveillance humaine. Cette tendance ne fera que s’accentuer, puisque ces systèmes agents sont plus efficaces et peuvent prendre en charge des projets de plus grande envergure. Bientôt, vous disposerez peut-être d'un assistant personnel IA qui se coordonne automatiquement avec les assistants de vos collègues pour planifier des réunions, préparer des ordres du jour et assurer le suivi.
• Agents spécialisés : au lieu d'une seule IA essayant de tout faire, nous verrons des agents conçus pour des rôles spécifiques, comme des experts en rédaction, des analystes de données ou des spécialistes de la recherche. Ces agents peuvent se connecter à vos outils existants et travailler aux côtés d'équipes humaines. Bientôt, vous disposerez de votre propre équipe de spécialistes de la rédaction en IA, apportant des connaissances spécialisées (comme la rédaction scientifique ou la rédaction marketing) pour vous donner des suggestions qui vous aideront à faire passer votre travail au niveau supérieur.
• Agents travaillant sur plusieurs outils : aujourd'hui, les agents sont souvent intégrés directement dans les logiciels que vous utilisez déjà : votre application de messagerie, votre calendrier, vos documents et vos outils de gestion de projet. Bientôt, ces agents communiqueront entre eux via différents outils, réduisant ainsi le nombre de copier-coller et de coordination manuelle que vous devez effectuer. Imaginez que votre IA de messagerie mette automatiquement à jour votre outil de gestion de projet lorsqu'un client répond, tandis que votre IA de calendrier replanifie les tâches associées en fonction du nouveau calendrier.

Prochaines étapes pratiques

L'IA agentique et les agents IA sont comme Batman et Robin : les deux fonctionnent mieux lorsqu'ils sont ensemble. L'IA agentique est l'approche permettant de créer des systèmes capables de planifier, de penser et de raisonner, tandis que les agents d'IA sont des programmes capables de faire avancer les choses, avec ou sans IA agentique. Rassemblez-les et vous obtenez des systèmes puissants, pour la plupart indépendants, capables de gérer les tâches du début à la fin avec une intervention minimale de l'utilisateur.

Les agents IA de Grammarly montrent comment ce couplage fonctionne dans la pratique. Construits sur l'IA agentique, les agents IA ne se contentent pas de répondre lorsque vous demandez de l'aide ; ils travaillent à vos côtés en temps réel, proposant de manière proactive des suggestions basées sur le document que vous rédigez, à qui vous écrivez et ce que vous essayez d'accomplir. Parce qu'ils sont directement intégrés à vos outils d'écriture existants, les agents d'IA de Grammarly peuvent fournir des commentaires contextuels à chaque étape du processus, du brainstorming initial à la finition finale. Ils vous aident à affiner le ton, la clarté, la concision et la structure au fur et à mesure que vous écrivez. En conséquence, vous pouvez avancer plus rapidement, rester concentré sur un travail à grande valeur ajoutée et communiquer avec plus de confiance.

FAQ sur l'IA agentique et les agents IA

En quoi l’IA agentique diffère-t-elle des agents IA ?

L'IA agentiqueest une approche ou une capacité de conception qui permet aux systèmes d'IA de raisonner, de planifier et de prendre des décisions de manière autonome.Les agents d'IAsont les programmes réels qui utilisent ces capacités (ou une logique plus simple basée sur des règles) pour accomplir des tâches. Considérez l’IA agentique comme le modèle pour créer des systèmes intelligents et axés sur les objectifs, et les agents d’IA comme les outils construits à partir de ce modèle.

Qu’est-ce que l’IA agentique ?

L'IA agentique fait référence aux systèmes d'IA conçus pour atteindre des objectifs avec un haut degré d'autonomie. Plutôt que d'attendre des instructions spécifiques, ces systèmes peuvent planifier des étapes, prendre des décisions et agir dans des limites définies, en s'ajustant à mesure qu'ils collectent de nouvelles informations.

Que signifie agentique dans l’IA ?

« Agentic » dans l'IA signifie agence : la capacité des systèmes à raisonner, planifier et prendre des décisions pour atteindre leurs objectifs avec un minimum de conseils humains. C'est l'ingrédient clé de la construction de systèmes autonomes capables d'accomplir des tâches du début à la fin sans assistance humaine constante.

Comment les agents d’IA fonctionnent-ils avec l’IA agentique ?

L'IA agentique offre aux agents d'IA des capacités de réflexion et de planification stratégiques, qu'ils peuvent ensuite utiliser pour gérer des tâches complexes en plusieurs étapes. Cette puissante combinaison vous permet de créer des systèmes semi-autonomes capables d’atteindre des objectifs complexes sans assistance humaine constante.

Grammarly propose-t-il une IA agentique et des agents IA ?

Oui, Grammarly dispose de systèmes d'IA agentiques et d'agents d'IA qui agissent comme votre équipe personnelle et de confiance d'assistants qui vous aident à rédiger, résumer et réviser votre meilleur contenu à travers les outils d'écriture que vous connaissez et aimez déjà. Ils peuvent offrir des commentaires personnalisés adaptés à votre lecteur cible, fournir des preuves supplémentaires et vérifier vos arguments, et proposer des suggestions pour rendre votre écriture plus sûre et plus claire.

Apprenez-en plus sur les agents IA de Grammarly ici.