Construire un système agentic avec LLM en 2025

Oublie le chatbot qui te sort une punchline sur demande. En 2025, un agent, ce n’est pas un modèle qui répond. C’est un acteur logiciel autonome, conçu pour interagir avec un environnement, percevoir un besoin, raisonner sur une tâche, décider, déléguer, et déclencher des actions. On est passé du prompt à l’intention, de la génération au pilotage. Un agent bien conçu ne “fait pas tourner un LLM” : il réfléchit, il mémorise, il s’adapte, il coopère. Et surtout, il agit dans un cadre gouverné.

⚙️ Un agent moderne repose sur 4 piliers techniques :

• Moteur cognitif : un LLM type GPT-4o, Claude 3.5, Gemini… Il pense.
• Orchestrateur : une couche logique (OpenAI SDK, LangGraph, AutoGen, Agno…) qui décide du quoi, du quand, du comment.
• Mémoire structurée : résumée, vectorisée, injectée… Elle permet à l’agent de conserver une trace et de prendre du recul.
• Outils/actions : APIs, outils internes, fonctions, autres agents… L’agent sort du texte pour entrer dans le réel.

Un agent, c’est donc plus qu’un cerveau. C’est un cerveau relié à des mains, des capteurs, une stratégie, et parfois à une équipe.

🔗 À lire avant ou en complément pour les curieux :

– Maîtriser le prompting avancé pour agents IA : Pour mieux comprendre comment structurer les intentions et actions de vos agents avec des prompts robustes, explicites et contrôlés.

– Architectures d’agents IA : panorama et évolutions : Un tour d’horizon des architectures actuelles d’agents : chaînes d’outils, auto-agents, orchestrateurs, graphes, pour situer votre approche dans un paysage clair.

🧠 Exemple concret : onboarding RH agentic

Tu veux automatiser l’arrivée d’un nouveau collaborateur.

• Un agent planificateur analyse le profil et définit les étapes
• Un agent IT provisionne les accès logiciels
• Un agent juridique génère le contrat adapté
• Un agent coordinateur vérifie que tout est complet

Chaque sous-agent a son rôle, sa logique, son moteur. Et tous sont orchestrés dans une dynamique cohérente.

C’est ça un système agentic : des entités autonomes qui coopèrent pour atteindre un objectif précis.

🔁 Mono-agent ou multi-agent ?

• Le mono-agent reste pertinent pour des workflows simples (assistant personnel, copilote contextuel, etc.).
• Le multi-agent devient incontournable pour les systèmes complexes ou scalables. Il permet d’isoler les responsabilités, de paralléliser les actions, de réutiliser les composants.

Des outils comme LangGraph facilitent cette approche grâce à une structuration visuelle et logique des boucles, erreurs, et dépendances.

Des protocoles comme A2A (Agent2Agent) permettent aux agents d’échanger entre eux en restant agnostiques de leur moteur ou fournisseur.

✨ Ce que ça change dans ton rôle de dev ou d’architecte

Tu ne construis plus une interface. Tu modélises un flux de cognition distribué.

Tu ne “poses pas une question” à un LLM. Tu mets en place un cadre d’intelligence opérationnelle, qui peut évoluer, apprendre, déléguer, échouer ou reprendre.

Un système agentic bien pensé, ce n’est pas “prompt + réponse”.

C’est but + stratégie + exécution + supervision. Et ça change tout.

Les frameworks agentic à connaître en 2025 ⚙️

Quand tu construis un agent aujourd’hui, tu ne démarres pas from scratch. Il existe une palette de frameworks conçus pour orchestrer les rôles, gérer les tools, modéliser les intentions et interagir avec des systèmes complexes. Chaque stack a sa philosophie, ses compromis, ses cas d’usage de prédilection.

Voici un tour d’horizon des plus matures et pertinents en 2025, avec une lecture claire : dans quel contexte choisir quoi ?

🔵 OpenAI SDK

Le plus simple pour démarrer… mais désormais extensible

• Ce que c’est : un SDK officiel qui te permet de définir des threads (conversations contextualisées), d’ajouter une mémoire native, de gérer des tools, et d’orchestrer des workflows via l’Assistant API.
• Avantages : simplicité, rapidité de mise en œuvre, support natif de GPT-4o, et depuis mars 2025, prise en charge des workflows multi-agents (via instructions, handoffs et tools).
• Limites : toujours fermé à l’écosystème OpenAI (pas de Claude, pas de modèle custom), mémoire non extensible hors du système natif, et orchestration encore limitée à l’écosystème propriétaire.
• Cas d’usage : copilote interne, assistant client, mais aussi désormais chaînes d’agents spécialisés au sein d’un même cadre OpenAI.

🧠 À retenir : excellent point d’entrée pour construire un ou plusieurs agents autour de GPT-4o, avec orchestration intégrée. Mais si tu veux mixer moteurs (Claude, Gemini…), il faudra sortir du périmètre.

🟢 LangGraph

Pour orchestrer des agents en mode graphe logique

• Ce que c’est : une surcouche de LangChain, qui te permet de représenter ton agent ou ton système multi-agent sous forme de graphe d’état.
• Pourquoi c’est puissant : chaque nœud est une étape, un rôle, une logique. Tu peux modéliser les boucles, les reprises, les erreurs, les branches… comme un vrai programme orienté mission.
• Avantages : lisibilité, composabilité, logique explicite, compatible avec de nombreux LLMs et tools.
• Limites : nécessite un peu de discipline architecturale (sinon tu fais vite du spaghetti d’agent).
• Cas d’usage : système multi-rôle (recherche → analyse → synthèse), pipeline d’audit, bots experts autonomes.

💡 À retenir : dès que tu veux faire collaborer plusieurs agents avec logique claire, LangGraph est un allié sérieux.

🟣 Agno

L’alternative légère et pragmatique

• Ce que c’est : un framework conçu pour construire rapidement des agents autonomes légers, capables d’utiliser des tools, de réfléchir, et de délivrer des résultats dans un contexte structuré.
• Avantages : rapide à mettre en œuvre, extensible, agnostique aux modèles (Claude, GPT, Gemini…).
• Limites : encore jeune, documentation parfois limitée, mais approche efficace pour des systèmes edge ou orientés production rapide.
• Cas d’usage : agents intégrés dans des interfaces custom, assistants métiers spécialisés, systèmes offline/edge.

⚡️ À retenir : Agno te permet de garder la main, sans tout reconstruire. Une sorte de “framework d’agent pragmatique”.

🧬 AutoGen (Microsoft)

Pour orchestrer des rôles autonomes via dialogue

• Ce que c’est : une bibliothèque Python développée par Microsoft qui permet de créer plusieurs agents qui dialoguent entre eux pour résoudre un objectif.
• Concept clé : chaque agent a un rôle, un style de réponse, des permissions. Ils collaborent en langage naturel, avec des règles de coordination.
• Avantages : approche inspirée du monde réel, très lisible, bon pour du prototypage de rôles multiples.
• Limites : parfois verbeux, gestion de la mémoire contextuelle à affiner.
• Cas d’usage : agent planificateur + exécutant + validateur, brainstorming multi-points de vue, test de rôles IA avant mise en production.

📣 À retenir : si tu veux simuler des rôles IA qui interagissent en langage naturel, AutoGen est redoutablement accessible.

🔗 Et les autres ?

• CrewAI : très orienté équipe d’agents, logique dynamique, belle interface pour orchestrer
• Haystack Agents : puissant pour faire du RAG orienté document avec agentification du workflow
• Semantic Kernel (Microsoft) : orienté sur les skills modulaires + pipelines

🧠 Le bon choix dépend de ta vision

Pas de framework parfait.

Mais un bon framework est celui qui s’aligne sur :

• Ton besoin fonctionnel
• Ton niveau de complexité
• Ton moteur cible (Claude, GPT, open-source…)
• Ton objectif : prototype rapide ou production scalable

💬 Tu peux très bien démarrer sur le SDK d’OpenAI, puis migrer vers LangGraph ou Agno en production. Ou mixer LangChain avec ton orchestrateur custom si tu veux une logique fine. Ce qui compte, c’est de maîtriser la coordination, pas juste le prompt.

Interopérabilité des agents – MCP, A2A & co 🔁

Un agent isolé peut être utile. Un agent interopérable devient puissant.

En 2025, les systèmes agentic ne vivent plus en silos. Ils communiquent entre eux, appellent des outils distribués, collaborent sur des tâches complexes… et doivent le faire dans un cadre cohérent, standardisé, sécurisé.

Deux protocoles dominent la scène : MCP (Model Context Protocol) et A2A (Agent2Agent). Ce sont eux qui posent les fondations d’une interopérabilité réelle, au-delà des API bricolées ou des agents faits maison.

🧩 MCP – Model Context Protocol

Le MCP, proposé par Invariant Labs, standardise la façon dont un agent communique avec son environnement. Il agit comme une interface sécurisée entre le modèle et les systèmes externes.

• 💡 Concrètement : tu veux que ton agent interroge une base client, accède à un CRM, ou déclenche une simulation métier ? Plutôt que d’appeler directement l’API, tu passes par un outil conforme au protocole MCP.
• 🔐 Bénéfice : tu cloisonnes l’accès, limites les fuites de contexte, structures la réponse, et évites que l’agent n’envoie “tout son prompt” à une API externe par erreur (cf. problèmes de sécurité sur le tool poisoning).
• 🧠 Philosophie : le raisonnement reste côté LLM/agent, l’action est externalisée mais gouvernée.

MCP n’est pas une lib de plus : c’est une façon propre d’exposer les tools à un agent, avec une couche de sécurité, de format et de gouvernance.

🔗 A2A – Agent2Agent Protocol (Google)

Présenté à Google Cloud Next 2025, A2A est une réponse au besoin de coordination entre agents hétérogènes : moteurs différents, orchestrateurs différents, rôles différents mais une même mission.

• 🧠 Problème adressé : tu veux que ton agent Claude interagisse avec un agent Gemini ou GPT ? Qu’un système LangGraph envoie une tâche à un autre orchestrateur ? A2A définit un protocole pour transmettre des instructions, du contexte, des états… indépendamment des vendors.
• 🤝 Interopérabilité native : plus besoin d’harmoniser les SDK, tu envoies des messages via A2A, et chaque agent les comprend selon sa logique locale.
• 🔄 Modèle coopératif : un agent peut proposer une action, déléguer, attendre un retour, ou même négocier un objectif.

Avec plus de 50 partenaires techniques (Salesforce, Deloitte, UiPath, etc.), A2A s’impose comme une brique standard de l’infrastructure agentique de demain.

🧠 Ce que ça permet concrètement

Imagine un système dans lequel :

• Un agent “analyse des documents financiers” (Claude)
• Transmet une synthèse à un agent “rédacteur de rapport” (GPT-4)
• Qui appelle un outil de visualisation (via MCP)
• Avant d’envoyer tout ça à un agent “auditeur” (Gemini)

Sans standard ? Tu dois tout recoder à la main.

Avec MCP + A2A ? Tu construis une architecture fluide, distribuée, agnostique.

C’est la clé pour scaler intelligemment.

🔐 Pourquoi ça compte (et pourquoi c’est technique)

Tu peux construire un agent sans MCP ni A2A, bien sûr.

Mais dès que tu veux :

• Industrialiser une logique d’appel tool
• Faire collaborer plusieurs rôles
• Intégrer plusieurs fournisseurs
• Ajouter une couche de contrôle / sécurité / audit

… alors tu as besoin d’un protocole. Et ces deux-là sont déjà là pour ça.

Ils ne sont pas là pour faire joli. Ils sont là pour normer la complexité.

La mémoire agentique – de l’historique brut au CAG 🧠📚

Un agent sans mémoire, c’est un poisson rouge avec un très bon verbe. Il répond bien… mais oublie tout.

Et pourtant, injecter tout l’historique brut à chaque appel est loin d’être une solution. En 2025, la vraie complexité, ce n’est pas d’avoir de la mémoire c’est de savoir quoi en faire, comment la structurer, et quand la mobiliser intelligemment.

📦 Le problème du contexte brut

Tu pourrais être tenté de tout garder : chaque échange, chaque tâche, chaque décision.

Mais le contexte des LLMs est limité, coûteux, et sa croissance n’est pas linéaire avec la performance. Même avec les modèles comme Gemini 1.5 (contexte de 1M tokens), tu ne vas pas injecter un dump de conversation sans discernement.

Les LLMs ne sont pas conçus pour “lire un livre” à chaque appel.

Ils ont besoin d’un contexte utile, bien résumé, bien ciblé.

🔁 Les trois grandes approches en 2025

1. Historique injecté (mémoire courte)

Simple, efficace pour les interactions courtes. Tu reprends les derniers tours de dialogue ou les dernières actions pertinentes.

→ Rapide à mettre en place, mais peu scalable. Tu oublies les intentions longues, les faits passés, les déductions antérieures.

2. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Tu vectorises les éléments importants (docs, échanges, logs…), puis tu fais du search sémantique pour injecter uniquement ce qui est pertinent.

→ Puissant pour la connaissance statique ou semi-dynamique. Moins pertinent pour le raisonnement conversationnel ou les objectifs évolutifs.

3. CAG (Context-Aware Generation)

Tu structures la mémoire dans une logique narrative : résumés, slots, intentions, événements marquants. L’agent “se souvient” de ce qui a du sens.

→ Permet un raisonnement plus cohérent dans le temps, une fidélité aux objectifs, et une meilleure continuité cognitive. C’est la mémoire native des agents bien conçus.

🧬 Vers une mémoire hybride

Les systèmes modernes combinent souvent ces approches :

• RAG pour le savoir externe
• CAG pour l’intention
• Historique brut pour la fraîcheur immédiate

Et ce qui compte, ce n’est pas seulement la donnée stockée, mais la stratégie de réinjection.

Un bon agent ne balance pas tout. Il choisit, il résume, il reformule.

Et il décide quand une information passée doit redevenir active dans le raisonnement.

🔎 Côté frameworks

• Le SDK OpenAI gère une mémoire native via les threads (stockés côté OpenAI). C’est pratique, mais fermé.
• LangGraph, AutoGen ou Agno permettent une mémoire customisée, injectée selon des règles définies par l’architecte.
• Certains systèmes utilisent des agents “mémoire” spécialisés, qui résument, taguent, réinjectent dynamiquement.

🎯 À retenir

Tu ne dois pas juste stocker l’info. Tu dois gérer la dynamique du souvenir. Et dans un monde de contextes qui explosent, de coûts qui baissent, et de LLMs plus puissants, la mémoire devient une des vraies zones d’innovation agentique.

CAG vs RAG – Quand, pourquoi, comment 🔍

La confusion est fréquente. Beaucoup parlent de “RAG” comme si c’était la seule manière sérieuse de donner de la mémoire à un agent. Pourtant, en 2025, c’est le CAG (Context-Aware Generation) qui se révèle bien plus adapté à la logique agentique.

Pourquoi ? Parce qu’un agent ne fait pas simplement de la recherche : il réfléchit dans le temps, suit une mission, prend des décisions, ajuste sa stratégie. Et pour ça, il a besoin d’une mémoire narrative, structurée, évolutive. Pas juste d’un moteur de recherche vectoriel.

📚 RAG – Pour injecter du savoir, pas du vécu

RAG (Retrieval-Augmented Generation) fonctionne très bien quand l’objectif est de retrouver et synthétiser de l’information. Tu vectorises une base documentaire (PDF, site, wiki, base produit), tu fais une recherche sémantique, et tu injectes le contenu utile dans le prompt.

• ✅ Idéal pour : assistants documentaires, chatbots d’entreprise, copilotes techniques ou légaux
• ❌ Limité pour : la continuité d’un raisonnement ou d’une mission évolutive
• ⚠️ Le rappel est mécanique, statique, sans lien avec l’intention ou la progression de l’agent

RAG reste très puissant, surtout dans les cas à base de contenu dense ou vivant (actualités, connaissances métier), mais ce n’est pas une vraie mémoire d’agent.

🧠 CAG – Pour structurer un raisonnement dans la durée

CAG (Context-Aware Generation), au contraire, ne fait pas appel à une base externe. Il s’appuie sur une mémoire structurée : résumés, éléments clefs, objectifs, faits marquants, slots personnalisés. Il modélise ce que l’agent sait, croit, a fait, ou a décidé.

• ✅ Idéal pour : agents autonomes, multi-étapes, impliqués dans une logique de mission
• ✅ Permet un raisonnement plus cohérent, plus humain, plus adaptatif
• ✅ Très économique en tokens et computation (vs. recherche vectorielle)
• ❌ Nécessite une stratégie de gestion mémoire (quand résumer, quoi garder, comment réinjecter)

Tu peux implémenter un CAG via un agent mémoire spécialisé, ou via un graphe de résumés continus. Dans tous les cas, tu construis une mémoire dynamique pilotée par la cognition, et non une base consultable passivement.

⚖️ Comparatif rapide

💡 Et si on combinait les deux ?

La plupart des architectures avancées combinent CAG + RAG :

• RAG pour le savoir métier ou les bases documentaires
• CAG pour la gestion de l’état de l’agent, son raisonnement, son objectif

Ce qui fait la différence, c’est la capacité de l’orchestrateur à choisir quoi injecter, à quel moment, et dans quel but. Tu ne veux pas tout balancer dans le prompt. Tu veux contextualiser intelligemment chaque appel, en fonction de la mission en cours.

🔑 À retenir

CAG, c’est la mémoire d’un esprit en action.

RAG, c’est l’accès à une bibliothèque bien classée.

Tu peux créer un bon assistant avec du RAG.

Mais tu ne peux pas construire un agent qui agit dans le temps sans CAG.

On enchaîne avec la section 6 : la sécurité agentique, un sujet de plus en plus critique à mesure que les agents interagissent avec des outils, des bases de données, voire des systèmes entiers.

Ce n’est pas qu’une question de LLM bien ou mal prompté c’est une question de gouvernance, d’isolation, et de contrôle.

Sécurité agentic – Tool poisoning, contrôle et isolation 🛡️

Construire un agent, c’est aussi lui donner des pouvoirs d’action. Et comme tout pouvoir mal encadré, ça peut vite dégénérer.

Un agent qui utilise des tools ou interagit avec des systèmes métiers doit être surveillé, encadré, isolé. Sinon, tu risques de transformer ton pipeline IA en un risque de fuite, de sabotage ou d’abus de contexte.

🐍 Le “Tool Poisoning” – attaque silencieuse, impact réel

Tu développes un agent autonome qui peut interroger une API interne.

Mais l’implémentation du “tool” cette passerelle vers l’API est mal sécurisée. Résultat : un agent (ou un attaquant via un prompt) peut injecter tout le contexte dans le call, détourner la fonction, ou déclencher une action imprévue.

C’est le principe du tool poisoning

Exemple typique : le LLM reçoit une instruction qui lui semble normale, mais qui le pousse à injecter tout son contexte (dont des données sensibles) dans un tool non prévu pour ça. Sans garde-fou, tu ouvres la porte à des fuites ou à des manipulations.

🧱 Cloisonner pour maîtriser

Voici les bonnes pratiques qui émergent dans les architectures agentic sérieuses :

• Définir des permissions explicites pour chaque tool (lecture, écriture, portée)
• Encapsuler les tools sensibles derrière des appels validés manuellement ou par d’autres agents (“guardian agents”)
• Limiter la fenêtre de contexte transmise à chaque appel (via MCP ou contrôleur local)
• Logger chaque action (ce que le LLM a décidé, pourquoi, avec quelles données)

Et surtout : ne jamais faire confiance à un LLM brut. Même bien prompté, il peut halluciner, mal interpréter, ou appliquer une stratégie biaisée.

🔐 Le rôle des protocoles comme MCP

Le Model Context Protocol (MCP) devient un standard de facto pour gérer ce problème.

Plutôt que de laisser le LLM envoyer des requêtes brutes à une API, tu passes par un outil structuré qui :

• Reçoit une demande minimale (intention + paramètres validés)
• Vérifie les autorisations
• Formate la réponse de manière prévisible
• Évite toute exposition directe du contexte complet

C’est un pare-feu logique entre l’agent et l’action.

🧠 Gouverner les agents… comme des humains augmentés

Un agent bien conçu, ce n’est pas un outil libre d’agir sans contrôle.

C’est un acteur intelligent mais gouverné, dont les permissions, la mémoire, les tools et les intentions sont encadrés.

C’est pour ça que beaucoup d’architectures avancées introduisent :

• Des “agents arbitres” pour valider certaines actions
• Des couches de sandbox pour tester en simulation avant exécution réelle
• Des journaux d’événements (logs d’intention, de prompt, de retour tool)

🎯 Ce qu’il faut retenir

Un agent mal contrôlé ne fait pas qu’halluciner. Il agit. Et s’il agit mal, il peut endommager des systèmes ou exposer des données.

C’est pourquoi la sécurité agentic doit être native, pas ajoutée à la fin. Tu ne codes pas un bot. Tu délègues une part d’intelligence autonome à un système. Et ça, ça se gouverne.

Cas concrets d’application des systèmes agentic 🧪

Les systèmes agentic ne sont plus des expérimentations. En 2025, ils sont déjà intégrés dans des architectures critiques, des outils métiers, et même des infrastructures industrielles. Ce ne sont pas des “chatbots évolués”, mais bien des unités d’intelligence opérationnelle, capables de piloter, assister, coordonner et même apprendre.

🧠 ManusAI – L’agent autonome universel

Développé par la startup chinoise Monica, ManusAI est un agent généraliste autonome capable de planifier, exécuter et livrer des tâches complexes sans supervision humaine continue. Il se distingue par :

• Architecture multi-agents : chaque sous-agent est spécialisé (planification, exécution, mémoire, etc.), permettant une gestion efficace des tâches complexes.
• Capacités multimodales : traitement du texte, des images, des tableaux et du code exécutable.
• Intégration d’outils externes : navigation web, exécution de scripts, manipulation de fichiers, etc.
• Fonctionnement asynchrone : les tâches sont exécutées dans le cloud, même lorsque l’utilisateur est déconnecté.
• Mémoire persistante : ManusAI se souvient des interactions passées pour affiner ses performances futures.

🔍 Cas d’usage :

• Analyse boursière : génération de rapports détaillés avec tableaux de bord interactifs sur des actions comme Tesla.
• Planification de voyages : création d’itinéraires personnalisés avec guides de voyage sur mesure.
• Création de contenu éducatif : production de supports pédagogiques interactifs pour l’enseignement.
• Comparaison d’assurances : évaluation de multiples polices d’assurance pour recommander les meilleures options.
• Sourcing de fournisseurs B2B : recherche et compilation de rapports sur des fournisseurs selon des critères spécifiques.

ManusAI a surpassé des modèles de pointe comme OpenAI Deep Research sur le benchmark GAIA, atteignant une précision de 86,5 % au niveau 1 et maintenant une précision élevée de 57,7 % au niveau 3 .

🧾 Traitement automatisé de contrats (LegalTech)

Une LegalTech déploie un système à trois agents :

• Extraction et structuration des clauses via un moteur de parsing et des outils NLP.
• Analyse de conformité en croisant avec une base réglementaire via RAG.
• Génération d’un rapport juridique synthétique à destination de l’équipe humaine.

Le tout est orchestré via LangGraph, avec une mémoire CAG qui conserve les “red flags” historiques propres à chaque client. Résultat : réduction de 70 % du temps de traitement.

🏥 Coordination d’agents médicaux spécialisés (HealthTech)

Dans une plateforme de diagnostic assisté, un agent généraliste reçoit les données patient. Il délègue selon les signaux détectés :

• Données cardiaques → agent spécialisé “cardio”.
• Examens IRM → agent de pré-analyse radiologique.
• Historique familial → agent génétique.

Chaque agent a son propre moteur (GPT pour le dialogue, Claude pour les résumés médicaux, modèle custom pour l’interprétation). Un agent superviseur compile les retours, en tire une synthèse et la soumet à un médecin.

🏢 Automatisation d’onboarding RH

Un grand groupe industriel a déployé un système agentic pour automatiser l’arrivée de nouveaux employés :

• L’agent planificateur génère le plan d’intégration personnalisé.
• L’agent administratif prépare les documents, les contrats, les accès.
• L’agent formation alimente le LMS et envoie des recommandations.

Le tout est intégré dans un dashboard supervisé par les RH, avec A2A pour les échanges entre services.

🤖 QA automatisée de LLMs en production

Des équipes IA utilisent des agents évaluateurs pour tester leurs propres agents :

• L’agent testeur génère des scénarios complexes (ex : edge cases juridiques).
• L’agent cible répond.
• L’agent “audit” évalue la cohérence, détecte les hallucinations, taggue les erreurs.

Ces boucles tournent en continu c’est du QA augmenté par des agents, utilisé pour améliorer le prompt engineering et réduire les risques en production.

📈 Analyse financière autonome en continu

Une plateforme de trading algorithmique utilise un système de 4 agents :

• Collecte d’actualités économiques via navigateur toolisé.
• Résumés thématiques orientés secteur.
• Détection d’anomalies ou signaux faibles.
• Synthèse des risques.

Chaque agent écrit dans un fichier partagé via tool MCP. Un système de validation humaine intervient uniquement si un seuil d’alerte est franchi.

🧠 Ce qu’on retient

Dans tous ces cas :

• Les agents ne se contentent pas de “parler” ils agissent dans un système métier.
• Il y a une vraie orchestration entre rôles, mémoire, sécurité et contexte.
• Et l’humain reste dans la boucle, mais seulement là où il apporte une valeur décisive.

Les systèmes agentic ne remplacent pas les humains. Ils remplacent les scripts rigides, les APIs figées, et les prompts bricolés.

Après avoir exploré les fondations, les frameworks, la mémoire, la sécurité et les cas concrets, place maintenant aux défis futurs ceux qui concernent autant les devs que les architectes, les chercheurs que les builders.

Les défis à venir pour les architectures agentic 🚀

Si 2023-2024 ont été les années de l’expérimentation et des proof of concept, 2025 marque l’entrée dans une phase de maturation des architectures agentic. Les bases sont posées. Les frameworks existent. Les protocoles sont là. Mais tout est encore en mouvement et plusieurs chantiers critiques restent ouverts.

🧠 1. Standardisation du raisonnement agentique

Aujourd’hui, chaque système a sa manière d’orchestrer les décisions : via des graphes, des prompts, des chaînes d’appels toolisés ou des dialogues multi-agents. Le problème ? Aucun standard clair n’encadre la logique de raisonnement. Ce flou complique l’auditabilité, la reproductibilité et la supervision.

➡️ Ce qu’on attend : une grammaire commune pour définir les intentions, les états, les dépendances entre tâches et la validation des résultats.

🪢 2. Interopérabilité avancée des agents hétérogènes

A2A est une avancée majeure, mais il reste encore difficile de faire collaborer des agents écrits dans des logiques différentes, sur des moteurs différents, et dans des environnements hybrides (on-prem + cloud).

➡️ Le défi : orchestrer un système où Claude, GPT, Gemini et des modèles open-source collaborent réellement, pas juste se passent des messages.

📚 3. Mémoire distribuée et décentralisée

Aujourd’hui, la mémoire est souvent centralisée (dans une base interne, un service vectoriel ou un orchestrateur). Mais à mesure que les agents deviennent persistants et coopératifs, il faut imaginer des mémoires partagées, gouvernées, avec versioning et accès finement contrôlé.

➡️ Inspiration possible : Git pour la mémoire cognitive. Ou CRDTs pour la mémoire distribuée synchronisée.

🧬 4. Meta-agents & orchestration dynamique

Dans un système multi-agent à grande échelle, il devient nécessaire d’avoir un agent qui orchestre les autres agents. Pas juste un “scheduler”, mais un méta-agent capable de :

• comprendre la mission globale
• allouer dynamiquement les tâches
• évaluer les réponses
• réordonner les priorités
• réassigner les rôles si un agent échoue

➡️ Le vrai défi est que ce méta-agent reste explicable, gouvernable et supervisable.

🧩 5. Prompt engineering à grande échelle

Un bon agent repose encore en partie sur un bon prompt. Et quand tu gères des dizaines d’agents spécialisés, la gestion des prompts devient un enjeu d’architecture.

➡️ Ce qu’on voit émerger : des frameworks de versioning de prompt, de génération automatique guidée (AutoPrompt), de profiling comportemental… mais tout reste encore artisanal.

🛡️ 6. Gouvernance et sécurité en production

Un agent qui hallucine en sandbox, ce n’est pas grave.

Un agent qui lance une requête bancaire erronée ou qui interagit mal avec un utilisateur dans une application médicale, c’est potentiellement critique.

➡️ Les systèmes agentic doivent intégrer nativement :

• un mécanisme d’alerte et d’escalade
• des règles de sécurité fine sur les tools
• une observabilité totale sur le raisonnement

💡 7. Confiance, auditabilité et explainability

C’est probablement l’un des plus grands chantiers à venir. Comment faire confiance à un agent autonome ? Comment comprendre ses décisions ? Comment le debugger ?

➡️ L’enjeu : construire des interfaces d’explication naturelles pour les humains, des journaux lisibles, et pourquoi pas des agents d’explication spécialisés.

📈 Ce que tout ça implique

On ne construit plus des assistants. On construit des infrastructures cognitives modulaires

Et comme pour le web, le cloud ou la data, ça implique des outils, des standards, de la supervision, des rôles bien définis… et surtout : des équipes qui pensent système, pas juste fonctionnalité.

🧭 Conclusion : L’ère des systèmes agentic commence maintenant

Nous ne sommes plus dans une phase d’exploration théorique.

En 2025, les systèmes agentic sortent des labos pour s’intégrer au cœur des outils métiers, des produits SaaS, des interfaces d’analyse, des workflows industriels. L’agent n’est plus un LLM bien prompté. C’est une architecture en mouvement, capable de percevoir, de raisonner, d’interagir, de s’adapter et bientôt, de coopérer avec d’autres entités autonomes.

Construire un système agentic moderne, c’est accepter de penser autrement :

• en modularité, pas en monolithe
• en mission, pas en simple tâche
• en contexte, pas en prompt
• en stratégie cognitive, pas en réponse immédiate

Le rôle des développeurs, architectes et designers IA va évoluer. Ce n’est plus seulement une question de choix de modèle ou de taille de context window. C’est une question de structuration du raisonnement, de mémoire, de responsabilité.

L’avenir appartient à ceux qui sauront connecter les intelligences humaines et artificielles au service d’une autonomie alignée, gouvernée et fiable.

Et cette autonomie, aujourd’hui, commence avec un agent.

💡 Pour aller plus loin :

– Créer un agent IA interopérable avec OpenAI SDK et Polkadot

– Le manifeste de la révolution pédagogique par l’IA