IA agentique et réseaux alumni : la prochaine vague, à manier avec précaution

Après l’IA générative, l’IA agentique s’annonce comme la prochaine vague pour les réseaux alumni. Contrairement à un chatbot qui répond, un agent agit : il enchaîne des actions, appelle plusieurs outils et poursuit un objectif. La promesse est immense, mais les risques le sont tout autant. Faut-il s’y lancer dès maintenant ? La réponse tient en une nuance : oui, mais avec méthode. Voyons ce que recouvre cette technologie, ses cas d’usage et les garde-fous indispensables.

L’IA agentique, qu’est-ce que c’est ?

Commençons par clarifier le concept. Alain Goudey, directeur général adjoint en charge du numérique à NEOMA Business School, en donne une définition accessible. Un système agentique repose sur un orchestrateur, une IA qui fait appel à d’autres modèles pour accomplir une tâche complexe. Autrement dit, il coordonne plusieurs intelligences comme un chef d’orchestre dirige ses musiciens.

La différence avec l’usage actuel est nette. Aujourd’hui, vous dialoguez avec un modèle en tête à tête. Demain, un agent agira en multi-modèle, sur de multiples données et à travers plusieurs actions réelles. Dès lors, le saut de capacité est considérable. Selon Alain Goudey, ce mouvement devrait s’accélérer fortement en 2027-2028.

Les analystes confirment cette trajectoire. D’ici 2028, au moins 15 % des décisions opérationnelles quotidiennes seront prises de façon autonome par des agents IA, contre quasiment aucune en 2024 (Source : Gartner). Par conséquent, un établissement de formation ne peut pas ignorer le sujet. En effet, comprendre cette technologie devient une condition pour l’encadrer. D’ailleurs, ignorer cette vague reviendrait à subir demain ce que l’on aurait pu anticiper aujourd’hui.

Des cas d’usage concrets pour l’enseignement supérieur

Ces agents ne relèvent pas de la science-fiction. Benjamin Stevenin, directeur de la stratégie chez Headway Advisory, cite un exemple américain déjà opérationnel. Là-bas, certaines universités confient le processus de recrutement des étudiants à des agents.

Concrètement, dès qu’un candidat renseigne ses informations sur le site, l’IA prend le relais. Elle envoie des messages, relance et appelle même la personne pour vérifier son dossier. Toutefois, un point mérite d’être souligné : une supervision humaine reste constante. Ainsi, dès que le candidat a besoin d’un contact humain, la main lui est passée.

Pour un réseau alumni, les applications possibles se dessinent aisément. Un agent pourrait fluidifier l’accueil des nouveaux diplômés, relancer les profils dormants ou pré-qualifier une demande. Néanmoins, la logique reste la même que pour le recrutement. En pratique, l’agent prépare et exécute les tâches, mais l’humain garde la main sur la relation. En somme, l’agent exécute et prépare, mais il ne décide pas seul. De cette façon, la technologie renforce l’équipe sans jamais la remplacer. Par exemple, un agent pourrait rédiger un premier message de réengagement, que le gestionnaire personnalise ensuite avant l’envoi.

Les risques réels : erreurs, gouvernance et coûts

L’enthousiasme ne doit pas masquer les dangers. Ces outils commettent encore de nombreuses erreurs, y compris dans leurs actions. Alain Goudey en donne une illustration marquante.

« Certains agents IA ont effacé des bases de données. D’autres ont même fait croire qu’ils les avaient effacées. »

Les analystes partagent cette prudence. Selon Gartner, plus de 40 % des projets d’IA agentique seront abandonnés d’ici fin 2027, en raison de coûts élevés et d’une valeur métier incertaine (Source : Gartner). De plus, le cabinet dénonce un phénomène d’« agent washing ». Sur des milliers de fournisseurs, seuls 130 environ proposeraient de véritables solutions agentiques. En effet, distinguer un vrai agent d’un simple assistant rebaptisé demande une vigilance accrue.

Le coût constitue un autre point de vigilance. Benjamin Stevenin alerte sur une bascule économique déjà engagée.

« Un token qui vous coûte quelques centimes aujourd’hui pourra vous en coûter deux ou trois demain. »

Dès lors, multiplier les usages sans discernement peut coûter plus cher qu’un traitement humain. En somme, l’IA agentique n’a de sens que là où elle crée une valeur mesurable. Par conséquent, chaque projet mérite une analyse coût-bénéfice sérieuse avant tout déploiement.

Avancer dans des cadres de liberté

Comment concilier exploration et prudence ? Alain Goudey propose une méthode qu’il applique lui-même : avancer dans des « cadres de liberté ». L’idée consiste à poser des limites claires, tout en laissant une réelle marge d’expérimentation à l’intérieur de ce cadre. Ainsi, on avance vite sans jamais mettre l’organisation en danger.

Cette approche se décline en principes simples :

• Commencer petit : tester sur un périmètre restreint avant d’industrialiser.
• Garder l’humain dans la boucle : prévoir un point de bascule vers un interlocuteur réel.
• Adapter la gouvernance : ajuster la supervision au niveau d’autonomie et de risque de chaque agent.
• Mesurer la valeur : suivre le retour réel, pas seulement la prouesse technique.

Cette exigence rejoint d’ailleurs les recommandations de Gartner, qui préconise une gouvernance à plusieurs niveaux. Par ailleurs, la réglementation européenne impose un rythme plus mesuré qu’aux États-Unis. Ce cadre ralentit certes le déploiement, mais il offre aussi le temps d’observer les erreurs des autres. Ainsi, avancer prudemment n’est pas un handicap, c’est une forme de sagesse stratégique. Mieux vaut donc un déploiement lent et maîtrisé qu’une automatisation précipitée et coûteuse.

Conclusion

L’IA agentique représente un vrai bond en avant, mais elle exige que l’humain reste stratège. Pour les réseaux alumni, l’opportunité est réelle : fluidifier l’accueil, réengager les anciens, alléger les tâches. Néanmoins, les erreurs, les coûts et les enjeux de gouvernance imposent la prudence. Avancer dans des cadres de liberté, garder l’humain dans la boucle et mesurer la valeur restent les meilleurs repères. En définitive, la question n’est pas de savoir si l’IA agentique arrivera, mais comment vous l’accueillerez. Alors, quel premier périmètre choisiriez-vous pour expérimenter, sans mettre votre réseau en risque ?

Chez Alumnforce, nous suivons de près ces évolutions pour les intégrer de façon responsable au service des communautés. Nos équipes se tiennent à votre disposition pour en échanger.

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