Ethan Mollick, professeur à Wharton et observateur influent de l'IA, propose d'appliquer les leçons de la théorie organisationnelle aux systèmes d'IA agentique. Son argument : des décennies de recherche sur les organisations humaines offrent des cadres directement applicables aux défis de coordination multi-agents.
Le problème des spans of control : Les systèmes agentiques actuels supposent implicitement que les modèles peuvent gérer un nombre illimité de sous-agents, ce qui est manifestement faux. Un manager humain plafonne à moins de dix subordonnés directs efficaces. Mollick estime que cent sous-agents dépasse largement la capacité d'un agent orchestrateur. Sa solution provocatrice : créer des "agents middle management" - une hiérarchie intermédiaire entre l'orchestrateur principal et les agents d'exécution.
Les boundary objects : En théorie organisationnelle, les boundary objects sont des artefacts passés entre groupes (marketing, IT, ventes) pour transmettre du sens quand un projet traverse des frontières - prototypes, user stories, spécifications. Actuellement, les agents IA échangent du texte brut et parfois du code. Mollick préconise des boundary objects structurés que des agents de différents niveaux de capacité peuvent lire et modifier. Cette approche résoudrait de nombreux échecs de coordination tout en réduisant la consommation de tokens.
Le problème du couplage : Le couplage mesure le degré de liaison entre unités organisationnelles. La plupart des systèmes agentiques sont soit trop étroitement couplés (chaque étape nécessite une approbation humaine), soit trop lâchement couplés (perte de contrôle et de cohérence). Ce compromis est bien étudié en théorie des organisations, et Mollick parie que de nombreuses conclusions s'appliquent directement aux architectures d'agents.
La rationalité limitée : Concept fondamental des sciences organisationnelles, la bounded rationality décrit comment les décideurs opèrent avec des informations incomplètes et des capacités cognitives finies. Ce cadre s'applique probablement aux agents IA confrontés à des contextes larges et des décisions complexes.
Critique des labs : Mollick observe que tout le monde se précipite vers les "agent swarms" (terme qu'il qualifie de "terriblement nommé") sans réaliser que le succès ne dépendra pas uniquement de la qualité des modèles, mais des choix de design organisationnel. Il doute que les laboratoires d'IA perçoivent cette dimension et appelle à davantage d'expérimentations menées par des personnes comprenant les vrais problèmes de coordination humaine.