IA générative vs IA agentique

IA générative vs IA agentique : la différence qui change tout (surtout en logistique)

Imaginez la scène. Il est 6h45. Vous arrivez sur votre poste de travail. Les exceptions de la nuit s’empilent, un camion a raté son créneau, un client international demande une confirmation urgente et les équipes d’entrepôt commencent à arriver.
Deux “IA” peuvent vous aider — mais pas de la même façon.

La générative est celle qui écrit, résume, explique. Donnez-lui vos procédures, vos emails types, vos données du jour : elle transforme ça en consignes claires, en messages propres et en analyses digestes.

L’agentique, elle, agit. Vous lui fixez un objectif (« rétablir les délais sur les commandes X avant 10h ») et elle orchestre une suite d’actions : chercher l’information, planifier, appeler des outils, vérifier, corriger, notifier… jusqu’au résultat.

Deux notions, deux promesses

IA générative : produire du contenu utile

C’est le “super-rédacteur” branché sur vos documents. D’un point de vue technique (expliqué pour les nuls), elle s’appuie sur de grands modèles capables de prédire et reformuler. On la rend plus fiable en la connectant à vos sources et, si besoin, en l’adaptant à votre jargon.
Ce qu’il faut retenir : elle accélère la compréhension et la communication.

IA agentique : percevoir, décider, agir

Dans cette IA, on ajoute un cerveau “chef d’orchestre” autour d’un ou plusieurs modèles : mémoire de la situation, planification par étapes, outils branchés (WMS, TMS, ERP, email, RPA…), garde-fous (droits, validations humaines, journaux d’actions) et une boucle perception → décision → action capable de s’auto-corriger.
Ce qu’il faut retenir : elle transforme une intention en tâches réellement accomplies.

En clair : la générative écrit la marche à suivre, l’agentique la met en œuvre.

Les apports, forces et limite de chacune de ces 2 IA

Valeur livrée

• Générative : qualité du contenu (résumés, consignes, emails, code).
• Agentique : tâches terminées (créneau réservé, tournée replanifiée, étiquette émise).

Ce qu’il faut pour que ça marche

• Générative : de bonnes sources (docs, données fraîches), un RAG propre. Par RAG, il faut comprendre Retrieval-Augmented Generation, c’est à dire que  la GenAI va chercher des infos fiables (docs internes, bases) pour répondre sans halluciner
• Agentique : des connecteurs fiables vers vos systèmes, des règles d’accès, et une supervision.

Forces

• Générative : rapidité, polyvalence, adoption facile.
• Agentique : automatisations “de bout en bout”, gains de temps de cycle, opérations 24/7.

Limites à surveiller

• Générative : risque d’approximation si les sources sont pauvres → on compense par le RAG et la revue humaine. Il faut d’ailleurs garder son esprit critique, c’est un prérequis.
• Agentique : risque d’actions incorrectes si les garde-fous sont faibles → on commence en mode assisté, on log tout, on garde un kill switch à portée de main humaine. La définition du processus est ici particulièrement stratégique.

Gouvernance & métriques

• Générative : traçabilité des sources, confidentialité, pertinence du contenu.
• Agentique : taux de succès des tâches, coût par action, incidents évités, journaux d’actions auditables.

Des exemples adaptés à la supply chain

Côté IA générative :

• Transformer vos procédures standards en consignes claires pour les collaborateurs.
• Résumer les exceptions de la nuit en trois points exploitables pour le brief de 7h ou la prise de poste.
• Rédiger un email client propre et cohérent avec votre ton de marque pour accélérer la pris en charge des retours marchandises par exemple.
• Pré-contrôler une facture transport et lister les écarts à valider.

Côté IA agentique :

• Replanifier en J-0 après un no-show : simulation, proposition, réservation du nouveau créneau, mise à jour TMS et notification aux parties prenantes.
• Assainir les données WMS (dimensions/poids manquants) : détection, interrogation de la source de vérité, mise à jour sous contrôle. Quand on sait ce qu’un SPCB incohérent crée comme bruit en exploitation, il serait dommage de ne pas essayer.
• Orchestrer un retour SAV : création de dossier, édition d’étiquette, planification d’enlèvement, MAJ ERP et message au client.

Comment s’y prendre pour se mettre à l’IA ?

1. Commencez par l’IA générative “décomplexée”.
   FAQ opérationnelle branchée sur vos procédures, résumés d’exceptions, aides à la rédaction. Mise en route rapide, valeur immédiate.
2. Préparez le terrain agentique.
   Cartographiez vos APIs, vos droits, vos workflows. Choisissez des tâches étroites et répétitives (réserver un slot, éditer un document, mettre à jour un champ) et démarrez en mode assisté : l’agent propose, l’humain confirme.
3. Mesurez ce qui compte.
   Générative : pertinence ressentie, temps gagné par document.
   Agentique : taux de succès des tâches, temps de cycle, incidents évités, coût par action.
4. Faites monter l’autonomie progressivement.
   Suggestion → assistance avec clic de confirmation → autonomie encadrée (seuils, fenêtres d’action, validations obligatoires). Puis la délégation au système d’IA, ou pas.

Ce qu’il est intéressant de souligner dans cette suggestion de prise en main, c’est l’importance de collecter les retours utilisateurs à chaque étape. Plus que jamais, le partage des ressentis sur l’utilisation de l’outil doit rester centrale et accompagnée.

Un duo amplifiant pour la logistique

L’IA générative est votre accélérateur de contenu et de compréhension : très adaptée pour documenter, expliquer, standardiser et former.

L’IA agentique est votre accélérateur d’exécution : elle agit dans vos systèmes pour transformer des décisions en résultats concrets.

En supply chain et logistique, la combinaison des deux fait sens : GenAI pour rendre l’information exploitable et agentique pour résorber les frictions du quotidien (réservations, corrections, escalades). La clé du succès n’est pas la magie du modèle, mais une ingénierie d’intégration responsable : bons connecteurs, bonnes règles, bons garde-fous, et des KPIs opérationnels qui prouvent la valeur et permettent d’échanger entre Humains.

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