Un simple assistant conversationnel répond à une question puis attend la suivante ; un agent IA, lui, planifie et enchaîne plusieurs étapes de sa propre initiative pour atteindre un objectif donné : chercher une information, en tirer une conclusion, appeler un outil externe, puis recommencer si le résultat ne suffit pas. La différence est moins la puissance du modèle de langage sous-jacent que sa capacité à décider seul de la prochaine action.
Agents IA autour de WordPress
Un agent connecté à un site WordPress peut, par exemple, lire le contenu existant via l’API REST (/wp-json/wp/v2/posts), proposer une correction de balises meta, puis publier directement la modification sans qu’un humain n’écrive lui-même la requête d’API à chaque étape. Ce type d’automatisation repose souvent sur le protocole MCP pour donner à l’agent un accès structuré aux capacités du site (lire, créer, modifier des contenus) au-delà de la simple conversation.
Exemple
Objectif : "Publie un résumé du dernier article de blog sur le compte
LinkedIn de l'entreprise"
1. L'agent récupère le dernier article via l'API REST
2. Il génère un résumé
3. Il appelle l'API de LinkedIn pour publier le texteBon à savoir
- Un agent qui agit sans validation humaine sur un site en production (publication, suppression) mérite des garde-fous explicites : permissions limitées, journalisation, voire validation manuelle avant publication.
- L’autonomie d’un agent reste bornée par les outils qu’on lui donne : sans accès à l’API REST de WordPress, il ne peut décrire une action qu’en théorie, pas l’exécuter.
- Le terme reste flou dans le marketing : beaucoup de produits qui se disent « agents IA » ne sont en réalité que des chatbots enrichis de quelques automatisations simples.