Un agent IA est un programme qui s'appuie sur un modèle de langage (LLM) pour atteindre un objectif en plusieurs étapes : il décide des actions à mener, utilise des outils (recherche, exécution de code, appels d'API, lecture et écriture de fichiers), observe le résultat et ajuste la suite, avec plus ou moins de supervision humaine.
La différence avec un chatbot : un chatbot répond à une question, un agent enchaîne des actions pour accomplir une tâche. Un agent de code peut par exemple lire un dépôt, modifier des fichiers, lancer les tests et corriger ses erreurs. Le protocole ouvert MCP (Model Context Protocol) sert à brancher des outils et des sources de données sur ces agents de façon standard.
Construire un agent fiable est difficile : il faut limiter ses droits, prévoir des garde-fous, mesurer la qualité de ses résultats et gérer les coûts et la latence de nombreux appels au modèle.
Pourquoi ça compte quand on recrute
Beaucoup de profils ont assemblé une démo d'agent en quelques jours, peu en ont mis un en production. En entretien, demandez comment l'agent était évalué, ce qui se passait quand il se trompait et comment ses permissions étaient limitées. Ce travail relève de l'AI Engineer ou de l'Agent Engineer : un bon développeur back-end avec une vraie rigueur d'évaluation y est souvent plus solide qu'un chercheur en ML.