Workflow agentique : quand l'IA travaille en plusieurs étapes
Un workflow agentique est une façon d'utiliser un modèle d'IA en plusieurs étapes : il planifie, consulte des outils, rédige, se relit et corrige, au lieu de produire sa réponse d'un seul jet. C'est le mode de fonctionnement des assistants qui « font des choses » à votre place.
Données au 22 octobre 2026
L'essentiel en chiffres
| Niveau | Intermédiaire |
|---|---|
| Origine | 2024 |
| Introduit par | Andrew Ng (popularisation, lettre The Batch du 20 mars 2024) |
Du « premier jet » au travail en boucle
Quand vous posez une question à un assistant, le grand modèle de langage écrit généralement sa réponse d’une traite, sans revenir en arrière. Un workflow agentique change cette logique : la tâche est découpée en étapes, et le modèle peut chercher une information, essayer, constater une erreur et recommencer. Andrew Ng a popularisé l’expression dans sa lettre du 20 mars 2024, en y distinguant quatre schémas : la réflexion (se relire), l’usage d’outils, la planification et la collaboration entre plusieurs agents.
Un exemple concret
Imaginez une consultante qui prépare une note de veille sur un concurrent.
- Planifier : le modèle liste les questions à couvrir (offre, prix publics, actualités récentes).
- Chercher : grâce à l’appel d’outils, il lance des recherches web et lit les pages trouvées.
- Rédiger : il produit un premier brouillon structuré.
- Vérifier : une seconde passe compare chaque affirmation aux sources et signale ce qui n’est pas étayé.
- Corriger : le brouillon est repris, puis soumis à la consultante.
Chaque étape reste simple ; c’est leur enchaînement qui produit un travail plus fiable qu’une réponse unique.
Pourquoi ça compte
C’est le passage de l’IA qui répond à l’IA qui exécute. Anthropic, dans son guide « Building effective agents » publié en décembre 2024, décrit des schémas courants : enchaîner des prompts, aiguiller une demande vers le bon traitement, paralléliser, confier la coordination à un « chef d’orchestre », ou faire évaluer un résultat par un second appel. Ces briques se retrouvent dans la plupart des outils d’automatisation actuels. Avant de confier une tâche sensible à un tel système, notre outil Puis-je confier ça à un agent ? vous aide à évaluer les risques.
Erreurs et idées reçues fréquentes
- « Plus il y a d’étapes, mieux c’est. » Chaque étape ajoute du coût, de la latence et une occasion de se tromper. Le guide d’Anthropic recommande de commencer par la solution la plus simple.
- « Un workflow agentique est autonome, donc sans surveillance. » Pour les actions irréversibles (paiement, envoi d’e-mail, suppression), prévoir une validation humaine reste prudent.
- « C’est forcément plusieurs agents. » Un seul modèle peut suivre un workflow agentique ; le multi-agents n’est qu’un des schémas possibles.
Termes voisins : système multi-agents, humain dans la boucle, agent IA, orchestration.
Termes liés
- Agent IA · IA qui ne se contente pas de répondre : elle planifie et enchaîne des actions avec des outils pour atteindre un objectif donné.
- Appel d'outils (function calling) · Capacité d'un modèle d'IA à demander l'exécution d'une fonction externe, avec des arguments précis, puis à utiliser le résultat.
- Système multi-agents · Organisation où plusieurs agents IA, chacun avec un rôle, se répartissent une tâche et échangent leurs résultats pour la mener à bien.
- Humain dans la boucle · Principe qui fait valider, corriger ou arrêter par une personne les étapes importantes d'une IA ou d'un agent avant qu'elles ne s'exécutent.
- Orchestration d'agents · Coordination de plusieurs appels de modèles, outils ou agents IA : qui fait quoi, dans quel ordre, et comment les résultats sont réunis.
- Décomposition de tâches · Découpage d'un objectif complexe en sous-tâches plus simples, traitées une à une ou en parallèle par un modèle ou un agent IA.
À essayer
Tout le glossaire
Questions fréquentes
Quelle différence entre un workflow agentique et un agent IA ?
Les deux termes se recoupent. Anthropic, dans son guide de décembre 2024, appelle « workflow » un système dont les étapes sont fixées à l'avance par du code, et « agent » un système où le modèle décide lui-même de la suite. Dans l'usage courant, « workflow agentique » désigne souvent les deux.
Un workflow agentique donne-t-il toujours de meilleurs résultats ?
Pas toujours. Les étapes supplémentaires améliorent souvent la qualité sur les tâches complexes, mais elles coûtent plus de tokens et de temps. Pour une question simple, une seule requête suffit généralement.
Faut-il savoir coder pour créer un workflow agentique ?
Non. Des outils no-code comme n8n ou Make permettent d'enchaîner des étapes avec un modèle d'IA. Les frameworks en code offrent plus de contrôle pour des cas avancés.
D'où vient l'expression ?
Elle a été popularisée par Andrew Ng dans sa lettre The Batch du 20 mars 2024, qui opposait le prompt en un seul jet à un travail itératif. Il y décrivait quatre schémas : réflexion, usage d'outils, planification et collaboration multi-agents.
Sources des données
Données au 22 octobre 2026
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