Créer une équipe d'agents IA autonomes, à votre service, sur WhatsApp
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Voici le sommaire de la semaine :
💼 Les agents autonomes et démo sur WhatsApp
☕ News perso : progresser ensemble sur l’IA
🗞️ 3 actus : Gemini, Advanced Voice Mode d’OpenAI, Agents IA de Microsoft
⚡ 3 outils IA : Dust, Nurix, Hedra
⏳ Temps de lecture : 10 min
💼 Les agents autonomes et démo sur WhatsApp
J’avais eu l’occasion de réaliser une première vidéo sur les agents IA (aussi dans une édition dédiée “Introduction et création d’un agent autonome IA”), mais je n’avais pas forcément creuser le concept d’équipe d’agents IA.
Alors que c’est une tendance qui explose avec l’annonce récente de Microsoft (section actu) ou encore celle de Salesforce qui met déjà à disposition un agent autonome pour du support à un tarif de 2$ par ticket résolu, je ne pouvais qu'en parler dans une édition dédiée.
Dans cette section, je tenais à revenir sur la théorie des équipes d’agents autonomes avant de vous montrer 2 cas concrets : 1 en production dans une entreprise et 1 autre pour mon usage perso.
Voici le schéma d’un usage perso pour avoir un assistant personnel sur WhatsApp :
Une petite démo de l’agent se trouve à la fin de cette section.
La tendance des agents autonomes
Les agents autonomes IA transforment rapidement le paysage des entreprises.
Actuellement, le marché est inondé de solutions prêtes à l'emploi, reflétant une approche à court terme centrée sur le remplacement des interactions humaines.
Voici des exemples :
Sintra : “Your next employees, on AI”
Leena : “Build a zero ticket enterprise”
Beam : “AI Agents to Scale Your Team”
11x : “The Home of Digital AI Workers”
Dust : “Build custom AI assistants to speed up your work”
Agentforce de Salesforce
Mais aussi des solutions plus personnalisables : Stack AI, Flowise AI, Mindstudio ou encore Relevance. C’est ce dernier outil, plus complet, que j’ai réalisé mes agents IA.
La vision à long terme est bien plus ambitieuse ! Et c’est celle que je vous partage :)
On parle d’un changement radical du système opérationnel des entreprises pour se tourner vers une architecture basée sur les agents.
Cette nouvelle architecture comprendra une base de données contextuelle centrale, des agents autonomes avec un objectif empruntant un workflow probabiliste en fonction des données qu’il reçoit et réalisant des actions utilisant vos outils internes.
Cette transition promet non seulement une plus grande efficacité et adaptabilité, mais aussi un changement fondamental dans la création de valeur, mettant l'accent sur les workflows et les stratégies adoptées.
Agent IA ou Automatisation IA ?
Les agents et automatisation IA désignent deux choses différentes :
Un agent est autonome, n’a pas de workflow stricte, mais il suit des instructions en fonction de données non structurées qui lui sont partagées.
L’automatisation IA, c'est-à-dire l’utilisation des modèles d’IA dans un worfklow comme Make, Zapier, n8n, .. est bien différente des agents IA. On est sur un workflow prédictif, sans objectif compris par le workflow en lui-même, où il faut avec un format précis en entrée, avec des routers, conditions, …
La scalabilité des tâches est vite limitée avec des workflows prédictifs :
Les facteurs clés de succès des Agents Autonome
Pour qu’un agent puisse réussir son objectif, il est souvent nécessaire de :
donner accès à votre documentation interne (=contexte)
mettre en place une capture de données de toutes les sources automatiquement
créer des agents par outil interne (votre tech stack)
fournir aux agents la liste des actions possibles de chaque outil
avoir un agent “manager” pour dispatcher les actions aux agents spécialisés
La valeur opérationnelle d’une entreprise sera dans la structure de ses workflows et la stratégie mise en place pour atteindre ses objectifs.
L’approche se fait par étape, et il est nécessaire de commencer par la base = documenter les process et les tâches, définir vos workflows, donner accès à votre source de vérité, …
Ma conviction : un agent par outil
Une approche intéressante est de procéder par silo sur votre outil pour créer vos agents. Chaque outil a souvent un objectif précis : communiquer en interne (= slack, discord, ..), même si on peut parfois utiliser plusieurs outils pour réaliser une tâche, on aura donc plusieurs agents mobilisés.
Dans cette logique, je trouve pertinent de prendre un outil, récupérer tous les endpoints dans la documentation (c'est-à-dire les actions que l’on peut réaliser sans passer par l’interface), puis de créer ces actions au sein de l’agent.
De cette manière, on aura par exemple un agent de gestion de la boite mail, qui sera capable de :
récupérer les mails
modifier les mails : les classer / tags / archiver / déplacer …
chercher des mails depuis une adresse, un objet, …
envoyer des mails
… → toutes les actions possibles sur une boite mail
Cet agent sera mobilisé au sein d’un groupe d’agents (multi-agents system) comprenant un agent chef d’équipe, responsable de l’objectif. Cet agent “manager” pourra faire appel au gestionnaire de la boite mail quand ça sera pertinent pour atteindre son objectif.
Le multi agent system (MAS)
Les systèmes multi-agents IA permettent de créer une équipe interconnectée d'agents qui travaillent ensemble. Ça permet d’automatiser des tâches complexes qui nécessitent souvent de beaucoup d’étapes pour atteindre l’objectif.
L’approche est de répliquer les tâches réalisées manuellement, quitte à laisser certaines tâches en validation manuelle.
Pour cela, on procède par étape :
diviser le travail en tâches précises plutôt qu'en rôles larges.
Chaque agent doit avoir un objectif clair et des outils spécifiques.
Cette approche modulaire améliore la qualité et la cohérence des résultats.
Pourquoi s’embêter à tout découper en plusieurs agents ?
C’est pas pour le fun que je me suis amusé à tout découper 😅
Se lancer dans un workflow de plusieurs agents permet de :
améliorer la qualité dans l'exécution des tâches uniques et définies
faciliter le débogage et l'optimisation du process (évolutivité)
éviter les limitations de mémoire contextuelle des agents (fenêtre de contexte)
améliorer la précision par les échanges et vérifications multi agents : la collaboration entre agents améliorent le raisonnement et la validité factuelle.
Le gros plus, c’est de pouvoir aller chercher une automatisation complète, en mode pilote automatique, tout en ayant un historique et une transparence sur ce qui est réalisé.
On a accès aux agents, aux outils utilisés avec l’historique de l’input / output.
Un exemple d’utilisations multi agents pour de la qualification de lead
Cet exemple est tiré d’un cas en production par les équipes de Relevance AI pour qualifier les prospects entrants avec une série d’agents.
Ce process est différent de ce que Relevance AI propose avec Bosh, un agent SDR de 10%% autonome à 100 000€/an. J’en parlais dans cette édition.
Ma démo d’un assistant personnel sur WhatsApp
Pour avoir un assistant personnel sur WhatsApp, il était important qu’il réalise plusieurs actions et notamment avoir accès à :
mes mails
mon calendrier
ma documentation sur Notion (To Do List, mes notes, mes bases de données pour la création de contenu, etc)
l’accès à des recherches web pour compléter les informations
Je ne vais pas vous partager en détails le tutoriel pour réaliser une équipe d’agents IA sur Relevance AI : un tutoriel pour reproduire cet assistant sur WhatsApp sortira prochainement sur ma chaîne YouTube.
Pour avoir en tête le schéma de base, l’organisation de l’équipe est la suivante :
La logique d’équipe d’agents IA sur Relevance avec l’onglet des sous agents :
Pour chaque agent, je lui associe des outils comme ici avec l’agent Email :
C’est grâce à ce système que j’ai pu réaliser cette petite vidéo démo, mais je vais réaliser un tutoriel plus complet en vidéo sur ma chaine Youtube dans quelques semaines. Pour recevoir la notification, n’hésitez pas à vous abonner :)
En bref,
Je tenais à vous partager l’évolution qu’il y a actuellement dans l’organisation opérationnelle des entreprises.
C’est sur ce sujet que Salesforce, Hubspot, Microsoft, Google, … travaille en ce moment. En plus, des centaines de startups qui proposent des solutions clés en main ou de création no-code.
C’est un avenir très excitant, qui nécessitera de s’adapter, de respecter les facteurs clés de succès pour intégrer ces workflows d’Agents IA dans son organisation interne.
☕ News perso
Mon objectif reste toujours de vous aider à exploiter l’IA dans votre activité, sans rentrer dans du technique.
J’aborde 3 piliers qui sont le cœur de beaucoup d’entreprises : la vente, le marketing et le support. J’ai 3 formats différents actuellement : LinkedIn, YouTube, et cette newsletter.
J’ai décidé d’en ajouter 2 pour augmenter les retours d’expériences : le podcast et la communauté.
Pas simple de multiplier les formats, ça demande plus de temps (surtout au début) et il faut les partager pour que la sauce prenne.
N’hésitez donc pas à me dire ce que vous pensez de ces formats, s’ils sont pertinents dans l’atteinte de vos objectifs avec l’IA.
Podcast IA
J’ai publié le 1ᵉʳ épisode du podcast avec un peu de retard. Je compte partager les épisodes le vendredi chaque semaine.
Voici l’intro de la semaine dernière :
Ce soir, c’est un épisode avec Gabriel Hubert, CEO chez Dust, pour parler de productivité en entreprise.
Vous pouvez retrouver la page du podcast audio ici, abonnez pour recevoir la notification. Les épisodes seront également disponibles sur la chaine Youtube.
Pour rappel, l’idée est d’avoir des retours d’expériences concrets pour trouver de l’inspiration sur l’utilisation de l’IA dans son activité.
Communauté
La communauté permet d’échanger sur nos cas d’utilisations, nos avancées, nos blocages, nos outils… Et on est déjà 400 🎉
J’apprécie beaucoup ce format, car il permet à chacun de progresser à son rythme.
C’est aussi sur la plateforme que vous avez accès à tout le contenu gratuit que je partage. Le contenu est accessible sous forme de cours :
Je ne sais pas si un jour cette communauté sera payante, mais toutes les personnes qui la rejoignent gratuitement aujourd’hui, c’est à vie !
N’hésitez d’ailleurs pas à partager vos problématiques dans l’espace ! :)
🗞️ 3 actus importantes
Google améliore ses modèles Gemini et réduit les coûts de 1.5 Pro
Google a dévoilé des mises à jour significatives pour ses modèles d'IA Gemini, avec notamment une baisse de prix de plus de 50% pour Gemini 1.5 Pro et une amélioration des performances. Les nouveaux modèles, Gemini-1.5-Pro-002 et Gemini-1.5-Flash-002, offrent désormais un contexte élargi à 2 millions de tokens, un résultat 2 fois plus rapide et une latence divisée par trois.
En quoi ça vous concerne ?
Si vous avez des PDF très volumineux, des vidéos à analyser, ou encore un CSV bien rempli, Gemini sera capable de le gérer.
👉 Source : Google Blog
OpenAI déploie l’Advanced Voice Mode avec de nouvelles voix et une interface repensée
OpenAI a annoncé le lancement de l’Advanced Voice Mode (AVM) pour ChatGPT Plus et Teams. Cette fonctionnalité audio, qui vise à rendre les échanges avec ChatGPT plus naturels, sera déployée progressivement.
L’AVM bénéficie d’une nouvelle interface, marquée par une sphère bleue animée. Les démos sont impressionnantes, tant en anglais qu’en français.
Il faudra encore attendre un peu pour avoir l’accès en France, mais ça va vite arriver !
👉 Source : TechCrunch
Microsoft enrichit sa suite d'IA avec de nouveaux agents et Copilots
Forcément, comme l’édition porte sur les agents IA, je vous partage les avancée de Microsoft à ce sujet : l’intégration de nouveaux agents automatisés et l’amélioration de ses assistants Copilot.
Les fonctionnalités : « Copilot Pages » permet aux employés de travailler en synergie avec les outils d'IA, ajout des fonctionnalités sur Excel, des rôles spécifiques comme « Brand Manager » et « Narrative Builder » dans PowerPoint, et la capacité pour Copilot dans Teams de combiner les informations issues du chat et des enregistrements vocaux.
Outlook aura aussi un outil d'organisation automatique de la boîte de réception et de résumés de messages.
Ce qu'il faut retenir : Alors que d'autres acteurs comme Salesforce renforcent aussi leurs stratégies IA, Microsoft affirme que ces annonces ne sont que le début de la "Wave 2" de l'innovation Copilot, avec plus de fonctionnalités à venir.
👉 Source : Axios
⚡ 3 outils de productivité
Dust : Dust permet aux équipes de créer et déployer facilement des assistants IA sur mesure. Son grand atout ? L'intégration fluide avec les outils déjà en place comme Google Drive, Slack ou encore Notion. Les équipes peuvent ainsi automatiser et optimiser des tâches spécifiques, que ce soit dans le support client, le marketing ou encore la programmation.
Grâce à l’utilisation des modèles IA les plus avancés (OpenAI, Anthropic, Gemini, ...), Dust offre une solution flexible et hautement personnalisable, tout en garantissant une sécurité des données optimale et conforme au RGPD.
Nurix AI : Nurix AI se distingue par sa capacité à transformer les processus métiers grâce à des solutions IA personnalisées, tout en intégrant une supervision humaine. Cette startup, qui a récemment levé 27,5 millions de dollars, se concentre sur l'optimisation des opérations et des interactions clients à l'aide d'agents IA dotés de capacités de raisonnement et de voix humaines. Cela en fait un outil précieux pour les entreprises souhaitant améliorer la compatibilité des systèmes et la gestion des données, tout en offrant un service client à grande échelle, mais toujours personnalisé.
Hedra : Hedra est une plateforme de création vidéo qui exploite l'IA pour générer des personnages humains expressifs à partir de simples images ou textes. Avec ses fonctionnalités de synchronisation et de mouvements réalistes, elle permet de donner vie à des contenus vidéo de manière rapide et intuitive. Les entreprises peuvent produire des vidéos pour les réseaux sociaux, le storytelling ou encore des projets éducatifs sans compétences techniques avancées.
Une option gratuite est disponible pour créer des vidéos courtes.
Merci 🫶🏼
D’avoir lu cette édition jusqu’au bout.
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