Des agents IA qui négocient avec vos systèmes, priorisent les tâches et prennent des décisions en quasi temps réel : l’autonomie logicielle change d’échelle. Pour éviter que ces nouveaux « collaborateurs » numériques ne deviennent des boîtes noires incontrôlables, le low-code s’impose comme tour de contrôle mêlant sécurité, gouvernance et vitesse de déploiement.

L’intelligence artificielle est désormais intégrée au quotidien de la plupart des entreprises, en effet, selon un rapport McKinsey, 78 % d’entre elles l’utilisent dans au moins une fonction métier. Aujourd’hui, un nouveau cap s’annonce avec l’IA agentique. Contrairement à l’IA traditionnelle qui se contente d’assister les humains, ces agents autonomes peuvent gérer des tâches complexes, interagir avec différents systèmes et même soutenir des décisions stratégiques. On peut imaginer des agents qui résolvent les problèmes des clients en temps réel ou ajustent automatiquement les outils pour suivre les priorités de l’entreprise.

Toutefois, il faut de la vigilance, car plus les agents sont libres d’agir, plus il est essentiel de les superviser pour éviter erreurs ou décisions contraires aux règles. La transparence, la gouvernance et l’intervention humaine deviennent donc indispensables. Les plateformes low-code, alimentées par l’IA, peuvent servir de garde-fou, en faisant le lien entre l’IA et les systèmes existants, et en garantissant que l’automatisation reste alignée sur les objectifs de l’entreprise sans générer de risques inutiles.

Développeurs et IA agentique : comment se complètent-ils ?

L’IA agentique ne se limite pas à répondre à des questions ou à rédiger des e-mails, elle transforme profondément la relation entre les humains et les logiciels. Là où les développeurs créaient autrefois des applications avec des résultats prévisibles, ils orchestrent désormais des écosystèmes d’agents capables d’interagir avec les personnes, les systèmes et les données.

Le rôle du développeur évolue, passant de simple codeur à stratège. Il définit les règles, les garde-fous et les structures qui permettent aux agents de fonctionner efficacement et en toute sécurité. Cette nouvelle approche demande un changement de mentalité : les systèmes agents ne sont pas déterministes, la transparence et la traçabilité sont essentielles, et la gouvernance doit être intégrée dès la conception.

En somme, l’IA agentique pousse les développeurs et responsables informatiques à assumer un rôle de supervision et de pilotage plus large, guidant à la fois la technologie et les pratiques organisationnelles.

L’autonomie croissante des systèmes intelligents bouscule les modèles de gouvernance 

L’autonomie des agents IA ouvre de nouvelles possibilités, mais elle s’accompagne de vulnérabilités importantes. Sans garde-fous solides, les risques dépassent la simple conformité : failles de sécurité, décisions opaques et atteintes à la réputation peuvent survenir. Les agents peuvent agir de manière incompréhensible pour les dirigeants, rendant la transparence et la traçabilité essentielles. Pour les processus critiques, comme l’approbation de transactions ou la réorganisation automatique des priorités, la responsabilité humaine reste incontournable : l’IA ne peut être tenue pour responsable.

Ces agents interagissent avec des systèmes internes, des API et des données sensibles, ce qui les rend particulièrement exposés aux cyberattaques. Un agent compromis peut affecter plusieurs systèmes simultanément, avec des conséquences difficiles à détecter. De plus, la prolifération non contrôlée d’agents peut fragmenter les flux de travail, créer des redondances et générer des décisions non coordonnées, sapant la confiance et l’efficacité. Tous ces risques peuvent freiner l’innovation et limiter l’impact positif de l’IA avant même que ses avantages se concrétisent.

Pour y remédier, il est indispensable d’adopter une approche proactive en mettant en place des plateformes sécurisées, gouvernées et supervisées de bout en bout, intégrant dès la conception conformité, traçabilité et discipline opérationnelle. Elles servent de garde-fou, assurant que l’IA agentique reste alignée avec les objectifs stratégiques tout en minimisant les risques, et offrant aux dirigeants une vision claire du fonctionnement des agents autonomes. Ainsi, autonomie et innovation peuvent coexister avec sécurité, responsabilité et confiance.

Comment le low-code simplifie le déploiement de l’IA agentique

Passer à l’IA agentique ne nécessite pas de réinventer la gouvernance. Les plateformes low-code alimentées par l’IA, offrent un cadre fiable et évolutif où sécurité, conformité et supervision sont intégrées. Elles permettent aux équipes informatiques de déployer des agents à grande échelle sans perturber les flux existants ni repenser l’architecture des systèmes centraux, tout en conservant un contrôle complet sur leur fonctionnement et en instaurant la confiance nécessaire pour évoluer en toute sécurité.

Le low-code combine applications et agents dans un même environnement, intègre la sécurité dès le développement et permet aux agents IA d’interagir avec toutes les couches des systèmes d’entreprise. Son infrastructure prête à l’emploi facilite l’expérimentation et le déploiement rapide, tout en maintenant la gouvernance à chaque étape.

Au-delà de la rapidité, ces plateformes permettent de travailler plus intelligemment. Les équipes définissent les règles, guident les agents et supervisent leur comportement à grande échelle plutôt que d’écrire chaque ligne de code. Dans un contexte où l’innovation ne ralentit jamais, le low-code offre la flexibilité et la résilience nécessaires pour tirer parti de l’IA agentique, limiter les risques et rester compétitif sans sacrifier qualité ni réputation.
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Par Rodrigo Coutinho, cofondateur et responsable des produits IA chez OutSystems