Agent IA

Un agent IA dépasse le simple chatbot : il enchaîne plusieurs actions, utilise des outils externes (API, bases de données, recherche) et raisonne pour mener à bien une mission. Quelques cas d'usage typiques :

• Service client — qualifier la demande, formuler une réponse, créer un ticket, escalader si nécessaire.
• Réponse aux appels d'offres — assembler les pièces, rédiger les paragraphes techniques, vérifier les contraintes du cahier des charges.
• Comptabilité et back-office — extraire les données d'une facture, alimenter l'ERP, déclencher un paiement.
• Opérations internes — auditer une base, corriger des données incohérentes, générer un rapport de synthèse.

Quelques principes clés :

• Périmètre étroit — un agent qui fait une chose bien vaut mieux qu'un agent généraliste qui fait tout mal.
• Outils bien définis — chaque action que l'agent peut prendre est exposée comme une fonction documentée (lecture, écriture, recherche...).
• Garde-fous — règles déterministes pour bloquer les actions critiques, validation humaine sur les décisions sensibles.
• Observabilité — tracer chaque pas de raisonnement, mesurer le taux de succès, repérer les boucles infinies.

• Coût — un agent qui boucle peut consommer énormément de tokens. Plafonner et surveiller le coût par tâche.
• Sécurité — un agent qui agit sur le SI doit avoir des droits limités, jamais ceux d'un administrateur.
• Adoption — il est plus prudent de commencer par un usage interne (équipes ops, support N1) avant d'exposer un agent en clientèle.