🧠 L’IA agentique

🎯 Objectif pédagogique

Découvrir les principaux modèles et algorithmes qui fondent les IA agentiques, comprendre leur logique d’apprentissage et d’interaction, et imaginer leurs usages marketing et managériaux dans le domaine de la restauration collective.

1. Définir le type d’IA : l’IA agentique (cadre conceptuel)

• Définissez ce qu’est une IA agentique (ou cognitive) : une intelligence artificielle capable de percevoir son environnement, de raisonner, d’agir et de s’adapter à des objectifs fixés.
• Expliquez en quoi elle se distingue des autres formes d’IA :
  • Descriptive (analyse des données),
  • Prédictive (anticipation),
  • Prescriptive (recommandation),
  • Générative (création de contenus).

👉 Après avoir répondu à l’ensemble de ces questions, synthétisez en donnant votre définition en 3 à 5 phrases, rédigées avec vos propres mots.

2. Explorer les principaux modèles et algorithmes de l’IA agentique

Votre objectif ici est de comprendre les modèles qui permettent à une IA d’agir et d’interagir.

Recherchez et décrivez, avec vos mots, les principes de fonctionnement des familles d’algorithmes suivantes :

Famille de modèle	Principe	Rôle dans l’IA agentique	Exemple concret
Reinforcement Learning (Apprentissage par renforcement)
Q-Learning / Deep Q-Networks (DQN)
Transformers conversationnels
Modèles multi-agents (MAS)
Cognitive Architectures (SOAR, ACT-R)

💡 Astuce : concentrez-vous sur l’idée générale de chaque modèle plutôt que sur les calculs mathématiques.

3. Identifier les outils d’IA agentique existants

Recherchez deux ou trois outils d’IA agentique utilisés dans les domaines du marketing, du service ou de la relation client.

Pour chacun :

• Indiquez le nom de l’outil.
• Décrivez sa fonction principale (agent conversationnel, recommandation, automatisation, planification).
• Donnez un exemple d’usage possible en restauration collective.

Outil / Plateforme	Type d’agent	Fonction principale	Usage potentiel en restauration collective
ChatGPT + API / GPTs personnalisés	…	…	…

4. Proposer des pistes d’utilisation de l’IA agentique dans la restauration collective

À partir de votre connaissance du secteur et des modèles étudiés, proposez 3 à 5 usages possibles d’IA agentiques.

Pour chaque idée :

• Décrivez le problème ou besoin à résoudre.
• Précisez le type d’agent ou d’algorithme pertinent (conversationnel, autonome, collaboratif…).
• Indiquez l’intérêt marketing ou opérationnel.

Piste d’utilisation	Type d’IA agentique / Algorithme	Problème résolu	Valeur ajoutée
…	…	…	…

5. Synthèse réflexive

Rédigez une courte réflexion (10 à 15 lignes) autour des trois questions suivantes :

• En quoi les modèles d’IA agentique (reinforcement learning, transformer, multi-agent, etc.) changent-ils la manière de concevoir la relation client et le service dans la restauration collective ?
• Quelles nouvelles compétences managériales et marketing seront nécessaires pour superviser ces agents autonomes ?
• Comment garantir que ces agents respectent la dimension humaine, éthique et relationnelle du service ?

Livrables :

• Un dossier écrit à rendre à la fin du cours par mail
• Un support de présentation orale pour l’examen.

Références

Abou Ali, M. & Dornaika, F. (2025). Agentic AI: A Comprehensive Survey of Architectures, Applications, and Future Directions. arXiv. https://arxiv.org/abs/2510.25445
→ Une revue très récente qui propose une typologie des systèmes agentiques, leurs architectures symboliques et neuronales, et les défis à venir.

“A Survey on Multi-Agent Reinforcement Learning: A Comprehensive Survey”. (2023). arXiv. https://arxiv.org/pdf/2312.10256
→ Traite en détail du reinforcement learning appliqué aux systèmes multi-agents, ce qui est une base technique importante pour l’IA agentique.

Deloitte. IA agentique : la prochaine frontière de l’automatisation — Analyse stratégique des impacts et challenges.

IBM. (2024). What Is Agentic AI? IBM Think Blog. https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai
→ Article accessible en français/anglais qui définit l’IA agentique, ses composants (agents, orchestration) et ses implications dans les entreprises.

“AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenge Analysis.” (2025). arXiv. https://arxiv.org/abs/2505.10468
→ Cet article distingue “AI Agents” (outils ciblés) et “Agentic AI” (systèmes autonomes), et analyse leurs différences conceptuelles.

GetDynamiq. (2024). What Is Agentic AI: Definition and Principles. GetDynamiq AI Blog. https://www.getdynamiq.ai/post/understanding-agentic-ai
→ Vulgarisation utile pour les étudiants non-spécialistes : définition, principes, exemples d’applications.

HUB Institute. 5 notions essentielles pour comprendre l’IA agentique — Article pédagogique sur les notions clés de l’agentic AI. hubinstitute.com

Joshi, S. (2025). A Comprehensive Survey of AI Agent Frameworks and Their Applications in Financial Services. Preprints.
→ Bien que centré sur la finance, cet article décrit les cadres applicatifs des agents intelligents et peut être transposé à d’autres secteurs (incl. restauration collective).