Agents vs Worflows
- Sociacom
- 29 oct.
- 3 min de lecture
La frontière entre "agentique" et "workflow" n'est pas binaire, c'est un curseur.
En pratique, les workflows deviennent agentiques et les agents deviennent orchestrés. Le futur? Un mélange du meilleur des deux mondes: des systèmes capables de raisonner, planifier, invoquer d'autres agents, tout en respectant des cadres fiables, auditables et contrôlés.
Le degré d'autonomie ou de structure dépendra du contexte métier et du niveau de risque acceptable.
Agents vs Workflows: la frontière devient poreuse
Avec les sorties récentes comme Agent Builder/AgentKit chez OpenAI, les Claude Skills d'Anthropic ou encore les AI Agent nodes de n8n, on assiste à une fusion progressive entre deux paradigmes qui, il y a un an encore, semblaient opposés.
Les définitions:
Même les grands acteurs de l'IA: les laboratoires de recherche et les grandes entreprises ne s'accordent pas totalement sur la définition d'un "Agent IA".
Pour avancer, prenons les interprétations les plus répandues:
Les Agents: des systèmes capables de prendre des décisions autonomes, de planifier plusieurs étapes, d'invoquer des outils ou d'autres agents, et de déterminer eux-mêmes la fin du travail. Leur logique de contrôle se décide à l'exécution, pas à la conception.
Les Workflows: des processus orchestrés, au déroulement déterministe, définis à l'avance par un graph de noeuds, des règles, et des gardes-fous humains. lls offrent prévisibilité, traçabilité et contrôle total du contexte d'exécution.
Les agents: autonomie, adaptabilité, improvisation
Les agents incarnent la flexibilité et la créativité opérationnelle. Ils raisonnent, adaptent leurs plans, et apprennent à gérer le flou.
Selon les cas d’usage, plusieurs architectures agentiques coexistent aujourd’hui :
Les architectures orchestrator (où un agent “chef” coordonne des sous-agents spécialisés),
Les architectures hiérarchiques (planification globale et exécution distribuée),
Les architectures multi-agents collaboratives (agents pairs communiquant entre eux),
Les architectures réflexives (un agent capable d’évaluer et d’ajuster sa propre stratégie en continu).
Ces approches s’appuient souvent sur des mécanismes d’agent handoff, où un agent peut invoquer un autre de manière dynamique et lui déléguer une partie de la tâche.
Un agent avancé ne se limite plus à exécuter un prompt : il fait du context engineering.
Il choisit quelles données charger, comment formuler la requête, quel ton adopter, et à quel autre agent déléguer le raisonnement.
On observe même une tendance fascinante :
les LLMs génèrent désormais de meilleurs prompts pour d’autres LLMs que les humains eux-mêmes.
L’agent devient donc architecte de son propre contexte, produisant des prompts dynamiques et contextualisés, optimisant le dialogue entre plusieurs entités cognitives.
Mais cette liberté a un coût : imprévisibilité, débogage complexe, coûts élevés, et parfois un manque de répétabilité.
L’agent seul est brillant, mais rarement stable sans supervision.
Les workflows : robustesse, traçabilité, gouvernance
Les workflows représentent la colonne vertébrale de la fiabilité. Ils imposent un cadre clair, garantissent des sorties structurées, et permettent un contrôle précis du context engineering.
Chaque nœud peut documenter son input, son output, et fournir une base d’évaluation ou d’audit.
C’est la méthode idéale pour les environnements à forte exigence de conformité, ou lorsque le coût d’une erreur est supérieur au coût d’un ajustement manuel. Mais cette rigueur bride la créativité et la capacité à improviser : tout changement de logique demande une modification humaine du graphe.
Le meilleur des deux mondes
La maturité du secteur mène à des architectures hybrides, où les agents opèrent à l’intérieur de workflows flexibles.
Chaque nœud devient un agent autonome, guidé par un playbook détaillé : un cadre clair, mais adaptable selon le contexte.
Le workflow définit les règles, supervise l’exécution et assure la cohérence. L’agent, lui, raisonne, explore et décide localement.
Ensemble, ils forment un système capable de penser librement dans un espace contrôlé.
Tout se joue sur un curseur unique : entre liberté et contrôle, entre créativité et rigueur un compromis permanent entre faux positifs et faux négatifs.
Conclusion et vision du futur proche
Le futur n’est pas une question de choisir entre agents et workflows, mais de composer intelligemment les deux. On se dirige vers des workflows auto-évolutifs, capables d’adapter leur graph selon la situation, et des agents augmentés de skills modulaires, capables de se réécrire, s’auto-évaluer et coopérer.
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