Qu’est-ce qu’un agent IA ?

C’était l’expression de l’année 2024 : agent IA.

Et comme tendance majeure de l’IA pour 2025, les agents IA ne cessent de gagner en popularité et en impact.

Tout le monde – des développeurs débutants aux grandes entreprises en passant par les petits commerces – a voulu découvrir ce que les agents IA pouvaient leur apporter.

Selon une enquête PwC de 2025, 79 % des dirigeants déclarent déjà utiliser des agents IA à un certain niveau.

La technologie du moment, c’est ce sur quoi nous travaillons depuis des années – nous avons aidé des milliers d’organisations à déployer des agents IA.

Si vous avez des questions sur ce que sont les agents IA, leur fonctionnement ou par où commencer, vous êtes au bon endroit.

Qu’est-ce qu’un agent IA ?

Un agent IA est un système autonome qui traite des informations, prend des décisions et agit pour atteindre un objectif.

Contrairement aux chatbots IA, qui répondent aux utilisateurs, l’IA agentique désigne un logiciel capable de prendre des décisions de façon autonome.

Elle est souvent utilisée pour automatiser des processus complexes, comme le service client, l’analyse de données ou l’assistance au codage.

Cela signifie que les agents IA peuvent supprimer la nécessité d’une intervention humaine sur certaines tâches, ou bien assister les employés dans leur quotidien.

Quelle est la différence entre un agent IA et un chatbot IA ?

Beaucoup de gens utilisent les termes « agent IA » et « chatbot IA » de façon interchangeable. C’est compréhensible : ils ont beaucoup de points communs.

Par exemple, ils utilisent tous deux le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les entrées linguistiques, sont souvent alimentés par des LLM et sont souvent tous deux connectés à des systèmes externes.

Mais les agents IA vont plus loin que les chatbots sur plusieurs aspects clés. Voici comment distinguer un agent IA d’un chatbot IA :

‍

Ce sont ces différences qui déterminent si votre entreprise a besoin d’un chatbot de vente ou d’un agent IA pour la vente.

Le premier peut répondre aux questions des clients, suggérer des produits et faciliter les achats.

Le second peut prédire quels clients sont les plus susceptibles d’acheter à nouveau et leur envoyer un message personnalisé sur Facebook Messenger au moment idéal. En plus de toutes les fonctions de discussion et de vente d’un chatbot. Plutôt impressionnant, non ?

Comment fonctionnent les agents IA ?

Les agents IA fonctionnent en : 1) percevant leur environnement, 2) traitant l’information, 3) prenant des décisions et 4) exécutant des actions pour atteindre un objectif.

Contrairement aux chatbots traditionnels, ils ne se contentent pas de répondre aux questions : ils peuvent fonctionner de façon autonome, récupérer et analyser des données, et interagir avec des systèmes externes.

Étape 1 : Perception

D’abord, un agent IA reçoit des informations de différentes sources. Selon son objectif, cela peut inclure :

• Interactions utilisateur
• APIs récupérant des données de systèmes externes
• Capteurs ou journaux d’applications connectées
• Bases de connaissances stockées – comme des inventaires, des politiques RH, etc.

Étape 2 : Traitement

Une fois les données reçues, l’agent IA doit les comprendre.

L’agent peut utiliser le NLP, des données structurées ou des signaux en temps réel pour traiter les informations selon sa conception.

S’il doit aller chercher des connaissances dans une base de données, il peut utiliser la génération augmentée par récupération (RAG) pour les obtenir.

Étape 3 : Prise de décision

Le processus de décision dépendra de la façon dont l’agent IA a été conçu.

Il peut utiliser une logique métier sur mesure, comme décider si une piste commerciale est qualifiée selon une formule définie par l’équipe de vente.

Il peut aussi recourir à des prédictions issues du machine learning ou à l’apprentissage par renforcement, par exemple pour signaler une transaction comme frauduleuse sur la base de cas précédents.

Les meilleurs outils d’agent IA prennent en compte l’explicabilité de l’IA : la capacité d’un agent IA à expliquer le raisonnement derrière ses décisions.

Étape 4 : Action

Après avoir perçu, traité et décidé, l’agent IA est prêt à agir.

Il n’y a pas de limite aux actions qu’un agent IA peut entreprendre. Il peut répondre par un simple message, comme : « Ces 3 comptes présentent un risque de départ .»

Il peut déclencher un appel API, par exemple pour récupérer l’inventaire en temps réel d’un entrepôt ou lancer une demande de réinitialisation de mot de passe.

D’autres agents IA prennent des actions opérationnelles directes, comme ajuster les prix dans une boutique en ligne, planifier un appel commercial, réacheminer une livraison ou modifier des paramètres système selon des règles de sécurité.

Certains agents IA interagissent même avec des applications externes, par exemple pour automatiser des flux de travail dans un CRM, mettre à jour des fiches clients ou effectuer des remboursements selon des règles métier prédéfinies.

Ces agents peuvent gérer des workflows IA agentiques de bout en bout.

Quelle que soit l’action, l’agent IA veille à ce que sa réponse soit cohérente avec son processus de décision – et dans de nombreux cas, il apprend des résultats pour améliorer ses actions futures.

Les 6 composants de l’architecture d’un agent IA

Le terme « agent IA » peut sembler flou. Vu la diversité de leurs usages, il n’est pas toujours évident de distinguer un agent IA d’une automatisation classique ou d’un chatbot IA traditionnel.

Un agent IA repose sur 6 composants clés :

• Routage LLM : Comment l’agent IA réfléchit
• Identité et instructions : Ce que fait l’agent IA
• Outils : Comment l’agent IA collecte des données et agit
• Mémoire et connaissances : Comment l’agent IA accède à l’information
• Canaux : Comment l’agent IA atteint vos utilisateurs
• Gouvernance : Comment l’agent IA reste sécurisé

En combinant ces 6 caractéristiques, on obtient un agent IA. Comprendre leur rôle aide à saisir les capacités d’un agent IA – et donc ses cas d’usage potentiels.

1. Routage LLM

Avant tout, il faut déléguer la réflexion de votre agent IA à un LLM. Parfois, on parle même d’« agent LLM », une sous-catégorie d’agents IA.

Un bon agent doit pouvoir utiliser différents LLM selon les tâches.

Il n’existe pas un LLM supérieur à tous les autres, surtout avec la rapidité des évolutions. Il peut être judicieux que votre agent IA utilise un modèle pour générer du texte long, et un autre pour analyser les entrées utilisateur.

Tous les agents IA sont-ils des agents LLM ? Presque, mais pas tout à fait.

Les agents IA qui n’utilisent pas de LLM incluent les bots de robotic process automation, les systèmes multi-agents comme la gestion du trafic ou l’intelligence collective, et les agents d’apprentissage par renforcement (par exemple en robotique).

2. Identité et instructions

Tout agent IA a besoin d’une identité, d’une mission et d’objectifs. Pourquoi existe-t-il ? Que doit-il accomplir et comment va-t-il s’y prendre ?

Prenons un exemple : le premier niveau de support d’une équipe service client dans une société informatique. L’objectif de cet agent IA pourrait être de résoudre un maximum de problèmes clients, tout en transférant les cas complexes à des humains.

Les instructions doivent définir non seulement son rôle, mais aussi son seuil de décision (c’est-à-dire à quel moment il doit transférer ou orienter un utilisateur ailleurs) et ses indicateurs de performance.

3. Outils

Les outils permettent à un agent IA de collecter des données et d’agir.

Grâce à son autonomie, un agent IA peut choisir quels outils utiliser pour accomplir une tâche.

Par exemple, un agent IA dédié à la génération de leads peut avoir pour mission de créer des prospects qualifiés dans Hubspot.

En fonction de l’interaction avec l’utilisateur, l’agent peut décider de vérifier les doublons dans le CRM, de suggérer du contenu spécifique ou de poser d’autres questions jusqu’à pouvoir évaluer le prospect.

L’éventail d’outils d’un agent IA peut inclure :

• Des systèmes externes, comme HubSpot, Linear ou Zendesk
• L’exécution de code, afin de créer des outils ad hoc
• Des fonctionnalités intégrées
• D’autres agents IA
• Des humains (par exemple, un agent IA peut nécessiter une validation humaine avant d’exécuter une tâche)

4. Mémoire et connaissances

La mémoire et les connaissances d’un agent IA déterminent ce qu’il sait et comment il conserve l’information dans le temps.

Contrairement aux logiciels traditionnels qui se contentent de récupérer des informations à la demande, les agents IA peuvent stocker, rappeler et exploiter les interactions passées pour prendre de meilleures décisions.

Par exemple, un agent IA de support client peut se souvenir des tentatives de dépannage précédentes avec un utilisateur et éviter de répéter des solutions inefficaces. Un agent IA commercial pourrait se rappeler des échanges antérieurs avec un prospect et adapter son discours en conséquence.

Les agents IA s’appuient sur deux types de mémoire principaux :

1. Mémoire à court terme – Contexte temporaire d’une conversation ou d’une tâche en cours, comme la langue préférée de l’utilisateur.
2. Mémoire à long terme – Connaissances persistantes accessibles dans la durée, comme le rappel de volumes de commandes ou de préférences fournisseurs.

Au-delà de la mémoire, les agents IA accèdent à des sources de connaissances structurées ou non, telles que des bases de données, des API, des bases de connaissances d’entreprise ou d’autres documents pertinents.

5. Canaux

Les canaux sont les moyens par lesquels un agent IA interagit avec les utilisateurs. Il peut utiliser du texte, des images, de la vidéo ou de la voix, selon le cas d’usage. Il peut les atteindre via un widget sur un site web, une interface de chat web,

Les agents IA peuvent être déployés sur des widgets de chat web, des applications de messagerie (WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, etc.), ou même intégrés dans des workflows email.

Pour les interactions vocales, les agents vocaux peuvent s’intégrer à des systèmes téléphoniques ou assistants intelligents, tandis que les agents textuels fonctionnent dans le chat en direct, les SMS ou les outils internes de l’entreprise.

‍

6. Gouvernance

Les lois sur l’IA évoluent dans le monde entier, et créer un agent IA sans prendre en compte la conformité est une perte de temps.

La gouvernance garantit que votre agent IA fonctionne de manière éthique, transparente et dans le respect du cadre légal.

Un agent IA bien gouverné respecte :

• Le respect des politiques – S’aligne sur les directives de la marque, le ton et les règles métier.
• Le reporting et le suivi des KPI – Surveille la performance, les biais et la précision des décisions.
• Les validations et l’humain dans la boucle (HITL) – Nécessite une validation humaine pour les actions critiques.
• Mécanismes de feedback – S’améliore en continu grâce aux retours des utilisateurs et à la supervision.‍
• Conformité et traçabilité – Enregistre les décisions et actions pour répondre aux exigences réglementaires.

Quelles sont les applications des agents IA ?

Soyons honnêtes : on peut utiliser un agent IA pour tout.

Grâce à leur flexibilité, les agents IA peuvent optimiser de nombreux processus de bout en bout.

Il existe d’innombrables exemples d’agents IA dans le monde réel.

Même dans les secteurs les plus stricts – quelle que soit la complexité du workflow, il y a toujours un aspect où un agent IA peut intervenir.

Un agent IA crypto peut suivre les tendances du marché, exécuter des transactions ou fournir une analyse de portefeuille en temps réel. Un agent IA pour le marketing digital peut optimiser les dépenses publicitaires et analyser les données d’engagement.

Nous déployons des agents IA depuis des années, dans tous les secteurs possibles.

Que vous ayez besoin d’un bot d’entreprise ou d’un agent IA pour une petite entreprise, voici quelques-unes des applications les plus courantes des agents IA.

Service client

L’une des applications les plus répandues des agents IA est le classique bot de support client.

Ces agents virtuels peuvent orienter les clients vers des politiques spécifiques, proposer des recommandations personnalisées ou même gérer des tâches de compte comme la réinitialisation d’un mot de passe.

Il est désormais courant que les entreprises proposent des chatbots de service client – mais les chatbots à règles d’autrefois nuisent souvent à l’image de marque. Aujourd’hui, ce sont les agents dynamiques basés sur des LLM qui servent les utilisateurs d’une organisation.

Nous entrons dans la fin des chatbots IA et l’essor des agents IA. Même (et surtout) les bots de support client doivent évoluer.

Génération de leads

La majorité des agents IA déployés sur Botpress – du moins à l’heure où nous écrivons – sont des agents de génération de leads.

Les agents de génération de leads sont une sous-catégorie des agents IA commerciaux.

Ils fournissent souvent des informations essentielles aux utilisateurs et collectent des leads qualifiés, qu’ils transmettent aux équipes commerciales sans intervention manuelle.

Waiver Group, cabinet de conseil en santé, a pu augmenter ses leads de 25% après avoir remplacé ses formulaires «contactez-nous» par un bot.

Waiverlyn échangeait avec les visiteurs du site, qualifiait les prospects et réservait des événements Google Calendar – sans intervention humaine.

Gestion des connaissances

Un cas d’usage mieux géré par des bots que par des humains, la gestion des connaissances va de la documentation interne aux systèmes de self-service pour les clients.

Les employés peuvent perdre des heures à chercher des informations essentielles enfouies dans des wikis, PDF, emails ou tickets de support. Un agent IA peut répondre à une question en langage naturel avec les informations de compte, les politiques ou les étapes de dépannage pertinentes.

Côté client, cela peut prendre la forme d’un bot d’assurance qui aide les utilisateurs à trouver les formulaires et consignes adaptés.

Orchestration de workflows et de tâches

Les agents IA d’orchestration de workflows et de tâches ne se contentent pas d’exécuter une action unique — ils coordonnent plusieurs étapes sur différents systèmes. (On parle parfois d’orchestration IA.)

• Un agent IA d’approvisionnement peut générer automatiquement des demandes d’achat, les vérifier par rapport aux budgets, puis les envoyer pour validation managériale avant de passer commande.
• En RH, un agent IA d’onboarding peut planifier des formations, attribuer des accès logiciels et configurer la paie des nouveaux arrivants sans intervention humaine.
• Les agents IA en informatique peuvent trier les tickets de support, consulter les journaux système et transmettre les problèmes non résolus aux ingénieurs.

Au lieu d’assembler différents outils d’automatisation pour chaque processus, les agents IA jouent le rôle d’orchestrateurs centraux — ils gèrent l’ensemble des workflows de façon dynamique, prennent des décisions en temps réel et s’adaptent aux changements.

Ce type d’automatisation de workflows IA est l’un des usages les plus courants des agents IA.

L’intelligence artificielle s’applique facilement aux petites tâches quotidiennes qui prennent du temps aux travailleurs du savoir.

Co-pilotes pour développeurs

Les agents IA deviennent indispensables pour les développeurs, accélérant la programmation, le débogage et la documentation.

Un co-pilote IA peut compléter du code, signaler des erreurs et proposer des optimisations en temps réel.

Au-delà du code, ces agents assistent lors des revues de pull requests, des contrôles de sécurité et du suivi des dépendances.

Pour les équipes d’ingénierie, les co-pilotes IA signifient des cycles de développement plus rapides, moins de bugs et moins de temps passé sur des tâches répétitives.

Assistants virtuels

Parfois, il suffit d’un petit coup de pouce.

Quelqu’un pour faire des recherches, analyser des métriques ou regrouper des informations. Peut-être avez-vous besoin d’un agenda personnel pour envoyer des rappels sur les tâches à venir, ou d’un assistant capable de rédiger des emails et de résumer des rapports.

Ces besoins peuvent être comblés par des assistants agents IA, des programmes qui exécutent des tâches à votre place.

Le concept d’assistant IA nous est déjà familier – comme Siri et Alexa (les assistants vocaux les plus connus).

Les agents IA permettent d’aller plus loin dans la personnalisation de la planification.

Si vous préparez des vacances, un assistant agent de voyage IA peut non seulement vous suggérer de nouvelles destinations et identifier des hôtels, mais aussi choisir le vol et l’hôtel les plus adaptés – puis les réserver pour vous.

Quels sont les avantages des agents IA a?

1. Extensible et flexible

Les agents IA ne sont pas limités à des processus rigides. Ils sélectionnent dynamiquement des outils, des API et des modèles selon le contexte, ce qui les rend bien plus adaptables.

2. Prise de décision autonome

Au lieu de tout prédéfinir, les agents IA prennent des décisions en temps réel et réalisent des tâches de bout en bout. Ils sont plus rapides à mettre en place et beaucoup plus efficaces une fois déployés.

3. Adaptable à de nombreux cas d’usage

Un agent IA conçu pour le support client peut être étendu pour gérer la vente, les processus internes ou l’automatisation RH sans tout reconstruire.

4. Disponible 24h/24 et 7j/7

Les agents IA fonctionnent en continu, gèrent les tâches, répondent aux utilisateurs et exécutent des processus sans interruption.

5. Réduction des coûts à grande échelle

Les agents IA diminuent le besoin de grandes équipes manuelles dans le support client, la vente et les opérations internes, tout en maintenant un service de qualité.

6. Automatisation complète

Les agents IA ne se contentent pas de répondre aux questions ; ils exécutent des processus, déclenchent des actions dans les CRM, gèrent les validations et prennent de vraies décisions, ce qui réduit les blocages opérationnels.

7. Intégration fluide avec les systèmes

Les agents IA se connectent à des outils comme Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack et à des systèmes propriétaires, afin de garantir une infrastructure technologique unifiée.

8. Délai de rentabilité plus court (TTV)

Contrairement aux projets d’automatisation classiques, les agents IA apprennent de leurs interactions et s’améliorent en continu, ce qui accélère le déploiement et le retour sur investissement.

9. Précision et conformité accrues

Les agents IA peuvent respecter les directives de marque, les cadres juridiques et la logique métier, garantissant leur conformité aux politiques de l’entreprise.

Types d’agents IA

‍Il existe plusieurs types d’agents IA – le bon choix dépendra de la tâche à accomplir.

Systèmes multi-agents

Les systèmes multi-agents (MAS) regroupent plusieurs agents IA qui interagissent pour atteindre des objectifs communs.

Ces systèmes sont conçus pour traiter des tâches trop vastes, complexes ou décentralisées pour un seul agent IA. Un bon routage des agents IA permet d’assigner la bonne tâche au bon agent.

Chaque agent d’un système multi-agents agit de façon autonome : il perçoit et interprète l’environnement, prend des décisions puis agit pour atteindre son objectif.

L’efficacité d’un MAS se mesure grâce à des systèmes d’évaluation des agents IA, qui peuvent inclure des analyses quantitatives et qualitatives.

Par exemple, un cabinet d’études de marché pourrait utiliser un MAS où un agent collecte les rapports sectoriels, un autre extrait les informations clés, un troisième synthétise les résultats pour les clients, et un quatrième vérifie la fiabilité des données et améliore les livrables au fil du temps.

Agents réflexes simples

Les agents réflexes simples fonctionnent selon des règles condition-action prédéfinies. Ils réagissent à la perception actuelle sans tenir compte de l’historique.

Ils conviennent aux tâches peu complexes et à des capacités limitées. Un exemple d’agent réflexe simple serait un thermostat intelligent.

‍

Agents réflexes à modèle

Les agents à modèle conservent une représentation interne de leur environnement et prennent des décisions selon cette compréhension.

Cela leur permet de gérer des tâches plus complexes.

Ils sont utilisés dans le développement des voitures autonomes, car ils peuvent collecter des données comme la vitesse du véhicule, la distance avec la voiture devant et la présence d’un panneau stop. L’agent peut alors décider quand freiner en fonction de la vitesse et des capacités de freinage.

Agents basés sur l’utilité

Les agents basés sur l’utilité prennent leurs décisions en évaluant l’utilité attendue de chaque action possible.

Ils sont utilisés lorsque l’on doit comparer différentes options et choisir celle qui a la meilleure utilité attendue.

Si vous souhaitez qu’un agent recommande des actions – comme une démarche à suivre ou différents types d’ordinateurs pour une tâche donnée – un agent basé sur l’utilité peut vous aider.

Agents apprenants

Les agents apprenants sont conçus pour fonctionner dans des environnements inconnus. Ils apprennent de leurs expériences et adaptent leurs actions au fil du temps.

Le deep learning et les réseaux de neurones sont souvent utilisés pour développer ces agents.

On les retrouve souvent dans le e-commerce et les plateformes de streaming pour alimenter les systèmes de recommandations personnalisées, car ils apprennent les préférences des utilisateurs avec le temps.

Agents Belief-Desire-Intention

Les agents croyance-désir-intention modélisent un comportement proche de l’humain en conservant des croyances sur l’environnement, des désirs et des intentions. Ils peuvent raisonner et planifier leurs actions, ce qui les rend adaptés aux systèmes complexes.

Agents Logic-Based

Les agents logiques utilisent le raisonnement déductif pour prendre des décisions, généralement à partir de règles logiques. Ils conviennent aux tâches nécessitant un raisonnement logique complexe.

Agents Goal-Based

Les agents orientés objectifs agissent pour atteindre leurs buts et adaptent leurs actions en conséquence. Leur prise de décision est plus flexible, car elle tient compte des conséquences futures de leurs actions actuelles.

Un usage courant des agents orientés objectifs est la robotique – par exemple, un agent qui navigue dans un entrepôt. Il peut analyser les différents itinéraires possibles et choisir le plus efficace pour atteindre sa destination.

Comment mettre en place des agents IA en 50étapes

Selon votre situation, vous avez deux options : acheter un agent IA ou en développer un vous-même.

Si vous souhaitez acheter, consultez des agences et freelances certifiés qui peuvent développer un agent IA sur mesure.

Mais si vous préférez utiliser vos propres ressources, il n’est pas aussi difficile de créer un agent IA que vous pourriez le penser. Il existe de nombreux frameworks d’agents IA et frameworks d’agents LLM adaptés à votre niveau d’expertise.

Étape01a: Identifier un cas d’usage pilote

« Prenons un agent IA ! » Si votre responsable vous dit cela après avoir lu les dernières actualités sur « l’année des agents IA », c’est à vous de déterminer quel type d’agent IA tester en priorité.

Il est facile de se laisser emporter par l’engouement, mais le mieux est de commencer par un cas d’usage clair et à fort impact.

Réfléchissez à l’endroit où un agent pourrait réduire la charge de travail, améliorer la précision ou faciliter la prise de décision, par exemple pour la qualification de prospects, le support client ou la recherche d’informations internes.

Un bon cas d’usage pilote doit être assez ciblé pour être mis en place rapidement, mais suffisamment pertinent pour démontrer son impact.

Le bon choix facilitera l’adhésion, prouvera le retour sur investissement et posera les bases d’une adoption plus large de l’IA.

Étape02a: Trouver la bonne plateforme

Les bons outils dépendront entièrement de votre contexte : quel est le niveau d’expertise technique en interne ? Combien de temps avez-vous ? Que doit accomplir votre agent (pas seulement pour le pilote, mais à long terme) ?

Dans la plupart des cas, il est plus logique d’utiliser une plateforme IA que de repartir de zéro.

Le choix optimal sera souvent une plateforme verticale et flexible : un logiciel qui vous permet de créer tout type de cas d’usage et de connecter n’importe quel outil externe.

Vous pouvez consulter notre sélection des meilleurs outils de création d’agents IA, meilleures plateformes de chatbot, ou encore des meilleures plateformes open source. Mais soyons honnêtes – j’ai une préférence pour la nôtre.

Botpress est utilisé par 35 % des entreprises du Fortune 500 et plus de 500 000 créateurs.

Nous déployons des agents IA depuis des années, et c’est gratuit pour commencer, donc vous n’avez rien à perdre.

Étape03a: Intégrer les outils

Si votre agent IA doit créer des leads dans Hubspot, commencez par intégrer votre plateforme IA à Hubspot.

Même si une bonne plateforme propose des intégrations prêtes à l’emploi, des cas d’usage spécifiques nécessiteront un travail supplémentaire pour personnaliser les connecteurs de votre agent.

Si votre équipe connecte plusieurs systèmes – qu’il s’agisse d’outils internes ou de logiciels tiers – votre agent peut servir d’orchestrateur IA, assurant une synchronisation fluide entre les plateformes.

Étape 4 : Tester et affiner

La quatrième étape consiste à tester votre agent de manière approfondie à l’aide des outils de test intégrés à votre plateforme.

Ajustez les paramètres, la formulation des prompts et les workflows en fonction des résultats des tests pour garantir que l’agent soit performant en conditions réelles.

Étape 5 : Déployer et surveiller

Même si les étapes de création et de déploiement sont souvent mises en avant, il ne faut pas sous-estimer l’importance du suivi à long terme grâce aux analyses de bots.

Votre plateforme doit être équipée d’outils de suivi pour analyser les interactions et la performance de votre agent après son déploiement.

Recueillez des informations et améliorez la configuration si besoin, en profitant des mécanismes de retour proposés par la plateforme.

Et n’oubliez pas : les meilleurs agents IA nécessitent des mises à jour. Certains des agents IA les plus performants sur le terrain ont été actualisés des centaines de fois depuis leur lancement.

Votre retour sur investissement augmentera à mesure que vous optimiserez votre agent.

Bonnes pratiques pour la mise en œuvre

Notre équipe Customer Success possède plusieurs années d’expérience dans le déploiement de chatbots et d’agents IA. Elle a observé de nombreuses erreurs courantes lors du déploiement d’agents IA, allant du sous-dimensionnement budgétaire à la sur-promesse.

Commencez petit, puis élargissez

Nous entrons dans l’ère des organisations augmentées par l’IA – mais personne ne fera la transition d’un seul coup. Démarrez avec un cas d’usage pilote solide qui peut générer un succès rapide avant d’étendre votre agent IA.

Nous appelons cela la méthode « Crawl-Walk-Run ». Vous pouvez en savoir plus dans notre Guide de mise en œuvre d’un agent IA.

Assurez-vous de la qualité des sources de données

Comme le dit l’adage : « mauvaise donnée en entrée, mauvaise donnée en sortie ». Si votre agent IA ne s’appuie pas sur des bases de données bien tenues, son impact sera limité.

Si votre agent utilise Hubspot pour suivre les cycles de vente et analyser les prédicteurs de réussite ou d’échec, vos commerciaux doivent être rigoureux dans le suivi des appels et des données de leurs prospects.

Définissez des KPIs et des critères de succès clairs

Il est difficile d’évaluer le succès de votre agent IA si vous ne mesurez pas correctement son impact.

Définissez les KPIs dès le départ : précision des réponses, temps économisé, taux de conversion ou réduction des coûts. Ces indicateurs guideront les améliorations et démontreront le retour sur investissement.

Utilisez le RAG

L’utilisation de l’augmentation de génération par récupération permet à votre agent IA de fonder ses réponses sur des données à jour, telles que la base de connaissances, le CRM ou la documentation de l’entreprise.

Cela réduit le risque d’hallucinations et garantit des réponses précises et adaptées au contexte.

Quels sont les risques liés aux agents IA?

Risques de conformité

Les agents IA doivent respecter des réglementations telles que le RGPD, HIPAA, SOC 2 et les politiques propres à chaque secteur.

Les risques de conformité sont l’une des principales raisons pour lesquelles les concepteurs préfèrent créer des agents IA sur des plateformes plutôt que de tout développer en interne.

Si votre métier n’est pas la conformité IA, il vaut mieux confier cela à des professionnels.

Une mauvaise gestion des données utilisateurs, l’absence de traçabilité des décisions ou des réponses non conformes peuvent entraîner des conséquences juridiques et financières.

Hallucinations

Les hallucinations surviennent lorsque les systèmes d’IA conversationnelle génèrent des informations incorrectes ou trompeuses.

Ces erreurs ont été au cœur de scandales comme celui du chatbot d’Air Canada ou du bot qui a vendu un Chevy Tahoe pour 1 $US.

Des agents IA conçus avec prudence hallucinent rarement. Il est possible de sécuriser la qualité des réponses grâce à la génération augmentée par récupération (RAG), à la validation humaine ou à des couches de vérification. Il existe d’ailleurs plusieurs méthodes pour éviter les hallucinations des agents IA.

Manque d’explicabilité

Si un agent IA prend des décisions, votre équipe doit pouvoir comprendre comment et pourquoi.

Un système opaque qui fournit des résultats sans transparence peut nuire à la confiance, compliquer la détection des erreurs, le respect de la conformité ou l’optimisation des performances.

L’explicabilité est particulièrement cruciale dans les secteurs réglementés, où les décisions doivent être auditées.

Des techniques comme la journalisation du raisonnement de l’agent, la mise en avant des sources ou l’intégration d’une validation humaine permettent de garantir la clarté et la responsabilité des décisions prises par l’IA.

Si l’explicabilité n’est pas intégrée, votre équipe passera plus de temps à justifier les actions de l’agent qu’à en tirer profit.

Ressources à prévoir sur la durée

Les agents IA ne sont pas une ressource « à installer puis oublier ».

Ils constituent un véritable projet logiciel qui nécessite un suivi et des améliorations régulières. La maintenance est indispensable et, si elle est négligée, compromettra le succès de l’agent.

La bonne nouvelle, c’est que ce n’est un inconvénient que si votre équipe ne l’anticipe pas. Si vous êtes prêt à investir dans l’IA, les ressources nécessaires à long terme seront largement compensées par les retours obtenus.

3 caractéristiques des agents IA

1. Autonomie

Les agents IA peuvent fonctionner sans intervention humaine, prendre des décisions et agir de façon indépendante.

Cette autonomie leur permet de gérer des tâches complexes et de décider en temps réel de la meilleure façon d’accomplir un processus, sans qu’un humain ait à coder chaque étape.

Même si l’idée d’un agent autonome évoque HAL 9000, l’ordinateur parlant de 2001 : l’Odyssée de l’espace, les agents IA reposent encore sur des instructions humaines.

Un utilisateur ou un développeur devra indiquer à l’agent ce qu’il doit faire – mais c’est l’agent qui trouvera la meilleure façon d’accomplir la tâche.

2. Apprentissage continu

Le retour d’information est essentiel pour que l’agent IA s’améliore avec le temps.

Ce retour peut provenir de deux sources : un évaluateur ou l’environnement lui-même.

L’évaluateur peut être un opérateur humain ou un autre système IA qui évalue la performance de l’agent. L’environnement de l’agent IA peut fournir un retour sous forme de résultats issus de ses actions.

Cette boucle de rétroaction permet à l’agent de s’adapter, d’apprendre de ses expériences et de prendre de meilleures décisions à l’avenir.

Il apprendra à obtenir de meilleurs résultats au fil des tâches réalisées. Grâce à leur capacité d’apprentissage, les agents IA s’adaptent rapidement aux environnements changeants.‍

3. Réactif et proactif

Les agents IA sont à la fois réactifs et proactifs dans leur environnement.

Puisqu’ils prennent en compte les informations sensorielles, ils peuvent modifier leur comportement en fonction des changements de l’environnement.

Par exemple, un thermostat intelligent peut détecter que la température de la pièce baisse à cause d’un orage soudain. Il va alors diminuer la climatisation.

Mais il est aussi proactif : si le soleil éclaire une pièce à peu près à la même heure chaque jour, il augmentera la climatisation de manière anticipée pour compenser la chaleur du soleil.

Déployez un agent IA le mois prochain

Les agents IA automatisent des tâches complexes dans tous les workflows – si vous ne les utilisez pas pour éliminer les inefficacités, soyez certain que vos concurrents le font déjà.

Botpress est une plateforme d’agents IA extrêmement flexible, utilisée aussi bien par les développeurs que par les grandes entreprises. Elle propose une bibliothèque d’intégrations prêtes à l’emploi, une communauté Discord de plus de 30 000 membres et des années d’expérience sur des cas d’usage concrets.

Commencez à créer dès aujourd’hui. C’est gratuit.

Questions fréquentes

Quelles sont les erreurs fréquentes des entreprises lors du déploiement de leur premier agent IA ?

Une erreur fréquente est de lancer un agent IA sans cas d’usage clairement défini ni critères de succès mesurables, ce qui conduit souvent à un faible engagement et à un impact limité. Beaucoup considèrent aussi l’agent IA comme un projet ponctuel, alors qu’il doit être régulièrement mis à jour et optimisé pour rester efficace.

Combien de temps et de budget prévoir pour un pilote d’agent IA ?

Un projet pilote ciblé peut généralement être lancé en 2 à 6 semaines, avec un budget de 300 à 700 $, surtout avec des plateformes no-code ou low-code.

Quels types de journalisation ou de traçabilité dois-je mettre en place ?

Vous devez enregistrer chaque saisie utilisateur, les décisions de l’agent, les actions effectuées et tous les appels d’API, en incluant les horodatages et les identifiants des utilisateurs afin d’assurer la traçabilité. Pour plus de transparence et faciliter le diagnostic, il est également utile d’ajouter, lorsque c’est possible, les étapes de raisonnement ou les scores de confiance.

À quoi ressemble concrètement l’intervention humaine (HITL)a?

Concrètement, l’HITL signifie que l’agent IA s’arrête pour demander l’avis d’un humain sur certaines décisions, comme des validations, des escalades ou des cas ambigus, avant de continuer. Cela permet de sécuriser le processus en s’assurant qu’une personne supervise les actions incertaines lorsque c’est nécessaire.

Un seul agent IA peut-il gérer plusieurs services (par exemple, RH et Ventes)a?

Oui, un agent IA unique peut prendre en charge plusieurs services, à condition d’être conçu avec une séparation claire des contextes, des instructions précises pour chaque rôle et un routage intelligent des demandes. Beaucoup d’organisations commencent par un service, puis élargissent progressivement les capacités de l’agent afin d’éviter les chevauchements ou la confusion.