- Commencez par définir des objectifs clairs afin que le but et les capacités de votre agent IA soient bien établis dès le départ.
- Choisissez la plateforme adaptée à votre cas d’usage, qui propose des ressources d’accompagnement et vous permet de tester gratuitement.
- Intégrez votre agent avec des bases de connaissances, des canaux, des webhooks et des plateformes.
- Testez, déployez et améliorez continuellement grâce aux analyses et aux retours des utilisateurs.
La technologie des agents IA a énormément progressé ces dernières années – aujourd’hui, créer votre propre agent IA est accessible à toute personne disposant d’un ordinateur.
Les agents IA font partie des principales tendances de l’IA et leur adoption rapide devrait se poursuivre dans tous les secteurs.
Que vous automatisiez des processus ou que vous créiez un assistant IA, ce guide vous accompagne étape par étape pour construire votre propre agent IA propulsé par LLM.
1. Définir votre périmètre
La première étape pour créer un agent IA est simple : que va-t-il faire ? Commencez par définir clairement la mission de votre agent.
Il existe de nombreux cas d’usage réels des agents IA. Identifier le but du vôtre déterminera les capacités nécessaires, et donc la plateforme à utiliser.
- Un agent IA pour la vente aide les utilisateurs en répondant aux questions sur les produits, en recommandant des options, en comparant des modèles et en fournissant des informations sur les prix.
- Un agent IA pour le support client résout les problèmes des clients, partage des ressources comme des FAQ ou des vidéos, et aide à résoudre les soucis techniques.
- Un agent IA pour la gestion des connaissances retrouve les politiques internes, résume des documents et aide les employés à trouver rapidement les informations pertinentes.
- Un agent IA pour la génération de leads envoie des relances ciblées par email ou via WhatsApp, collecte des informations lors des conversations et synchronise les données avec les CRM pour un suivi simplifié.
- Un agent IA RH répond aux questions des employés sur les politiques de l’entreprise, accompagne l’onboarding et gère les demandes de congés.
- Un agent IA e-commerce suit les commandes, vérifie la disponibilité des produits et propose des recommandations personnalisées selon les préférences de l’utilisateur.
Si vous travaillez dans un secteur spécifique, vous pouvez même créer un agent IA qui gère plusieurs processus. Par exemple, un agent IA pour l’immobilier peut suggérer des biens, suivre les documents administratifs et gérer la relation client. Ou un agent IA pour l’hôtellerie peut prendre les réservations, gérer les demandes de ménage et vendre des services additionnels.
Avec une plateforme extensible, tout devient possible. Un agent IA bien conçu peut automatiser presque n’importe quelle tâche.
Une fois votre périmètre défini, vous avez les éléments pour choisir une plateforme.
2. Choisir une plateforme
Il existe de nombreux frameworks d’agents IA parmi lesquels choisir. Si vous cherchez de l’inspiration, notre sélection des 9 meilleures plateformes IA est un bon point de départ.
Je ne vais pas comparer les plateformes ici – car, il faut l’avouer, j’ai une préférence pour la nôtre – mais voici quelques critères essentiels à prendre en compte pour choisir la bonne plateforme pour votre projet :
Assurez-vous de choisir une plateforme IA qui :
- Propose des ressources pédagogiques. Il y aura toujours une courbe d’apprentissage, alors assurez-vous d’être bien préparé.
- Correspond à votre intention. N’optez pas pour une plateforme spécialisée dans le service client si vous souhaitez un bot de vente ou un système multi-agent.
- Inclut une offre gratuite, pour pouvoir tester avant (ou sans) engagement financier.
Si vous avez besoin d’une solution open-source, il existe aussi de nombreuses options d’agents IA open-source.
Une fois que vous avez choisi votre constructeur d’agent IA, vous pouvez commencer à créer votre propre agent.
3. Créer des instructions et des variables
Votre agent IA sera entièrement unique – tout dépend de votre cas d’usage et de votre périmètre. Une partie du processus consistera à vous familiariser avec la plateforme choisie et à appliquer vos connaissances à votre feuille de route.
Commencez par un nœud autonome
Soyons honnêtes : toutes les « plateformes d’agents IA » ne permettent pas de créer de véritables agents IA.
Beaucoup proposent des chatbots IA, mais il leur manque un élément clé des agents IA : la capacité de prendre des décisions de façon autonome pour répondre à la demande du créateur.
Dans Botpress Studio, les nœuds autonomes permettent aux utilisateurs de créer des agents IA capables de choisir quand utiliser un flow structuré ou un LLM. Les développeurs n’ont qu’à donner des instructions en langage naturel au nœud autonome.
En quelques lignes simples, vous pouvez indiquer à votre nœud autonome ce que vous attendez de votre agent IA et comment il doit se comporter. Vous pouvez définir sa personnalité, son périmètre et sa mission en quelques minutes.
Certaines parties de votre chatbot IA doivent être structurées – comme l’accueil ou un argumentaire commercial ciblé. Mais il est probable que certains aspects de la conversation soient confiés à un LLM.
Créez des variables pour collecter des informations
Votre agent IA posera certaines questions à vos utilisateurs. Par exemple :
- Un agent IA pour le voyage peut demander pour quelle ville l’utilisateur souhaite un itinéraire
- Un agent IA pour le bien-être mental peut demander comment l’utilisateur se sent
- Un agent de service client demandera ce dont l’utilisateur a besoin
Selon le déroulement de la conversation, il y aura 1 à x variables à inclure pour recueillir des informations.
Par exemple, un agent IA pour le voyage peut demander où l’utilisateur souhaite aller, s’il veut réserver un vol, avec combien de personnes il voyage, son budget, ses activités préférées, etc.
Ou un agent commercial peut demander ce que recherche l’utilisateur, puis orienter la conversation selon la réponse.
4. Intégrer votre agent IA
Un agent IA sans intégrations n’est qu’une version personnalisée de ChatGPT. C’est grâce à ses intégrations que l’agent IA prend tout son sens.
Il existe de nombreuses entités avec lesquelles intégrer un agent IA — les possibilités sont presque infinies avec une plateforme flexible.
Ces intégrations permettent à un agent IA de s’insérer naturellement dans les workflows existants, au lieu d’être un « supplément » sans connexion.
Bases de connaissances
Si vous souhaitez que votre agent « connaisse » des informations spécifiques — comme la disponibilité d’un produit, des réglementations locales ou une documentation logicielle — vous partagerez souvent ces données via une base de connaissances.
Utiliser une base de connaissances permet à votre agent IA de fournir des informations précises et à jour (contrairement à un chatbot généraliste comme ChatGPT).
Une base de connaissances peut prendre la forme d’un tableau, d’un document ou d’une base de données complète. Exemples : documentation interne, base produits, référentiels de conformité ou systèmes de recherche d’entreprise.
Les systèmes les plus performants utilisent la génération augmentée par récupération (RAG) pour parcourir les documents et extraire les informations pertinentes. (Pas d’inquiétude, RAG est inclus dans une plateforme d’agents IA.)
Canaux
Les canaux sont les moyens par lesquels vos utilisateurs peuvent communiquer avec votre agent IA. C’est assez simple : un chatbot WhatsApp échange via WhatsApp. Un bot Discord discute sur Discord.
Un canal courant pour les agents IA destinés aux clients est le widget sur site web. Parfois appelé webchat, ce canal permet à vos visiteurs d’interagir avec votre agent.
Un agent IA est-il limité à un seul canal ? Absolument pas. Vous pouvez connecter votre agent pour recevoir des informations depuis Facebook Messenger et être notifié sur Slack. Ou créer un agent IA qui envoie des messages à tous vos contacts sur Telegram, SMS et email.
Webhooks
Si vous souhaitez que votre agent IA agisse sur des déclencheurs, il vous faudra des webhooks. Ces notifications automatiques permettent aux agents IA de communiquer avec différents systèmes en temps réel.
Lorsqu’un événement se produit dans un système, le webhook envoie une requête à un autre système. Cela peut déclencher une action sans intervention humaine. Exemples d’utilisation des webhooks :
- Un nouveau prospect dans Salesforce incite l’agent IA à l’évaluer et à l’attribuer.
- Les tickets de support client déclenchent l’intervention d’agents IA pour les classer et les faire remonter si nécessaire.
- Les agents IA envoient des mises à jour sur la livraison lorsqu’un statut de commande change.
- Les nouveaux employés reçoivent des supports de formation et des invitations à des réunions de la part de l’agent IA.
- Les alertes de sécurité incitent l’agent IA à analyser la situation et à prévenir les équipes informatiques.
Plateformes
L’intégration la plus complexe, la plus stimulante et la plus utile pour les agents IA : les plateformes.
Ne laissez pas la difficulté vous décourager — la plupart des plateformes proposent de nombreuses intégrations prêtes à l’emploi pour les agents IA.
Voici quelques exemples de plateformes avec lesquelles vous pouvez connecter un agent IA :
- Plateformes CRM comme Hubspot et Salesforce, pour le suivi et la gestion des prospects
- Plateformes de support comme Zendesk et Intercom, pour l’assistance client et la gestion des tickets
- Outils d’automatisation marketing, comme Mailchimp (ou encore Hubspot) pour l’envoi d’e-mails externes
- Systèmes ERP, comme Oracle ou SAP, pour optimiser la gestion des stocks
- Plateformes d’analyse comme Google Analytics, pour mesurer les résultats des agents
Par exemple, un agent IA dédié aux RH utilisera les principaux documents de politique interne de l’entreprise comme base de connaissances. Lorsqu’un employé pose une question sur une situation précise, le chatbot pourra s’appuyer sur ces documents pour formuler sa réponse.
5. Tester et itérer
Après avoir construit votre agent IA, l’étape suivante consiste à l’améliorer. Les tests et les itérations sont essentiels pour réussir, mais souvent négligés par ceux qui souhaitent lancer rapidement.
Votre plateforme d’agent IA devrait proposer un simulateur intégré dans son studio, vous permettant de tester des interactions avec votre agent. C’est la première étape pour tester et affiner votre agent pendant le développement.
Une fois votre première version terminée, vous pouvez partager un exemple de votre agent avec des amis ou collègues via une URL. Tester de cette façon permet de s’assurer que tout fonctionne avant le déploiement.
Au fil des tests, vous pourrez ajuster votre agent IA pour l’améliorer. Et préparez-vous : ce processus continuera même après le déploiement. C’est tout à fait normal.
6. Déployer votre agent IA
Lorsque votre agent IA est prêt, il est temps de le déployer pour qu’il commence à avoir un impact. Plusieurs options de déploiement s’offrent à vous :
- Déployez-le sous forme de widget sur votre site web.
- Partagez-le avec les utilisateurs via une URL.
- Intégrez-le à des canaux de messagerie comme WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger ou Slack.
- Intégrez-le à des plateformes ou services sur mesure, comme le tableau de messagerie interne de votre entreprise ou un logiciel propriétaire.
N’oubliez pas d’informer vos utilisateurs que l’agent IA est en ligne – s’ils ne savent pas qu’il existe, il ne pourra pas remplir son rôle efficacement. Une communication claire est essentielle pour faire de votre agent IA une ressource précieuse.
Remarque : Si vous créez un système multi-agents — plusieurs agents IA dans un même environnement — vous devrez aussi prévoir le routage des agents IA, c’est-à-dire le processus qui dirige les déclencheurs vers les agents appropriés.
Pour évaluer la réussite de la collaboration de votre système multi-agents, il vous faudra un système d’évaluation multi-agents. Celui-ci permet de gérer la complexité supplémentaire liée à la coopération de plusieurs agents.
7. Surveillez et améliorez
Votre projet d’agent IA ne s’arrête pas au déploiement — en réalité, le déploiement n’est qu’un début. Une fois en ligne, votre agent IA commence à travailler pour vous.
Une bonne plateforme d’agent IA propose des analyses continues, offrant des informations sur les moments où votre agent est utilisé, les sujets abordés et les plateformes privilégiées par les utilisateurs.
Si vous souhaitez mieux comprendre comment optimiser l’utilisation des analyses pour un agent IA, consultez notre article sur les analyses des chatbots IA.
Commencez à créer un agent IA gratuitement
Vous avez une idée d’agent IA – et nous avons la plateforme la plus puissante et flexible pour le réaliser.
Créer sur Botpress est facile grâce à un éditeur visuel en glisser-déposer, une vaste bibliothèque de ressources pédagogiques et une communauté Discord active de plus de 20 000 créateurs de bots.
Notre plateforme extensible vous permet de tout construire, et notre Integration Hub regroupe de nombreux connecteurs prêts à l’emploi vers les plus grands canaux.
Commencez à créer dès aujourd’hui. C’est gratuit.
Questions fréquentes
1. Quelle est la différence entre un agent IA et un chatbot ?
La différence entre un agent IA et un chatbot, c’est qu’un chatbot suit généralement des scripts ou des arbres de décision prédéfinis, alors qu’un agent IA utilise un grand modèle de langage (LLM) pour raisonner et prendre des décisions contextuelles de façon autonome. Les agents IA sont conçus pour être adaptatifs et orientés vers les tâches, pas seulement conversationnels.
2. Puis-je utiliser différents LLM (comme OpenAI, Claude, Mistral) dans un même agent ?
Oui, vous pouvez utiliser différents LLM comme OpenAI, Claude ou Mistral au sein d’un même agent IA, à condition que votre plateforme prenne en charge l’orchestration multi-modèles. Cela permet d’orienter les tâches vers le modèle le plus adapté selon le coût et la rapidité.
3. Comment entraîner mon agent IA au-delà d’une base de connaissances – le fine-tuning est-il possible ?
Le fine-tuning direct de votre agent IA n’est pas toujours possible sur la plupart des plateformes, mais vous pouvez influencer son comportement grâce à l’ingénierie de prompts avancée et à la génération augmentée par récupération (RAG). Pour un vrai fine-tuning, il faut entraîner le modèle séparément et l’intégrer via une API.
4. Puis-je donner à mon agent IA une personnalité ou un ton de voix unique ?
Oui, vous pouvez personnaliser la personnalité ou le ton de voix de votre agent IA en configurant ses instructions de prompt pour définir le ton et le style. Cette personnalisation permet d’aligner l’agent sur la voix de votre marque.
5. Existe-t-il un moyen de limiter le champ des réponses d’un agent IA ?
Vous pouvez limiter le champ des réponses d’un agent IA en restreignant l’accès à certains outils ou sources de connaissances, et en utilisant des garde-fous dans les workflows pour filtrer ou bloquer les demandes hors périmètre.
