L’avenir avec les agents IA, vers la fin du travail ?

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Voici le sommaire de la semaine :

💼 L’avenir avec les agents IA, vers la fin du travail ?

🗞️ 12 jours d’annonces chez OpenAI, agents vocaux d’11 labs

📝 Payer un abonnement à chatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, .. bonne ou mauvaise idée ?

⏳ Temps de lecture : 12 min

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💼 L’avenir avec les agents IA, vers la fin du travail ?

Sur cette fin d’année, le sujet des agents IA est de plus en plus en cœur des discussions sur l’IA en entreprise.

Suite à une interview avec Stéphane Mallard, conférencier sur l’IA depuis 10 ans, je tenais à revenir dans cette section sur l’arrivée des agents IA et l’impact au travail.

Introduction - L’illusion de contrôle avec les copilot IA

2024 a été marqué par la présence de plus en plus importante de l’IA dans notre quotidien. Que ce soit par l’utilisation de chatGPT, par la création de GPTs sur la plateforme ou par l’intégration d’IA dans nos outils du quotidien : powerpoint, outlook / gmail, google sheets, …

Pour l’instant, je dirais que l’IA se démocratise avec une illusion de contrôle. On a le choix d’utiliser l’IA ou pas sur nos outils du quotidien. On utilise sous contrôle l’IA quand on juge le résultat pertinent.

Par exemple, Klark développe une solution IA de gestion de support client et il y a 2 options : autopilot et copilot. Les équipes support peuvent valider la réponse de l’IA avant que ça soit envoyé.

ça me fait penser à l’effet IKEA : on s’approprie plus un produit ou un outil quand on est nous-même acteur. ça passe par une valorisation de l’effort, un sentiment de compétence et un attachement émotionnelle.

Avec les outils IA qui nous incluent dans la production (comme Canvas de chatGPT par exemple), on est plus à l’aise car on a encore une maitrise totale.

Par exemple, avec Copilot sur PowerPoint, on nous laisse encore le choix d’intégrer de l’IA dans notre présentation ou pas, on a le contrôle.

Les agents IA vont nous faire perdre le contrôle car ils seront autonomes (et ce n’est pas une mauvaise chose).

Rappel, c’est quoi des agents IA ?

Les agents IA sont des programmes autonomes conçus pour exécuter des tâches avec une intervention humaine minimale. Contrairement aux automatisations que l’on peut mettre en place basés sur des règles strictes, ces agents utilisent des modèles d’IA (GPT) pour comprendre, planifier et agir. Ils ont donc une approche probabiliste sur les tâches possibles qu’ils doivent réaliser pour atteindre un objectif.

Par exemple, au lieu de suivre vos instructions par étape que vous détaillez dans un prompt, il va être capable de comprendre des objectifs larges.

"Organise une réunion avec Jeanne quand nos plannings sont compatibles ce mois-ci" → L'agent analyse alors les calendriers, propose des créneaux compatibles, et envoie les invitations sans supervision directe​

Les capacités des agents

Les agents IA autonomes vont encore plus loin en combinant raisonnement, apprentissage, et interactions directes avec des outils pour exécuter des actions concrètes : envoyer des emails, gérer des bases de données, ou même collaborer avec d'autres agents sur des projets complexes.

On passe d’une simple automatisation à des systèmes capables de prendre des décisions informées. Les agents IA ne remplacent pas seulement des processus répétitifs, mais participent activement à des tâches stratégiques et créatives, transformant la productivité des équipes​.

Les capacités que l’on retrouve sur les agents IA :

• La capacité de plannification des tâches par un modèle IA (en jaune)

• La capacité d’actions en se connectant à des outils externes (en rouge)

• La capacité de mémoire court-terme et long-terme, retrouver la bonne information dans le contexte. On peut parler de RAG sur certaines parties (en verte)

• La multimodalité des données en entrée et sortie (en bleu)

Pourquoi les agents IA sont la prochaine vague ?

Plusieurs facteurs expliquent cette situation :

• Les modèles sont de plus en plus puissants dans le raisonnement et l’autonomie. Les fenêtres de contexte sont plus importantes, la récupération d’informations pertinentes est plus avancée, …

• Côté infrastructure, des outils no-code permettent de démocratiser l’accès à la création d’agents (Relevance AI, Flowise, Gumloop, n8n, …)

• La demande est forte : les entreprises cherchent des moyens de réduire les coûts et d’augmenter leur efficacité.

Des agents IA qui utilisent déjà nos machines

Aujourd’hui, on commence déjà à voir des agents IA qui utilisent nos machines, notre interface pour réaliser des actions. Ils reproduisent ce que l’on peut déjà faire. C’est le cas de H.

Une startup française, H company, révolutionne l'IA et son impact en entreprise. Avec une levée de fonds de 220 millions d'euros, elle a récemment lancé son premier produit : Runner H.

L’ambition est claire : "automatiser le web".

Runner est un agent IA autonome spécialisé pour le web, permettant d'automatiser les tâches en ligne sans écrire une seule ligne de code ni dépendre des API des sites.

Grâce à un modèle de langage visuel (Vision Language Model, VLM), Runner peut identifier des éléments cliquables en fonction d'instructions textuelles et ainsi reproduire les actions qu'un humain effectuerait sur une interface web.

C’est un peu comme quand ChatGPT reproduit du contenu qu'il a collecté sur Internet, mais appliquée à l'automatisation des interactions web.

Une étape significative vers la prochaine évolution, où les agents IA communiqueront directement entre eux pour réaliser des tâches encore plus complexes.

L'objectif est que Runner H devienne un véritable collègue, capable de percevoir, planifier et agir dans des environnements complexes, tout comme le ferait un humain.

Cette avancée est un nouveau chapitre dans l'agentification de l'IA, marquant le passage de l'IA traditionnelle à des agents autonomes plus sophistiqués.

En intégrant de tels outils, les entreprises peuvent automatiser des processus complexes, gagner en efficacité et libérer du temps, sur par exemple :

• la récupération de factures en ligne et l’extraction des données

• la mise à jour d’informations ou récupération de données sur des sites qui ne disposent pas d’API où il faut habituellement le faire à la main

• remplir des formulaires de prise de contact sur des sites pour contacter des entreprises

• …

Un exemple pour consulter le dernier article de la BBC sur la déforestation, on peut lire les actions réalisées par l’agent sur la droite. Comparaison de la performance avec Computer Use d’Anthropic, sorti 20 jours avant.

La réalisation de tâches complexes : l’automatisation de l’automatisation

Le niveau de complexité des tâches prises en charge par les agents IA augmentent drastiquement. Cela vient aussi de l’architecture que l’on met en place où facilite le travail de l’IA.

Une des grosses limites actuellement se trouve dans la capacité des modèles à gérer l’ensemble des informations qu’on lui partage. Plus on partage d’informations, plus le niveau de précision des modèles baissent.

La clé de l'efficacité des agents IA réside dans leur capacité à décomposer un problème complexe en sous-tâches simples et à les exécuter de manière coordonnée.

Cette approche modulaire, semblable à une planification par chaîne de raisonnement ("Chain of Thought"), permet aux agents IA de résoudre des problèmes étape par étape, en minimisant les risques d’erreur​.

C’est pour cela que l’on arrive à un découpage des agents en des sous-agents et que l’on a une logique de système multi-agents (MAS).

Chaque agent peut être spécialisé dans une tâche précise (analyse, communication, exécution). Ces agents collaborent ensuite pour atteindre un objectif global, comme par exemple la qualification d’un lead en fonction d’information sur le formulaire. Cet agent de qualification fait appel à d’autres agents (enrichissement, calendrier, ..)

Peu importe la plateforme que vous choisissez pour créer des agents IA, cela vous permettra de passer de scénario d’automatisation “fermés” à des automatisations “ouverts” communiquant avec d’autres agents.

Exemples concrets en entreprise

Les applications des agents IA sont nombreuses :

• Support client : Un agent peut gérer une boîte email complète, classer les messages par priorité, répondre aux demandes récurrentes et transmettre les cas complexes à un collaborateur humain​.

• Développement logiciel : Des agents intégrés à des plateformes comme GitHub peuvent coder, créer des branches, faire des pull requests, et même déployer du code sur un serveur avec un simple prompt​.

• Analyse de données : Dans le domaine de la finance, des agents IA collectent des données en temps réel, identifient des opportunités d'investissement et génèrent des rapports personnalisés.

En réalité, tout ce que l’on peut faire pourra être automatisé. C’est d’ailleurs le message que Sam Altman passait il y a quelques années déjà.

Ce tweet de Sam Altman de juin 2021 ...

Jusqu’à ce que les jij

L’arrivée en masse des agents IA, quel impact pour le travail ?

C’est le sujet que Stéphane Mallard creuse depuis plus de 10 ans. Il intervient auprès des entreprises depuis 2014 pour parler d’IA. À l’époque, il parlait déjà de ChatGPT sans le savoir, c’est assez dingue d’entendre son discours il y a 10 ans.

Pour lui, l’IA est un changement fondamental. Comme la révolution industrielle, mais cette fois-ci une révolution du secteur tertiaire, l’automatisation des cols blancs.

Quand on parle d’IA, on pense surtout à l’automatisation des tâches à faibles valeurs ajoutées, mais de plus en plus, les tâches complexes seront aussi réalisées.

Selon Stéphane, voici le déroulement à venir des étapes :

1️⃣ Les débuts : Les agents IA réalisent déjà des tâches à faible valeur ajoutée, nous faisant gagner un temps fou.

2️⃣ Prochaine étape : Les tâches complexes. C’est déjà le cas dans certains domaines comme la détection des cancers où l’IA dépasse les médecins.

3️⃣ Des actions autonomes : Des agents capables d’interagir directement avec nos interfaces. Ce n’est plus de la science-fiction, je l’ai mentionné plus haut avec Runner H.

4️⃣ Des interfaces obsolètes : Les IA communiqueront directement entre elles, créant leurs propres langages. Plus besoin de tableaux de bord, tout se fera en coulisses.

5️⃣ Un assistant tout-puissant : Un unique assistant personnel coordonnera des armées d’agents pour réaliser nos tâches de manière autonome.

6️⃣ La compétitivité de l’IA : Pourquoi payer un humain cher et moins performant ? Le marché privilégiera l’efficacité.

7️⃣ Un transfert inévitable : La création de valeur se déplacera vers les machines. L’IA pourrait devenir le moteur principal de l’économie.

Et pour les tâches de créativité ou d’empathie ?
Est-ce que l’IA est réellement moins créative que nous ?
Ou sommes-nous limités par notre propre vision de sa créativité ?

Adopter l’IA en entreprise va être une question de survie pour continuer d’être aussi performant que l’environnement dans lequel on se trouve.

Stéphane a un avis bien tranché entre ceux qui adoptent l’IA et ceux qui patientent.

C’est un peu brut de décoffrage, mais cela souligne l’importance de suivre l’évolution, comprendre le fonctionnement, exploiter l’IA comme un levier à son avantage.

Mais si vous suivez cette newsletter et lisez jusque-là, c’est que vous êtes déjà dans cette situation. Faites passer le mot à votre entourage !

En bref,

Les agents IA ne sont plus une simple vision du futur, ils transforment déjà notre manière de travailler.

N'attendez pas pour passer à l'action : expérimentez, jouez, même dans un cadre personnel. Par exemple, essayez de créer des photos de vous avec des outils d'IA, je donne un tutoriel complet dans cette édition.

Vous pouvez également rejoindre ma communauté gratuite sur l’IA (+1200 membres) pour progresser ensemble et avoir des ressources gratuites (tutoriel, guides, ..)

Des précédentes éditions où je parle des agents IA :

• créer des agents IA autonomes

• créer une équipe d’agents IA pour avoir un assistant personnel

• scraper internet avec une équipe d’agents IA

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🗞️ 3 actus importantes

OpenAI lance son calendrier de l’avent : annonces et démo inédites à venir

Open AI lance ses "12 jours de Noël" avec des annonces sur les 12 prochains jours.

Chaque jour des nouveautés seront dévoilées, allant de grandes annonces à des fonctionnalités plus modestes.

Et OpenAI frappe déjà fort avec deux annonces majeures :

1. Lancement de o1 : Ce modèle d’IA multimodal est présenté comme le plus intelligent et rapide à ce jour. Disponible dès maintenant dans ChatGPT, il offre une fiabilité accrue sur des tâches complexes comme les mathématiques avancées, la programmation et les sciences, surpassant largement ses versions précédentes.

2. ChatGPT Pro : Cette nouvelle offre à 200 $/mois donne un accès illimité à o1, incluant un mode "o1 pro" encore plus puissant → vraiment pour des utilisateurs qui réalisent des centaines de tâches complexes par jour.

OpenAI prévoit aussi de nouvelles fonctionnalités productives à l’avenir. Par ailleurs, des subventions Pro seront attribuées à des chercheurs médicaux pour accélérer des projets humanitaires.

👉 Source : OpenAI

ElevenLabs propose des agents vocaux et concurrence NotebookLM sur les podcasts IA

ElevenLabs poursuit son innovation dans l’IA vocale avec deux avancées majeures : une plateforme complète pour créer des agents conversationnels vocaux et GenFM, un outil de génération de podcasts multispeaker (dont français).

La plateforme conversationnelle permet de déployer des agents vocaux multilingues, combinant transcription, LLM (comme GPT, Claude ou Gemini), et synthèse vocale (TTS). Ces agents, adaptés à divers cas d’usage (support client, jeux vidéo, vente, etc.), offrent des conversations fluides grâce à une latence ultra-faible et une gestion avancée des interruptions.

GenFM transforme vidéos, textes ou documents en podcasts avec des voix réalistes et des éléments humains (pauses, “heu”) pour une expérience authentique. L’outil démocratise la création de podcasts personnalisés et multilingues, tout en promettant des options de personnalisation avancées dans le futur.

Ce qu’il faut retenir : Avec ces innovations, ElevenLabs s’impose comme un leader de l’IA conversationnelle et de la création audio, offrant des outils puissants et accessibles pour transformer les interactions et les contenus vocaux.

👉 Découvrir la plateforme
👉 En savoir plus sur GenFM

La vision du PDF de Salesforce sur le service client avec l’IA

Marc Benioff, PDG de Salesforce, imagine un futur où des agents IA agissent au nom des entreprises pour automatiser et personnaliser les interactions clients. Grâce à sa plateforme "Agentforce", Salesforce propose des agents s’appuyant sur des bases de données connectées pour améliorer la productivité sans remplacer les humains. Avec un coût de 0,50 à 2 $ par interaction, ces agents promettent de réduire les coûts tout en offrant un service ultra-efficace.

👉 Source

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📝 Payer un abonnement à un modèle IA : bonne ou mauvaise idée ?

Vous avez sûrement déjà utilisé des modèles IA en version gratuite comme GPT, Claude, Gemini ou encore Perplexity.

À quel moment faut-il passer à la version payante ? Est-ce vraiment indispensable ?

Vous êtes beaucoup à me poser la question, j’y ai répondu dans cette vidéo :

Voici un condensé écrit :

Les avantages des versions payantes

Un abonnement à une solution peut offrir des fonctionnalités premium souvent séduisantes : un usage plus important, de meilleurs modèles, des options personnalisées comme les GPTs chez OpenAI, ou encore des interfaces raffinées comme celles de Claude avec sa fonctionnalité Artifacts.

Si vous êtes bloqué par la plateforme et que vous sentez le besoin de personnaliser votre utilisation avec des GPTs, Projets, Gems, … les plans payants peuvent devenir rapidement rentables.

Les limites à prendre en compte

Mais passer à un abonnement payant n’est pas toujours la solution miracle. Les fonctionnalités avancées ne sont utiles que si elles répondent réellement à vos besoins. Par exemple, si votre utilisation reste basique (brainstorming, reformulation, traductions rapides), les versions gratuites suffisent largement.

Certaines plateformes payantes peuvent s’avérer décevantes, notamment les outils d’agrégation, qui promettent l’accès à plusieurs IA via un seul abonnement, n’offrent souvent pas la même performance ni les écosystèmes riches des versions natives.

Mon conseil pour faire le bon choix

Ne vous engagez pas sur un plan annuel et avant de payer, testez la version gratuite, explorez vos besoins réels et essayez de déterminer si l’outil vous apportera un gain de temps ou d’efficacité suffisant (principalement par une version personnalisée).

Et surtout, même avec un plan payant, restez flexible : jonglez entre plusieurs modèles si besoin pour exploiter des avantages d’autres plateformes (que je détaille en vidéo) et qui ne sont pas présents sur votre outil payant.

Mon approche en vidéo est beaucoup plus complète avec la présentation des avantages, inconvénients, à quel moment upgrade pour chaque outil : GPT, Claude, Gemini, Perplexity.

Merci 🫶🏼

D’avoir lu cette édition jusqu’au bout.

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