Après trois années dominées par la course aux chatbots, 2026 marque un tournant décisif : celui de l’IA agentique et des environnements de travail qui lui sont dédiés. De retour du Adobe Summit, je vous propose un décryptage de ce virage stratégique opéré par les éditeurs historiques (Microsoft, Google, Adobe) qui ne cherchent plus à empiler des fonctionnalités, mais à les intégrer dans des écosystèmes cohérents capables de transformer en profondeur les façons de travailler. Chatbots, agents, orchestrateurs, couches sémantiques… sont ainsi les nouveaux leviers de productivité qui redessinent le marché de l’IA générative pour les entreprises.
#GenAI #TransfoNum #DigitalWorkplace
En synthèse :
- Adobe, Microsoft, Google… opèrent un virage agentique de leurs offres en intégrant des orchestrateurs qui viennent chapeauter le travail d’agents pré-conçus (ex :Microsoft Cowork, Adobe Coworker…).
- Les chatbots, agents et assistants jouent des rôles complémentaires : les chatbots discutent, les agents exécutent des tâches sur la base d’instructions, tandis que les assistants traduisent des intentions en tâches qu’ils orchestrent entre différents agents.
- La vraie promesse de productivité ne se joue pas au niveau de chatbots ou agents isolés, mais de leur environnement de travail, car les gains annoncés depuis trois ans ne sont possibles que si les agents disposent d’un accès intégré à toutes les ressources nécessaires à l’exécution de leurs tâches (outils, fichiers, données…).
- Les éditeurs historiques (Microsoft, Google, Adobe) creusent une douve stratégique face à OpenAI et Anthropic en s’appuyant sur leur implantation en entreprise pour proposer des environnements agentiques intégrés dans le cloud, là où les startups proposent des solutions locales (Claude Cowork, ChatGPT Codex).
- Les couches sémantiques deviennent le harnais indispensable des agents, car elles fournissent le contexte qui permet de générer non pas simplement des contenus, mais des contenus de marque exploitables à grande échelle (la « Synthetic Content Supply Chain« ).
Cette semaine, j’étais à Las Vegas pour l’édition 2026 du Adobe Summit, leur conférence annuelle dédiée à l’expérience client. L’occasion de découvrir les dernières nouveautés en matière d’IA générative et surtout d’IA agentique.
Et le moins que l’on puisse dire, c’est que je n’ai pas été déçu !
Adobe + IA = ❤️
Dans l’absolu, cela fait plus de 15 ans que l’IA est intégrée aux outils d’Adobe, notamment à travers les fonctionnalités de retouche de Photoshop (ex : le « Content-Aware Fill » de la version CS5).
De même, les premières utilisations d’IA statistique et de machine learning remontent aux travaux de Adobe Research sur le « Sentiment Analysis » et surtout la sortie de Sensei en 2017, un moteur d’analyse et de recommendation intégré aux offres Creative, Experience et Document (cf. Making Sense Of Adobe Sensei).
Puis les choses se sont accélérées avec l’avènement de l’IA générative et le lancement de Firefly en 2023, une famille de modèles génératifs dédiés à la création d’actifs numériques (cf. Adobe Unveils Firefly, a Family of new Creative Generative AI).
Petit à petit, la luciole a mue en un service en ligne (firefly.adobe.com), puis en une gamme complète de services intégrés aux différents outils : De l’intérêt d’outils intégrés et maitrisés pour faciliter l’adoption de l’IA.
Firefly a connu un autre essor en 2025 avec l’intégration des premiers agents pré-conçus (Les agents intelligents nous font rentrer dans l’ère de la GenAI-as-a-Service), ainsi que des agents conversationnels (GenUI : de la personnalisation aux concierges numériques).
Les agents intelligents se positionnent en tant qu’alternatives aux chatbots, en proposant des modalités d’interaction qui ne nécessitent pas l’apprentissage du prompt. […] Les agents pré-conçus sont le nouvel apanage des éditeurs de solutions en ligne qui y voient un très bon moyen de faciliter l’adoption d’outils reposant sur les modèles génératifs auprès du plus grand nombre.
Avec les modèles génératifs, les chatbots sont dotés de bien meilleures capacités de compréhension des besoins des utilisateurs, ainsi que de formulation de solutions ou de recommandations. Stimulés par leur succès, les chatbots de nouvelle génération cherchent à s’imposer comme les nouveaux intermédiaires, ambitionnant ainsi de remplacer les places de marché et plateformes numériques. Il est dans l’intérêt des marques de prendre l’initiative et d’expérimenter de nouvelles modalités marchandes (ex : concierge de marque) pour pouvoir maintenir une relation directe avec leurs clients et éviter de se faire relayer au statut de simple fournisseur.
Nous en étions restés là, avant qu’OpenAI et Anthropic ne monopolisent toute l’attention avec une avalanche de nouveautés pour ChatGPT et Claude. Leur stratégie est simple : faire une annonce tous les jours pour saturer l’espace médiatique et ainsi relayer les autres éditeurs au second plan de la bataille pour la domination de l’IA générative. Mais c’était sans compter les grands éditeurs qui disposent de ressources considérables, et surtout d’une implantation historique au sein des grandes entreprises. Une assise qui leur permet de créer une nouvelle catégorie de solutions à l’image de Microsoft : Des Digital Workplaces aux Agentic Workplaces.
Le problème fondamental des chatbots est le manque de contexte. Leur nature amnésique oblige à tout réexpliquer à chaque nouvelle conversation. Les outils agentiques résolvent ce problème en s’intégrant directement dans l’environnement de travail des utilisateurs, accédant à leurs applications, fichiers et données pour agir en autonomie.
C’est dans ce contexte que j’ai particulièrement apprécié la nouvelle édition de la conférence annuelle d’Adobe, avec un virage agentique marquant un changement de paradigme aussi profond que le basculement du modèle « logiciel » vers le modèle SaaS.
L’ambition n’est pas de remplacer les chatbots, qui restent très utiles, mais de les compléter avec une proposition de valeur différente.
Des chatbots aux orchestrateurs d’agents intelligents
J’ai déjà eu l’occasion de vous expliquer les différences entre les différents types de service reposant sur l’IA générative :
- les chatbots discutent (questions / réponses, analyses, synthèses…) ;
- les agents agissent (exécution de tâches sur la base d’instructions) ;
- les assistants assistent (traduction d’objectifs ou d’intentions en tâches et orchestrations d’agents pour les réaliser).
Depuis le lancement de ChatGPT fin 2023, les chatbots sont maintenant rentrés dans les moeurs, car la moitié des internautes les utilisent, principalement comme alternative aux moteurs de recherche. L’avantage des chatbots « modernes » est qu’ils proposent une interface conversationnelle qui permet d’éviter aux utilisateurs la phase d’apprentissage et d’appropriation des interfaces (menus, boutons…). Voilà pourquoi nous les retrouvons comme point d’entrée dans les logiciels historiques, comme ici avec l’application web Firefly qui propose un large champ de saisie (« Describe what you want do generate« ) :
Les chatbots en tant qu’interfaces sont très intéressants, car ils permettent de libérer la créativité de celles et ceux qui ne maitrisent pas forcément les outils proposés par Adobe :
- Vous ne comprenez pas la logique des calques de Photoshop, ni les fonctionnalités avancées ? Il vous suffit de décrire les modifications voulues au chatbot pour qu’elles soient réalisées.
- Vous ne maitrisez pas toutes les vues et rapports d’Adobe Analytics (anciennement Omniture) ? Il vous suffit de décrire ce que vous voulez savoir au chatbot pour obtenir une réponse ou une analyse.
Bref, les chatbots sont très pratiques, mais ils sont amnésiques : il faut tout leur ré-expliquer à chaque nouvelle conversation. Pour pallier à ce problème, nous avons maintenant des agents intelligents capables de réaliser des tâches pour vous. Le principal avantage des agents intelligents reposant sur les modèles génératifs est qu’ils peuvent s’adapter à de nombreuses situations et vous faire gagner un temps précieux pour pouvoir faire plus avec moins (logique de réutilisabilité des agents).
Ceci étant dit, décrire des traitements manuels à un chatbot ou un agent reste une forme de traitement manuel. Les fameux gains de productivité que l’on nous promet depuis trois ans ne sont possibles que si les agents peuvent travailler dans un environnement qui leur est propice (accès à toutes les ressources nécessaires) et que s’ils sont accessibles au plus grand nombre : Les agents IA vont nous permettre de gagner en productivité collective.
Voilà pourquoi, Adobe opère un virage agentique en intégrant un orchestrateur dans solutions (Introducing Firefly AI Assistant) dont le rôle est de piloter des agents qui vont accéder à des outils (Photoshop, Illustrator…) et des ressources (Adobe Stock, custom models…) pour réaliser des tâches complexes : The age of creative agents, and the rise of the creative director.
Mais ce mode « Assistant » ne concerne pas que le Creative Cloud, car la majeure partie des annonces de l’édition 2026 du Adobe Summit concernait le nouvel assistant du Experience Cloud. Ainsi n’allez pas penser que cet assistant n’est qu’un outil en plus, car avec le principe d’orchestration, l’IA devient le moteur de l’environnement de travail, celui qui permet de faire mieux avec moins en s’appuyant sur une interface conversationnelle pour comprendre les besoins des utilisateurs, un système de reformulation et planification de tâches exécutées par des agents : Une accélération exponentielle de l’IA grâce aux agents intelligents.
L’évolution de l’offre d’Adobe s’apparente à celle de Microsoft qui a récemment introduit Copilot Cowork : Des intranets collaboratifs aux environnements numériques de travail augmentés par l’IA.
Le champ de bataille s’est déplacé : l’important n’est plus de créer des agents, mais d’en créer dans un écosystème intégré, au sein de votre environnement de travail pour ne plus vous forcer à en sortir pour accéder à un service externe. C’est là une manoeuvre très habile des éditeurs historiques (Microsoft, Google, Adobe…) pour creuser une douve que les startups ne parviendront pas à franchir.
Vous noterez que les trajectoires d’évolution de l’offre de Microsoft et d’Adobe sont sensiblement les mêmes :
- au commencement, des logiciels vendus en boite (avec des CDs puis des DVDs) ;
- des logiciels intégrés à une suite vendue par abonnement (avec un logiciel de mise à jour) ;
- des applications en ligne, puis mobiles (iOS et Android) ;
- l’intégration d’un chatbot, puis de modèles sur-mesure (Azure Foundry et Firefly Foundry) ;
- L’ajout d’un orchestrateur et de couches sémantiques (que je vais détailler juste après).
2026 marque donc une nouvelle orientation agentique, aussi bien dans la bureautique (Copilot Cowork, Google Workplace Intelligence) que pour d’autres verticales (Assistant Firefly pour le Creative Cloud, CX Enterprise Orchestrator pour l’Experience Cloud…).
La question est maintenant de comprendre ce que ce virage agentique signifie et en quoi l’orchestration est un levier de productivité.
IA générative vs IA agentique
L’explication la plus simple sur la différence entre ces deux types d’IA a été fournie dès la keynote d’ouverture de l’événement par Jensen Huang (le CEO de Nvidia) lors de son entretien avec Shantanu Narayen (le CEO démissionnaire d’Adobe) :
- Les IA génératives sont des systèmes capables de comprendre des contenus hétérogènes pour générer ou manipuler de nouveaux contenus ;
- Les IA agentiques sont des systèmes proposant un orchestrateur capable de comprendre des intentions et de les traduire en tâches qui sont exécutées par des agents intelligents.
Le « virage agentique » opéré par Adobe avec son Experience Cloud correspond donc à l’introduction d’un assistant baptisé « CX Enterprise Orchestrator » qui vient chapeauter le travail d’agents pour :
- Optimiser la visibilité de la marque (site web, moteurs de recherche, médias sociaux, chatbots…) ;
- Améliorer l’engagement client (campagnes publicitaires, opérations e-marketing…) ;
- Fluidifier la chaine de production de contenus (notamment grâce à l’IA).
Toutes ces annonces valident ma théorie sur la transformation agentique et les environnements agentiques de travail : Des Digital Workplaces aux Agentic Workplaces. Dans le cas d’Adobe, l’Experience Cloud est leur environnement numérique de travail dédié au e-marketing, au sein duquel ont été ajoutés des agents et un orchestrateur pour piloter le tout.
Il y a bien ici une distinction entre l’assistant qui traduit des intentions et orchestre le travail des agents qui suivent des instructions (ex : Workflow Optimizer, Journey Optimizer…). La force de cette offre est de proposer le tout dans un environnement qui regroupe toutes les informations, données et outils sur une seule plateforme. C’est cette intégration qui donne leur puissance aux agents et à l’assistant, qui est également appelé « Coworker » (pour faire une analogie avec Copilot Cowork).
Ces agents ont donc accès à des ressources internes, mais également à des ressources externes par le biais d’APIs ainsi que de connecteurs MCP et A2A qui permettent aux solutions tierces de solliciter les agents proposés par Adobe. Dans l’exemple suivant, Copilot fait appel à l’agent Engagement Analytics (ou l’équivalent, car je n’ai pas bien compris son nom), mais ça fonctionna aussi avec ChatGPT et Claude :
Sinon, les agents pré-conçus sont proposés à travers une bibliothèque (le « Agent Skills Catalog« ), tandis que les utilisateurs peuvent créer leurs propres agents à l’aide d’instructions en langage naturel (les « Agent Skills« ).
Il y a également la possibilité de créer ou modifier des flux de travail agentiques à l’aide d’une interface visuelle :
Mais la principale nouveauté est la création de deux couches d’abstraction qui font office de harnais sémantique pour les agents :
- Brand Intelligence, une mini base de connaissances qui rassemble l’identité de la marque et ses attributs à travers ses contenus (textuels, visuels…) ;
- Engagement Intelligence, une autre base de connaissances, mais dédiée aux aspects opérationnels (les campagnes et activités).
Ces deux couches sémantiques fournissent tout le contexte dont les agents ont besoin pour pouvoir travailler de façon précise et efficace. L’objectif n’est pas de générer des contenus, mais des contenus de marque (« synthetic brand content« ). Ce référentiel de marque ne repose pas simplement sur une collection de documents (ex : charte graphique au format PDF), mais une base de données vectorielle pour une compréhension plus fine de la marque : valeurs, positionnement… Ce qui permet de faire de la personnalisation à grande échelle.
Vous noterez que cette notion de couches sémantiques est très proche de celle mise en oeuvre par Microsoft avec Work IQ et Fabric IQ. Un chantier pas simple, mais qui peut être pris en charge par des prestataires externes avec lesquels Adobe a noué un partenariat technologique : aussi bien des agences (Publicis, Havas, Omnicom, WPP, Dentsu…) que des intégrateurs (Accenture, Deloitte, PwC, Cap Gemini…).
De l’intérêt d’une approche intégrée de l’IA agentique
Avec Firefly Assistant et CX Enterprise Orchestrator Adobe opte donc pour une approche intégrée où tout se passe dans le cloud, comme Microsoft. Un choix qui n’est pas partagé par OpenAI ou Anthropic qui proposent des solutions « locales » (Claude Cowork, ChatGPT Codex). Cette approche intégrée répond à une logique de sécurité (éviter les failles), mais également de productivité, car tous les outils sont rassemblés dans un même environnement de travail.
La page d’accueil de Coworker est assez classique, elle ressemble à celle du Firefly Assistant.
Il suffit aux utilisateurs de décrire un besoin pour que l’orchestrateur le traduise en tâches et initie une séquence de travail comme on en trouve chez Claude Code ou Copilot Cowork :
En revanche, l’orchestrateur est capable de définir un plan de travail et d’affecter certaines tâches à des collaborateurs au sein de Workfront, l’outil de collaboration visuelle :
Sinon, l’orchestrateur peut aussi fonctionner en mode « chatbot », par exemple en proposant une analyse et des recommandations, comme ici avec l’optimisation d’une page d’entrée :
Lorsque c’est justifié, l’orchestrateur peut aussi orienter les utilisateurs vers un outil dédié, comme ici avec LLM Optimizer :
Où là avec le Brand Concierge Manager (cf. De la personnalisation aux concierges numériques) :
Dernière fonctionnalité intéressante : la possibilité pour des collègues ou des éditeurs tiers de proposer leurs propres agents au sein d’une place de marché interne :
Comme vous pouvez le constater, l’objectif d’Adobe est bien de proposer une solution centrée sur la productivité : pas simplement un agrégat de fonctionnalités ou de modèles, mais un environnement de travail intégré pour industrialiser les opérations marketing grâce à une approche agentique. L’intérêt de faire ça dans le cloud est de pouvoir gérer les ressources de façon beaucoup plus efficace et sécurisée, puisque cette solution ne nécessite pas l’initialisation de l’espace de travail comme c’est le cas avec Claude Cowork ou OpenClaw). La prise en main est donc facilitée grâce à aux agents pré-conçus et aux orchestrateurs.
Si le gros chantier pour les entreprises sur les 20 dernières années a été de basculer dans le cloud leurs fichiers et applications, les prochaines années vont être consacrées à une mutualisation de ces ressources pour pouvoir les rendre accessibles aux agents intelligents et orchestrateurs : De la transformation numérique à la transformation agentique.
Les salariés sont-ils prêt opérer eux-mêmes cette bascule et à modifier leur habitudes de travail ? C’est une autre question qui sera abordée dans mon prochain article.
Questions / Réponses
Quelle est la différence entre un chatbot, un agent et un assistant ?
Ces trois types de services reposant sur l’IA générative jouent des rôles distincts mais complémentaires. Les chatbots discutent (questions, réponses, analyses, synthèses…), les agents agissent en exécutant des tâches sur la base d’instructions, tandis que les assistants traduisent des objectifs ou des intentions en tâches et orchestrent les agents chargés de les réaliser.
Pourquoi les chatbots ne suffisent-ils pas, malgré leur popularité ?
Les chatbots modernes sont très pratiques grâce à leur interface conversationnelle qui évite aux utilisateurs d’apprendre à manipuler menus et boutons. Leur limite fondamentale reste néanmoins leur nature amnésique : il faut tout leur ré-expliquer à chaque nouvelle conversation, car ils manquent de contexte sur l’utilisateur et son environnement de travail.
Qu’est-ce qu’un environnement agentique de travail ?
Il s’agit d’un environnement numérique de travail (comme Microsoft 365, Google Workspace ou l’Experience Cloud d’Adobe) au sein duquel ont été ajoutés des agents intelligents et un orchestrateur pour piloter le tout. Cette intégration donne leur puissance aux agents, car elle rassemble sur une seule plateforme toutes les informations, données et outils dont ils ont besoin pour travailler efficacement.
Pourquoi les grands éditeurs historiques ont-ils un avantage face à OpenAI ou Anthropic ?
Les grands éditeurs comme Microsoft, Google ou Adobe disposent de ressources considérables et surtout d’une implantation historique au sein des grandes entreprises. Cette assise leur permet de proposer des écosystèmes intégrés directement dans l’environnement de travail des utilisateurs, creusant ainsi une douve stratégique que les startups auront du mal à franchir.
À quoi servent les couches sémantiques des environnements de travail intégrés ?
Ces couches fonctionnent comme un harnais sémantique pour les agents intelligents : une mini base de connaissances qui rassemble par exemple l’identité de la marque (valeurs, positionnement, contenus) et une autre dédiée aux aspects opérationnels (campagnes et activités). Elles fournissent tout le contexte nécessaire aux agents pour générer non pas de simples contenus, mais des contenus de marque exploitables à grande échelle.