Avec les progrès rapides dans le domaine de l'intelligence artificielle, nous assistons à une transformation notable des robots de discussion vers des agents d'IA axés sur l'action. Les agents d'IA sont sur le point de révolutionner notre vie quotidienne et de modifier la façon dont nous interagissons avec les services. Ils ne se contentent pas de générer du texte ou des images, mais prennent des décisions et agissent en conséquence. Pour illustrer les applications pratiques des agents d'IA, nous avons rassemblé des exemples concrets et puissants d'agents d'IA en 2025. Des agents d'IA utilisant l'ordinateur aux véhicules autonomes, nous les avons tous mentionnés ici, en mettant l'accent sur leur rôle croissant dans l'automatisation des tâches et la prise de décisions intelligentes.
1. Agents d'IA utilisant l'ordinateur
L'un des exemples concrets les plus marquants d'agents d'IA disponibles pour les consommateurs est celui des agents d'IA utilisant l'ordinateur. Les principales sociétés d'IA développent ces agents pour automatiser et exécuter des tâches sur le Web et les ordinateurs locaux. L'agent Operator IA d'OpenAI est un excellent exemple, car il peut effectuer des tâches de manière indépendante au nom de l'utilisateur sur le Web.
L'agent Operator IA d'OpenAI peut naviguer sur des sites Web, cliquer sur des boutons, remplir des formulaires, écrire du texte et faire défiler des pages pour mener à bien toute tâche qui lui est confiée. Il analyse essentiellement l'écran actif et détermine où cliquer ensuite ou quelle action appropriée exécuter. Vous pouvez l'utiliser pour réserver des vols et des hôtels, commander des produits d'épicerie, remplir des formulaires et bien plus encore. Ce type d'agent est une avancée majeure dans le domaine de l'automatisation des tâches.
Toutefois, pour les tâches sensibles telles que les paiements ou la saisie de tests CAPTCHA, une intervention manuelle est toujours nécessaire. Il est disponible pour les utilisateurs de ChatGPT Pro, qui coûte 200 $ par mois.
En outre, Anthropic a développé un agent Computer Use IA, qui utilise Claude pour effectuer des opérations locales sur votre ordinateur. Il peut également naviguer sur le Web et effectuer des tâches, tout comme Operator d'OpenAI. L'agent d'IA est actuellement en version préliminaire et nécessite un accès à l'interface de programmation d'applications (API) d'Anthropic.
D'autre part, Microsoft a présenté son agent d'IA d'utilisation de l'ordinateur sur Copilot Studio, mais il cible les entreprises clientes. Il peut interagir avec les applications Web et de bureau, et peut effectuer des tâches en analysant visuellement l'écran. Même sans API spéciales, l'agent d'IA peut gérer des tâches complexes.
Notez que Google développe également Project Mariner, un agent d'IA similaire qui peut effectuer des tâches dans le navigateur Chrome, mais il est actuellement en cours de développement. Le développement d'agents d'IA représente une étape importante vers un avenir plus intelligent et automatisé.
2. Agents d'IA basés sur les connaissances
Ensuite, les agents d'IA basés sur les connaissances sont un autre exemple concret d'agents d'IA en 2025. L'agent Deep Research IA d'OpenAI est disponible pour les consommateurs sur ChatGPT, et il peut effectuer des recherches complexes et en plusieurs étapes en votre nom, comme un analyste professionnel.
L'agent Deep Research IA planifie les informations dont il a besoin, se rend sur le Web pour recueillir des informations de haute qualité et effectue une analyse approfondie pour créer un rapport complet sur n'importe quel sujet.
Comme il utilise le modèle de raisonnement puissant ChatGPT o3 avec de nombreux outils, les rapports générés sont plus détaillés. L'agent Deep Research IA peut analyser des images, des graphiques, des tableaux, des fichiers PDF et même des fichiers téléchargés par l'utilisateur pour recueillir davantage d'idées. Mieux encore, les rapports générés contiennent des citations intégrées afin que vous puissiez rapidement vérifier les informations sur ChatGPT.
En dehors de cela, l'agent Deep Research IA de Google dans Gemini fait la même chose, et il est disponible gratuitement. Anthropic a également publié un outil de recherche dans Claude qui peut effectuer des recherches sur le Web et extraire des informations de vos documents Google Workspace personnels.
L'agent Manus AI chinois, qui n'est actuellement disponible que sur invitation, est un agent d'IA général qui peut effectuer des analyses de données et des recherches approfondies, entre autres. Il peut également exécuter du code dans un environnement isolé pour analyser les fichiers locaux et générer des rapports complets pour vous.
3. Agents d'IA de codage
Dans le monde de la programmation, les agents d'IA changent la donne et se distinguent comme des exemples concrets d'agents d'IA. Claude Code d'Anthropic est un outil de codage agentiel qui fonctionne dans le terminal. Il peut comprendre votre base de code, modifier des fichiers, corriger des bogues, créer de nouvelles fonctionnalités, exécuter des tests et faire bien plus encore. Claude Code peut même utiliser Git pour pousser les commits et fusionner automatiquement les conflits.
Claude Code utilise le modèle d'IA Claude 3.7 Sonnet, qui effectue un raisonnement étendu avant d'exécuter des actions. De plus, le dernier outil Codex CLI d'OpenAI est agentiel par nature et fonctionne à partir du terminal, tout comme Claude Code. Codex CLI a trois modes : Suggest, Auto Edit et Full Auto. Le mode Full Auto peut lire, écrire et exécuter des commandes de manière indépendante sans approbation humaine.
Ensuite, Cursor est un éditeur de code alimenté par l'IA, et son agent peut effectuer des tâches de codage tout en tenant les programmeurs informés. Il peut automatiquement détecter les erreurs, appliquer des correctifs et exécuter des commandes. Devin est un autre outil d'IA agentiel pour les développeurs qui souhaitent mener à bien le développement de logiciels du début à la fin. Il peut planifier, créer du code tenant compte du contexte, déboguer et résoudre des erreurs de codage complexes. Devin prend également en charge les opérations multi-agents.
4. Agents d'IA conversationnels
Pour les consommateurs, les agents d'IA conversationnels basés sur la voix sont les meilleurs exemples concrets d'agents d'IA. L'assistant vocal Gemini développé sur Android, et alimenté par un modèle d'IA, est plus efficace que les assistants vocaux traditionnels. Par exemple, l'assistant vocal Gemini peut déduire, maintenir le contexte dans des conversations en plusieurs étapes et utiliser l'appel de fonction pour exécuter l'action.
L'assistant vocal Gemini sur Android a récemment obtenu la prise en charge de l'exécution de plusieurs actions simultanément. Vous pouvez demander à Gemini de trouver l'heure d'arrivée d'un train spécifique et de définir un rappel à l'aide de l'application de calendrier, en une seule fois. Il existe de nombreuses actions en plusieurs étapes que vous pouvez effectuer sur votre téléphone Android.
De plus, l'assistant vocal Perplexity sur Android est axé sur l'action, car il peut trouver des informations à l'aide de son propre modèle de langage volumineux, envoyer des courriels ou définir des rappels contextuels. Il peut également réserver des Uber et des restaurants par le biais de la saisie vocale, ce qui démontre sa capacité en tant qu'agent.
Le nouvel assistant vocal Alexa Plus d'Amazon est également un agent d'IA axé sur l'action. Il peut effectuer des tâches telles que la prise de rendez-vous, la recherche d'un fournisseur de services, la gestion de votre calendrier, la commande de produits d'épicerie, et bien plus encore. Bien qu'Apple ait également fait allusion à un Siri alimenté par l'IA qui peut effectuer des actions, il a pris du retard et pourrait être publié d'ici la fin de 2025.
5. Agents de sécurité alimentés par l'IA
Maintenant, parlons des agents d'IA dans le domaine de la cybersécurité. Dans ce domaine, les agents d'IA sont utilisés pour détecter et analyser les menaces, répondre automatiquement aux incidents de sécurité, analyser le comportement des systèmes, trier automatiquement les alertes, et bien plus encore.
Microsoft a récemment lancé Security Copilot avec des agents d'IA capables d'aider les entreprises dans des domaines tels que le phishing, la sécurité des données, la gestion des identités et bien plus encore. Microsoft Security Copilot est un excellent exemple de la façon dont l'IA est intégrée pour renforcer la cybersécurité.
Microsoft Security Copilot peut détecter automatiquement les alertes de phishing et les signaux d'attaques électroniques. Il existe 6 agents différents conçus pour traiter les tâches de sécurité à grande échelle. Par ailleurs, Google a également dévoilé des agents d'IA de sécurité Gemini semi-autonomes sur Google Cloud pour gérer les opérations de sécurité de bout en bout. Ils peuvent aider les entreprises clientes à analyser les logiciels malveillants et à enquêter sur les alertes.
6. Agents d'IA dans le secteur de la santé
Les agents d'IA révolutionnent le secteur de la santé, ce qui constitue un excellent exemple concret de l'utilisation des agents d'IA en action. Les agents d'IA dans le secteur de la santé peuvent automatiser de nombreuses tâches administratives telles que la planification des rendez-vous avec les médecins, la gestion des dossiers des patients, la facturation, le traitement des demandes de remboursement d'assurance et la gestion des demandes des patients. Ainsi, en plus du support au diagnostic lié aux affaires médicales, les agents d'IA peuvent également être très efficaces sur le plan administratif. L'automatisation des processus administratifs dans les hôpitaux et les centres médicaux par l'IA est une tendance de plus en plus importante pour améliorer l'efficacité et réduire les coûts.
Sur le plan du diagnostic, les agents d'IA dans le secteur de la santé peuvent analyser rapidement et avec précision les images radiographiques, les IRM et les tomodensitométries. Nous avons récemment appris qu'une entreprise allemande basée en Allemagne appelée Vara a développé un logiciel basé sur l'IA pour la détection précoce du cancer du sein. Par ailleurs, les agents d'IA peuvent analyser les données des patients et aider à la prise de décisions cliniques, ce qui réduit la charge de travail des médecins. L'utilisation de l'IA dans le diagnostic médical est un domaine prometteur pour améliorer la précision et la rapidité de la détection des maladies.
Ensuite, les agents d'IA peuvent interagir avec les patients et fournir des conseils de santé personnalisés. Google a développé le système Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) qui offre un système d'IA de recherche diagnostique conversationnelle. Par ailleurs, les organisations médicales peuvent créer des agents d'IA spécialisés sur Vertex AI pour automatiser les flux de travail administratifs et médicaux. Cela contribue à fournir des soins de santé plus personnalisés et efficaces aux patients.
7. Agents d'IA pour le support client
Les agents d'IA pour le support client offrent l'exemple pratique le plus concret des agents d'IA. En fait, les agents d'IA fournissent déjà leurs services aux clients et répondent à leurs questions dans le monde entier. Les chatbots basés sur l'IA, ayant accès à l'historique des clients et aux détails des commandes, peuvent traiter les demandes des clients 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Grâce à la prise en charge des agents d'IA capables de vérifier l'état des commandes, les politiques de l'entreprise, etc., les entreprises peuvent utiliser efficacement les agents d'IA pour résoudre les demandes des clients. Cela réduit considérablement les coûts d'exploitation et améliore la satisfaction des clients.
Dans ce domaine, presque tous les principaux fournisseurs de services cloud proposent des agents d'IA pour gérer l'interaction avec les clients. Google propose la suite Customer Engagement Suite qui comprend des agents d'IA, Microsoft propose Microsoft Copilot for Service, Amazon propose Amazon Connect et Salesforce propose Einstein Bots et les agents Salesforce. Essentiellement, ces chatbots basés sur l'IA dotés de capacités d'agent peuvent transformer le support client et peuvent facilement gérer les tâches de routine à grande échelle. Ces outils s'appuient sur des technologies telles que le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique (ML) pour améliorer continuellement les performances.
8. Agents d'IA dans le secteur financier
Les agents d'IA dans le secteur financier, allant de la détection des fraudes à l'analyse des données financières, peuvent automatiser de nombreuses tâches. Comme nous le savons tous, les systèmes d'IA sont formés sur une grande quantité de données financières, d'actualités et de données économiques antérieures. Cela permet aux agents d'IA financiers d'effectuer une analyse complète des entreprises et de gérer les portefeuilles des clients avec une grande efficacité.
Par exemple, les agents d'IA financiers peuvent identifier les opportunités de trading en fonction de la tolérance au risque de l'utilisateur. Les entreprises financières peuvent utiliser des agents d'IA pour surveiller les transactions et détecter les activités frauduleuses. De plus, les agents d'IA peuvent être utilisés pour mesurer avec précision la solvabilité des personnes en analysant plusieurs rapports de crédit.
De plus, les agents d'IA dans le secteur financier peuvent automatiser les tâches répétitives de back-office telles que la saisie de données et le traitement des factures, ce qui réduit les coûts d'exploitation de l'entreprise. Les grandes institutions financières telles que JPMorgan Chase, Bank of America, Goldman Sachs, etc., utilisent déjà l'IA à grande échelle pour la détection des fraudes, la gestion des risques, le service client et bien plus encore.
9. Agents d'IA dans la chaîne d'approvisionnement
Pour illustrer un autre exemple concret d'agents d'IA, examinons la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Les agents d'IA dans la chaîne d'approvisionnement sont conçus pour suivre les expéditions, surveiller les stocks, analyser les demandes des clients et prévoir les tendances futures. Les agents d'IA sont les plus adaptés à la prévision de la demande, car ils analysent avec précision les données de ventes historiques, les tendances du marché et les indicateurs macroéconomiques pour prévoir la demande future. La prévision de la demande à l'aide de l'IA dans les chaînes d'approvisionnement est un avantage concurrentiel important.
De plus, les agents d'IA dans la chaîne d'approvisionnement peuvent effectuer une optimisation des itinéraires en analysant les données de trafic en temps réel, les conditions météorologiques, etc., et en réacheminant les véhicules pour réduire les coûts d'exploitation. Ils peuvent également aider aux achats, à l'automatisation de la gestion des entrepôts et à la gestion des risques liés aux fournisseurs. Amazon utilise des agents d'IA dans sa chaîne d'approvisionnement pour gérer son réseau d'entrepôts. Walmart utilise également des agents d'IA pour optimiser les itinéraires et les opérations logistiques.
10. Véhicules autonomes : agents d'IA
Enfin, nous arrivons à notre dernier exemple d'agents d'IA, à savoir les véhicules autonomes. Les véhicules autonomes fonctionnent sans intervention humaine et prennent des décisions uniquement sur la base des données des capteurs. Ce sont des systèmes intelligents basés sur l'IA qui fonctionnent dans un monde dynamique. Les véhicules autonomes utilisent plusieurs caméras, un radar et un LiDAR pour collecter des données en temps réel et créer un modèle mondial interne basé sur leur environnement. Les systèmes de conduite autonome sont un excellent exemple d'agents d'IA sophistiqués.
Ces véhicules analysent les données à l'aide de l'IA pour prendre une décision éclairée quant à l'endroit où s'arrêter, changer de voie, accélérer ou ralentir. Les voitures autonomes Waymo de Google sont de niveau 4 (entièrement autonomes) et utilisent le LiDAR ainsi que des caméras et un radar pour naviguer dans la circulation et offrir une expérience sans conducteur. Elles sont déjà disponibles à San Francisco, Los Angeles et Phoenix. Ces systèmes reposent fortement sur des algorithmes d'IA avancés.
Les voitures Tesla sont également des exemples de véhicules agents basés sur l'IA, mais elles ne sont pas entièrement autonomes (niveau 2). Elles nécessitent toujours la supervision du conducteur car elles utilisent principalement une approche basée sur la vision pour détecter les obstacles. Ces systèmes nécessitent une supervision humaine pour assurer la sécurité de la conduite autonome.
Voici donc les 10 meilleurs exemples concrets d'agents d'IA en 2025. Les agents d'IA axés sur l'action vont changer le monde car ils deviendront meilleurs et plus fiables à l'avenir. Google a déjà déclaré que nous entrons dans l'ère des agents, et les choses ne feront que s'améliorer à l'avenir. Que pensez-vous des agents d'IA ? Dites-le nous dans les commentaires ci-dessous.
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