代理式人工智能：初步实地反馈

www.ima-dt.org Remerciements Ce livre blanc est le fruit d’un collectif animé par la passion et le désir de partager.Chaque contributeur y a apporté bien plus que du temps : son énergie, ses convictions et larichesse de son expérience du terrain. Ensemble, nous avons eu à cœur de vous transmettrenotre compréhension et de défricher, pas à pas, le chemin de l’Agentic AI pour éclairer etinspirer la réussite de vos propres projets. Nous tenons à remercier chaleureusement l’ensemble des contributeurs pour ces momentsprivilégiés d’intelligence collective. Merci à : Yulia KoloskovaLead DataGroupe Crédit Agricole Anlie ArnaudyChief Product OfficerSociété Générale Hanane Dupouy MoualilExperte en IA agentiqueFreelance Sami KtariArchitecte solutions et techniqueCrédit Agricole CIB Guillaume FournierSocGen AI CTOSociété Générale Arnaud ParanData ScientistGroupe Crédit Agricole Lyes MegharaHead of AI for CIB FrontNatixis Laetitia FournierManaging Director - Head of Data & InnovationNatixis Ashraf SagheLead data scientistGroupe Crédit Agricole Ludovic GibertChief Data Officer & Innovation Leader forGlobal Coverage and Investment BankingGroupe Crédit Agricole Aymen ShabouCTO & Head of AI - DataLabGroupe & AI Factory GroupGroupe Crédit Agricole Philippe HenneresseDirecteur Innovations IT SGDBFSaint-Gobain Mohammed TabizaRéférent IA pour la DSILa Banque Postale Daniel HerberaChief Transformation Officer @ SocGenAISociété Générale Paul WassermannData scientistGroupe Crédit Agricole Sébastien JehanAgentic AI ArchitectCrédit Agricole CIB Coordination éditoriale :François DéliacResponsable des contenusIMA Sommaire 1Contexte,principesetdéfinitions 1.1Contexte11.2Agentique et agents : comprendre la distinction conceptuelle41.3Valeur business5 2Patterns agentiques 6 2.1Introduction62.2Classificationdespatternsagentiquespararchitecture72.3Orientation dans le choix des patterns agentiques112.4Références13 3Protocoles agentiques14 3.1Pourquoi standardiser ?143.2Taxonomie des protocoles143.3Model Context Protocol (MCP) : standardiser l’accès aux ressources153.4Gouvernance outillée des serveurs MCP163.5Agent-to-Agent Protocol (A2A) : orchestrer la collaboration233.6Agent-User Interaction (AG-UI) : transparence et co-construction243.7Architecture intégrée : synergie des trois protocoles263.8Limitesactuellesetdéfis273.9Perspectives et feuille de route283.10Conclusion29 4Mise en œuvre30 4.1Huit frameworks agentiques pour les pro devs304.2Démocratiser l’agentique avec le Low code / No Code404.3Évaluation des agents IA et des systèmes agentiques444.4Performance et scalabilité, FinOps544.5Gestion des habilitations et propagation des identités644.6Cybersécurité704.7Gestion des erreurs dans les workflows agentiques72 5.1Quand l’IA se souvient : de l’outil amnésique au partenaire stratégique745.2Le partenaire persistant : transformer l’architecture de mémoire en avantage produit795.3Structure de la mémoire pour les agents : une exploration technique84 6.De la promesse à la valeur opérationnelle :88l’IA agentique, levier stratégique de transformation 6.1État des lieux : comprendre le fossé entre le potentiel et la réalité886.2Les 7 piliers d’une démarche agentique réussie886.3Ouverture : vers l’organisation agentique et collaborative896.4Manifeste agentique : les dix convictions du Collectif IMA916.5Appel à l’action collective91 Glossaire 92 Troiscasd’usageagentiquesappliquésàlafinance94 Fiches cas d’usage 108 Tribune d'Expert112 Innovation Makers Alliance -What's up ?118 Préface Agentic AI, chronique d’un naufrage annoncé ? Par Ludovic Gibert,Chief Data Officer & InnovationLeader for Global Coverage andInvestment Banking,Crédit Agricole CIB Réfèrent IA / IA GEN @ IMA À l’heure où leMITalerte dans son rapportState of AI in Business 2025, que95 % des projets d’IAgénérative ne produisent encore aucun impact mesurable sur la valeur, et où leGartnerestime queprèsde 80 % des initiatives IA échouent, certains annoncent déjà l’éclatement d’une bulle “Agentic AI / GenAI”. Mais ne jetons pas le bébé avec l’eau du bain ! Oui, les projets IA restent complexes, cela d’autant plus dans cette période d’euphorie collective où lebon sens et le pragmatisme peuvent se perdre. Pourtant,potentiel de rupture est bel et bien présent. Jugez plutôt du potentiel « natif » de l’Agentic AI : •Sa capacité à orchestrer des tâches complexes, en mobilisant des équipes d’agents spécialiséscapablesdecollaborer,d’itéreretd’ajusterjusqu’àatteindrel’objectiffixéavecleniveaudequalité attendu.•Son aptitude à interagir avec le système d’information, via des appels d’API, la génération derequêtes ou de code, permettant non seulement d’accéder à l’information mais aussi d’agir, parexemple en passant une commande ou en déclenchant une opération.•Sa faculté de raisonnement de plus en plus avancée, lui permettant d’évaluer un résultat, dedécider des meilleures options et de clôturer un processus de manière autonome. À cela s’ajoutent l’ém