La plupart des entreprises qui expérimentent les agents IA restent bloquées au même stade. Elles créent un pilote, font quelques tests, puis le projet s’arrête.

Ce n’est pas parce que la technologie est trop récente ou trop complexe, mais parce que la plupart de ces projets sont lancés sans plan clair avant de commencer le travail technique.

Nous avons accompagné des milliers d’équipes qui ont conçu et déployé des agents. Les schémas sont toujours les mêmes. Celles qui réussissent suivent une liste de fondamentaux, tandis que celles qui échouent les négligent.

Ce cours propose une série de décisions concrètes que chaque projet IA réussi prend dès le départ.

Pour rendre le tout plus concret, nous utiliserons une entreprise fictive : Terminal Roast. C’est une petite marque de café qui gère un café et vend du café en ligne. Elle souhaite utiliser un agent IA pour améliorer l’expérience client.

Nous suivrons leur parcours tout au long du cours et verrons à quoi ressemble chaque étape en pratique.

Chaque leçon de ce cours s’articule autour d’une décision fondamentale pour un projet d’agent IA :

• Choisir une tâche unique et bien définie
• Sélectionner le bon canal de déploiement
• Savoir quand une tâche nécessite réellement un agent
• Impliquer les bonnes personnes dans le projet
• Définir une stratégie LLM
• Mettre en place des mesures de conformité et de sécurité
• Et enfin, définir ce que signifie réussir après le lancement

Si vous pouvez répondre clairement à chacune de ces questions, vous avez déjà une longueur d’avance sur la plupart des équipes qui essaient de lancer leur premier agent.

Réfléchissons à Terminal Roast.

Taryn, la propriétaire, est enthousiaste à l’idée d’utiliser l’IA pour améliorer son entreprise. Elle a de nombreuses idées en tête.

Elle souhaite un agent capable de gérer la commande à l’avance, les programmes de fidélité et le support client.

Mais son équipe se rend vite compte que c’est un peu trop ambitieux pour un premier projet.

Dans les prochaines leçons, nous verrons comment Taryn et son équipe rendent le projet plus réaliste.

Nous verrons comment ils réduisent le périmètre du projet pour obtenir un agent réellement opérationnel.

L’objectif de ce cours est de vous aider à prendre de meilleures décisions avant de vous lancer.

À la fin, vous disposerez d’une checklist complète utilisée par les équipes qui livrent régulièrement des agents prêts pour la production.

Chaque leçon se termine par une action concrète à réaliser immédiatement pour faire avancer votre projet.

Action : Notez un projet IA dont votre équipe a déjà discuté. Puis, écrivez une phrase expliquant le problème métier qu’il doit résoudre.

Si vous n’arrivez pas à résumer clairement le problème, prenez le temps de le clarifier avant d’aller plus loin.