Qu'est-ce qu'un agent IA ?
Un agent IA est un systeme autonome capable de percevoir son environnement, prendre des decisions et agir pour atteindre un objectif. Contrairement a un simple chatbot qui repond a des questions, un agent peut :
- Raisonner : decomposer un probleme complexe en sous-taches
- Planifier : definir une sequence d'actions pour atteindre un objectif
- Utiliser des outils : appeler des APIs, consulter des bases de donnees, effectuer des calculs
- Apprendre : memoriser des informations et s'adapter au contexte
- Collaborer : interagir avec d'autres agents ou des humains
"Les agents IA representent la prochaine revolution apres les chatbots. Ils passent de la conversation a l'action autonome."
— Sam Altman, CEO OpenAI
L'evolution : de GPT a l'Agent
Les modeles de langage comme GPT-4 sont la "cerveau" de l'agent. Mais seuls, ils ne peuvent qu'avoir des conversations. L'agent ajoute :
- Des outils : capacite d'agir dans le monde reel (APIs, bases de donnees)
- De la memoire : contexte persistant entre les interactions
- Des connaissances : acces a des documents et donnees specifiques (RAG)
- De l'orchestration : logique de controle et de decision
Agent vs Chatbot vs Workflow
| Critere | Chatbot | Workflow automatise | Agent IA |
|---|---|---|---|
| Interaction | Conversationnel | Trigger → Actions | Conversationnel + Actions |
| Autonomie | Faible | Moyenne (predefini) | Elevee (decisions) |
| Flexibilite | Limitee aux scripts | Limitee au workflow | Adaptable au contexte |
| Outils | Non | Oui (predefinis) | Oui (choisis par l'agent) |
| Memoire | Session uniquement | Variables | Long terme possible |
| Complexite | Simple | Moyenne | Elevee |
Quand utiliser quoi ?
- Chatbot : FAQ, support niveau 1, qualification basique
- Workflow : processus repetitifs, regles metier claires, volume eleve
- Agent IA : taches complexes, contexte variable, besoin de raisonnement
Architecture d'un agent IA
Les composants d'un agent
1. Le cerveau : le LLM
Le modele de langage (GPT-4, Claude, Mistral) est le moteur de raisonnement. Il interprete les requetes, decide des actions a effectuer et genere les reponses.
2. Les outils (Tools)
Les outils sont des fonctions que l'agent peut appeler pour agir :
- Recherche web : obtenir des informations en temps reel
- APIs metier : CRM, ERP, bases de donnees
- Calcul : operations mathematiques, analyses
- Communication : envoyer emails, messages Slack
- Fichiers : lire, creer, modifier des documents
3. La memoire
Differents types de memoire selon les besoins :
- Memoire de session : historique de la conversation en cours
- Memoire long terme : informations persistantes entre sessions
- Memoire de travail : resultats intermediaires du raisonnement
4. Les connaissances (RAG)
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet a l'agent d'acceder a des documents specifiques :
- Documentation interne
- Base de connaissances produit
- Historique client
- Procedures metier
Plateformes no-code pour creer des agents
Dust French
Dust est LA plateforme francaise de reference pour les agents IA d'entreprise. Points forts :
- Interface no-code intuitive pour creer des assistants
- Connecteurs natifs (Notion, Slack, Google, GitHub...)
- RAG integre avec indexation automatique des documents
- Gestion des permissions et de la gouvernance
- Hebergement EU, conformite RGPD
Ideal pour : PME/ETI francaises, assistants metier, base de connaissances IA
n8n AI Agents Open Source
n8n propose des nodes dedies aux agents IA :
- AI Agent node avec support multi-LLM
- Tools personnalisables (n'importe quelle API)
- Vector stores pour le RAG (Pinecone, Qdrant...)
- Memory nodes pour la persistance
- Self-hosting possible
Ideal pour : equipes techniques, workflows complexes, controle total
ChatGPT Custom GPTs OpenAI
Les GPTs personnalises d'OpenAI permettent de creer des agents simples :
- Interface de configuration no-code
- Upload de documents pour le contexte
- Actions (appels API via OpenAPI specs)
- Partage via lien ou GPT Store
Ideal pour : cas simples, prototypage rapide, usage personnel
Relevance AI Australia
Plateforme specialisee dans les agents IA autonomes :
- Multi-agent orchestration
- Workflows visuels pour agents
- Integrations natives nombreuses
- Analytics et monitoring
Ideal pour : agents complexes multi-etapes, equipes produit
8 cas d'usage concrets
1. Agent de qualification leads
Objectif : qualifier automatiquement les leads entrants via conversation
Outils : enrichissement (Fullenrich), CRM (HubSpot), email
Fonctionnement : L'agent engage la conversation, pose des questions BANT, enrichit les donnees, score le lead et cree l'opportunite dans le CRM.
2. Agent support technique niveau 1
Objectif : resoudre les demandes simples, escalader les complexes
Outils : base de connaissances (RAG), ticketing, recherche logs
Fonctionnement : L'agent consulte la documentation, propose des solutions, peut effectuer des diagnostics basiques, et escalade avec contexte si necessaire.
3. Agent de recherche et veille
Objectif : surveiller un sujet et produire des syntheses
Outils : recherche web, scraping, generation de rapports
Fonctionnement : L'agent scrute les sources definies, analyse les contenus, genere des alertes et des rapports de synthese.
4. Agent assistant commercial
Objectif : preparer les RDV et suggerer des actions
Outils : CRM, LinkedIn, recherche web, email
Fonctionnement : Avant chaque RDV, l'agent compile les infos sur le prospect, l'actualite de l'entreprise, l'historique des echanges, et suggere des angles d'approche.
5. Agent de redaction de contenu
Objectif : produire du contenu SEO sur commande
Outils : recherche SERP, generation, optimisation SEO
Fonctionnement : L'agent analyse la concurrence, structure le contenu, redige et optimise pour le referencement.
6. Agent de gestion de projet
Objectif : suivre l'avancement et alerter sur les risques
Outils : Notion/Asana, calendrier, email, Slack
Fonctionnement : L'agent verifie quotidiennement l'etat des taches, identifie les retards, envoie des rappels et compile des rapports d'avancement.
7. Agent de recrutement
Objectif : pre-qualifier les candidatures
Outils : ATS, parsing CV, email
Fonctionnement : L'agent analyse les CV, verifie l'adequation avec le poste, pose des questions de pre-qualification par email.
8. Agent financier
Objectif : suivre les metriques et alerter sur les anomalies
Outils : APIs bancaires, comptabilite, tableaux de bord
Fonctionnement : L'agent surveille les flux de tresorerie, detecte les anomalies, genere des previsions et des alertes.
Bonnes pratiques de conception
1. Definir un perimetre clair
Un agent efficace a une mission precise. Evitez les agents "a tout faire" qui deviennent imprevisibles. Preferez plusieurs agents specialises qui peuvent collaborer.
2. Limiter les outils disponibles
Plus un agent a d'outils, plus il peut se tromper dans ses choix. Donnez uniquement les outils necessaires a sa mission.
3. Tester les cas limites
Que se passe-t-il si l'API est down ? Si l'utilisateur pose une question hors perimetre ? Testez et prevoyez des fallbacks.
4. Implementer des garde-fous
L'agent ne doit pas pouvoir effectuer d'actions irreversibles sans validation humaine (suppression de donnees, envoi de masse...).
5. Monitorer et iterer
Loggez toutes les interactions, analysez les echecs, ameliorez continuellement les prompts et les outils.
Securite et gouvernance
Risques a considerer
- Prompt injection : un utilisateur malveillant peut tenter de detourner l'agent
- Fuites de donnees : l'agent peut exposer des informations sensibles
- Actions non desirees : l'agent peut mal interpreter et agir incorrectement
- Couts non maitrises : boucles infinies ou sur-utilisation des APIs
Mesures de protection
- Valider et filtrer les inputs utilisateurs
- Limiter les permissions des outils au strict necessaire
- Implementer des limites de taux et de cout
- Auditer regulierement les logs d'activite
- Former les utilisateurs aux limites de l'agent
Pour approfondir la mise en place d'agents IA en entreprise, consultez notre guide sur les agents IA Dust pour booster vos equipes.