2025, l’année des agents. Et après ?

2025 a été l’année des agents. On a découvert qu’on pouvait améliorer significativement la performance des modèles de langage en les faisant itérer, en injectant de l’information et du contexte tout au long du processus de construction d’une réponse.

On a fait un bond en avant massif dans l’architecture de ces systèmes. Aujourd’hui, ils produisent enfin la valeur qu’on espérait depuis la sortie de ChatGPT. Est-ce que cette valeur compense les investissements consentis ? Difficile à dire. L’avenir nous le dira. Fin 2025, l’intégration la plus convaincante reste néanmoins celle des copilotes de programmation. La valeur est immédiate, mesurable, et il est logique que le secteur ait d’abord investi là où il était le plus mature. Claude Code est bluffant, Codex aussi, et même Vibe de Mistral est très agréable à utiliser.

Maintenant qu’on en est là, la question devient évidente : quelle est la suite ?

Est-ce que les agents vont devenir toujours plus autonomes et aller plus loin seuls ? Ou est-ce qu’on va continuer dans la voie ouverte par les agents de code, qui exposent chaque étape, chaque action, et permettent à un opérateur humain de corriger, d’ajuster, de valider ?

De mon point de vue, l’autonomie totale n’est pas pour tout de suite, sauf pour des tâches très connues, très maîtrisées et déjà bien balisées. En revanche, je pense que le principe du Human-in-the-Loop que l’on retrouve dans les agents de codage va se diffuser très rapidement dans d’autres secteurs.

Qu’est-ce qui caractérise les agents HITL ?

Les agents peuvent agir sur leur environnement. Via des sorties structurées et l’appel de fonctions, ils proposent des actions concrètes. En leur laissant itérer sur les conséquences de leurs propres actions, on leur donne une forme d’autonomie partielle.

C’est exactement ce que font les agents de codage. La vraie question est donc : pourquoi réserver ce type d’interaction au développement logiciel ? Pourquoi ne pas proposer les mêmes patterns pour d’autres métiers ?

Un project manager pourrait utiliser un agent pour organiser des tâches, planifier des dépendances, préparer des communications ou déclencher des mails en fonction des délais. Évidemment, je ne laisserais pas un agent faire tout seul. Il ne comprendra pas tous les aspects subtils du métier.

Et c’est précisément là que l’humain entre dans la boucle. Le Human-in-the-Loop ne consiste pas à brider l’agent. Il s’agit de concevoir une expérience dans laquelle l’agent pousse ses capacités au maximum, mais dans un cadre contrôlé, sous la supervision de l’humain pour lequel il travaille.

Ces systèmes ont, selon moi, une caractéristique clé : ils permettent à l’agent de prendre des risques sans s’engager. Autrement dit, l’agent doit disposer d’un espace de travail sans impact tant que l’humain n’a pas validé le résultat. Dans le monde du code, cela se matérialise très bien par une merge request : l’agent propose, le développeur décide. Pour un project manager, cela pourrait être la génération d’un graphe de dépendances, avec des tâches et des échéances, qui ne devient réel qu’une fois validé et partagé.

Je pense que cette étape est fondamentale. Le Human-in-the-Loop n’est pas l’opposé de l’autonomie : c’en est un préalable.

Les agents progresseront vers plus d’autonomie grâce à deux facteurs principaux :

• la confiance progressive des opérateurs dans les actions proposées, qui justifie l’investissement dans ces systèmes ;
• l’accumulation de données issues d’usages réels, permettant d’améliorer continuellement les agents sur des tâches ciblées.

Je pense que nous sommes aujourd’hui suffisamment matures pour commencer à développer ce type de solutions.

J’en ai fait l’expérience avec ez-dashboard, un projet sur lequel j’ai développé un agent capable d’opérer directement dans le navigateur de l’utilisateur. Travailler à ce niveau d’intégration m’a convaincu que ce modèle est applicable bien au-delà du développement logiciel.

Je suis convaincu que 2026 verra émerger des exemples très concrets d’interactions homme–agent réellement utiles. Moins spectaculaires que les promesses d’autonomie totale, mais beaucoup plus crédibles et adoptables.