IA agentique : ce qui pourrait changer demain dans le travail des agents territoriaux
Après l’IA générative, une nouvelle étape se prépare : des intelligences artificielles capables non seulement de répondre à une question, mais aussi d’organiser et d’exécuter une succession de tâches.
Contexte
Après l’IA générative, une nouvelle étape se prépare : des intelligences artificielles capables non seulement de répondre à une question, mais aussi d’organiser et d’exécuter une succession de tâches. Pour les agents de l’agglomération Roissy Pays de France, cette évolution soulève autant de possibilités que de questions sur l’organisation du travail, les compétences, la responsabilité et la place de l’humain.
Depuis l’arrivée de ChatGPT et des autres assistants conversationnels, l’intelligence artificielle s’est progressivement installée dans le quotidien professionnel. Jusqu’à présent, son utilisation consistait principalement à demander à une IA de produire quelque chose : rédiger un texte, synthétiser un document, rechercher une information ou proposer des idées.
Une nouvelle étape est cependant en train de se dessiner : celle de l’IA agentique.
De l’IA qui répond à l’IA qui agit — Plusieurs niveaux d’autonomie
Dans une note publiée en février 2026, le Conseil de l’IA et du Numérique explique que ces systèmes permettent de déléguer non plus seulement une tâche isolée, mais potentiellement une succession complète d’opérations à un logiciel intégrant de l’intelligence artificielle.
Un agent IA est défini comme un programme capable de prendre certaines décisions ou d'effectuer des actions en s’appuyant sur des modèles d’intelligence artificielle.
Il peut notamment
• analyser une situation ; • décomposer un objectif en plusieurs étapes ; • rechercher les informations nécessaires ; • comparer différentes solutions ; • déclencher certaines actions ; • vérifier le résultat obtenu ; • solliciter une validation humaine avant de poursuivre.
La différence est importante.
Aujourd’hui, on peut par exemple demander à une IA
« Rédige-moi une réponse à ce courriel. »
Demain, un système agentique pourrait être capable de suivre un processus plus complet : lire le message, comprendre la demande, rechercher certaines informations dans les outils disponibles, préparer une réponse puis la soumettre à l’agent pour validation avant son envoi.
Le document donne notamment l’exemple d’un assistant capable de consulter un agenda, rechercher des possibilités de transport et d’hébergement, comparer les prix, proposer plusieurs solutions puis éventuellement effectuer la réservation.
Ce principe peut évidemment être transposé à de nombreuses activités professionnelles.
Toutes les IA agentiques ne fonctionnent pas de la même manière.
La note distingue cinq degrés d’autonomie, allant de l’automatisation la plus simple jusqu’à une hypothétique autonomie complète.
Les premiers niveaux existent déjà : automatisation de tâches répétitives, extraction d’informations à partir de documents, reconnaissance de caractères ou analyse de données.
Les niveaux intermédiaires permettent ensuite d'enchaîner plusieurs opérations, tout en maintenant des points de validation humaine.
Les systèmes les plus avancés peuvent enfin devenir proactifs et proposer eux-mêmes certaines actions en fonction du contexte.
En revanche, le cinquième niveau décrit dans la note — une IA totalement autonome capable de fonctionner de bout en bout, d'apprendre continuellement et de déterminer ses propres objectifs — n'est pas atteint aujourd'hui et relève encore de la recherche.
Cette précision est importante : derrière les annonces parfois spectaculaires autour de l'intelligence artificielle, la réalité actuelle reste beaucoup plus progressive.
Qu'est-ce que cela pourrait changer dans une collectivité ?
La note n'est pas spécifiquement consacrée aux collectivités territoriales. Mais les capacités qu'elle décrit permettent d'entrevoir plusieurs évolutions possibles.
Dans une administration, une IA agentique pourrait par exemple participer à l'enchaînement de tâches comme :
réceptionner une demande → identifier son objet → rechercher les informations nécessaires → préparer une réponse → la transmettre à un agent pour validation.
Elle pourrait également assister certains processus comprenant de la saisie, de l'analyse documentaire, du classement, de la recherche d'informations ou de la préparation de documents.
La technologie repose justement sur plusieurs couches permettant à l'IA de comprendre une demande, organiser les actions nécessaires, raisonner sur différentes possibilités puis contrôler le résultat produit.
Pour les agents, l'enjeu pourrait donc être considérable.
L'objectif le plus intéressant serait évidemment de faire prendre en charge par ces outils une partie des tâches les plus répétitives ou chronophages afin de dégager davantage de temps pour les missions nécessitant une véritable expertise professionnelle, une appréciation humaine, une décision ou une relation avec les usagers.
Mais cette évolution ne peut pas être envisagée uniquement sous l'angle de la productivité.
Une erreur peut entraîner une autre erreur — Et les données des agents et des usagers ?
Plus un système réalise automatiquement une succession d’actions, plus la question de sa fiabilité devient importante.
Le Conseil de l’IA et du Numérique attire notamment l’attention sur les effets de cascade.
Une erreur commise lors d'une première étape peut être reprise par l'étape suivante, puis amplifiée tout au long du processus.
Plusieurs agents IA travaillant ensemble peuvent également interpréter différemment une même consigne ou produire des décisions contradictoires.
À cela s'ajoutent les risques de cybersécurité : un agent IA connecté à plusieurs logiciels ou bases de données devient lui-même un point potentiel d'exposition ou d'attaque.
Autrement dit, plus l'intelligence artificielle dispose d'une capacité d'action importante, plus les mécanismes de contrôle deviennent essentiels.
C'est probablement l'un des principaux sujets pour les administrations.
Pour fonctionner efficacement, ces systèmes peuvent être amenés à accéder, analyser ou conserver d'importantes quantités d'informations.
La note souligne ainsi les enjeux liés à la protection des données personnelles, mais également ceux relatifs à la responsabilité lorsqu'une IA commet une erreur ou prend une décision ayant des conséquences importantes.
D'autres difficultés concernent les biais algorithmiques.
Une intelligence artificielle apprend à partir de données qui peuvent elles-mêmes contenir des biais. Les résultats produits doivent donc pouvoir être testés, vérifiés et, lorsque cela est nécessaire, corrigés.
La transparence constitue également un enjeu majeur : lorsque plusieurs systèmes et plusieurs modèles interviennent successivement, comprendre précisément pourquoi une décision a été proposée peut devenir particulièrement complexe.
Pour une collectivité, ces questions sont particulièrement sensibles dès lors que l'outil intervient dans un processus concernant directement un agent ou un usager.
L'IA va-t-elle remplacer les agents ? — Une opportunité… mais également un risque d'intensification du travail
C'est probablement la question qui revient le plus souvent.
Et le document invite précisément à éviter les conclusions trop rapides.
L'IA agentique rend automatisables certaines tâches qui ne l'étaient pas auparavant. Elle peut donc entraîner une recomposition importante de certains métiers et de certaines organisations.
Mais un métier ne se résume pas à une succession de tâches inscrites dans une procédure.
Il comprend aussi une expertise, une responsabilité, des interactions humaines, une connaissance du terrain et une place particulière dans l'organisation.
Le Conseil rappelle également que la pénétration de l'IA dans les organisations peut être beaucoup plus lente lorsque seules certaines parties d'un métier sont réellement automatisables.
La question n'est donc probablement pas simplement
« Quels métiers l'IA va-t-elle supprimer ? »
Elle pourrait davantage devenir
« Quelles tâches vont être automatisées et comment les métiers vont-ils évoluer autour de ces nouvelles possibilités ? »
L'intelligence artificielle peut potentiellement améliorer les conditions de travail.
Automatiser certaines opérations répétitives peut permettre de réduire la charge administrative et de rendre certaines missions plus intéressantes.
Mais l'effet inverse existe également.
Si les gains de productivité obtenus grâce à l'IA conduisent simplement à augmenter le nombre de dossiers ou de sollicitations à traiter, l'outil peut alors provoquer une intensification du travail.
La note évoque explicitement cette double possibilité : amélioration des conditions de travail d'un côté, augmentation de la pression et de l'intensité du travail de l'autre.
C'est probablement sur cette question que les organisations syndicales devront être particulièrement attentives.
Former les agents avant de transformer leur travail — Pour UNSAgglo, le dialogue social doit accompagner cette transformation
L'arrivée de ces technologies pose également une question fondamentale : celle des compétences.
Utiliser correctement une IA ne signifie pas seulement savoir écrire une requête.
Il faut également être capable de
comprendre ce que fait l'outil, identifier ses limites, contrôler ses résultats, détecter une erreur et savoir dans quelles situations il ne doit pas être utilisé.
Les décisions prises aujourd'hui en matière de formation, d'accompagnement du changement, d'adaptation de l'organisation et des conditions de travail auront donc un impact déterminant sur les conséquences futures de l'IA dans le monde professionnel.
Les agents ne doivent pas découvrir ces transformations une fois les outils déjà déployés.
Ils doivent pouvoir les comprendre et y être préparés.
La conclusion du Conseil de l'IA et du Numérique mérite particulièrement d'être retenue.
Face à ces transformations, il estime essentiel que le dialogue social et la négociation collective jouent pleinement leur rôle pour anticiper, prévenir, accompagner et évaluer les transformations en cours.
Pour UNSAgglo, cette approche doit également prévaloir au sein de nos collectivités.
L'intelligence artificielle peut devenir un formidable outil au service des agents et du service public lorsqu'elle permet de réduire certaines tâches répétitives, d'améliorer l'accès à l'information ou d'accompagner les professionnels dans leur travail.
Mais son déploiement doit rester maîtrisé.
Former les agents, protéger leurs données, maintenir une véritable supervision humaine, évaluer les conséquences sur la charge de travail et associer les représentants du personnel aux transformations de l'organisation seront des conditions indispensables.
L'enjeu n'est donc pas d'être « pour » ou « contre » l'intelligence artificielle.
Il est de déterminer quelle IA nous voulons dans le service public, pour quelles missions, avec quelles garanties et au bénéfice de qui.
Parce que la transformation numérique du service public ne doit pas se faire à la place des agents.
Elle doit se construire avec eux.
Sources
- Conseil de l'IA et du Numérique, « Les intelligences artificielles à l'heure de la vague agentique : de quoi parle-t-on ? », note de février 2026.