Les robots logiciels ont libéré les entreprises des tâches répétitives. Les agents IA, eux, s’apprêtent à libérer les humains des décisions simples.

Après la RPA, voici l’ère de l’Agentic AI.

Les outils comme Composio, n8n, Flowise ou Agent Builder d’OpenAI marquent l’émergence d’une nouvelle vague d’automatisation : des agents intelligents capables de comprendre un contexte, d’agir dans des systèmes métiers, et de s’adapter à des situations non prévisibles. Mais ces outils représentent-ils vraiment les nouveaux RPA ? Et surtout, sont-ils matures pour les processus critiques d’entreprise ?

De la RPA à l'IA Agents : Comprendre le changement de paradigme de l'automatisation

Les outils de RPA comme UiPath, BluePrism ou Automation Anywhere ont été conçus pour imiter l’humain sur des processus définis et stables : clics, formulaires, extractions, transferts.

 L’IA Générative, elle, introduit un paradigme radicalement différent :

• L’action n’est plus codée en dur, elle est pilotée par le contexte et la compréhension du langage.
• Les workflows peuvent s’adapter dynamiquement aux intentions et résultats.
• L’automatisation devient intelligente, capable de prendre des décisions, pas seulement d’exécuter des règles.

Cette mutation donne naissance à ce que certains appellent déjà les AI Agents ou Cognitive Workflows.

Composio, n8n, Flowise : Les outils pour l'automatisation intelligente avec les agents IA

Composio

Composio se présente comme une plateforme open source permettant de connecter les LLM (GPT, Claude, Mistral…) à des applications tierces à travers des “actions” standardisées.
L’idée : donner aux agents IA des pouvoirs concrets, envoyer un mail, créer un ticket Jira, interroger une base SQL, déclencher un pipeline ML…
C’est un pont entre les modèles de langage et le monde réel, avec une approche modulaire, sécurisée et extensible.

Composio se distingue par :

• Une architecture “connectors + actions” proche d’un Zapier pour IA,
• Une philosophie open source,
• Un SDK pour créer ses propres actions personnalisées,

Une intégration native avec LangChain, LlamaIndex et CrewAI.

Agent Builder (OpenAI)

Avec Agent Builder, OpenAI pousse la logique d’“agentic AI” encore plus loin, en intégrant directement dans son écosystème un framework de création et d’orchestration d’agents au-dessus de ses modèles GPT.

L’idée est de permettre à tout utilisateur, technique ou non de concevoir un agent spécialisé, capable d’utiliser des outils, de raisonner sur un contexte étendu et d’interagir avec des sources externes (API, fichiers, bases, etc.).

Cette approche signe une fusion entre plateforme IA et automatisation : là où la RPA nécessitait des scripts et un environnement d’exécution, un agent OpenAI peut être configuré et déployé en quelques minutes, avec gestion intégrée de la mémoire, des actions et du contexte conversationnel.

Mais cette puissance a un revers : Agent Builder est propriétaire et centralisé.
Les problématiques de souveraineté, d’auditabilité et de dépendance à l’écosystème OpenAI se posent rapidement.
Les ESN et DSI attachées à l’open source et au contrôle de leurs flux préfèreront des solutions comme Composio ou CrewAI, qui offrent une maîtrise locale et une interopérabilité complète.

n8n

n8n, déjà bien connu pour ses workflows no-code, évolue vers le même terrain : Il permet désormais d’orchestrer des workflows hybrides IA + actions.
Par exemple, un nœud GPT peut analyser un email entrant et décider de créer une tâche Jira ou une alerte Slack selon son contenu.

n8n est un formidable laboratoire de prototypage d’agents, bien qu’il reste encore limité dans la gestion des contextes complexes ou des mémoires longues d’agents.

Flowise, LangGraph, CrewAI 

Ces outils visent la modélisation complète d’agents IA : mémoire, rôle, outils, interactions entre agents.

Ils sont à la jonction entre l’orchestration et le raisonnement, un territoire que les RPA n’ont jamais couvert.

L'ère des "RPA personnels" : L'automatisation intelligente pour tous

Ces outils ne remplacent pas encore la RPA d’entreprise.
Mais ils démocratisent l’automatisation intelligente :

• Un consultant peut créer un agent qui résume les briefs clients et les alimente dans Notion,
• Un développeur peut automatiser sa veille et déclencher des PR sur GitHub,
• Un manager peut recevoir des synthèses Slack générées automatiquement à partir de rapports PDF.

On assiste à la naissance du RPA accessible aux personnes, des outils qui automatisent des tâches cognitives et contextuelles, là où les RPA traditionnels s’arrêtaient.
 

Agentic AI : Maturité et limites pour l'entreprise

Malgré leur potentiel, ces solutions ne sont pas encore complètement prêtes pour des processus critiques :

• Absence de gouvernance, d’auditabilité et de traçabilité, sauf implémentation custom.
• Difficulté à garantir la prédictibilité et la sécurité des actions IA.
• Risques liés aux hallucinations, à la mauvaise interprétation du contexte et à la non-déterminisme des LLM.
• Peu d’outils de versioning, monitoring ou rollback.

Ces limites les confinent aujourd’hui au prototypage, à l’automatisation personnelle, ou à des scénarios non critiques.

Mais comme pour le RPA à ses débuts, la maturité viendra : standardisation des APIs, audits des agents, certifications ISO, sandboxing des actions, etc.

Vers une convergence RPA x IA

Les acteurs historiques du RPA ne restent pas inactifs.
UiPath, Microsoft Power Automate ou Automation Anywhere intègrent déjà des LLM pour rendre leurs bots plus “intelligents”.

La frontière s’efface progressivement entre :

• La RPA classique (fiable, mais rigide),
• La RPA cognitive/IA (souple, mais imprévisible).

L’avenir est à la fusion de ces deux mondes.

L'âge des agents IA : Pourquoi vous devez vous y préparer

Nous entrons dans une ère où l’automatisation ne se programme plus, elle s’entraîne et s’oriente.
Les Composio, n8n, Flowise ou CrewAI préfigurent cette évolution : celle d’un nouvel écosystème d’agents IA, simples à créer, interconnectés et intelligents.

Pour les CTO, CDO et DSI, le message est clair, il faut commencer à expérimenter dès maintenant, dans des périmètres maîtrisés, pour comprendre le potentiel, les limites et les futurs patterns de gouvernance de ces technologies.
Car demain, l’agent IA ne sera pas seulement un assistant, il sera un collaborateur numérique autonome, orchestré par vos systèmes.