Le secret bien gardé sur les agents IA
+ agent vocal et podcast IA 🎙️
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Voici le sommaire de la semaine :
💼 Workflow IA ou Agent IA : choisir la simplicité
🗞️ 3 actus importantes : chatGPT Business, Perplexit Labs et H company
⚡ La qualité dingue de cet agent vocal
🎙️ Podcast : Les dangers de l’IA
⏳ Temps de lecture : 11 min
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💼 Workflow IA ou Agent IA : choisir la simplicité
Le secret bien gardé sur les agents IA, c’est que ne sont souvent pas des agents IA :)
Je vois beaucoup d’entreprises se lancer tête baissé vers les agents IA, ou encore des dirigeants qui pensent que les agents IA sont la solution à tous leurs problèmes.
Spoiler : les agents IA ne sont pas la bonne solution dans la très grande majorité des cas
L’idée est d’aborder la différence entre workflow basique, workflow IA et agent IA. Et de vous partager quand les agents IA sont pertinents. Grosso modo, se remettre sur les rails pour ne pas faire des erreurs qui font perdre du temps (et de l’argent).
Workflow IA vs Agent IA
On rêve tous d’un agent IA qui travaille à notre place 24/7. Mais dans la réalité, 99 % des automatisations en production... sont des workflows IA. Et ce n’est pas un hasard.
Les entreprises veulent de l’automatisation.
Mais elles veulent aussi du contrôle, de la fiabilité, des coûts maîtrisés.
LLMs are not deterministic, your business needs to be
On voit partout l’utilisation d’"agents IA". Et pour être au contact chaque semaine avec des entreprises, ils sont très rares.
En creusant, on découvre souvent un simple workflow qui suit une série d’étapes bien précises, avec des appels à des modèles de temps en temps.
Et ce n’est pas grave. Parce que les vrais agents IA autonomes, ceux capables de prendre des décisions, d’utiliser les bons outils et de déléguer à d’autres agents... sont encore très instables.
La différence clé ? Le degré de contrôle qu’on garde sur l’exécution.
Voici comment s’y retrouver :
1️⃣ Automatisation simple : Tâches 100 % déterministes, souvent via Make, Zapier ou n8n.
Exemple : envoyer un mail à chaque nouveau client Stripe.
2️⃣ Workflow IA : Automatisation + IA générative sur une ou plusieurs étapes.
Exemple : extraire les intentions d’un email avec GPT, puis catégoriser dans Notion.
3️⃣ Agent IA : Autonome, adaptatif, scénarios non prévisibles.
Exemple : lire un brief, planifier une réponse, demander un avis, décider quoi faire, le faire… sans aide humaine.
Pourquoi les workflows IA dominent encore ?
Parce qu’ils permettent :
Des comportements maîtrisés (même avec des appels API aux modèles, on contraint à un format structuré JSON en sortie)
Une industrialisation facile
Des coûts clairs et mesurables
Une mise en production rapide
Et surtout : ils évitent la loterie des décisions floues prises par un agent mal encadré.
Vous pouvez rendre un workflow plus intelligent sans en faire un agent.
La famille d’outils d’automatisation s’agrandit
Les outils d’automatisations conditionnels avec le flux très déterministe que l’on connait sont super efficace. Ils se sont connectés à des milliers d’applications pour permettre en quelques clics de réaliser des automatisations simplement. On retrouve Zapier, Make, n8n.
Mais c’est limité pour gérer des tâches ouvertes, collaboratives ou évolutives. Par exemple si le déclencheur dépend d’un message d’un utilisateur comme côté support.
C’est ainsi qu’une nouvelle famille émerge : les outils d’orchestrations d’agents IA avec Relevance AI, Lindy, Flowise, Gumloop, …
Ils gèrent :
la communication entre agents
les décisions multi-étapes
le human-in-the-loop intelligent
et des missions dynamiques sans scénario figé
On passe de “Si A alors B” à “Fais ce qu’il faut pour atteindre X”.
Un exemple ici où un agent délègue la tâche de créer une landing page à plusieurs agents avant d’avoir une première version à partager :
Les tentatives des outils existants pour s’adapter à ce changement de paradigme est complexe, car cela nécessite de repenser l’automatisation, et l’interface de pilotage…
Mais les agents IA ont leur place
Dans certains cas, les agents IA sont complètement pertinents et c’est la meilleure solution. Souvent parce que l’environnement est tellement évolutif qu’il serait trop compliqué d’essayer de tout anticiper pour couvrir 100% des cas.
On se retrouverait alors avec des scénarios super lourds, pas gérable à maintenir, de ce type ….
Des exemples où les agents sont vraiment plus pertinents :
Agent support textuel : données d’entrée non anticipable, style rédactionnel à suivre sur la forme, outil nécessaire pour apporter le contexte pour répondre
Agent web : exploration libre, veille, scraping intelligent → plus adaptatif qu’un script avec puppeteer
Agent vocal : conversation vocale avec suivi et mémoire (pas un simple callbot rigide)
Dans ces cas-là, on accepte l’incertitude en échange d’une expérience fluide et humaine et on essaye de contraindre le modèle dans les instructions et en ajoutant des logiques conditionnelles.
Mais ça demande des garde-fous puissants (logs, alerting, handoff, human-in-the-loop…).
Quel choix faire ?
Si vous débutez avec l’IA et l’automatisation : commencez avec des workflows IA simples mais bien pensés.
Évitez de sombrer dans la simplicité en vous lancant sur des agents IA : c’est l’automatisation de l’automatisation → on a l’impression de ne pas à s’occuper du workflow, juste des instructions, mais ça part dans tous les sens…
Si vous avez des use-cases à fort incertitude alors explorez les agents IA, mais avec prudence. Privilégiez les outils d’orchestration d’agents IA (ou n8n) qui sont plus adaptés sur ces logiques là.
En bref,
Les agents IA sont séduisants mais encore peu matures pour la plupart des usages en production. Les workflows IA offrent un compromis simple, efficace et scalable.
Ne vous laissez pas emporter par la hype. Construisez d’abord des workflows solides, intelligents (et utiles) puis explorez l’autonomie si le besoin est réel.
🗞️ 3 actus importantes
OpenAI s’intègre à vos outils pour booster la productivité en entreprise
OpenAI a présenté de nouvelles fonctionnalités pour ChatGPT à destination des entreprises, avec un objectif clair : intégrer profondément le contexte organisationnel dans les interactions IA. Deux évolutions clés sont à retenir :
1. Connecteurs de données internes : connexion aux outils internes (Google Drive, Dropbox, GitHub, HubSpot, Outlook, etc.) pour répondre à des requêtes métiers complexes. L’IA identifie les sources pertinentes (CRM, fichiers, e-mails, etc.), croise les données et restitue des synthèses exploitables en quelques minutes.
2. Record Mode : une fonctionnalité de transcription audio intégrée à l’app desktop de ChatGPT pour enregistrer les réunions, générer des résumés intelligents et d’extraire des décisions/action items
À noter : toutes ces fonctions respectent strictement les permissions internes, et les données ne sont pas utilisées pour entraîner les modèles.
Voici une démo en vidéo :
👉 Source : YouTube OpenAI
H Company : la startup française qui veut automatiser le web avec l’IA 🇫🇷
Après une levée de 220 M$ l’an dernier, H sort enfin du bois avec un premier produit ouvert à tous : des agents IA capables d’agir directement sur les interfaces web, comme un humain.
Leur promesse ? "Automate the web", en déléguant des actions concrètes à l’IA : remplir un CRM après un webinar, planifier un week-end entier depuis un simple prompt, ou encore lancer une campagne LinkedIn Ads.
La techno repose sur un modèle combinant vision et langage (VLM), permettant à l’agent de comprendre et interagir avec les éléments visuels des sites web comme s’il s’agissait d’APIs.
Si ces agents allaient jusqu’au paiement autonome ? (même si ce n’est pas encore en production)
Ce qu’il faut retenir : H incarne la phase 2 de l’IA, celle de l’exécution. Si les résultats sont déjà solides sur des tâches répétitives, la promesse reste à affiner sur des cas ponctuels. Mais la direction est claire : l’automatisation du web entre dans une nouvelle ère, pilotée par des agents IA.
👉 Source : H company. À propos du paiement en autonomie des agents, c’est ici.
Perplexity Labs : la nouvelle fonctionnalité de Perplexity pour gagner du temps
Perplexity dévoile "Labs", un nouvel espace pensé pour transformer des idées en livrables concrets en quelques minutes seulement. Labs va bien au-delà de la simple recherche : il exécute des tâches complexes (génération de code, création de tableaux, visualisations, apps interactives...) avec une logique de travail autonome et supervisée.
Concrètement, Labs permet de produire des rapports, des tableaux de bord ou même des mini-sites en mobilisant des outils comme la navigation web avancée, l’exécution de code et la génération de fichiers.
Pour rappel, Perplexity c’est trois usages : Search (réponse rapide), Research (analyse approfondie), et Labs (production).
Ce qu’il faut retenir : Labs positionne Perplexity comme un assistant de productivité complet sur la partie “Research”. Il permet aux dirigeants, équipes ou indépendants de déléguer des tâches entières de réflexion et de production… en quelques minutes seulement.
👉 Source : Perplexity
⚡ La qualité dingue de cet agent vocal + tutoriel agent vocal
Vous aussi, vous étiez sceptique sur les agents vocaux ? Trop souvent des démos gadgets, jamais vraiment exploitables.
Mais cette semaine, j’ai testé le laboratoire français Kyutai m’a bluffé par leur techno avec une voix super réaliste.
→ Unmute : vous pouvez tester ici
C’est un wrapper vocal capable de vocaliser n’importe quel LLM (GPT, Mistral, Claude…).
Ce n’est pas juste un ajout de voix. C’est une surcouche qui rend les agents vraiment conversationnels. Voici ce que ça débloque :
Zéro latence audible : une voix naturelle générée en quasi temps réel.
Tour de parole dynamique : l’agent peut être interrompu ou prendre l’initiative.
Clone vocal express : 10 secondes d’audio suffisent pour copier une voix.
C’est bluffant, voici la démo en vidéo :
Tutoriel et cas d’usages
J’ai sorti un tutoriel sur YouTube pour vous permettre de créer votre agent vocal. C’est un retour d’expérience complet qui vous sera très utile si vous vous intéressez au sujet. Et avec plaisir pour en discuter si besoin en réponse de ce mail.
Aujourd’hui, faire des agents vocaux, ça ne fonctionne pas pour tous les cas d’usages. Mais voici 3 cas usages déjà en production chez des clients :
1️⃣ Support client entrant : répondre aux questions simples, router les demandes, avec une voix personnalisée.
2️⃣ Relances sortantes : finalisation de dossier, compléments d’info, rappels doux… beaucoup plus engageant qu’un mail
3️⃣ Appel de qualification post formulaires : récupérer des infos pour qualifier un prospect, synchronisation avec le CRM, notification aux commerciaux
❌ Pas encore de cold calls massifs, mais honnêtement, vu la qualité d’Unmute, ça ne devrait plus tarder.
Un risque à anticiper : le deepfake vocal open source
Ce niveau de techno, en open source, c’est puissant. Et potentiellement dangereux.
Je vous laisse imaginer les arnaques vocales avec la voix de votre mère, de votre banquier ou d’un collègue…
Kyutai assume cette ligne : souveraineté, transparence, science ouverte. Et c’est aussi pour ça que je suis leur travail de près.
C’est la transition parfaite pour le sujet de mon dernier épisode de podcast : faut-il mettre en pause l’IA ?
🎙️ Podcast : Les dangers de l’IA
Depuis quelques mois, l’IA avance à une vitesse folle.
Mais jusqu’où peut-on aller sans perdre le contrôle ?
C’est tout le sujet de l’épisode que j’ai enregistré avec Maxime Fournès, expert en sécurité de l’intelligence artificielle et co-fondateur de Pause IA, une organisation qui milite… pour une pause dans le développement des modèles génératifs.
💥 Une discussion essentielle pour poser les bonnes questions : l’IA est-elle une menace existentielle ?
On aborde :
la course à la performance entre les labos d’IA
les risques dits “catastrophiques” (perte de contrôle, usage malveillant, etc.)
les tensions entre innovation rapide et encadrement responsable,
les pistes pour encadrer ou ralentir l'IA.
🎧 L’épisode est dispo en version audio : Spotify & Apple Podcasts
📺 Ou en version vidéo sur YouTube : Voir l’épisode ici
J’ai trouvé cet échange hyper structurant. Même si je suis enthousiaste sur les usages IA au quotidien, il est crucial d’écouter les signaux faibles et les voix expertes qui rappellent : “juste parce qu’on peut, ne veut pas dire qu’on doit”.
Curieux d’avoir vos retours sur le contenu et les points soulevés.
Est-ce qu’il faudrait freiner l’IA ? Ou au contraire, aller plus vite que les régulations ?
Merci 🫶🏼
D’avoir lu cette édition jusqu’au bout.
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À très vite !
Unmute est carrément bluffant effectivement !