Votre agent IA a passé la commande. Qui est engagé ?

Un chatbot classique attend une instruction et renvoie une réponse. Un agent d’intelligence artificielle peut aller plus loin : accéder à un calendrier, consulter des documents, interroger plusieurs services, choisir une action puis l’exécuter.

Le 20 juillet 2026, la CNIL et le Conseil de l’IA et du Numérique ont consacré une note entière à cette nouvelle génération de systèmes. Les deux institutions parlent d’un « changement d’échelle » : les IA agentiques peuvent accéder à de multiples sources de données, conserver une mémoire de leurs interactions et surtout agir sur leur environnement au nom de l’utilisateur.

La différence paraît technique. Elle change pourtant profondément la nature du risque. Une mauvaise réponse générée par une IA peut être ignorée. Une mauvaise action, elle, peut avoir déjà produit ses effets.

Quand l’IA ne conseille plus, mais agit

Imaginons qu’une entreprise donne à un agent accès à la messagerie d’un salarié, à son calendrier et à une plateforme de réservation. L’instruction est simple : organiser un déplacement à Bruxelles pour une réunion le lendemain.

L’agent retrouve l’invitation dans les mails, identifie l’adresse, compare les trains, choisit un hôtel et effectue les réservations. Tant que tout fonctionne, la différence avec un assistant humain paraît presque invisible.

Mais que se passe-t-il s’il réserve le mauvais trajet ? S’il accepte automatiquement une option non remboursable ? S’il passe une commande auprès du mauvais fournisseur ou envoie à un tiers un document qu’il n’aurait jamais dû consulter ?

Le problème n’est plus celui de « l’hallucination » au sens où on l’entend depuis l’arrivée de l’IA générative. L’information erronée n’est pas simplement affichée à l’écran : elle peut devenir une action dans le monde réel.

C’est précisément ce qui préoccupe la CNIL. Parce qu’ils peuvent communiquer avec plusieurs applications et automatiser des processus impliquant différents acteurs, les agents rendent les chaînes de traitement plus difficiles à suivre et le partage des responsabilités moins évident. Les risques de cybersécurité s’étendent également à l’ensemble des services auxquels ils sont connectés.

L’autonomie technique ne crée pourtant pas, à ce stade, un nouvel acteur juridique.

Un agent IA n’est ni une personne physique ni une société. Il ne dispose pas d’une personnalité juridique propre à laquelle pourraient simplement être transférées les conséquences de ses décisions. Derrière chaque action restent donc des entreprises, des utilisateurs, des fournisseurs et des contrats.

« C’est l’IA qui l’a fait » ne règle pas la question

Le droit français des contrats part d’une idée ancienne : le contrat naît de la rencontre d’une offre et d’une acceptation par lesquelles les parties manifestent leur volonté de s’engager. Cette volonté peut d’ailleurs résulter d’un comportement non équivoque, rappelle l’article 1113 du code civil.

L’automatisation n’est donc pas, en elle-même, étrangère au droit des contrats. Les entreprises concluent depuis longtemps des opérations par voie électronique, à travers des systèmes qui exécutent automatiquement certaines instructions.

L’agent IA ajoute néanmoins une difficulté : l’écart possible entre l’instruction donnée et l’action finalement accomplie.

Si une entreprise configure un système pour renouveler automatiquement des fournitures en dessous d’un certain montant, l’imputation de l’opération paraît relativement simple. La machine exécute une règle préalablement définie.

La situation devient moins confortable lorsqu’un agent reçoit un objectif beaucoup plus large — « organise le déplacement », « négocie le meilleur prix », « règle ce problème avec le fournisseur » — puis choisit lui-même les étapes nécessaires pour y parvenir.

Jusqu’où allait l’autorisation ? Une validation humaine était-elle nécessaire avant l’achat ? L’agent pouvait-il sélectionner seul un fournisseur ? Le montant était-il plafonné ? L’action pouvait-elle être annulée ?

Ce sont ces paramètres qui devraient devenir essentiels en cas de litige. Le débat ne consistera probablement pas à rechercher une mystérieuse « volonté de l’IA », mais à reconstruire le pouvoir qui lui avait été confié et les contrôles qui l’entouraient.

Le droit du commerce électronique offre déjà un exemple intéressant. L’article 1127-2 du code civil prévoit, dans les situations auxquelles il s’applique, la possibilité de vérifier le détail et le prix d’une commande et de corriger d’éventuelles erreurs avant l’acceptation définitive.

Avec des agents capables d’acheter directement, la question de la confirmation pourrait devenir beaucoup plus importante : quelles actions peuvent être exécutées sans intervention humaine, et lesquelles doivent encore attendre un « oui » ?

Le contrat avec le fournisseur devient beaucoup plus important

L’arrivée des agents devrait aussi modifier les discussions entre les entreprises et leurs fournisseurs technologiques.

Un contrat SaaS classique traite déjà de sécurité, de disponibilité du service, de confidentialité, de données ou de limitation de responsabilité. Un système capable d’agir pour le compte du client ajoute d’autres questions.

Quels services l’agent peut-il consulter ? Peut-il seulement lire les informations ou également les modifier ? Peut-il envoyer un message, conclure une commande ou effectuer un paiement ? Les actions sont-elles enregistrées ? Pendant combien de temps ? L’entreprise peut-elle reconstituer précisément ce que le système a fait ?

La possibilité d’imposer des limites devient centrale. Une entreprise pourrait accepter qu’un agent compare automatiquement des fournisseurs tout en refusant qu’il puisse engager une dépense sans validation. Elle pourrait lui permettre de préparer un mail sans lui donner le droit de l’envoyer.

Ces choix ressemblent à des paramètres techniques. Ils pourraient pourtant déterminer une part importante du risque juridique.

La traçabilité prendra également une valeur particulière. Lorsqu’un salarié commet une erreur, il est généralement possible de lui demander ce qu’il a fait. Lorsqu’un agent exécute plusieurs opérations successives à travers différents services, l’entreprise doit pouvoir reconstruire cette chaîne autrement.

Sans journaux suffisamment précis, il peut devenir difficile de savoir si l’erreur vient du modèle, d’une instruction initiale ambiguë, d’une donnée récupérée sur un autre service, d’une permission trop large ou d’une défaillance chez un prestataire.

La question de la responsabilité rejoint alors très vite celle de la preuve.

Plus l’agent sait de choses, plus il peut en faire

L’autre difficulté tient aux données nécessaires pour rendre ces systèmes réellement utiles.

Un assistant capable d’organiser efficacement la journée d’un utilisateur devient meilleur s’il connaît son agenda, ses interlocuteurs, ses habitudes, ses déplacements précédents ou ses préférences. Les systèmes agentiques peuvent également conserver des mémoires persistantes afin de ne pas repartir de zéro à chaque interaction.

La CNIL souligne que cette accumulation favorise la création de profils de plus en plus personnalisés et augmente les volumes de données conservés. Ces informations peuvent ensuite circuler entre les différents services auxquels l’agent est connecté, au risque de rendre les traitements difficiles à comprendre pour l’utilisateur.

L’utilité de l’agent et la minimisation des données peuvent donc rapidement entrer en tension.

Plus encore, connecter une IA à cinq outils transforme chaque permission en surface de risque. Un accès à la messagerie peut exposer des correspondances confidentielles ; un accès au CRM, des informations clients ; un accès au stockage interne, des documents stratégiques.

Le principe pourrait être assez simple : un agent ne devrait pas recevoir davantage de pouvoir que celui nécessaire à sa mission.

Mais son application sera beaucoup moins évidente. L’intérêt même de ces systèmes réside dans leur capacité à enchaîner des tâches que l’utilisateur n’a pas nécessairement décrites une par une.

L’agent doit donc être suffisamment autonome pour être utile, sans l’être au point de rendre son comportement incontrôlable.

C’est probablement là que se situe le véritable sujet juridique.

Les agents IA ne nécessitent pas forcément de leur inventer une personnalité juridique ou un régime entièrement nouveau. La CNIL rappelle d’ailleurs que les principaux cadres européens relatifs aux données personnelles et à l’intelligence artificielle leur sont déjà applicables ; ce sont surtout leurs modalités de mise en œuvre qui doivent s’adapter à leur autonomie, leur mémoire et leur capacité à agir au nom de l’utilisateur.

Ils obligent en revanche les entreprises à poser beaucoup plus précisément une question qu’elles pouvaient jusqu’ici laisser aux équipes techniques : qu’avons-nous réellement autorisé la machine à faire ?

Lorsqu’une intelligence artificielle se contentait de rédiger un texte, la responsabilité humaine restait visible.

Lorsqu’elle commence à envoyer, acheter, modifier ou réserver, cette responsabilité ne disparaît pas.

Elle devient simplement plus difficile à retrouver.