Principaux créateurs d'agents d'IA en 2025

Automatisation du support client

Les agents d'IA peuvent traiter les demandes courantes des clients, réduire les délais de réponse et fournir une assistance 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 sur plusieurs canaux, ce qui améliore la satisfaction des clients et réduit les frais généraux d'exploitation.

Au-delà des simples demandes de renseignements, les agents d'IA peuvent suivre le sentiment des clients et recueillir des commentaires en temps réel. Ils s'intègrent également aux systèmes de gestion de la relation client (CRM) pour fournir une assistance hautement personnalisée. Cette capacité garantit que les clients reçoivent un service cohérent et efficace sur plusieurs canaux.

Exemples: Traitement des FAQ, escalade des tickets, réponses au chat en direct.

Automatisation des tâches

Les agents d'IA rationalisent les flux de travail internes en automatisant les tâches répétitives et en s'intégrant à des outils tels que les systèmes de gestion de la relation client ou de gestion de projet pour que les opérations restent efficaces et sans erreur.

Ces agents peuvent également être programmés pour gérer les flux de travail interdépartementaux, en veillant à ce que les approbations soient données en temps voulu et à ce que les délais soient respectés. En automatisant les flux de travail répétitifs, les entreprises gagnent un temps précieux et peuvent se concentrer sur des initiatives stratégiques.

Exemples: Saisie de données, tri de courriels, planification de tâches.

Ventes et marketing

Les agents d'IA aident à stimuler les revenus en automatisant la génération de leads, en nourrissant les prospects et en offrant des expériences client personnalisées en renforçant les pipelines de marketing.

En s'engageant de manière proactive avec les clients potentiels et en suivant les mesures de performance, les agents d'IA améliorent à la fois l'efficacité et l'efficience des pipelines de vente.

Exemples: Qualification des prospects, optimisation des campagnes, sensibilisation personnalisée

Assistance informatique

Les agents d'IA améliorent les opérations informatiques en automatisant les demandes d'assistance technique, en surveillant l'état des systèmes et en permettant une collaboration transparente entre les équipes dans les flux de travail d'ingénierie.

Les équipes d'ingénieurs peuvent automatiser les révisions de code et effectuer des tests de régression, ce qui garantit une qualité et une productivité constantes. La capacité à automatiser les demandes d'assistance, à surveiller l'état du système et à effectuer d'autres tâches vient encore renforcer ces possibilités.

Exemples: Réinitialisation des mots de passe, contrôle des erreurs, diagnostic du système.

1. Botpress

Idéal pour : Les équipes qui construisent des agents d'IA résilients qui s'intègrent dans les systèmes d'entreprise, conservent un état et s'adaptent en temps réel sans réécriture lourde de l'ingénierie.

Prix :

• Plan gratuit: Core créateur, 1 bot, $5 AI credit
• Plus: 89 $/mois - test de flux, routage, transfert humain
• Équipe: 495 $/mois - SSO, collaboration, suivi de l'utilisation partagée

Botpress est une plateforme de création d'agents d'intelligence artificielle. Elle permet de créer des agents qui se souviennent du contexte, se mettent en pause lorsqu'ils sont bloqués, et reprennent dès que les données nécessaires sont disponibles.

Il est livré avec plus de cinquante intégrations natives. Les agents peuvent interagir instantanément avec les calendriers, les CRM, les helpdesks ou les ERP, ce qui réduit le temps de configuration et la dépendance à l'égard du câblage manuel des API.

Le contrôle des modèles est intégré. Les développeurs peuvent faire basculer le cerveau de l'agent entre les modèles GPT, Claude, Gemini ou open-source en fonction de la charge de travail, du coût ou de la conformité.

Les agents sont conçus visuellement. Les concepteurs peuvent esquisser des flux dans un éditeur de type "glisser-déposer", tandis que les développeurs étendent la logique par le biais d'un code direct ou d'appels d'API avancés.

Botpress se distingue par son aptitude à la production. Il équilibre la simplicité pour les constructeurs non-techniques avec l'extensibilité pour les développeurs, en fournissant des agents qui restent fiables une fois mis à l'échelle dans les opérations de l'entreprise.

Caractéristiques principales :

• Des flux de travail qui s'interrompent et reprennent automatiquement
• Plus de 50 intégrations prédéfinies avec des applications d'entreprise
• Changement de modèle en un clic entre GPT, Claude, Gemini ou open-source
• Éditeur visuel et personnalisation du code

2. LangChain

Le meilleur pour : Les développeurs qui ont besoin d'un contrôle total sur le raisonnement de l'agent, la logique d'exécution et les intégrations, écrites directement en Python ou en JavaScript.

Prix :

• Développeur: Gratuit - 1 poste, 5k traces/mois
• Plus39 $/mois par siège - limites de traçage plus élevées, déploiement de LangGraph
• Entreprise: Personnalisé - auto-hébergé, SSO, échelonnement de l'utilisation

LangChain est un cadre de construction d'agents d'intelligence artificielle. Il offre aux ingénieurs l'échafaudage nécessaire pour définir exactement comment un agent planifie, réessaie et fait appel à des outils externes.

Son extension LangGraph introduit des flux de travail avec état et à long terme. Au lieu d'invites à tour de rôle, les agents peuvent gérer des processus qui s'adaptent continuellement jusqu'à ce qu'un objectif soit atteint.

Dans la pratique cependant, LangChain est devenu désordonné. La bibliothèque est un patchwork de modules à moitié pris en charge, les entreprises qui s'y étaient engagées l'abandonnant aujourd'hui au profit de forks internes.

Les développeurs peuvent toujours connecter directement des bases de données, des API et des magasins vectoriels. Mais l'écosystème semble fragile, avec des intégrations souvent interrompues entre les mises à jour et peu de responsabilité.

Caractéristiques principales :

• Cadre d'abord codé pour la construction de boucles de raisonnement
• LangGraph pour les agents à état et à longue durée d'exécution
• Intégrations riches avec les LLMs, les API et les magasins de vecteurs
• Contrôle de la planification, des tentatives et de la structure de sortie

3. Index des lamas

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Idéal pour : Les équipes qui construisent des agents basés sur les données et qui ont besoin d'un accès cohérent aux documents, aux tableaux et aux API sans s'appuyer uniquement sur la mémoire LLM .

Prix :

• Open-source: Libre d'utilisation et d'auto-hébergement
• Entreprise: Tarification personnalisée pour l'assistance, la mise à l'échelle et les déploiements gérés

LlamaIndex est un cadre de construction d'agents d'IA spécialisé dans la transformation de contenus désordonnés en index structurés que les agents peuvent interroger. Au lieu de récupérer des documents bruts, il fournit des couches interrogeables pour le texte, les tableaux et les API.

Cette approche en fait un outil de choix pour les flux de travail à forte densité de données. Lorsque les agents ont besoin d'une récupération fiable à partir de factures, de bases de connaissances ou de systèmes structurés, LlamaIndex fournit un pont propre entre les sources de données et le raisonnement.

Son inconvénient est sa complexité. Il existe plusieurs modules qui se chevauchent pour le découpage, l'intégration et l'extraction, ce qui peut décourager les équipes novices en matière d'indexation. Il faut le régler pour obtenir des résultats stables.

Caractéristiques principales :

• Indexation avancée pour les données non structurées et structurées
• Interface d'interrogation pour les réponses des agents de mise à la terre
• Connecteurs extensibles pour les flux de travail de l'entreprise
• Conçu pour être associé à des frameworks d'orchestration tels que LangChain ou CrewAI

4. CrewAI

Idéal pour : Les équipes qui conçoivent des systèmes multi-agents dans lesquels des rôles distincts tels que chercheur, réviseur et planificateur doivent se coordonner pour atteindre un objectif commun.

Prix :

• Open-source: Gratuit pour l'auto-hébergement
• Entreprise: Support payant et déploiements gérés disponibles

CrewAI est un cadre de construction d'agents d'IA conçu pour la collaboration. Au lieu qu'un agent jongle avec toutes les tâches, il vous permet d'attribuer des rôles spécialisés et de les faire travailler ensemble.

Cette division du travail produit souvent des résultats plus fiables, en particulier dans les flux de travail qui bénéficient d'un examen par les pairs ou d'un transfert des tâches. Elle semble plus proche de la manière dont les équipes humaines fonctionnent réellement.

La difficulté réside dans les frais généraux d'orchestration. La définition des rôles, des modèles de communication et des garde-fous peut rapidement devenir complexe, et les équipes composées d'un trop grand nombre d'agents risquent de se ralentir mutuellement.

Caractéristiques principales :

• Spécialisation des agents en fonction de leur rôle
• Orchestration de flux de travail séquentiels ou parallèles en fonction de la configuration
• Communication transparente et transfert des tâches entre les agents
• Déploiements prêts pour la production via Docker et Kubernetes.

5. Noyau sémantique

Idéal pour : Les entreprises qui créent des agents d'intelligence artificielle devant s'intégrer directement aux services Microsoft tout en maintenant la conformité et le contrôle informatique.

Prix :

• Open-source: Gratuit sous licence MIT
• Entreprise: Assistance et mise à l'échelle par le biais de contrats Azure

Semantic Kernel est le cadre de construction d'agents de Microsoft. Il fournit des abstractions pour les "compétences" et les "mémoires" qui rendent les agents d'intelligence artificielle plus prévisibles dans les flux de travail de l'entreprise.

Sa force réside dans l'intégration. Dès sa sortie de l'emballage, il se connecte à Microsoft 365, Azure et à d'autres services de base, ce qui permet aux entreprises de déployer l'IA agentique sans trop de difficultés.

Le compromis est le champ d'application. Semantic Kernel est adapté à l'écosystème de Microsoft, ce qui signifie que les équipes qui ne font pas partie de cette stack le trouvent souvent rigide par rapport à des cadres plus généraux.

Caractéristiques principales :

• Prise en charge native de Teams, Outlook, SharePoint et Dynamics
• Abstractions de compétences et de mémoire pour un comportement structuré des agents
• Conformité et traçabilité de l'entreprise intégrées dans la conception
• Options de déploiement flexibles dans les environnements Azure

6. AutoGPT

Idéal pour : Les constructeurs qui testent l'exécution autonome de tâches avec des agents qui s'orientent eux-mêmes vers des objectifs sans être constamment sollicités.

Prix :

• Open-source: Projet communautaire gratuit
• Des fourches tierces: Hébergement payant et services gérés disponibles

AutoGPT a popularisé le concept d'agents entièrement autonomes. Étant donné un objectif, il planifie des sous-tâches, exécute des actions et continue à travailler jusqu'à ce que les conditions soient remplies ou bloquées.

Elle a inspiré de nombreuses expériences, mais dans les déploiements réels, elle se heurte souvent à des difficultés. En l'absence de contraintes fortes, les tâches s'enchaînent ou se bloquent, ce qui limite la fiabilité des flux de production.

Il n'en reste pas moins précieux pour le prototypage. AutoGPT montre ce qui est possible lorsque les agents sont autonomes, et son écosystème continue d'engendrer des fourches et des extensions spécialisées.

Caractéristiques principales :

• Exécution autonome guidée par des objectifs
• Planification automatique des tâches et utilisation de la mémoire
• Exécution de l'outil sans demande manuelle
• Expérimentation communautaire et forks

7. AutoGen

‍Bestfor : Les développeurs qui expérimentent des systèmes multi-agents conversationnels dans lesquels les agents collaborent à travers un dialogue structuré pour planifier, vérifier et s'adapter.

Prix :

• Open-source: Libre d'utilisation et d'extension
• Entreprise: Licences et assistance personnalisées disponibles dans l'écosystème Microsoft

AutoGen est un cadre pour la construction de conversations multi-agents. Il structure les tâches comme des dialogues entre agents qui proposent des étapes, vérifient les résultats et itèrent jusqu'à l'achèvement.

Cette approche fonctionne bien pour le débogage, la génération de code ou les scénarios de planification où les allers-retours itératifs produisent des résultats plus probants qu'une décision prise par un seul agent.

Sa faiblesse est d'ordre pratique. L'exécution de ces boucles conversationnelles en production peut être gourmande en ressources, et sans garde-fous prudents, les agents risquent de s'enliser dans des discussions sans fin.

Caractéristiques principales :

• Collaboration conversationnelle entre plusieurs agents
• Planification itérative et boucles d'autovérification
• Dialogues déboguables qui révèlent les voies de raisonnement
• Intégration avec les LLMs et l'exécution d'outils externes

1. Qu'est-ce qui distingue un agent d'IA d'un chatbot traditionnel ou d'un outil de RPA ?

Un agent d'IA diffère d'un chatbot traditionnel ou d'un outil RPA parce qu'il ne se contente pas de suivre des scripts fixes ou des règles rigides ; au contraire, il comprend le contexte, raisonne sur l'intention de l'utilisateur et décide dynamiquement des actions à entreprendre. Les chatbots traditionnels répondent en fonction de flux pré-écrits, tandis que les robots RPA exécutent des tâches répétitives sans s'adapter à l'évolution de la situation. Les agents d'IA peuvent gérer des entrées imprévisibles, s'intégrer à de multiples systèmes et prendre des décisions en temps réel, fonctionnant comme des résolveurs de problèmes autonomes plutôt que comme des outils statiques.

2. Puis-je utiliser les constructeurs d'agents d'IA sans connaissances en programmation ?

Oui, vous pouvez utiliser les outils de création d'agents d'IA sans connaissances en programmation, car de nombreuses plateformes proposent des interfaces de type "glisser-déposer" et des éditeurs de flux visuels. Ces outils sans code vous permettent de concevoir des conversations et de déployer des agents sans écrire de code, bien que l'élaboration d'une logique ou d'intégrations plus avancées puisse nécessiter des compétences techniques. 

3. Que signifie le terme "autonome" dans le contexte des agents d'IA ?

Dans le contexte des agents d'intelligence artificielle, le terme "autonome" signifie que l'agent peut décider des actions à entreprendre sans qu'un humain ne lui indique explicitement chaque étape. Au lieu de suivre un script unique, il utilise le raisonnement et les outils disponibles pour planifier et ajuster son comportement en vue d'atteindre des objectifs spécifiques. Cela lui permet de gérer les variations dans les données fournies par l'utilisateur et d'agir de manière indépendante pour obtenir des résultats.

4. En quoi les agents d'IA diffèrent-ils des assistants numériques tels que Siri ou Alexa ?

Les agents d'IA diffèrent des assistants numériques comme Siri ou Alexa car ils sont conçus non seulement pour répondre à des questions ou exécuter des commandes simples, mais aussi pour exécuter des processus à plusieurs étapes et prendre des décisions en fonction du contexte et des données. Siri et Alexa fournissent généralement des informations ou contrôlent des appareils intelligents, tandis que les agents d'IA peuvent exécuter des flux de travail complexes, comme la mise à jour d'enregistrements CRM ou la gestion de processus métier de bout en bout. 

5. Quelle est la différence entre un flux de travail basé sur des règles et un flux de travail agentique ?

La différence entre un flux de travail basé sur des règles et un flux de travail agentique réside dans le fait qu'un flux de travail basé sur des règles suit des instructions prédéfinies du type "si ceci, si cela" et s'effondre lorsqu'il est confronté à des scénarios inattendus. En revanche, un flux de travail agentique s'adapte aux nouvelles informations et décide du meilleur plan d'action de manière adaptative. Les systèmes agentiques sont donc bien mieux adaptés à la gestion de tâches complexes et variables pour lesquelles des règles rigides ne suffisent pas.