Le tableau propose une comparaison claire entre l'IA générative et l'IA agentique, deux approches complémentaires de l'intelligence artificielle.

Il met en lumière leurs différences en termes de fonctionnement, d'applications et de niveaux d'autonomie. 

L’objectif est de mieux comprendre comment chacune peut être utilisée selon les besoins spécifiques d’un projet ou d’un domaine.

Critère IA Générative IA Agentique
Définition Crée du contenu original (texte, image, son, code) à partir de prompts et données d'entraînement. Prend des décisions, planifie et agit de manière autonome pour atteindre des objectifs.
Fonction principale Générer du contenu à la demande. Réaliser des tâches complexes en toute autonomie.
Mode d'interaction Réactif : répond aux instructions. Proactif : initie des actions selon un objectif.
Prise de décision Statistique, sans véritable raisonnement autonome. Autonome, contextuelle, évolutive.
Exemples d'applications
  • Rédaction (GPT-4)
  • Illustration (DALL·E)
  • Musique (Udio, Suno)
  • Code (GitHub Copilot)
  • Assistant de voyage autonome
  • Agent marketing intelligent
  • Gestion de supply chain
  • Agents multi-tâches (AutoGen)
Exemples concrets
  • Article généré par IA
  • Image originale avec Midjourney
  • Musique IA pour une pub
  • Planification de A à Z d'un séminaire
  • Réponses autonomes à des tickets clients
  • Coordination entre plusieurs IA
Limites
  • Risque de contenu incohérent
  • Dépendance aux données d’entraînement
  • Manque d’initiative
  • Complexité de supervision
  • Comportements imprévus
  • Nécessite une surveillance active
Complémentarité Les IA génératives peuvent enrichir les agents autonomes, tandis que les agents peuvent orchestrer des IA génératives pour produire du contenu à la volée dans une logique d’action globale.
Last modified: Wednesday, 23 April 2025, 3:58 PM