Créer facilement un agent IA : l'IA s'occupe de tout

+ Actus, Démo et Podcast IA

Hello à tous,

Bienvenue dans cette 50ᵉ édition !

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Si vous creusez le sujet de l’IA dans vos process business, on accompagne les entreprises (min. 30 salariés) à structurer leur approche de l’IA via un audit complet et l’implémentation de solutions IA avec un ROI explicite. On s’appuie sur des solutions clé en main, ou on réalise la création d’une solution sur-mesure.

L’audit IA se réalise en 2 semaines, comprenant :

• Étape 1 : échange avec les équipes pour cartographier vos process internes

• Étape 2 : identification des points de frictions et cas d’utilisation IA

• Étape 3 : présentation des solutions : coût, durée, ROI explicite = GO / NO GO

Nos implémentations d’automatisations à date :

• le traitement des tickets support, vocal et/ou textuel (beaucoup)

• la génération de leads : identification des signaux faibles, enrichissement, rédaction personnalisée, lead scoring, prise de contact auto multicanal, ..

• la création de contenu, organique ou payante, textuel et visuel

• du community management multiplateforme

• l’automatisation de tâches manuelles sur des outils sans API via du computer use

• de la recherche documentaire intelligente en interne

Vous pouvez me contacter en réponse de mail.

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Voici le sommaire de la semaine :

💼 Créer facilement un agent IA (l’outil fait tout pour vous)

🗞️ [Actu] : Manus, Agents SDK d’OpenAI,

⚡ [Démo] Un workflow à tester le week-end

🎙️ [Podcast] L’Internet qu’on connaît va disparaitre

⏳ Temps de lecture : 10 min

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💼 Créer son propre agent IA en quelques minutes

La création d’agent IA pour réaliser des tâches en autonomie est en train d’être de plus en plus simple.

C’est en train de devenir encore plus simple que la création d’un workflow d’automatisation sur Make ou Zapier par exemple.

Je vous explique pourquoi dans cette section et comment vous pouvez créer votre propre agent IA en moins de 10 minutes sans aucune compétence technique.

Rapide explication sur un agent IA

Pour rappel, un agent IA, c’est un système autonome capable de réaliser des actions sans intervention humaine pour atteindre un objectif pré-définis via des instructions (prompt). En fonction des demandes entrantes, il va être capable de s’adapter et trouver le “chemin le plus simple” pour réaliser une ou plusieurs tâches.

On pourrait découper ce fonctionnement classique en plusieurs étapes :

Même si, la réalisation des étapes n’est pas aussi linéaire. L’autonomie de l’agent lui permet d’improviser en fonction de la demande entrante.

Les modèles de raisonnement, accessibles depuis fin 2024, ont permis d’améliorer drastiquement les choix de l’agent IA sur l’utilisation des outils à disposition. Cette amélioration les rend plus performants qu’avant.

Mais pourquoi c’est devenu aussi simple ?

L’agent IA encore plus autonome

Des plateformes d’automatisation comme n8n propose une structure d’agent IA où il est nécessaire de faire simplement les derniers ajustements.

En sélectionnant sur un agent IA, j’obtiens cette structure :

J’ai déjà mon déclencheur : un chat conversationnel. Et il me reste à définir :

• les instructions de mon agent IA

• le modèle de l’agent (GPT, Claude, Mistral, …)

• les outils à utiliser

• une base de données à disposition

Ce qui a particulièrement changé récemment, c’est la possibilité de laisser l’agent IA définir lui-même les champs des outils.

C’est-à-dire qu’en fonction de la demande du chat, des instructions, et de l’explication indiquée sous la variable, il va déterminer la valeur à remplir en autonomie.

C’est un changement énorme, et cela évite de devoir associer à chaque fois les bonnes valeurs, potentiellement les formater pour qu’elles respectent les critères de l’appel API de l’outil en question.

Par exemple, dans la vidéo, on voit que le corps du mail est indiqué en HTML, j’ai juste besoin de préciser que la variable à remplir ici doit être en HTML, pour laisser l’agent avoir le bon format.

C’est un gain de temps énorme et une accessibilité nouvelle.

n8n offre l’accès à des centaines d’applications avec tous les appels API différents. Cela signifie qu’en quelques clics, je peux connecter les outils que j’utilise pour faire toutes les actions possibles et laisser l’IA les utiliser correctement.

Le déclencheur

Par défaut, le déclencheur du l’agent IA est un chat conversationnel. Libre à vous de modifier ce déclencheur pour sélectionner le canal de communication qui vous est le plus pertinent :

• le canal de communication de votre entreprise

• un clic sur une interface

• un scheduler pour le déclencher à un certain moment

• …

L’enjeu des instructions

Même si j’ai partagé du contexte sur les variables à remplir, les instructions restent encore la base de l’agent IA pour le contraindre à suivre des étapes et atteindre son objectif.

Par exemple, en plus de suivre une structure classique de prompt, il est nécessaire d’ajouter :

• la liste des outils, à quoi ils servent, comment les utiliser

• la liste des bases de données à disposition, comment les utiliser

• en fonction, la liste de sous-agents, à quoi ils servent, comment les utiliser

Mon conseil pour la rédaction des instructions de votre agent : utiliser les modèles pour rédiger vos instructions proprement et rapidement.

Les sous-agents

Les sous-agents sont encore nécessaires pour ne pas noyer l’agent dans la réalisation d’une multitude de tâches au détriment de sa précision. Plus on va l’équiper d’outils, plus il pourra se perdre ou ne pas suivre les instructions.

Ce découpage des tâches reste encore crucial pour s’assurer de la qualité du résultat de sortie.

Cette logique d’agent IA et de sous-agents, même si elle peut paraitre lourde, reste cruciale.

Commencez petit avant de partir sur un système complexe avec des sous-agents, une occasion de vous familiariser avec les outils et de vous assurer que vos agents apportent de la valeur sur les tâches automatisées.

Voici une liste de template à votre disposition si vous souhaitez prendre en main le sujet. Par exemple, voici un template pour gérer les follow-ups en automatique incluant une étape de validation humaine.

En Bref,

Les agents IA peuvent paraitre complexe d’extérieur avec une série d’outils à disposition.

En réalité, la possibilité d’avoir un squelette d’agent IA en un clic sur n8n, et l’accès à des centaines d’applications, permet de créer votre propre agent IA en quelques minutes.

Laissez votre agent IA remplir les différents champs des outils en fonction de la demande. Cette autonomie réduit drastiquement le délai opérationnel pour créer un agent IA. En amont, l’étape de cadrage avec une cartographie précise des process opérationnels sera l’un des facteurs clés de succès de mise en production d’agents IA.

PS : je ne suis pas revenu sur les avantages d’utiliser n8n par rapport à d’autres, notamment l’aspect open-source et la possibilité d’héberger sa propre infrastructure IA.

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🗞️ 3 actus importantes

Manus AI : L’agent IA autonome chinois

Manus AI, un agent général autonome chinois, repousse les limites en réalisant des tâches complexes de bout en bout, sans intervention humaine. Contrairement aux modèles comme ChatGPT ou Deep Research qui suggèrent, Manus exécute directement.

En quelques jours, cet agent affole la tech avec des capacités impressionnantes :

➡️ Pilotage de 50 navigateurs simultanément
➡️ Écriture, test et déploiement de code en temps réel
➡️ Création et mise en ligne de sites web interactifs
➡️ Génération de rapports financiers professionnels
➡️ Planification et réservation de voyages
➡️ Automatisation complète de tâches administratives

Son architecture multi-agent repose sur trois niveaux : planification (1), exécution (2) et vérification (3), lui permettant d’atteindre un score GAIA de 86,5 %, surpassant les modèles concurrents. Cette nouvelle génération d’agents IA autonomes pourrait bien transformer la productivité… ou soulever des questions sur l’avenir du travail.

👉 Découvrir Manus AI

OpenAI et son Agent SDK : une nouvelle étape pour l'automatisation IA

OpenAI lance l’Agent SDK, une API conçue pour créer, déployer et superviser des agents IA autonomes. Contrairement aux modèles conversationnels traditionnels ("chat in, chat out"), ces agents sont orientés vers l’action : "data in, action out".

Avec des outils clés en main, les entreprises peuvent désormais orchestrer des agents spécialisés, capables de se déléguer des tâches, d’échanger des informations et d’exécuter des actions complexes sans intervention humaine constante.

Les fonctionnalités phares :

✅ Handoffs : coordination automatique entre agents selon leurs compétences spécifiques
✅ Guardrails : validation des entrées/sorties pour garantir qualité et maîtrise des coûts
✅ Monitoring : suivi en temps réel pour une transparence et un contrôle total

Ce qu’il faut retenir : l’Agent SDK ouvre la voie à une collaboration homme-machine radicalement transformée, où les IA ne se contentent plus d'assister, mais travaillent en équipe pour fournir des résultats exploitables.

👉 Source : OpenAI – New tools for building agents

Anthropic lève 3,5 milliards de dollars et atteint une valorisation de 61,5 milliards

Anthropic a bouclé une levée de fonds de 3,5 milliards de dollars. Ce tour de table a été mené par Lightspeed (+ Cisco et Salesforce).

Avec ces fonds, Anthropic prévoit d’accélérer le développement de ses systèmes d’IA, d’étendre sa capacité de calcul et de renforcer sa recherche sur l’alignement et l’interprétabilité des modèles.

Les entreprises adoptent de plus en plus Claude pour transformer leurs opérations :

• Replit l’intègre dans son "Agent" pour automatiser le codage

• Thomson Reuters l’utilise pour optimiser la fiscalité

• Alexa+ pour les abonnés Prime

Ce qu'il faut retenir : Avec cette levée, Anthropic renforce sa position parmi les leaders de l’IA et poursuit son ambition de développer des systèmes capables d’accompagner les entreprises dans des projets complexes.

👉 Source

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🎙️ L’Internet qu’on connaît va disparaitre (TIME #10)

Philippe Mizrahi a cofondé Linkup après un parcours à Polytechnique, Columbia et Lyft. L’outil révolutionne l’accès des modèles d’IA à Internet, avec 3 M€ levés et 50+ partenariats en quelques mois.

Pendant 1h, on parle du changement qui s’opère sur internet, d’un moteur de recherche (Google) à un moteur de réponse (Perplexity, chatGPT, ..).

On aborde :

• la fin des moteurs de recherche ? plus besoin de liens, l’IA donne directement les réponses. Un changement radical dans notre manière de chercher l’info.

• Le modèle économique du web s’effondre : la pub finance Internet. Mais si l’IA ne redirige plus vers des sites, comment survivre ? Certains médias bloquent les IA, d’autres s’adaptent et monétisent l’accès à leurs contenus.

• L’émergence d’un “web IA” ? Après le web desktop et mobile, place aux sites pensés pour les IA : lisibles, efficaces, sans animations superflues.

• Un océan de bruit : comment distinguer le vrai du faux ? Le défi : filtrer les sources, garantir la qualité et éviter un web saturé d’informations inutiles

• Quelles seront les règles d’un nouveau web avec l’IA ?

📺 L’épisode complet est disponible sur YouTube et les plateformes audio.

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⚡ Un workflow à tester le week-end

Voici une petite section pour partager la combinaison d’outils sur des cas d’usages simples, dont le rendu est le suivant :

Pour tester de votre côté, on utilise :

1. Claude : génération d’aperçu 3D)

2. Magnific : upscale d’images

3. Runway : génération de vidéos

L’approche permet de structurer la création en validant en amont les prises de vue et les rendus 3D.

Grâce à Claude, on génère les artefacts 3D sans expertise en modélisation.

Ensuite, Magnific améliore la résolution de l’image extraite

Runway Restyle assure la cohérence visuelle avec un transfert de style avancé.

→ Un process efficace pour créer du contenu visuel impactant sans expertise technique poussée.

Merci 🫶🏼

D’avoir lu cette édition jusqu’au bout.

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