L'année 2025 marque un tournant décisif dans l'évolution de l'intelligence artificielle. Après l'engouement initial pour les Grands Modèles de Langage (LLM) comme ChatGPT, qui ont démontré une capacité sans précédent à comprendre et générer du texte, une nouvelle génération d'outils fait son apparition : les Agents IA. Ces systèmes ne se contentent plus de répondre à des questions ; ils sont conçus pour agir, planifier, s'adapter et s'améliorer de manière autonome, redéfinissant ainsi l'automatisation en entreprise [1].
La distinction entre un LLM classique et un Agent IA est fondamentale. Un LLM, par nature, est un moteur de génération de texte. Face à une requête, il produit une réponse basée sur son entraînement massif. Un Agent IA, en revanche, est un système plus complexe doté d'un cycle de vie itératif de réflexion et d'action.
"Un LLM va simplement générer une réponse basée sur son apprentissage initial. Un agent IA, lui, pourra consulter la base de données client, vérifier l'historique des interactions, créer un ticket si nécessaire et même déclencher des actions automatisées pour résoudre le problème." [1]
Ce processus itératif est la clé de leur efficacité. L'Agent IA commence par une phase de réflexion où il analyse la tâche et détermine les informations et les outils nécessaires. Il passe ensuite à l'action pour collecter ces ressources (par exemple, interroger une base de données, utiliser une API, ou exécuter un code). Ce cycle se répète jusqu'à ce que l'objectif soit atteint. Si un client premium demande un produit en rupture de stock, l'agent pourrait non seulement informer de la rupture, mais aussi proposer une alternative, envoyer une notification de retour en stock, ou même générer un bon de réduction, le tout sans intervention humaine [1].
Contrairement aux LLM traditionnels qui nécessitent des mois d'entraînement coûteux pour évoluer, les Agents IA se distinguent par leur modularité. Si un agent rencontre une limite, il suffit de lui ajouter un nouvel outil ou une fonctionnalité en quelques jours. Cette structure permet une spécialisation rapide et une adaptation aux besoins de l'entreprise. L'agent n'apprend pas comme un humain, mais il est optimisé en permanence par l'ajout de nouvelles ressources documentaires ou l'ajustement de son "prompt" (sa consigne d'action) [1].
L'intégration de techniques comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation) amplifie encore leurs capacités. Le RAG permet à l'agent d'accéder en temps réel à des informations précises et à jour, spécifiques à l'entreprise, garantissant ainsi un service ultra-pertinent. Un agent de support technique, par exemple, peut maîtriser instantanément la dernière documentation produit, même si elle a été mise à jour quelques minutes auparavant.
En somme, les Agents IA ne sont pas de simples outils, mais des systèmes conçus pour créer de la valeur en s'adaptant aux besoins changeants de l'entreprise. Ils représentent la prochaine étape logique de l'automatisation intelligente.
L'écosystème des LLM continue d'évoluer à un rythme effréné, avec des avancées notables en matière d'efficacité et de nouvelles fonctionnalités.
Modèle / Actualité | Résumé en 1-2 phrases | Impact principal |
| DeepSeek-V2 : Efficacité et Performance | Ce LLM open-source démontre des performances accrues tout en réduisant significativement les coûts d'entraînement (-42.5%) et la consommation de mémoire (cache KV) [2] [3]. | Il rend l'IA de pointe plus accessible et économique pour les entreprises et les développeurs. |
| Mises à jour Gemini 2.5 Flash | Les mises à jour d'octobre 2025 améliorent les capacités de raisonnement du modèle, notamment en fournissant des conseils étape par étape pour des sujets complexes et une meilleure gestion des données visuelles [4] [5]. | Amélioration de la clarté des réponses et des capacités multimodales pour des tâches complexes. |
| Dépréciation de Claude Sonnet 3.5 | Anthropic a annoncé le retrait de Claude Sonnet 3.5 (v2) pour le 22 octobre 2025, ce qui impacte les services et applications qui l'utilisaient, notamment certaines expériences GitHub Copilot [6]. | Nécessité pour les développeurs d'adapter rapidement leurs intégrations vers des modèles plus récents. |
DeepSeek-V2 s'impose comme l'outil du mois grâce à son équilibre remarquable entre performance et économie. Ce modèle de langage est idéal pour les entreprises qui cherchent à déployer une IA puissante pour des tâches de raisonnement, de codage ou d'analyse de données, sans engager les coûts exorbitants des modèles propriétaires. Sa nature open-source favorise également une plus grande transparence et flexibilité d'intégration. Il est la preuve que l'efficacité et la rentabilité peuvent aller de pair dans le monde des LLM.
[1] Lonestone.io. Agents IA : nouvelle frontière de l'intelligence artificielle. [En ligne]. Disponible sur : https://www.lonestone.io/ai/agents-ia
[2] deepseek-ai. DeepSeek-V2. [En ligne]. Disponible sur : https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2
[3] Liu, A. et al. DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture of Experts Language Model. arXiv:2405.04434. [En ligne]. Disponible sur : https://arxiv.org/abs/2405.04434
[4] Google. Gemini Drops: New updates to the Gemini app, October 2025. [En ligne]. Disponible sur : https://blog.google/products/gemini/gemini-drop-october-2025/
[5] Google. Mises à jour et améliorations des applications Gemini. [En ligne]. Disponible sur : https://gemini.google/be/release-notes/?hl=fr
[6] GitHub. Upcoming deprecation of Claude Sonnet 3.5. [En ligne]. Disponible sur : https://github.blog/changelog/2025-10-07-upcoming-deprecation-of-claude-sonnet-3-5/
