Pôle 04 · Intelligence artificielle & automatisationCréation d’agents IA : des tâches exécutées, pas seulement des réponses
Un chatbot répond à une question. Un agent IA reçoit un objectif, consulte les sources utiles, choisit la suite d’actions à mener et les exécute dans vos logiciels, étape après étape. Il ne s’agit donc plus de bien répondre, mais de bien agir, et de fixer ce que l’agent peut faire seul et ce qu’il doit soumettre à une personne.
Analyse rapide d’un cas concret, sans engagement
Architecture d’un agentComment fonctionne un agent IA
Un agent associe un modèle de langage à une mémoire, à des outils et à une capacité de planification. C’est la façon d’assembler et d’encadrer ces briques qui fait sa fiabilité, et c’est précisément ce que nous concevons avec vous.
Agent IA
Mémoire
Le contexte de la tâche en cours, l’historique et les données de votre entreprise.
- Mémoire de travail
- Mémoire long terme
Outils
Les applications auxquelles l’agent accède, en lecture seule ou en écriture.
- CRM & ERP
- Recherche documentaire
- E-mail & agenda
- API métier
- … vos logiciels
Planification
La façon dont l’agent découpe l’objectif, choisit la suite d’actions et vérifie son travail.
- Décomposition en étapes
- Raisonnement
- Auto-vérification
- Règles & seuils
Action
L’exécution dans vos logiciels, avec un journal lisible de chaque étape.
Validation humaine
Les actions sensibles attendent l’accord d’une personne avant d’être exécutées.
Pour qui, et quandDans quelles situations créer un agent IA ?
Les agents trouvent leur place là où une tâche enchaîne lecture, décision et action dans plusieurs systèmes, et où chaque occurrence ressemble à la précédente sans lui être identique. Pour une règle fixe, une automatisation classique suffit ; dès qu’il faut interpréter un contexte avant de choisir quoi faire, l’agent devient pertinent.
- Une demande arrive par formulaire ou par email : il faut retrouver le dossier dans le CRM, compléter une fiche et programmer une relance.
- Une veille sur des appels d’offres : collecter, filtrer selon vos critères, rédiger une fiche de synthèse et la déposer dans l’outil de suivi.
- Un rapprochement entre commandes et bons de livraison : repérer les écarts et préparer un brouillon de message au fournisseur.
- Un tri de candidatures ou de tickets techniques : lire, classer, enrichir, puis router vers la bonne personne.
Le périmètreCe que Kopus construit dans un projet d’agent IA
Le cœur du travail consiste à délimiter le terrain de jeu de l’agent avant d’écrire la moindre ligne de code : les outils auxquels il accède, en distinguant lecture seule et écriture, puis les actions qu’il peut réaliser en autonomie et celles qui attendent une validation.
Sur cette base, nous développons l’orchestration (la logique qui enchaîne les étapes), les connecteurs vers vos applications, et nous choisissons le modèle de langage, par exemple un modèle accessible par API ou un modèle hébergé sur votre infrastructure si vos données l’imposent. Chaque exécution produit un journal lisible, et une interface de supervision regroupe les actions en attente de validation ainsi que les cas où l’agent a préféré s’arrêter.
Avant la mise en production, un jeu de scénarios tirés de cas réels mesure la proportion d’exécutions correctes, ce qui détermine quelles actions peuvent lui être confiées sans relecture.
La méthodeLes étapes de création d’un agent chez Kopus
Décomposition de la tâche
Nous décrivons, avec les personnes qui la réalisent aujourd’hui, chaque étape, chaque décision intermédiaire, chaque écran ouvert.
Définition des permissions
Ce que l’agent lit, ce qu’il écrit, les seuils au-delà desquels il doit s’arrêter.
Prototype en mode proposition
L’agent raisonne sur des cas réels mais n’exécute rien, et vos équipes jugent ses choix.
Mise en service surveillée
Exécution réelle sur un périmètre réduit, revue des journaux, ajustement des consignes et des seuils.
Élargissement progressif à de nouveaux cas ou de nouvelles actions, à mesure que les résultats observés le justifient.
Notre positionNotre conviction : un agent ne doit pas agir seul sur ce qui compte
Les modèles de langage se trompent parfois avec assurance. Dans un chatbot, une erreur se corrige par une reformulation ; dans un agent, elle peut déclencher un envoi, un virement ou une suppression. Une action sensible (engagement financier, communication externe, modification de données contractuelles) doit donc toujours passer par une personne, et l’agent doit savoir dire qu’il ne sait pas. Le gain de temps reste réel : l’agent prépare, documente et propose ; l’humain tranche en quelques secondes.
Vos questionsQuestions fréquentes sur cette prestation
Qu’est-ce qu’un agent IA en entreprise ?
Un système qui reçoit un objectif et réalise une suite d’actions pour l’atteindre, dans un cadre d’outils et de permissions défini à l’avance. Il se distingue d’un chatbot par sa capacité à agir dans vos applications.
Que se passe-t-il quand l’agent rencontre un cas qu’il ne comprend pas ?
Il s’arrête, consigne ce qu’il a compris et transmet le cas à une personne via l’interface de supervision. Ce comportement est prévu dès la conception.
Quel est le coût de fonctionnement d’un agent ?
Chaque exécution consomme des appels au modèle de langage, facturés à l’usage. Nous mesurons ce coût unitaire pendant les tests pour le comparer au temps humain économisé avant de généraliser.
Quelle différence entre un agent IA et un chatbot ?
Un chatbot converse ; un agent agit dans vos outils : il lit, écrit, déclenche des actions. Beaucoup de projets combinent les deux, et nous vous aidons à choisir le bon niveau d’autonomie.
Nos données servent-elles à entraîner des modèles ?
Non. Nous configurons les services utilisés pour que vos données ne soient ni conservées ni utilisées pour l’entraînement, et nous privilégions les hébergements européens lorsque c’est possible.
Combien de temps faut-il pour mettre en place un agent IA ?
De quatre à huit semaines pour un premier agent sur un cas d’usage précis, dont une phase de test sur des cas réels. L’élargissement du périmètre se fait ensuite, une fois la fiabilité mesurée.
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