L’essor des machines : l’IA agentive L’essor des machines : l’IA agentive

Si les années 2024 et 2025 ont été marquées par l’essor des grands modèles de langage (GML) et les innovations qu’ils ont rendues possibles, 2026 s’annonce comme l’année de l’IA agentive. Dans notre article intitulé « Déployer l’innovation en IA », paru dans Perspectives juridiques Osler 2024, nous avons exploré comment la première vague d’IA générative a montré que les modèles pouvaient résumer, rédiger et analyser de l’information. La prochaine vague d’IA générative ira beaucoup plus loin et devrait inclure des systèmes basés sur des GML capables de planifier et d’agir de manière autonome. L’IA évolue, passant d’un simple outil capable d’aider les utilisateurs à un agent capable de poursuivre des objectifs et d’accomplir des tâches de manière autonome.

Cette évolution de l’IA s’appuie également sur des progrès de vaste portée qui viennent remodeler le droit et les secteurs d’activité, que l’on pense aux conséquences de l’entraînement et du déploiement des modèles sur les droits d’auteur ou à l’intégration de l’IA dans le secteur de la santé et à son rôle accru dans le secteur des litiges.

Les implications juridiques pour la propriété intellectuelle, la protection de la vie privée, la fiscalité et les contrats commerciaux se font déjà sentir et devront être au centre des préoccupations des équipes des affaires juridiques et de la conformité au cours de 2026 et des années suivantes.

Qu’est-ce que l’IA agentive?

L’IA agentive désigne des systèmes, généralement des logiciels, capables de planifier, de raisonner et d’agir en vue d’atteindre un objectif déterminé. Contrairement aux GML traditionnels qui doivent être activés par un utilisateur, un agent est capable de poursuivre un objectif de manière indépendante. Ce processus peut comporter plusieurs étapes, notamment la récupération de renseignements, la prise de décisions et la mise en œuvre de mesures. Un système d’IA agentive est fort semblable à un employé numérique.

Un agent peut se révéler utile dans un nombre considérable de contextes. Dans un centre d’appels, un agent peut, tout comme une personne humaine, répondre aux messages des clients par courriel et par clavardage, faire escalader les problèmes complexes et planifier les suivis. Dans le secteur des jeux, un agent capable de réfléchir à la manière d’atteindre ses objectifs peut rivaliser avec des joueurs humains.

Cette transition de l’utilisation des GML vers des agents autonomes davantage orientés vers des objectifs a incité les chefs de file du secteur à délaisser les logiciels-services traditionnels au profit de systèmes véritablement axés sur les objectifs. Au cours de la dernière année, Google a lancé son Agent Development Kit, une infrastructure de création d’agents, et Cohere a lancé North, une plateforme agentive pour les entreprises. Ce ne sont là que deux exemples de plateformes d’IA agentive que les entreprises commencent à adopter alors qu’elles explorent les moyens d’intégrer des cadres autonomes dans leurs activités.

Implications juridiques

Lorsque des logiciels peuvent planifier, décider et agir de manière autonome, les hypothèses établies en matière de propriété, de contrôle et de responsabilité sont remises en question, et les organisations doivent adapter les services des affaires juridiques et de la conformité en conséquence.

Propriété intellectuelle

Avec l’IA agentive, la propriété intellectuelle ne concerne plus tant les modèles que les systèmes qui les font fonctionner. La valeur à protéger ne réside pas seulement dans les poids ou les invites des modèles, mais aussi dans la couche d’orchestration logicielle, les flux de travail, les invites système, les connecteurs et les adaptateurs. Ces actifs de propriété intellectuelle agentive en constante évolution représenteront les joyaux numériques d’une organisation.

La protection et la commercialisation de ces actifs nécessiteront une approche à plusieurs niveaux couvrant les droits d’auteur, les brevets, les secrets commerciaux et même les contrats commerciaux. Les contrats doivent être explicites quant aux droits liés à ces actifs, notamment le droit de propriété. Les limites appropriées en matière d’utilisation, de modification et d’accès par des tiers, ainsi que les droits concédés sous licence en général, doivent être correctement définis.

Ces éléments de propriété intellectuelle ont une incidence sur toutes les autres questions juridiques découlant du développement et de l’utilisation de l’IA agentive, qu’il s’agisse de protection de la vie privée, de contrats ou même de fiscalité. Les organisations doivent déterminer quelles parties de leur pile agentive elles possèdent, comment les sécuriser et comment traiter et répartir correctement les risques associés à leur entreprise.

Protection de la vie privée et des données

L’IA agentive amplifie de manière inédite les risques existants liés à la protection de la vie privée et des données qui sont associés aux technologies d’IA. Les agents collectant, transmettant et analysant de manière autonome des données entre différents systèmes, d’autres questions complexes peuvent se présenter, que les organisations, les développeurs et les utilisateurs doivent prendre en compte. Il peut s’agir notamment de la possibilité que les données et les renseignements personnels traités par les agents soient soumis à de multiples lois sur la protection des renseignements personnels et des données, et que ces renseignements soient utilisés de manière imprévue, y compris pour prendre des décisions automatisées.

Les organisations doivent notamment prendre en compte et comprendre les flux de données associés aux agents autonomes, y compris la manière dont les données circulent entre les systèmes et à travers les frontières. Contrairement aux systèmes traditionnels, les agents agissant de manière autonome peuvent échanger des données avec d’autres agents et adapter leur comportement en temps réel. Les organisations doivent également veiller à ce que les particuliers dont les renseignements sont susceptibles d’être traités par un agent comprennent quand et comment les agents peuvent collecter et utiliser leurs renseignements personnels, d’autant plus que les interactions entre de multiples agents autonomes rendent le consentement et la transparence plus difficiles à gérer.

Il sera également important pour les organisations de mettre en place des protections contractuelles appropriées en matière de protection de la vie privée et de sécurité lorsqu’elles font appel à des tiers susceptibles d’utiliser des agents pour traiter en leur nom des données ou des renseignements personnels.

La délégation à un système autonome ne diluera pas la responsabilité. L’organisation qui déploie le système reste responsable du caractère légal, équitable et transparent du traitement, même lorsque les décisions sont prises par le système autonome.

Fiscalité

À mesure que les agents commenceront à exercer leurs activités dans différents territoires, les conseillers fiscaux devront tenir compte de cette nouvelle donne et appliquer les principes établis de longue date. L’entreprise étrangère qui dispose d’un agent d’IA qui fonctionne à partir d’un appareil situé au Canada doit évaluer si, ce faisant, elle pourrait se retrouver avec un établissement stable ou un autre lien imposable au Canada. De même, les revenus générés par des services basés sur l’IA pourraient devoir être caractérisés et répartis différemment des revenus qui étaient déclarés auparavant. La réduction des effectifs dans un territoire particulier pourrait également avoir une incidence sur la façon dont les revenus sont imposés. Si l’IA agentive peut offrir une certaine souplesse dans les flux de travail et les répartitions, elle peut également nécessiter une évaluation du modèle applicable aux prix de transfert de l’organisation.

Ces questions deviennent d’autant plus pertinentes que les systèmes d’IA agentive passent du stade des programmes pilotes au déploiement actif. Les organisations doivent suivre l’évolution de la législation, les directives des autorités fiscales locales et de l’OCDE, et prendre des mesures pour s’assurer que leurs modèles d’affaires, leurs structures d’entreprise et leurs accords interentreprises et commerciaux peuvent résister à un examen minutieux. L’IA agentive modifiant la manière dont les entreprises créent et fournissent de la valeur, les conseillers fiscaux pourraient devoir repenser les implications qui en découlent.

Contrats commerciaux

L’essor de l’IA agentive incite les organisations à revoir leurs pratiques contractuelles commerciales. Certaines organisations sont en train d’évaluer si leurs cadres d’approvisionnement et leurs cadres contractuels existants sont adaptés, car les contrats de service traditionnels supposent un fournisseur de services humain. En revanche, les accords d’IA agentive peuvent devoir répartir la propriété et les risques afin de refléter le fait que les actions seront effectuées par un logiciel autonome. Ces mêmes contrats devront définir clairement la propriété et l’utilisation des résultats et des flux de données sous-jacents pour les multiples composants de la solution d’IA agentive. Ils devront tenir compte de la production et du partage constants de données et de logiciels qui introduisent de nouveaux éléments de propriété intellectuelle.

L’utilisation de l’IA agentive peut également nécessiter de reconsidérer la répartition des risques contractuels, y compris l’indemnisation et les limitations de responsabilité, afin de traiter les actions des agents qui se situent à la fois dans et en dehors de son champ d’application prévu. L’accent doit être mis sur l’attribution du risque à la partie la plus à même de le contrôler. Cette attribution peut différer de celle retenue pour les applications logicielles traditionnelles.  

Les contrats devront évoluer de la gestion d’outils à la gestion d’acteurs de type humain. On ne sait pas encore très bien comment cela va se traduire.

Quelle sera l’ampleur de l’adoption de l’IA agentive en 2026?

L’année à venir marquera probablement un tournant dans la manière dont les organisations intègrent l’autonomie des agents dans leurs activités. Tout comme les deux dernières années ont été consacrées à la compréhension et à la réglementation des GML, la prochaine phase se concentrera sur le déploiement, la gouvernance et la contractualisation des agents d’IA.

Les façons traditionnelles de concevoir les cadres juridiques devront être adaptées. Pour les équipes des affaires juridiques, cela signifie travailler en étroite collaboration avec les responsables des services techniques et commerciaux afin de modifier les contrats, les modalités touchant la propriété intellectuelle, la protection de la vie privée, les contrats et la fiscalité, ainsi que les processus de conformité connexes de sorte qu’ils tiennent compte des technologies qui apprennent, agissent et évoluent. Ces questions ne sont plus que spéculation, elles se posent aujourd’hui dans les négociations entourant les contrats d’approvisionnement et de sous-traitance. Nous prévoyons que 2026 ne marquera pas seulement la prochaine phase d’adoption de l’IA, mais aussi l’expansion et la croissance de l’ère de l’IA agentive. Les organisations qui se préparent tôt seront les mieux placées pour tirer parti de la transformation commerciale qui, selon nous, nous attend.