Créer un agent IA peut sembler complexe, mais cela est désormais accessible même aux débutants. Un agent IA est essentiellement un assistant intelligent capable d’effectuer des tâches de manière autonome.
En fait, IBM définit un agent IA comme « un système ou un programme capable d’effectuer de manière autonome des tâches pour le compte d’un utilisateur ou d’un autre système », en prenant en charge la prise de décision et la résolution de problèmes.
Contrairement à un simple chatbot, un agent peut diviser les tâches en étapes plus petites, utiliser des outils ou des API et adapter ses actions pour atteindre ses objectifs.
Des enquêtes récentes montrent que ces agents sont en train de se généraliser rapidement : environ 51 % des entreprises utilisent déjà des agents IA en production et 78 % prévoient de les mettre en œuvre prochainement.
Ce tutoriel explique les idées fondamentales et les étapes de la création d’agents IA pour les débutants, avec des exemples et des données pour les guider.
Qu’est-ce que le développement d’agents IA ?
Le développement d’agents IA est le processus de création d’un logiciel capable d’agir de manière autonome pour accomplir des tâches. En termes simples, cela signifie concevoir un assistant automatisé alimenté par l’IA. Ces agents utilisent des modèles linguistiques et des données pour comprendre les instructions et agir en conséquence.
Par exemple, IBM note qu’un agent IA travaille de manière autonome pour le compte d’un utilisateur, souvent en utilisant le raisonnement et l’accès à des outils.
Contrairement aux chatbots basés sur des règles, les agents sont adaptatifs : ils divisent les tâches complexes en plusieurs parties et les traitent étape par étape. Botpress, une plateforme IA de premier plan, souligne que la technologie a tellement progressé que « la création de son propre agent IA est accessible à toute personne disposant d’un ordinateur ».
Dans la pratique, les agents IA peuvent aller de simples assistants de support client à des assistants sophistiqués à plusieurs étapes.
Une enquête menée auprès de plus de 1 300 professionnels a révélé que leur utilisation est très répandue : plus de la moitié des personnes interrogées utilisent déjà des agents en production et presque toutes les autres prévoient de le faire prochainement.
En bref, le développement d’agents IA consiste à exploiter l’IA (souvent des modèles linguistiques de grande taille) pour automatiser et améliorer des tâches du monde réel.
Les éléments constitutifs des agents IA
Les agents IA reposent sur quelques composants clés qui fonctionnent ensemble. Il est essentiel de les connaître pour savoir comment créer des agents IA pour les débutants. Voici les principaux éléments constitutifs :
LLM (grands modèles linguistiques) augmentés
Le « cerveau » de nombreux agents est un LLM, tel que GPT ou Claude. Les agents modernes utilisent des LLM augmentés, ce qui signifie que le modèle est amélioré grâce à des fonctionnalités spéciales. Par exemple, un LLM augmenté peut produire des résultats structurés et appeler des outils ou des fonctions externes.
Cela permet à l’agent d’interpréter les données avec précision et d’utiliser des outils intégrés. En pratique, vous pouvez fournir à un LLM un schéma JSON ou des fonctions d’aide afin qu’il puisse renvoyer des données dans un format connu ou calculer des réponses. Ces améliorations rendent les agents plus fiables et plus contrôlables.
Bases de connaissances
Une base de connaissances fournit à l’agent des faits et des documents qu’il peut utiliser pour répondre à des requêtes. Il peut s’agir d’un simple tableur ou document, ou d’une base de données complète contenant des informations sur les produits ou l’entreprise.
Par exemple, Botpress explique que les agents utilisent des bases de connaissances pour donner des réponses précises, par exemple sur les politiques internes, les spécifications des produits ou les règles de conformité.
Les agents utilisent souvent la génération augmentée par la récupération (RAG) pour rechercher des informations pertinentes dans ces sources lorsqu’ils répondent. En bref, la base de connaissances est ce qu’un agent « sait » au-delà de l’IA générale, ce qui garantit que ses réponses sont correctes et à jour.
Canaux et plateformes
Les canaux sont les moyens par lesquels les personnes interagissent avec l’agent, et les plateformes sont les systèmes auxquels l’agent se connecte. Les canaux courants comprennent les widgets de chat sur les sites web, les applications de messagerie (WhatsApp, Slack, Telegram), les e-mails ou les interfaces vocales.
Par exemple, un agent du service clientèle peut être présent dans un widget de chat sur un site web ou dans un bot Facebook Messenger. Les bonnes plateformes d’agents permettent d’utiliser plusieurs canaux, de sorte qu’un agent peut communiquer simultanément sur le web, par SMS et via des applications.
Les plateformes sont les systèmes logiciels auxquels l’agent se connecte pour travailler. Il peut s’agir d’outils CRM (comme Salesforce ou HubSpot), de logiciels d’assistance (Zendesk ou Intercom), d’outils marketing (Mailchimp) ou de systèmes ERP et d’analyse.
En s’intégrant à ces plateformes, les agents peuvent consulter les commandes, enregistrer des tickets, envoyer des e-mails, etc. Par exemple, un agent RH peut consulter la politique de l’entreprise à partir du système RH ou planifier des réunions via Outlook. En résumé, les canaux connectent les agents aux personnes, et les plateformes connectent les agents aux données et aux services de l’entreprise.
Webhooks et API
Les webhooks et les API permettent aux agents de recevoir et d’envoyer des données en temps réel. Un webhook est une notification push envoyée d’un système à un autre. Par exemple, si une nouvelle commande client arrive, un webhook peut en informer l’agent afin qu’il puisse déclencher une action (par exemple, envoyer une mise à jour d’expédition).
Botpress note que les webhooks permettent aux agents d’agir sans intervention humaine, par exemple « lorsqu’un nouveau ticket d’assistance arrive, l’agent IA peut le classer et le transmettre à un niveau supérieur si nécessaire ».
De même, les agents effectuent souvent des appels API pour interroger ou mettre à jour les systèmes à la demande.
Par exemple, l’agent peut appeler l’API Gmail pour envoyer un e-mail ou utiliser une API météo pour obtenir des données en temps réel. La combinaison des webhooks et des API rend les agents réactifs et intégrés : ils peuvent réagir à des événements (via les webhooks) et récupérer ou pousser des données (via les API) pour accomplir des tâches.
Workflows courants
Savoir comment créer des agents IA pour les débutants, c’est aussi connaître leurs workflows courants. Les agents IA suivent souvent certains modèles de workflow pour organiser leur raisonnement. Les principaux modèles sont les suivants :
Enchaînement de invites
La tâche est divisée en une séquence d’étapes. Chaque étape est un appel LLM qui traite le résultat de l’étape précédente. En d’autres termes, une invite alimente la suivante. Cela est utile lorsqu’une tâche peut être divisée en sous-tâches fixes. Par exemple, pour générer une blague, on peut d’abord créer une blague de base, puis l’affiner et enfin la peaufiner.
Routage
L’agent classe une entrée et l’envoie sur le bon chemin. Un modèle de routage décide quel flux de travail ou outil spécialisé utiliser. Par exemple, il peut détecter si la demande d’un utilisateur concerne une commande ou une assistance technique, puis l’acheminer en conséquence. Le routage garantit que chaque question est transmise à la logique experte la mieux adaptée.
Parallélisation
L’agent exécute plusieurs appels LLM à la fois. Une forme consiste à sectionner (diviser la tâche en parties indépendantes et les résoudre en parallèle) et une autre à voter (exécuter la même tâche plusieurs fois et agréger les résultats).
Le parallélisme accélère les tâches en plusieurs parties ou améliore la précision grâce à la vérification croisée. Par exemple, un agent pourrait demander à un modèle d’écrire une blague, à un autre d’écrire une histoire et à un troisième d’écrire un poème sur le même sujet en parallèle, puis de combiner les trois résultats.
Modèle orchestrateur-travailleur
Un LLM orchestrateur divise d’abord une tâche complexe en sous-tâches, puis répartit chaque sous-tâche entre plusieurs LLM travailleurs. Chaque travailleur traite une partie du travail (comme la rédaction de sections d’un rapport). Une fois que les travailleurs ont terminé, l’orchestrateur collecte et synthétise leurs résultats.
Cette méthode est idéale lorsque les étapes de la tâche ne peuvent pas être prédéfinies à l’avance. Par exemple, pour rédiger un rapport de plusieurs pages sur un sujet, l’orchestrateur peut décider des titres des sections et envoyer chaque section à un travailleur pour qu’il la rédige.
Boucle évaluateur-optimiseur
Ici, un LLM génère un résultat et un autre LLM (ou le même avec une nouvelle invite) l’évalue et suggère des améliorations, en répétant l’opération jusqu’à ce que le résultat soit satisfaisant. Ce processus imite un processus d’édition.
Par exemple, un LLM écrit une blague, et un autre la note comme « drôle » ou « pas drôle » et fournit des commentaires. Si elle n’est « pas drôle », l’agent revient en arrière, le générateur utilise les commentaires pour réviser la blague, et cela se répète jusqu’à ce que la blague soit acceptée.
Chacun de ces flux de travail a ses cas d’utilisation, et de nombreux agents avancés combinent plusieurs modèles. Dans tous les cas, ces modèles aident les agents à accomplir des tâches complexes de manière fiable.
Processus étape par étape pour créer un agent IA
Un guide sur la création d’agents IA pour les débutants peut être divisé en étapes claires. Vous trouverez ci-dessous une feuille de route adaptée aux débutants :
Étape 1. Définir la portée et les objectifs
Commencez par décider ce que votre agent fera. Définissez clairement son objectif et ses tâches. Envisagez des cas d’utilisation spécifiques. Par exemple, votre agent pourrait être :
- Assistant commercial : il répond aux questions sur les produits, compare les modèles et fournit des informations sur les prix.
- Agent du service client : il résout les problèmes, partage les FAQ ou les vidéos tutorielles et transmet les tickets.
- Agent de connaissances : il récupère les documents ou les politiques internes, résume les informations et aide les employés à trouver des réponses.
- Agent de génération de prospects : il assure le suivi des prospects par e-mail ou par messagerie, pose des questions de qualification et enregistre les données CRM.
- Assistant RH : il traite les demandes des employés concernant les congés, les avantages sociaux ou l’intégration.
- Bot e-commerce : il suit les commandes, vérifie les stocks et propose des recommandations de produits.
Utilisez ce qui vous semble le plus adapté à votre situation. Un objectif bien défini guidera toutes les étapes suivantes.
Comme le souligne un guide sur l’IA, il est essentiel de définir clairement le champ d’application avant de choisir les outils. Commencez modestement : choisissez une seule tâche ou un seul cas d’utilisation que vous pourrez développer par la suite.
Étape 2. Choisissez une plateforme ou un cadre
Choisissez un outil de développement adapté à vos besoins et à votre niveau de compétence. Les débutants préféreront peut-être les plateformes sans code ou à faible code (comme n8n, Dify) qui vous permettent de créer visuellement des flux de travail pour les agents.
Les développeurs peuvent utiliser des cadres de code (comme LangChain, LangGraph, AutoGen) pour une flexibilité maximale. Lors de votre sélection, tenez compte des éléments suivants :
- Ressources pédagogiques : l’outil propose-t-il de bons tutoriels et une assistance efficace ? (Les débutants tirent profit des supports pédagogiques).
- Adéquation à l’usage prévu : l’outil correspond-il à votre cas d’utilisation ? (Certains outils sont conçus pour les bots de service client, d’autres pour les systèmes multi-agents).
- Offre gratuite ou essai : une offre gratuite vous permet de tester l’outil sans investissement.
Il existe de nombreux frameworks. Par exemple, les bibliothèques Python telles que LangChain ou Semantic Kernel de Microsoft sont très appréciées pour le codage d’agents.
Les outils sans code tels que Botpress, n8n ou les « plugins ChatGPT » intégrés à ChatGPT offrent une prise en main plus facile. Au final, choisissez celui qui offre les intégrations dont vous avez besoin et qui est facile à gérer pour vous. Une fois que vous avez choisi une plateforme, vous êtes prêt à commencer à concevoir la logique de l’agent.
Étape 3. Créer des instructions et des variables
L’étape suivante dans un guide de création d’agents IA pour débutants consiste à définir le comportement de l’agent et les informations qu’il recueillera lors des interactions. Cela implique souvent deux parties : lui donner des instructions de base et configurer des champs de données (variables) pour stocker les réponses des utilisateurs.
- Commencez par un nœud autonome : de nombreux frameworks d’agents utilisent un concept tel que le « nœud autonome » ou l’invite centrale. Vous rédigez une instruction en langage clair (souvent appelée « invite ») qui indique à l’agent son rôle, sa personnalité et ses limites. Par exemple : « Vous êtes un agent de voyage. Demandez à l’utilisateur où il souhaite se rendre et quel est son budget, puis suggérez-lui un itinéraire. » Botpress explique que dans un tel nœud, vous pouvez « dire à votre agent ce que vous souhaitez qu’il fasse et comment il doit agir ». Cela permet de poser les bases. Rédigez-le clairement, comme si vous expliquiez la tâche à un assistant humain.
- Définissez des variables pour collecter des informations : identifiez les informations dont l’agent a besoin de la part de l’utilisateur et créez des variables pour celles-ci. Par exemple, un bot de voyage peut avoir besoin de la destination, des dates et du budget. Un bot d’assistance peut avoir besoin de la description du problème ou de l’identifiant du compte. Programmez le déroulement de la conversation de manière à ce que l’agent demande à l’utilisateur chaque détail requis et enregistre sa réponse dans des variables. Botpress donne des exemples : un agent de voyage demanderait « Où allez-vous ? » et enregistrerait cette destination ; un agent commercial demanderait « Quel produit vous intéresse ? » et suivrait ensuite différents déroulements en fonction de la réponse. Définir ces variables dès le début permet à l’agent de savoir quoi demander et quoi retenir.
Étape 4. Intégrer les composants
Combinez maintenant tous les éléments. Un agent seul n’est qu’un chatbot ; les intégrations le rendent puissant. Vous ajouterez généralement les connexions suivantes :
- Base de connaissances : connectez l’agent à votre source de données. Téléchargez ou liez les documents internes, les FAQ ou les bases de données dont l’agent a besoin. Par exemple, fournissez-lui un document sur la politique de l’entreprise afin qu’il puisse répondre aux questions relatives aux ressources humaines. Botpress note qu’une base de connaissances permet à un agent de « communiquer des informations précises et à jour » au lieu de s’appuyer sur des connaissances vagues trouvées sur Internet. De nombreux agents utilisent ici la génération augmentée par la récupération (RAG), ce qui signifie qu’ils recherchent dans la base de connaissances les passages pertinents à chaque fois qu’ils répondent.
- Canaux : activez les moyens par lesquels les utilisateurs peuvent contacter l’agent. Il peut s’agir d’un widget de chat sur un site web, d’une application Slack, d’un numéro WhatsApp ou même d’une intégration SMS et e-mail. Par exemple, vous pouvez déployer votre agent sous forme de widget sur votre page web ou de chatbot sur Facebook Messenger. Un agent peut couvrir plusieurs canaux, il peut donc répondre sur votre site web, mais aussi sur Telegram ou Facebook.
- Webhooks : configurez des webhooks pour les déclencheurs d’événements. Si certains événements doivent lancer l’agent, configurez des webhooks à partir de ces systèmes. Par exemple, un nouveau ticket dans votre système d’assistance pourrait envoyer un webhook à l’agent. Lorsque le webhook arrive, l’agent peut automatiquement prendre des mesures (comme classer le ticket ou envoyer une réponse préliminaire).
- Plateformes : reliez l’agent à tous les systèmes commerciaux auxquels il doit accéder. Il peut s’agir d’un CRM (afin que l’agent puisse extraire les dossiers clients ou créer des prospects), d’un outil d’assistance (pour enregistrer ou récupérer des tickets), de systèmes de messagerie électronique (pour envoyer des messages sortants) ou de tableaux de bord analytiques (pour rendre compte des résultats). Botpress donne des exemples : connexion à Salesforce/HubSpot pour le suivi des prospects, à Zendesk/Intercom pour les tickets d’assistance, à Mailchimp pour les e-mails marketing, à Google Analytics pour les données d’utilisation, etc.
Étape 5. Tester et itérer
Avant la mise en service, il est essentiel de procéder à des tests approfondis, comme le préconisent tous les guides destinés aux débutants sur la création d’agents IA. Utilisez les outils fournis par votre plateforme pour simuler des conversations.
Par exemple, de nombreux outils de création disposent d’un simulateur qui vous permet de saisir du texte en tant qu’utilisateur et de voir comment l’agent réagit. Botpress recommande d’utiliser un simulateur studio ou de partager un lien de test avec vos collègues.
Passez en revue des scénarios types et des cas limites : L’agent demande-t-il correctement toutes les informations nécessaires ? Gère-t-il les entrées inattendues ? Ajustez vos invites, vos variables et vos flux en fonction des commentaires issus des tests.
L’itération peut impliquer la réécriture de certaines parties des invites, le renforcement des conditions ou l’ajout de précisions. N’oubliez pas que les utilisateurs réels interagiront de manière imprévisible, vous devrez donc affiner l’agent à plusieurs reprises.
Le réglage fin est un processus continu : même après le lancement, vous reviendrez améliorer l’agent en fonction de ce que vous aurez appris.
Étape 6. Déployez votre agent IA
Une fois les tests terminés, il est temps de présenter votre agent aux utilisateurs. Les options de déploiement dépendent de votre configuration. Les méthodes courantes sont les suivantes :
- Widget de site web : intégrez l’agent sous forme de widget de chat sur votre site afin que les visiteurs puissent lui parler.
- URL partagée : fournissez un lien vers une page de chat autonome pour votre agent.
- Intégration de messagerie : connectez l’agent à des applications telles que WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger ou Slack. Botpress suggère explicitement ces canaux, en précisant « intégrez-le à des canaux de messagerie tels que WhatsApp, Instagram, Telegram… ou Slack ».
- Plateformes personnalisées : déployez-le dans une application ou un portail d’entreprise (par exemple, un tableau de bord RH interne).
Veillez à annoncer la disponibilité de l’agent aux utilisateurs afin qu’ils sachent qu’il existe. Des instructions claires ou un guide rapide facilitent l’adoption. Si vous disposez de plusieurs agents (un système multi-agents), configurez le routage afin que chaque demande entrante soit acheminée vers le bon agent.
Et n’oubliez pas d’installer les bibliothèques clientes ou les applications mobiles nécessaires pour les canaux que vous avez choisis.
Étape 7. Surveillance, optimisation et mise à l’échelle
Le lancement de l’agent n’est pas une fin en soi, mais seulement un début. Vous devez surveiller ses performances et l’améliorer en permanence. Une bonne plateforme d’agent fournit des analyses et des journaux.
Par exemple, Botpress indique que sa plateforme suit quand les gens utilisent l’agent et ce qu’ils demandent. Elle peut vous montrer les heures de pointe, les requêtes populaires et les canaux préférés des utilisateurs.
Utilisez ces données : si de nombreux utilisateurs posent une question à laquelle l’agent ne peut pas répondre, ajoutez ce cas à ses connaissances ou affinez l’invite. Vérifiez si les réponses de l’agent sont correctes et utiles. Surveillez également les commentaires ou les erreurs des utilisateurs et corrigez les intégrations défectueuses.
L’optimisation est un processus continu. Mettez à jour les invites, ajoutez de nouveaux articles de connaissances et modifiez les variables si nécessaire. À mesure que la demande augmente, vous devrez peut-être également faire évoluer le système.
Cela peut impliquer de provisionner davantage de ressources cloud, d’ajouter de la capacité API ou de créer des instances d’agent supplémentaires pour gérer la charge.
En parallèle, mettez en place des garde-fous (par exemple, des limites d’utilisation ou des étapes de révision humaine) pour garantir la sécurité et la pertinence du comportement de l’agent. En bref, traitez l’agent comme un produit : itérez en fonction des mesures et des commentaires, et prévoyez une augmentation de la capacité à mesure qu’il s’avère utile.
Conclusion
Il n’existe pas d’outil « idéal », mais certaines options populaires se démarquent. Pour un développement convivial, les frameworks basés sur Python tels que LangChain (avec son module complémentaire LangGraph) et AutoGen sont largement utilisés pour créer des agents personnalisés.
Ils permettent aux développeurs d’écrire des workflows programmatiques et de se connecter à OpenAI ou à des modèles open source.
LangGraph, par exemple, est conçu pour la logique des agents basée sur des graphes et s’intègre étroitement à LangChain. Si vous vous concentrez sur les tâches de récupération, le framework open source Haystack Agents (de deepset) est idéal pour les applications à forte intensité RAG.
