Un agentic workflow est un système où un LLM dirige le contrôle (quelle étape exécuter, dans quel ordre, avec quels outils) au lieu de suivre un chemin codé en dur. C’est l’inverse d’un workflow déterministe — et l’inverse aussi d’un agent totalement autonome où le LLM décide tout.
En pratique
Anthropic distingue 5 patterns d’agentic workflow en 2026 :
- Prompt chaining : étapes séquentielles déterministes, chacune avec un LLM.
- Routing : un LLM classifie la requête et l’envoie au sous-flow approprié.
- Parallelization : plusieurs LLM travaillent en parallèle sur des sous-tâches, on agrège.
- Orchestrator-workers : un LLM “chef” planifie et délègue à des workers.
- Evaluator-optimizer : un LLM produit, un autre critique, on itère jusqu’à validation.
Cas PME : un workflow orchestrator-workers pour traiter un email entrant — le chef classifie, délègue à un worker “réclamation” ou “commande”, et synthétise la réponse.
Pourquoi c’est important pour votre projet IA
- Plus prévisible et moins cher qu’un agent autonome (qui peut boucler, exploser le budget tokens).
- Plus puissant qu’un workflow rigide (s’adapte aux cas non prévus).
- Sweet spot 2026 pour 80 % des cas d’usage en PME : combiner workflow déterministe + un agent borné sur les étapes ouvertes.
Liens utiles
- Agent IA — définition
- Multi-agent — définition
- Chain prompt — définition
- Audit IA Kezify — choisir le bon pattern agentic pour votre cas.
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#agentic#workflow#agent IA#orchestration