Perplexity lance Perplexity Computer, un agent conçu pour orchestrer plusieurs modèles tiers (Claude Opus 4.6, Gemini, Grok) et exécuter des flux de travail autonomes en découpant un objectif en sous-tâches parallèles. L’idée: gagner en vitesse et en fiabilité sur des demandes complexes en s’appuyant sur le meilleur modèle au bon moment. Prometteur pour l’automatisation de recherches et d’analyses, ce virage pose aussi des questions: traçabilité des étapes, qualité des sources, coûts d’orchestration et responsabilité en cas d’erreur.

Les tendances IA 2026 soulignent l'orchestration collaborative multi-agents : 96% des technologues prévoient une adoption rapide. Gartner confirme leur rôle clé pour l'automatisation à grande échelle et la résilience, entraînant de nouveaux investissements.

La France déploie cinq exemples concrets d'agents IA en entreprise pour automatiser des processus complexes impliquant plusieurs systèmes. Ce passage à l'autonomie avec supervision minimale améliore l'efficacité et la compétitivité des organisations locales.

AutoGPT, CrewAI et Devin sont cités parmi les agents autonomes incontournables : ils planifient et exécutent des processus multi-étapes avec supervision minimale. Les entreprises françaises commencent à les adopter pour gagner en efficacité compétitive.

L'essor des méta-agents est théorisé : ces orchestrateurs évaluent et répartissent dynamiquement les tâches entre multi-agents à grande échelle, réassignent en cas d'échec et restent supervisables. Ils posent des défis de gouvernance et d'explicabilité.

Les plateformes no-code/low-code pour agents IA se multiplient, proposant interfaces visuelles et connecteurs prêts à l'emploi pour les équipes métier. Elles permettent de déployer des agents sans compétences avancées en data science, accélérant la démocratisation de l'automatisation.