Développement IA · agents
Un assistant répond. Un agent va plus loin : il lit un dossier, prépare un devis, met une fiche à jour ou déclenche une relance, directement dans votre produit et vos outils.
C'est la brique la plus puissante des produits IA actuels, et la plus exigeante à construire sérieusement. Cette page montre notre façon de faire, du choix de la mission à la mise en production.
Un périmètre précis, et un humain qui valide là où l'erreur coûte cher : c'est la condition pour laisser un agent travailler.
Missions types
Un bon premier agent traite une mission fréquente, pénible et aux règles explicables. Ces cinq familles couvrent l'essentiel de ce qu'on nous demande, et de ce qui fonctionne.
L'agent lit un dossier entrant (demande, sinistre, candidature, commande), vérifie les pièces, croise avec vos règles métier et prépare une décision documentée. L'humain tranche sur un dossier déjà instruit.
Assurance · finance · immobilier · administrationÀ partir d'une demande client et de votre catalogue, l'agent assemble une proposition complète : produits, prix, conditions, texte d'accompagnement. Votre équipe relit, ajuste et envoie : le premier jet n'est plus la partie longue.
Commerce B2B · services · industrieChaque e-mail, formulaire ou message est compris, enrichi et routé vers la bonne personne avec un résumé et une priorité. Les demandes simples reçoivent une réponse proposée ; les cas sensibles remontent immédiatement.
Support · ADV · services clientsSi vous éditez un logiciel, l'agent devient une fonctionnalité de votre produit : il exécute pour vos utilisateurs les opérations pénibles (paramétrages, rapprochements, imports) et s'impose comme un argument de vente à part entière.
Éditeurs SaaS · plateformesL'agent surveille la cohérence de vos données et de vos obligations : écarts de facturation, documents expirés, anomalies de saisie. Il n'agit pas seul : il constitue le dossier et alerte la bonne personne, preuves à l'appui.
Finance · qualité · conformitéTendrix (en cours de lancement) lit le dossier d'un appel d'offres, en tire une fiche de décision et prépare le mémoire technique, le DC1 et le DC2. Chaque document reste un brouillon que l'entreprise relit avant de le déposer.
Voir le projet TendrixAnatomie
Faire agir un modèle est facile. Faire agir un agent qu'on peut auditer, corriger et laisser tourner la nuit, c'est un travail d'architecture. Six briques, aucune optionnelle.
L'agent agit uniquement à travers des outils conçus pour sa mission : lire un dossier, créer un brouillon, mettre à jour une fiche. Chaque outil suit un contrat précis (entrées, sorties, erreurs possibles), et rien n'existe en dehors.
Tool calling · API · MCPLa mission est découpée en étapes observables : ce que l'agent a compris, ce qu'il prévoit, ce qu'il a fait. Un agent dont on ne peut pas rejouer le raisonnement est impossible à corriger.
Planification · chaînageL'agent travaille avec vos données à jour (dossiers, règles, historiques), récupérées au moment de l'exécution plutôt que figées dans un prompt qui vieillit.
RAG · état · mémoireQuand une action demande un feu vert, la personne concernée reçoit de quoi trancher vite : ce que l'agent propose, pourquoi, et sur quelles données. Valider ou corriger doit prendre quelques secondes.
Human-in-the-loopQui a lancé quoi, ce que l'agent a consulté, décidé et fait, et pourquoi. Indispensable pour la confiance de vos équipes, et pour vos obligations quand l'IA touche à des décisions.
Audit trail · traçabilitéTaux de missions réussies sans intervention, taux de corrections humaines, coût par exécution : ces indicateurs disent objectivement si l'agent tient sa promesse.
Evals · observabilité · coûtsGarde-fous
Brillant par moments, catastrophique sans prévenir. Entre un agent utile et un agent dangereux, la différence tient moins au modèle qu'à son encadrement : ce qu'il a le droit de faire, ce qu'il doit faire valider, ce que l'on mesure.
Ces règles font partie de l'architecture dès le départ, au même titre que les fonctionnalités.
L'IA qui écrit notre code travaille sous le même principe : liberté sur l'exécution, contrôle humain sur tout ce qui engage. Vos agents héritent de cette discipline.
Chaque outil exposé à l'agent est déclaré, typé et limité à ce que sa mission exige. Aucun accès direct à la base, aucune session administrateur.
Créer un brouillon s'exécute. Envoyer, payer ou supprimer attend une validation. La frontière est écrite avec vous, au cadrage.
Temps, jetons et appels d'outils sont plafonnés à chaque exécution. Un agent qui tourne en rond s'arrête au bout de quelques centimes et le signale.
Chaque intervention humaine sur une mission est enregistrée : c'est la matière première pour améliorer l'agent.
Trajectoire
Un agent s'apprivoise par paliers : une mission d'abord, puis des cas réels traités en parallèle de vos équipes, puis la production.
Choisir la mission de départ, définir les outils de l'agent et les actions à faire valider, puis fixer le seuil de réussite qui justifie la suite.
L'agent traite des cas réels en parallèle de vos équipes, sans agir seul. On compare ses résultats aux leurs, on mesure, on ajuste. C'est le moment où la confiance se construit.
L'agent agit pour de vrai, avec ses garde-fous, son journal et sa mesure. Son périmètre s'élargit mission par mission, sur la foi des chiffres plutôt que de l'enthousiasme.
Questions fréquentes
Erreurs, délais, connexions, effet sur les équipes : les questions qui reviennent à chaque premier rendez-vous.
Un chatbot converse. Un assistant répond à partir de vos données : c'est déjà très utile, et souvent la bonne première étape. Un agent va au bout : il utilise vos outils pour produire un résultat (un dossier instruit, un devis prêt, une fiche à jour). Plus la capacité d'action grandit, plus l'encadrement doit être sérieux. C'est pour cela que les trois ne se construisent pas de la même façon.
Il se trompera ; la question est ce que cela coûte. Notre réponse tient en trois couches : les actions engageantes attendent une validation humaine, donc l'erreur reste un brouillon ; chaque mission est journalisée, donc l'erreur est visible et rejouable ; les corrections alimentent la mesure, donc une erreur fréquente devient un cas de test. Un agent bien conçu se trompe en brouillon, pas en production.
À peu près tout ce qui expose une API : votre produit, votre CRM, votre ERP, votre facturation, vos e-mails, vos documents. Le standard MCP, que nous utilisons aussi pour notre propre production, normalise ces connexions. L'essentiel du travail est ailleurs : décider ce que l'agent a le droit de faire dans chaque outil.
Un agent pilote sur une mission bien choisie se construit en un à deux mois, cadrage compris. La mise en production dépend surtout de la sensibilité des actions : un agent qui prépare des brouillons se déploie vite ; un agent qui engage votre entreprise mérite une phase pilote sérieuse. Les fourchettes budgétaires sont détaillées sur notre page développement IA.
Sur les projets que nous voyons, l'agent absorbe le volume répétitif et l'humain garde les cas difficiles : ceux qui demandent du jugement, de la relation ou de la responsabilité. Résultat : vos équipes passent moins de temps à instruire et plus de temps à décider. Nous concevons les agents dans ce sens, en associant les équipes concernées dès le cadrage.
Pas forcément, et autant vous le dire tout de suite. Notre métier est de construire des produits, dont certains embarquent des agents. Si votre besoin est d'automatiser des processus existants entre des outils du marché, sans produit à concevoir, c'est le métier de Waly, l'agence d'automatisation et d'agents IA métier de notre groupe Wennov : elle met un premier processus en production en quatre semaines, avec vos outils actuels. Décrivez-nous votre besoin : nous vous dirons de quel côté il tombe, et le passage de l'une à l'autre se fait sans rien perdre.
Votre projet d'agent
Trente minutes pour qualifier la mission, le périmètre d'outils et les risques réels. Si un simple assistant suffit, nous vous le dirons aussi.