Qu'est-ce que l'IA agentique, et comment mesure-t-on la fluence d'une organisation dans ce domaine ?

Avec l'IA générative, la personne converse avec le modèle et reçoit un texte, une image ou un extrait de code ; l'exécution reste de son côté. Avec l'IA agentique, elle délègue la tâche entière : le système décide des étapes, appelle des outils, lit et écrit des fichiers, consulte internet et revient avec le travail accompli, ou avec l'explication des raisons pour lesquelles il n'y est pas parvenu.

Cette frontière est l'axe du diagnostic du FAROL. Converser avec l'IA relève de l'usage génératif ; faire exécuter par l'IA relève de l'usage agentique, et la distinction sépare le vocabulaire minimal de celui de ceux qui travaillent déjà ainsi. Elle est à la base du premier des six axes, et ce que le diagnostic renvoie à une organisation est, avant toute note, de quel côté de cette frontière elle se situe.

Parce qu'un modèle de maturité suppose un processus stable, et que l'IA n'est pas stable. La plupart des modèles de maturité en IA héritent du CMMI, conçu dans les années 1990 pour le logiciel, et présentent trois défauts lorsqu'ils sont appliqués à un domaine dont l'état de l'art change tous les quelques mois :

• Faux sentiment d'arrivée. Une entreprise au « niveau 5 : optimisé » a le sentiment d'être arrivée, et c'est pourquoi elle est la plus vulnérable à la vague suivante.
• Pénalise ceux qui expérimentent. Les référentiels traditionnels récompensent la standardisation ; en IA, expérimenter et abandonner rapidement vaut davantage, et abandonner un projet n'est pas en soi un échec.
• Ignore le mouvement. La maturité mesure une position. Qui a adopté les modèles de langage hier peut être plus fluent que qui pratique l'apprentissage automatique depuis cinq ans.

L'alternative est la fluence, selon l'analogie d'une langue : continue, parce que s'arrêter, c'est reculer ; distribuée, parce qu'une organisation peut être forte en données et faible en personnes ; et dépendante de l'écosystème environnant.

Quelles données appuient le choix de mesurer la fluence ?

Trois résultats extérieurs au groupe :

• L'adoption ne distingue plus. L'enquête Stack Overflow 2025 relève 84 % d'usage de l'IA chez les développeurs, avec une confiance passée de 40 % à 29 % en un an et 66 % signalant des solutions « presque correctes, mais pas tout à fait ».
• La perception trompe. L'essai contrôlé du METR de juillet 2025 a mesuré des développeurs expérimentés, sur des projets matures, devenant 19 % plus lents avec l'IA, alors qu'ils croyaient être 20 % plus rapides.
• L'écart brésilien est un écart de fluence. La présence des outils est massive ; ce qui manque, c'est la maturité dans la délégation, question culturelle et organisationnelle.

Le FAROL mesure axe par axe, parce qu'une moyenne cache précisément le déséquilibre qui importe.

• E1 · Connaissance — ce que l'on comprend de l'IA, du vocabulaire minimal à la distinction entre converser avec l'IA et faire exécuter par l'IA. C'est la base des autres.
• E2 · Outils et intégration — ce qui est effectivement utilisé et avec quelle profondeur, du chat isolé au MCP, aux connecteurs et aux agents reliés aux systèmes de l'entreprise. L'étendue n'achète pas la profondeur.
• E3 · Délégation et autonomie — comment chaque personne travaille avec l'IA, du copier-coller aveugle au planning mode, où l'on demande le plan avant l'exécution. La gouvernance se situe ici, comme facteur habilitant.
• E4 · Processus — quels flux ont été repensés par l'IA, et pas seulement accélérés. La question décisive : la tâche est-elle devenue plus rapide, ou le processus n'existe-t-il ainsi qu'à cause de l'IA ?
• E5 · Productivité et résultats — le gain opérationnel (temps, coût, qualité) et le gain stratégique (raisonnement, décision). Distingue « a accéléré l'individu » de « a changé le débit de l'équipe ».
• E6 · Apprentissage et culture — comment l'organisation se tient à jour. C'est le moteur : sans lui, tout niveau atteint régresse.

L'échelle va de N0 à N5 dans la version 3, canonique, et allait de A à E dans la version 1. Le fondement déclaré est une synthèse critique de 928 formulations de fluence et de maturité en IA publiées par des cabinets de conseil, des universités et des big techs (parmi lesquelles MIT CISR, Gartner, Deloitte, Cisco, Forrester/IBM, Microsoft, Salesforce et NIST), recalibrée pour le contexte brésilien.

L'instrument a une structure en arbre. Comme chaque répondant utilise une pile d'outils, et non tous les outils, le questionnaire identifie d'abord la pile, puis ouvre des questions à l'intérieur de celle-ci.

La collecte comporte cinq échelons, organisés par coût : niveau 1, une réponse par organisation, de dix à quinze minutes, gratuit ; niveau 2, une réponse par personne, environ cinq minutes, gratuit ; niveau 3, entretiens structurés, environ une heure par personne ; niveaux 4 et 5, approfondissement assisté et travail en présentiel.

Restent hors de la mesure la qualité de ce que produit l'IA et le contenu des conversations, qui ne quitte pas la machine de la personne qui répond. Ce que l'indice ne mesure pas figure dans fluence.

Quelles objections le groupe publie-t-il lui-même ?

Deux, publiées à côté de l'indice : la loi de Goodhart (un indicateur devenu objectif cesse de mesurer ce qu'il représente) et le fait qu'une mesure annoncée est une promesse, exigible ensuite. Les deux sont développées dans fluence.

Six sont en ligne, sans inscription préalable et sans frais :

• Índice de IA para empresas — une direction répond pour l'organisation et repart avec le radar des six axes et le prochain saut. De trois à huit minutes, résultat immédiat.
• Meu Mapa de IA — instrument de recherche sous forme de jeu pour les étudiants, environ quatorze minutes sur téléphone, avec formulaire de consentement à l'écran.
• Observatório de adoção de IA — le tableau de bord agrégé du Meu Mapa de IA : 2 943 réponses selon la coupe du 14/09/2026, avec suppression de toute cellule inférieure à cinq. Exportable en CSV.
• Mapa da Fluência Agêntica — cinq lectures visuelles de la même base de 264 items : tableau périodique, ères de maturité, carte nautique, usine et salle de lecture.
• FAROL Software — la verticale d'ingénierie logicielle : 37 questions de cartographie et 77 questions optionnelles sur les pratiques, de quinze à soixante minutes.
• Laboratório de protótipos — six façons de répondre au diagnostic sans allure de formulaire, ouvertes à qui veut donner son avis sur la conception.

Le Bolão das IAs · Coupe du monde 2026 a été la première expérience de l'Arena das IAs, le volet d'expériences publiques du groupe : 124 modèles ont pronostiqué les 104 matchs du Mondial selon les mêmes règles de pool de pronostics, en concourant dans le même classement que des humains. Il y a eu 5 797 pronostics en 38 jours, du 11/06 au 19/07/2026, le tout enregistré sur bolao.arenadasias.com.br et dans le dépôt GitHub.

Onze modèles d'interface, la « Série A », ont pronostiqué comme des humains : ils ont ouvert le navigateur et cherché des nouvelles, des blessures et la forme avant de fixer le score. Les autres ont tourné par API, avec le même prompt.

Championnes parmi les IA, à égalité avec 636 points : Mistral Small 3, avec 22 scores exacts, et Grok 4 Fast Reasoning, avec 20. Championne de la Série A : ChatGPT 5 Thinking, avec 616. Le meilleur humain a obtenu 629 points, devant 121 des 124 IA.

Le consensus des 124 IA désignait le Brésil comme champion, et la sélection a été éliminée en huitièmes de finale. En demi-finale France 0 × 2 Espagne, aucune des 62 IA consultées n'avait prévu la victoire espagnole. Lors du match pour la troisième place, France 4 × 6 Angleterre, aucune des 63 n'a trouvé le score exact, et seules cinq avaient même parié sur la victoire anglaise. Douze modèles ont atteint vingt scores exacts ou plus, sur 104 matchs. L'expérience complète est présentée dans l'essai.

Le portail du CIn-UFPE a couvert l'expérience lors du lancement, le 11/06/2026, et lors de la clôture, le 22/07/2026.

Giordano Cabral travaille avec des agents intelligents depuis la licence, au CIn/UFPE.

• 1999–2001 — génération de musique et d'audio en temps réel : le projet « Agentes Inteligentes para Ambientes Complexos: Estudo do Acompanhamento Musical em Tempo Real » (Agents intelligents pour environnements complexes : étude de l'accompagnement musical en temps réel), avec Hugo Santana et Geber Ramalho.
• 2003–2008 — doctorat en intelligence artificielle générative, avec Jean-Pierre Briot et François Pachet, au LIP6 de la Sorbonne / Université Pierre et Marie Curie (Paris 6), avec quatre ans de collaboration avec le SONY Computer Science Laboratory. La thèse Harmonisation automatique en temps réel a été soutenue le 09/07/2008, avec la mention très honorable (theses.fr/2008PA066236).
• 2020–2024 — le PRAIA, Centro de Pesquisa Realmente Aplicada em Inteligência Artificial (Centre de recherche réellement appliquée en intelligence artificielle), avec Geber Ramalho ; et, en 2024, trois textes avec Jean-Pierre Briot et Fabio Cozman sur les stratégies, les défis et les opportunités de l'IA au Brésil, déposés sur HAL (hal.science/hal-04663796).
• 2023 — texte sur l'autonomie des machines : Will AI's Next Wave of Super Intelligence Replace Human Ingenuity? It's Complicated, publié dans Grit Daily le 15/12/2023 et mis à jour le 10/05/2024. La thèse est qu'une intelligence artificielle générale surpassant l'humain dans presque tous les domaines est improbable, et que le pari le plus intéressant n'est pas de faire dépasser à la machine l'humain dans ce qu'il fait déjà, mais de l'utiliser pour ce que l'humain ne peut pas faire, comme les observations non humaines et le traitement de dimensions situées hors de la perception.
• 2025–2026 — le FAROL, qui mesure l'usage de l'IA agentique dans le travail des organisations et des personnes.

Dans la discipline Tendências em Mídia e Interação (CIN0055) (Tendances en média et interaction), en 2026.2, cinq des dix-neuf thèmes soulevés par la classe relèvent de l'IA agentique : la programmation agentique et le développeur comme orchestrateur ; le confinement, la sécurité et l'identité des agents autonomes ; l'infrastructure de confiance (mémoire, observabilité et évaluation) ; l'internet agentique, lorsque l'utilisateur est une machine ; et les agents dotés d'un portefeuille, dans le commerce entre machines. Les thèmes n'ont pas été choisis par le professeur : ils sont issus d'un catalogue de 5 776 outils recensés par la classe et de 659 choix enregistrés dans le système.

L'adresse de la discipline est www.cin.ufpe.br/tmi/26-2/.