Les agents d'IA sont passés de la nouveauté à la nécessité. La dernière recherche de Perplexity avec des partenaires académiques montre comment les gens utilisent les agents au quotidien — de la synthèse des boîtes de réception au déclenchement de workflows à étapes multiples — et pourquoi la personnalisation et l'utilisation des outils comptent maintenant plus que la taille brute du modèle. Perplexity AI

Pourquoi cela est important en 2026

Les agents les plus précieux ne font pas que discuter — ils planifient, appellent des outils, et se souviennent des préférences pour réduire le cycle « trouver → comprendre → agir ». Avec les récentes mises à jour, les assistants de Perplexity peuvent conserver des préférences structurées au fil des sessions, rendant les réponses plus rapides et mieux adaptées à vous ou votre équipe. Associez des agents à votre système de travail — Asana pour l'orchestration, Miro pour les cartes système, Notion pour les manuels de procédures, et Glean pour la recherche d'entreprise — afin de transformer les conseils en actions. Perplexity AI

Quoi de neuf (et ce qui fonctionne réellement)

Perplexity souligne une adoption généralisée de la technologie des agents en 2025–2026, soutenue par le premier examen à grande échelle de l'utilisation des agents par les gens dans la pratique. Les fils conducteurs : les agents qui planifient des étapes, citent des sources, et s'intègrent à vos outils offrent les plus grandes économies de temps et de confiance. Perplexity AI

Moyens pratiques de déployer des agents aujourd'hui

• Tri des courriels → flux de projet : Demandez à un agent de résumer les nouveaux courriels, de rédiger des réponses et d'ouvrir des tâches dans Asana avec des dates d'échéance et des responsables, liés au manuel de procédures Notion pertinent pour le workflow.

• Recherche → mémo de décision : Demandez à un agent de rassembler des sources avec citations, de cartographier les parties prenantes sur un tableau Miro, et de produire un court document de décision dans Notion. L'approche d'agent de Perplexity met l'accent sur la récupération en direct et les réponses citées, ce qui renforce la confiance.

• Récupération de connaissances au travail : Utilisez Glean pour indexer vos connaissances internes afin que l'agent puisse répondre avec le contexte de l'entreprise, pas seulement les pages web publiques — particulièrement utile pour les politiques, les tarifs et les SOP. (Modèle de conception : agentic RAG.)

Les agents d'IA automatisent les tâches quotidiennes en planifiant des étapes, en appelant des outils et en se souvenant des préférences. Les conclusions de Perplexity pour 2025–2026 montrent que les plus grands gains proviennent des agents qui citent des sources et s'intègrent à votre système (Asana, Miro, Notion, Glean), transformant la recherche et l'administration en workflows fiables et répétables qui libèrent du temps pour un travail de plus grande valeur.

Résumé

Les agents d'IA sont prêts pour le travail quotidien — surtout lorsqu'ils peuvent planifier, citer et agir au sein de vos outils existants. Si vous souhaitez un projet pilote qui associe les agents de style Perplexity avec Asana, Miro, Notion et Glean, Generation Digital peut concevoir un déploiement sûr et mesurable pour 2026.

FAQs

Qu'est-ce que les agents d'IA, en termes simples?
Logiciel qui peut raisonner sur un objectif, planifier des étapes, utiliser des outils (API/apps), et agir — souvent avec mémoire — pour accomplir des tâches en votre nom. La définition de Google met l'accent sur la planification et l'utilisation des outils, ce qui distingue les agents des simples chatbots. Google Cloud

Comment les agents améliorent-ils la productivité?
Ils compressent les cycles de routine (rassembler → résumer → agir), surtout lorsqu'ils sont combinés avec votre système de tâches (Asana), base de connaissances (Notion), diagrammes (Miro), et couche de recherche (Glean). La recherche de Perplexity montre un gain de temps lorsque les agents récupèrent des infos en direct et fournissent des citations.

Qu'est-ce qui a changé récemment?
Perplexity a introduit une mémoire et une personnalisation améliorées pour que les assistants se souviennent des préférences structurées au fil des conversations — pensez marques préférées, besoins alimentaires ou thèmes récurrents — rendant la prochaine réponse plus rapide et plus pertinente.

Y a-t-il des risques?
Oui : la fiabilité des sources et l'empoisonnement du contenu sont des préoccupations actives dans la recherche/le développement d'agents AI. Priorisez des outils qui citent, vérifient, et restreignent les actions aux systèmes approuvés, et gardez des humains dans la boucle pour les tâches sensibles. The Times

Références

• Perplexity : Comment les gens utilisent les agents d'IA — analyse d'usage à grande échelle et dans le monde réel. Perplexity AI

• Perplexity : Introduction aux assistants IA avec mémoire — mise à jour de la personnalisation. Perplexity AI

• Google Cloud : Qu'est-ce que les agents d'IA ? — définition claire et distinctions. Google Cloud

• Contexte de sécurité : reportage récent sur les risques d'empoisonnement de contenu dans la recherche AI. The Times