Qu'est-ce qui distingue l'IA agentique d'OpenAI en 2025 ?

Points clés de la clé à retenir

OpenAI propose-t-il l'IA agentique ?

Oui, OpenAI propose un produit d'IA agentique entièrement fonctionnel.

La société a lancé le mode agent ChatGPT le 17 juillet 2025, permettant à la plateforme d'achever de manière autonome des tâches en plusieurs étapes à l'aide d'outils intégrés tels que la navigation sur le Web et l'exécution de code.

Trois mois plus tard, OpenAI a lancé AgentKit, une suite complète d'outils de développement conçus pour créer, déployer et optimiser des agents IA de bout en bout.

Ces lancements positionnent OpenAI comme un leader sur le marché de l'IA agentique. La société cible les chefs d'entreprise et les responsables produit qui souhaitent bénéficier d'une automatisation intelligente sans avoir à reconstruire l'ensemble de leur infrastructure technologique.

Après avoir testé la plateforme moi-même au cours des derniers mois, j'ai trouvé l'installation étonnamment simple, même si l'agent a parfois eu du mal avec des tâches nuancées qui nécessitaient un jugement spécifique au domaine.

Comment cela fonctionne-t-il concrètement ?

L'IA agentique d'OpenAI fonctionne grâce à un système unifié qui combine les capacités de raisonnement de ChatGPT avec la possibilité de naviguer sur des sites web, d'exécuter du code et d'appeler des API sur un ordinateur virtuel.

Lorsque vous lui attribuez une tâche, l'agent évalue l'objectif, sélectionne les outils appropriés et exécute une série d'actions jusqu'à ce qu'il acheve l'objectif ou rencontre un obstacle.

L'agent peut exploiter les connecteurs vers Gmail, GitHub, Slack et d'autres applications, en accédant de manière sécurisée aux données des utilisateurs uniquement après avoir invité à donner leur permission. Cette couche de permission garantit qu'aucune action sensible ne se produit sans accord explicite.

Lors de mes propres tests, j'ai remarqué que l'agent marquait une pause avant d'envoyer des e-mail ou de modifier des fichiers, ce qui renforçait ma confiance dans son processus décisionnel.

Cette architecture permet à l'agent de gérer des tâches qui nécessitaient auparavant plusieurs outils et transferts manuels. Par exemple, il peut extraire des données de vente d'un CRM, analyser les tendances dans un tableur et rédiger un e-mail de résumé sans changer de contexte.

Cette différence est importante, car la vitesse d'achèvement des tâches augmente lorsqu'un seul système orchestre l'ensemble du flux de travail. À quoi cela ressemble-t-il lorsqu'un utilisateur réel le met en pratique ?

À quoi cela ressemble-t-il dans la pratique ?

Imaginez un chef de produit qui doit compiler des informations sur la concurrence pour une prochaine session de planification de sprint.

Au lieu de visiter manuellement les sites concurrents, de copier les listes de fonctionnalités et de rédiger des notes, elle active le mode agent ChatGPT à l'aide d'une seule invite : « Recherchez les trois meilleures plateformes CRM, comparez leurs fonctionnalités IA et résumer vos conclusions dans un tableau. »

L'agent suit un parcours clair, du problème au résultat :

En moins de 10 minutes, le chef de produit dispose d'un document prêt à être partagé. Cette rapidité et cette autonomie contrastent fortement avec les assistants de recherche traditionnels qui nécessitent des instructions étape par étape ou une vérification manuelle à chaque étape.

Les solutions concurrentes manquent souvent de l'intégration étroite entre le raisonnement, la navigation et la manipulation des données qu'OpenAI regroupe dans une seule interface. Cela nous amène à la question plus large de savoir ce qui distingue OpenAI dans un champ très concurrentiel.

Qu'est-ce qui différencie OpenAI ?

OpenAI s'est taillé une position unique parmi les meilleures entreprises créatrices d'agents en développant un mode agent destiné aux consommateurs et une boîte à outils complète pour les développeurs au cours de la même année.

Alors que d'autres fournisseurs se concentrent sur une automatisation limitée ou nécessitent un code personnalisé approfondi, OpenAI offre une expérience plug-and-play pour les utilisateurs non techniques, ainsi que des options de personnalisation avancées pour les équipes d'ingénieurs.

L'entreprise a également donné la priorité à la sécurité et à la gouvernance. OpenAI a lancé Guardrails, une couche de sécurité modulaire open source qui peut automatiquement masquer les données personnelles, détecter les tentatives de jailbreak et faire respecter la conformité aux politiques.

Cela garantit que les agents déployés opèrent dans des limites fiables, un aspect essentiel pour les entreprises qui traitent des informations sensibles.

Voici les atouts clés et inconvénients de la plateforme :

Un utilisateur de Reddit a bien résumé les sentiments mitigés à ce sujet : « J'ai développé en une semaine des applications complexes qui m'auraient pris des mois auparavant », tandis qu'un autre a fait remarquer que l'agent « échoue régulièrement dans des tâches basiques » et manque de la transparence nécessaire à l'automatisation robotique des processus d'entreprise.

Ces expériences contrastées mettent en évidence une plateforme encore en phase de maturation, mais qui laisse déjà entrevoir un potentiel de transformation.

Dans ce contexte, voyons comment les agents OpenAI s'intègrent dans les écosystèmes technologiques existants des entreprises.

Intégration et compatibilité avec l'écosystème

L'IA agentique d'OpenAI se connecte aux systèmes environnants via un registre de connecteurs centralisé qui offre des intégrations prêtes à l'emploi pour les applications d'entreprise courantes.

Les administrateurs gèrent ces connecteurs à partir d'une console unique, accordant ou restreignant l'accès en fonction des rôles de l'équipe et des exigences de conformité.

Le SDK Agents et l'API Responses fournissent des outils intégrés tels que la recherche sur le Web, la recherche de fichiers et le contrôle informatique, permettant aux développeurs de créer des agents qui récupèrent des informations en temps réel et effectuent des actions sans code d'intégration personnalisé. Cela réduit les frictions liées à la mise en œuvre et accélère la valeur.

Voici comment les principales plateformes s'intègrent dans l'écosystème des agents OpenAI :

L'intégration de modèles tiers est également assistée. La plateforme n'est pas limitée aux modèles OpenAI ; les développeurs peuvent évaluer d'autres modèles au sein de la plateforme et appeler des API externes via des interfaces standardisées.

Cette extensibilité rend les agents OpenAI adaptables à des piles technologiques hétérogènes où coexistent plusieurs fournisseurs d'IA.

Échéancier de mise en œuvre et gestion du changement

L'adoption de l'IA agentique travaille mieux lorsque les organisations mènent l'étape du déploiement progressif plutôt que de tout mettre en place d'un seul coup à l'échelle de l'entreprise.

Commencez par un projet pilote restreint qui cible un flux de travail à forte valeur ajoutée et à faible risque, tel que l'automatisation du tri des tickets d'assistance client ou la génération de résumés hebdomadaires des ventes. Cela permet aux équipes de découvrir les atouts et les limites de la plateforme dans un environnement contrôlé.

Voici une séquence de déploiement éprouvée :

Les parties prenantes doivent inclure la sécurité informatique pour examiner les politiques d'accès aux données, les responsables de la conformité pour garantir le respect des réglementations et les utilisateurs finaux pour recueillir des commentaires pratiques. Les libellés de rôle génériques permettent de garder le processus flexible, car les structures organisationnelles varient.

La gestion du changement est importante ici, car l'IA agentique transfère la prise de décision des humains aux algorithmes dans des contextes spécifiques.

Une communication transparente sur ce que l'agent peut et ne peut pas faire évite les attentes irréalistes et renforce la confiance dans la technologie.

Écoutons maintenant ce que les utilisateurs initiaux ont à dire sur leur expérience pratique.

Buzz communautaire et avis des premiers utilisateurs

Les premiers avis sont très partagés. Certains développeurs sont ravis des gains de vitesse, tandis que d'autres trouvent les capacités actuelles décevantes pour une utilisation en production.

Si cela vous intéresse, vous pouvez lire ici les plus de 500 commentaires sur cette fonctionnalité pour comprendre ce que je veux dire :

Le lancement d'AgentKit a également suscité un débat selon lequel les créateurs d'agents IA tiers pourraient avoir du mal à rester compétitifs s'ils ne se spécialisent pas ou n'apportent pas une valeur unique.

Un observateur a noté que « la plupart des start-ups proposant des flux de travail IA sans code semblent soudainement redondantes » maintenant qu'OpenAI fournit un générateur d'agents natif.

Malgré les limites actuelles, une partie de la communauté reste optimiste. Le sentiment général est que l'IA agentique pourrait révolutionner l'automatisation une fois que les lacunes en matière de fiabilité et de conformité auront été comblées.

La prise en charge de tâches banales telles que le remplissage de formulaires, les achats ou la surveillance des données représente ce que certains appellent « le plus grand changement de paradigme technologique de notre vie ».

Ces points de vue divergents définissent l'étape de compréhension de l'endroit où OpenAI envisage de mener la plateforme à l'avenir.

Feuille de route et Outlook de l'écosystème

OpenAI a défini un échéancier ambitieux qui passe de la consolidation de la plateforme à des capacités de recherche autonomes.

D'ici mi-2026, OpenAI prévoit de retirer l'API Assistants héritée une fois que l'API Responses et le SDK Agent auront atteint une parité complète en termes de fonctionnalités.

Cela permettra de regrouper les développeurs sur une seule plateforme d'agents améliorée. Attendez-vous à des annonces officielles de dépréciation et à des outils de migration à l'approche de la date de transition.

Fin 2026, OpenAI vise à fournir un agent IA capable d'effectuer de manière autonome des recherches à un niveau « stagiaire ». Le PDG Sam Altman a décrit cet objectif comme la création d'un système capable de lire de la documentation, de générer des hypothèses, de mener des expériences et d'analyser les résultats avec un minimum d'intervention humaine.

À plus long terme, OpenAI cible 2028 pour créer un « chercheur en IA légitime » capable de traiter des problèmes scientifiques complexes de bout en bout.

Pour atteindre ce jalon, il faudrait mettre à l'échelle l'infrastructure informatique, étendre les fenêtres contextuelles au-delà de la limite actuelle de cinq heures de raisonnement effectif et faire progresser les innovations algorithmiques en matière de raisonnement.

Les améliorations à court terme comprennent une API Workflows permettant de déployer et de gérer par programmation les flux de travail des agents, ainsi que l'ajout de nouvelles fonctionnalités dans l'application grand public ChatGPT. Des améliorations régulières du modèle permettront d'optimiser encore davantage le raisonnement des agents et de réduire les erreurs.

Avec une feuille de route tournée vers l'avenir, les dirigeants doivent comprendre l'engagement financier nécessaire pour adopter cette technologie.

Combien coûte l'IA agentique OpenAI ?

OpenAI utilise un modèle d'abonnement à plusieurs niveaux pour l'accès à l'agent ChatGPT et facture séparément les outils de développement API.

ChatGPT Plus coûte 20 $ par mois pour un utilisateur et comprend environ 40 actions d'agent par mois, avec des crédits prépayés disponibles pour une utilisation supplémentaire.

ChatGPT Pro, au prix de 200 $ par mois, offre un accès avec priorité et une utilisation illimitée de l'agent, fournissant initialement environ 400 actions par mois par défaut.

Pour les équipes, ChatGPT Team coûte 25 $ par utilisateur et par mois avec un contrat annuel ou 30 $ par utilisateur et par mois. Ce niveau comprend toutes les fonctionnalités Plus pour chaque utilisateur, une console d'administrateur partagée et des limites d'utilisation combinées plus élevées.

Les développeurs qui utilisent l'API ne paient que pour les jetons du modèle sous-jacent et les appels API modulaires. Il n'y a pas de frais supplémentaires pour utiliser le SDK Agents, les outils AgentKit ou les fonctions intégrées.

Cependant, les requêtes de recherche sur le Web entraînent un coût supplémentaire : 30 $ pour 1 000 requêtes pour GPT-4o search-preview et 25 $ pour 1 000 requêtes pour GPT-4o-mini. Les autres outils intégrés, tels que la recherche de fichiers ou l'exécution de code, sont facturés uniquement en fonction des jetons de modèle consommés.

Des coûts cachés peuvent apparaître lors de tâches nécessitant une puissance de calcul importante ou d'intégrations à grande échelle qui requièrent de nombreux appels API. Les organisations doivent surveiller de près l'utilisation pendant les phases pilotes afin de réaliser une prévision précise des dépenses mensuelles. Si aucun prix public n'est disponible pour une fonctionnalité spécifique, consultez la page de données d'entreprise d'OpenAI ou contactez directement leur équipe commerciale.

Conclusion

Le mode agent d'OpenAI est très prometteur, mais n'est pas encore prêt à être utilisé dans tous les cas de figure. Je l'ai vu exceller dans la recherche et la synthèse, mais échouer dans les flux de travail nécessitant un jugement nuancé.

La meilleure approche consiste à considérer cet outil comme un outil expérimental plutôt que comme un substitut complet à l'automatisation. Commencez par une tâche répétitive dont les critères de réussite sont clairs, surveillez-la de près, puis ajustez les invites et les permission jusqu'à obtenir des résultats cohérents.

Les premiers utilisateurs qui itèrent avec prudence acquerront de précieuses connaissances institutionnelles à mesure que la plateforme mûrira. Ceux qui attendent la perfection verront leurs concurrents prendre l'avantage sur la courbe d'apprentissage.