IA agentique ou IA générative classique, ce qui change pour votre conformité

Dernière mise à jour : novembre 2026 · Temps de lecture : 6 minutes

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En bref. Une IA générative classique produit un contenu, puis un humain décide quoi en faire. Une IA agentique poursuit un objectif et exécute elle-même des actions dans vos outils. L'AI Act ne crée pas de catégorie « agent », mais cette autonomie d'action modifie la qualification du risque, les obligations de transparence et la façon d'organiser le contrôle humain.

Deux logiques différentes

Avec un assistant génératif, vous posez une question et vous obtenez un texte, une image ou un résumé. L'IA ne touche à rien. C'est vous qui copiez, envoyez ou décidez.

Un agent reçoit un objectif, par exemple « relance les factures impayées de plus de 30 jours ». Il planifie les étapes, interroge votre logiciel comptable, rédige les e-mails et les envoie. Il agit dans votre environnement par des appels d'outils, d'API ou de navigateur.

Critère	IA générative classique	IA agentique
Point de départ	Une requête	Un objectif
Résultat	Un contenu	Une série d'actions
Accès à vos systèmes	Aucun ou en lecture	Lecture et écriture (messagerie, CRM, paiements, fichiers)
Contrôle humain	Avant toute utilisation du résultat	Pendant l'exécution, parfois seulement après
Erreur typique	Une hallucination dans un texte	Une action erronée déjà exécutée (envoi, suppression, virement)
Traçabilité	Une question, une réponse	Des dizaines d'étapes enchaînées

Le terme « IA agentique » désigne souvent des architectures plus ambitieuses où plusieurs agents coopèrent. La frontière entre les deux notions reste mouvante.

Ce que dit l'AI Act

La Commission européenne l'a précisé dans la FAQ de son AI Act Service Desk. Les agents ne forment pas une catégorie distincte, mais les définitions de système d'IA et de modèle à usage général suffisent à les couvrir. Toutes les règles applicables aux systèmes d'IA s'appliquent donc aux agents.

Autrement dit, un agent se qualifie comme n'importe quel autre système, selon votre rôle et selon l'usage qui en est fait.

Cinq points où l'agent change la donne

1. Le risque se joue sur ce que l'agent fait réellement

Un assistant qui reformule une offre d'emploi reste une aide. Un agent qui analyse les candidatures, présélectionne les candidats et envoie les refus entre dans l'annexe III, point 4, et devient un système à haut risque. Les obligations correspondantes s'appliqueront au 2 décembre 2027.

Les agents généralistes compliquent l'exercice, car leur finalité prévue est large. Si vous orientez un agent généraliste vers un usage listé à l'annexe III, vous pouvez devenir fournisseur d'un système à haut risque au sens de l'article 25.

2. La transparence s'applique à chaque interaction

Les lignes directrices finales de la Commission sur l'article 50, publiées le 20 juillet 2026, consacrent une section entière aux agents. Un agent qui interagit avec une personne doit révéler sa nature artificielle et l'identité de la personne pour le compte de laquelle il agit.

Cette information doit être prévue dès l'architecture, dès qu'une interaction directe avec une personne est raisonnablement probable. Dans les systèmes multi agents, elle intervient aux étapes clés comme l'autorisation, le compte rendu ou la validation. Un agent qui écrit à vos fournisseurs ou appelle vos clients est directement concerné.

3. Le contrôle humain doit être conçu, pas supposé

À partir du 2 décembre 2027, pour un système à haut risque, l'article 14 impose qu'un humain puisse comprendre, surveiller, ignorer ou interrompre le système. L'article 26 oblige le déployeur à confier cette surveillance à des personnes compétentes. Avec un agent, valider chaque réponse n'a plus de sens. Il faut plutôt des points de validation avant toute action irréversible, des droits d'accès minimaux et un arrêt d'urgence.

C'est le principe retenu pour le module Agents IA de DILAIG. Un agent connecté lit vos documents internes et pré-remplit le questionnaire d'audit, mais il ne voit pas le score et ne peut ni soumettre l'audit ni générer les documents. Chaque réponse justifiée est relue et validée par un humain.

4. La journalisation devient centrale

À partir du 2 décembre 2027, les systèmes à haut risque devront enregistrer automatiquement leurs événements (article 12), et le déployeur devra conserver les journaux placés sous son contrôle au moins six mois (article 26). Pour un agent qui enchaîne des dizaines d'étapes, ces traces sont la seule façon de reconstituer une décision ou une erreur.

5. La chaîne de responsabilité s'allonge

Un agent mobilise souvent un modèle d'un premier fournisseur, un framework d'un deuxième, un intégrateur et enfin vous. Chaque contrat doit préciser qui fournit la documentation, qui définit la finalité et qui répond en cas d'incident. Le Digital Omnibus confie par ailleurs au Bureau de l'IA le contrôle des systèmes construits par un fournisseur sur son propre modèle à usage général.

Au-delà de l'AI Act

Un agent qui prend seul une décision produisant des effets juridiques sur une personne relève aussi de l'article 22 du RGPD sur les décisions automatisées. La nouvelle directive européenne sur la responsabilité du fait des produits défectueux, qui couvre les logiciels, doit être transposée d'ici le 9 décembre 2026 et s'appliquera aux produits mis sur le marché après cette date. Enfin, un agent qui lit des contenus externes est exposé à l'injection de prompt, un risque de cybersécurité avant d'être un risque juridique.

Avant de déployer un agent

• Décrire précisément sa finalité et vérifier qu'elle ne relève pas de l'annexe III
• Lister les outils et les données auxquels il accède, et réduire ses droits au strict nécessaire
• Identifier les actions irréversibles et placer une validation humaine avant chacune
• Prévoir l'annonce de sa nature artificielle dans chaque canal où il parle à des personnes
• Activer et conserver les journaux d'exécution
• Clarifier dans les contrats les rôles du fournisseur du modèle, de l'intégrateur et le vôtre
• Former les personnes chargées de le superviser

FAQ

Un agent IA est-il automatiquement à haut risque ?

Non. Comme tout système d'IA, il est à haut risque seulement si son usage figure aux annexes I ou III. Un agent qui classe vos e-mails reste à risque minimal.

Faut-il prévenir un client qu'il échange avec un agent ?

Oui, sauf si c'est évident pour une personne raisonnablement informée et attentive. L'agent doit aussi indiquer pour le compte de qui il agit, selon les lignes directrices de la Commission.

L'AI Act a-t-il été modifié pour les agents ?

Non, le texte ne les mentionne pas expressément. Ce sont les lignes directrices et la FAQ de la Commission qui précisent comment les règles existantes s'appliquent.

Qui est responsable si un agent commet une erreur ?

Cela dépend des rôles. Le fournisseur répond de la conception, le déployeur de l'usage et de la supervision. D'où l'importance de contrats précis.

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Et maintenant ?

Avant d'automatiser un processus avec un agent, l'audit gratuit DILAIG vous aide à vérifier si l'usage visé tombe dans le haut risque et quelles obligations de transparence s'appliquent. Si votre agent repose sur un modèle que vous avez adapté, l'outil gratuit Suis-je fournisseur de modèle d'IA à usage général ? clarifie votre rôle en trois étapes.

Avez-vous déjà confié une tâche complète à un agent, ou gardez-vous la main sur chaque action ?

Sources

• AI Act Service Desk, traitement des agents IA
• Reed Smith, lignes directrices finales sur l'article 50
• White & Case, EU AI Omnibus enters into force