Agent IA : comprendre ce que c’est, à quoi ça sert, par où commencer
- Publié par Romain
- le
- Thématique : Intelligence artificielle
Depuis fin 2022, on a tous fait connaissance avec ChatGPT. On a posé des questions, fait rédiger des mails, synthétisé des documents. Aujourd’hui, on entre progressivement dans une nouvelle étape : celle des agents IA. Mais concrètement, qu’est-ce qui change ? Et surtout, qu’est-ce que ça veut dire pour vous au quotidien ?
De l'IA générative aux agents IA
Jusqu’à présent, on utilisait l’IA comme un outil réactif : on pose une question, on obtient une réponse. Parfois brillante, parfois à côté de la plaque. Avec les agents IA, on passe à autre chose. On délègue une tâche, voire une mission récurrente. L’agent agit, prend des décisions, mobilise des outils. On ne lui demande plus “réponds à cette question”, mais “occupe-toi de ça”.
Exemple que j’ai testé en interne : au lieu de demander chaque semaine à ChatGPT de me résumer mon agenda, j’ai configuré un agent qui le fait tout seul, tous les matins, et m’envoie le résultat par mail. Sans intervention de ma part. Ça change tout. Et ça soulève bien sûr beaucoup de questions.
En quoi un agent IA est différent d’un simple prompt ?
Pour faire court, un prompt, c’est une instruction ponctuelle. Vous posez une question et vous obtenez une réponse. Un agent IA, lui, s’inscrit dans la durée.
Par exemple :
- un prompt vous aide à reformuler un texte
- un agent peut reformuler, vérifier la cohérence, proposer une version alternative, puis revenir vers vous avec plusieurs options
Les 5 piliers d'un agent IA
Pour qu’on puisse parler d’agent, il faut réunir et articulés ensemble 5 éléments :
1. Un “cerveau” : c’est-à-dire un modèle de langage (ChatGPT, Claude, Mistral…)
2. Une mémoire : l’agent se souvient du contexte, des échanges passés
3. Des instructions et un objectif clair : on lui donne un objectif précis (préparer une synthèse, aider à prioriser, faire une veille ciblée etc.) et on définit les règles qu’il a le droit de faire ou non (ne pas inventer, citer les sources, demander validation)
4. Des outils : il peut utiliser des documents, une base de connaissances et se connecter à d’autres applications (CRM, agenda, base documentaire…)
5. De l’autonomie : il prend des décisions et agit sans attendre qu’on le relance. Il est dans une logique de boucle d’actions (observer / agir / vérifier / ajuster.) C’est ce qui différencie un agent d’un simple outil.
C’est ce dernier point qui fait toute la différence. Et c’est aussi le plus délicat à apprivoiser.
Les différents types d'agents
Voilà pour les concepts… mais par où on commence concrètement ? Dans 90 % des cas, les professionnel·les ne “développent” pas des agents. Ils les configurent, à partir d’outils existants. On ne démarre donc pas par du code ou une architecture complexe On démarre par un cadre, des instructions, et un outil adapté au niveau d’autonomie recherché.
1. Les plateformes "agents prêts à configurer"
Un exemple avec la plateforme Dust. Elle permet de définir un agent avec un rôle précis, lui donner des instructions détaillées, connecter des documents ou bases de connaissance, organiser des agents par usages (veille, synthèse, support, etc.). C’est un très bon point d’entrée pour comprendre la logique d’un agent. On ne programme pas, on conçoit le comportement.
Autres outils du même esprit (selon les contextes) : Stack AI, Flowise (plus visuel, un peu plus technique)
2. Les outils “no-code” orientés workflows
Ici, on ne parle pas toujours d’agents “au sens fort”, mais de briques utiles pour en construire le comportement. Exemples : Make, Zapier. Ces outils servent à déclencher des actions automatiquement, enchaîner des étapes, connecter des outils entre eux. Ils sont souvent utilisés en complément d’un agent IA, pour gérer la partie “agir dans le système d’information”.
Exemple : quand un lead arrive dans mon CRM, l’agent analyse la demande, qualifie le besoin, et envoie un message à l’équipe sur Slack. Pas besoin de coder, juste de relier des briques.
3. Les agents semi-autonomes
Beaucoup de personnes “utilisent déjà des agents”… sans les appeler comme ça.
Exemples :
- Notion + Notion AI
- Microsoft Copilot
- Google Workspace avec IA intégrée
Ces agents sont peu autonomes, très encadrés, intégrés dans des usages existants. Ce type d’outil est particulièrement efficace lorsqu’il est spécialisé dans un domaine précis.
Des agents orientés production comme Lovable, Cursor ou Bolt illustrent très bien cette catégorie. Ils excellent pour transformer une intention en réalisation, accélérer la conception, itérer rapidement sur une solution. Ils peuvent accomplir une tâche précise : créer un site web, développer du code, automatiser un workflow complexe. En un prompt, vous obtenez un résultat que vous n’auriez jamais pu produire seul.e aussi rapidement.
4. Les environnements “agents sur mesure” (moins fréquents)
Il s’adressent principalement aux profils techniques ou aux équipes disposant de compétences en ingénierie logicielle. Elles permettent d’orchestrer des agents multi-tâches complexes dans du code. On parle ici d’orchestration d’agens pas simplement de configuration. Si vous ne savez pas ce qu’est une API ou un réseau de neurones ce n’est pas probablement pas le bon point de départ. Quelques exemples d’outils : LangGraph, AutoGPT, CrewAiI, LangChain.
Par où commencer selon votre profil
1 - Vous êtes pédagogue, formateur, ingénieur pédagogique ?
Vous pourriez créer un agent qui structure vos supports, capitalise vos contenus, reformule vos consignes en fonction du public, transforme un contenu long en fiche pédagogique, prépare une activité ou un exercice à partir d’un objectif.
Exemple : créez un agent (GPT personnalisé, ou plateforme type Dust)
Vous lui donnez :
- votre cadre pédagogique,
- vos formats récurrents (au moins 3 différents),
- vos règles de qualité.
- À chaque nouveau contenu, le même agent intervient.
2 - Vous êtes manager, coach, chef de projet ?
Testez Zapier ou Make. Automatisez vos synthèses de réunion, la préparation de vos points d’équipe, le suivi de vos actions.
Concrètement vous définissez un agent qui :
- récupère des notes,
- produit toujours la même synthèse,
- met à jour une vue d’ensemble.
- Il intervient à chaque réunion, chaque semaine.
Vous ne lui demandez pas quoi faire, vous lui confiez un rôle récurrent.
3 - Vous avez un profil tech… ou simplement curieux ?
Explorez Lovable, Cursor ou Bolt. Créez un site, un outil interne, un prototype. Vous verrez vite ce qui devient possible.
Ce qu'on ne vous dit pas souvent
Les agents IA, ça coûte. En temps d’apprentissage, en abonnements, en maintenance. Un agent qui casse, c’est du temps perdu. Un agent mal configuré, et parfois plus qu’un humain inattentif.
Autre point : l’autonomie des agents reste relative. Ils ne produisent jamais deux fois le même résultat. Il faut accepter de lâcher prise sur la certitude du résultat. Et ça, ce n’est pas évident.
Dernier point : se pose la question de la valeur. Si une IA peut prendre une partie significative de ce que vous faites aujourd’hui, où se situe votre valeur demain ?
Et maintenant ?
Au moment où j’écris cet article, nous n’en sommes qu’au tout début. Les agents vont progresser vite. Ce qui semblait impossible il y a un an devient banal aujourd’hui. Dans ce contexte, notre point de vue est qu’il vaut mieux commencer maintenant, tester, se tromper, ajuster sans chercher la perfection ni le cadre idéal. Car l’enjeu n’est pas d’aller vite, mais de comprendre ce que ces agents peuvent réellement vous apporter, et ce qu’ils ne remplaceront pas.
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L'auteur
Romain Couturier
J’aide les équipes à mieux organiser leur travail pour gagner en fluidité et en efficacité au quotidien. Ce que j’aime le plus, c’est explorer les dynamiques de groupe et transmettre des outils qui rendent le travail plus clair et collaboratif. Si vous voulez en discuter ou découvrir mes partages, connectez-vous avec moi sur LinkedIn !
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