Comment construire un agent IA : un guide étape par étape

Introduction

Dans l'environnement de travail numérique actuel, les agents IA transforment la façon dont les équipes travaillent en automatisant des tâches, en fournissant une assistance instantanée, en automatisant des processus et en délivrant des informations précises à la demande. Mais que se passerait-il si vous pouviez créer vos propres agents IA personnalisés pour répondre spécifiquement aux besoins uniques de votre organisation ? Ce guide pour débutants vous offre une feuille de route claire, détaillant étape par étape comment créer votre premier agent IA et vous accompagnant à travers les étapes simples mais essentielles de sa création, de la planification au déploiement, sans code ni assistance technique.

Comprendre les agents IA : les éléments constitutifs

Avant de vous lancer dans le processus de création d'un agent IA, il est important de comprendre ce qui le compose. Considérez un agent comme un assistant virtuel spécialisé qui combine plusieurs composants clés :

Éléments d'identité : Un nom (utilisé pour appeler l'agent avec « @ »), un avatar et une brève description.
Catégorisation : Une catégorie qui définit le contexte dans lequel l'agent opère (comme les RH, le support client ou l'IT).
Instructions : Règles et directives spécifiques définissant le rôle, les tâches et l'accès aux données de l'agent.
Modèle d'IA : Le Large Language Model (LLM) sous-jacent qui alimente l'intelligence de l'agent.
Sources de données : Documents, sites web et bases de connaissances auxquels l'agent peut accéder.
Outils et configurations : Capacités déterminant les fonctionnalités de l'agent et les actions qu'il peut effectuer.
Tests et optimisation de l’agent IA.

Étape 1 : Définissez l'objectif de votre agent

La première étape du processus de création d'agents IA est la planification. Avant de commencer la création, il est recommandé de se poser les questions essentielles suivantes :

Quel est l'objectif principal de mon agent conversationnel ? Identifiez le problème spécifique qu'il doit résoudre ou les tâches précises qu'il devra accomplir.
Quelle personnalité votre agent doit-il adopter ? Définissez le ton et l'approche les plus adaptés à votre cas d'utilisation.
Qui utilisera l'agent ? Comprendre vos utilisateurs permet d'adapter les réponses et les capacités de l'agent.
Quelles tâches devra-t-il effectuer ? Dressez la liste des actions spécifiques que votre agent doit être capable d'exécuter.
À quelles données doit-il avoir accès ? Identifiez les sources d'information à intégrer pour garantir des réponses précises.

Étape 2 : Créez votre agent

Une fois l'objectif de votre agent défini, accédez à l'espace de création, puis au menu « Agents » sur la plateforme Konverso et cliquez sur « Créer un agent ». Vous pouvez commencer à partir de zéro ou utiliser un modèle ; ce guide se concentre sur la création à partir de zéro afin d'offrir une personnalisation optimale.

Configuration des informations générales

Commencez par définir l'identité de votre agent :

Nom : Choisissez un nom court et descriptif (par exemple, « Service client » ou « Assistant RH »).

Image de l'agent : Sélectionnez une couleur d'arrière-plan et une icône qui représentent la fonction de votre agent, afin d'assurer une cohérence visuelle dans votre espace de travail.

Catégorie : Attribuez une catégorie pour aider les utilisateurs à trouver l'agent adapté à leurs besoins (par exemple, un agent RH pour les tâches liées aux ressources humaines).

Instructions : Rédigez des instructions claires sur le rôle, les tâches et les responsabilités de l'agent. Des prompts bien rédigés sont essentiels au succès de l’agentique. Assurez-vous de :

Définir le rôle, les objectifs et l'expertise de votre agent.
Spécifier les contraintes et la structure de sortie souhaitée.
Préparer et tester vos instructions en les relisant comme si vous étiez vous-même chargé d'effectuer la tâche. Sont-elles claires et faciles à suivre ? Si ce n'est pas le cas, affinez-les jusqu'à ce qu'elles le soient.

Modèle d'IA : Évaluez et sélectionnez le modèle linguistique le plus adapté parmi les options disponibles.

Étape 3 : Ajoutez des sources de données

L'intelligence de votre agent dépend de la qualité de ses sources de données. Fournissez à votre agent IA les meilleures données d'entraînement. N'oubliez pas : la qualité prime sur la quantité. Collectez et préparez les données, puis n'ajoutez que les sources de données directement pertinentes pour les tâches de votre agent.

Vous avez deux options :

Intégrations externes : Connectez votre agent à des plateformes existantes, telles que des sites web ou des bases de connaissances, en cliquant sur la carte « Intégrations externes » et en sélectionnant les intégrations appropriées (par exemple, Microsoft SharePoint, Google Drive, etc.). Les agents IA peuvent également accéder aux données web.
Documents : Importez ou chargez des documents spécifiques en cliquant sur la carte « Documents », puis en sélectionnant vos fichiers et en fournissant une brève description expliquant pourquoi votre agent doit rechercher dans ces documents.

Remarque : Certains agents intelligents peuvent ne pas nécessiter de sources de données, selon leur objectif. Adaptez votre choix en fonction des besoins de votre agent.

Étape 4 : Configurez les outils et les MCP

Les outils déterminent les capacités réelles de votre agent. Cliquez sur la carte « Outils » et sélectionnez les fonctionnalités dont votre agent a besoin pour accomplir sa mission. De même, ajoutez des configurations MCP (Model Context Protocol) afin de permettre à votre agent d’accéder à des outils, applications et fonctionnalités spécifiques, sans aucune programmation.

Étape 5 : Publiez votre agent

La dernière étape consiste à définir qui peut accéder à votre agent et interagir avec lui :

Définissez l'accès et les autorisations

Choisissez votre niveau de visibilité :

Builders : N'importe quel Agent Builder de votre organisation peut modifier l'agent ou discuter avec lui.
Créateur : Seul vous pouvez modifier l'agent ou discuter avec lui.
Utilisateurs : N'importe quelle personne de votre organisation peut discuter avec l'agent (accès en affichage uniquement).

Ajoutez une description de l'agent

Rédigez une description concise et claire qui explique les fonctionnalités principales de votre agent. Cette description sera affichée dans l’interface de chat et permettra à tous les utilisateurs de comprendre dans quels cas utiliser cet agent.

Créer des questions prédéfinies

Ajoutez jusqu'à trois questions prédéfinies pour guider les utilisateurs dans leur interaction avec votre agent. Ces questions servent de points de départ à la conversation et illustrent, sous forme de messages, la portée ainsi que les capacités de votre agent.

Cliquez sur Créer pour finaliser votre agent.

Étape 6 : Testez votre agent

Après avoir terminé la création de votre agent, il est essentiel de le tester de manière approfondie. Accédez à l'interface de chat et mentionnez votre agent à l'aide du symbole « @ », ou cliquez sur l'icône « Discuter avec l'agent » dans la liste des agents. Vous pouvez alors engager une conversation en langage naturel avec votre agent IA. Testez différentes requêtes, y compris des tâches complexes, afin de vous assurer que votre agent répond de manière pertinente, précise et performante. Profitez de ces sessions de test pour recueillir des commentaires, identifier d'éventuelles lacunes et affiner, de manière itérative, les instructions, les outils et les sources de données.

La création d'agents IA personnalisés permet à votre organisation de concevoir des assistants virtuels spécialisés, adaptés aux besoins spécifiques de chaque équipe. En suivant chaque étape, de la définition des objectifs aux phases de tests, vous pouvez développer des agents qui améliorent la productivité, facilitent l'accès à l'information et optimisent les flux de travail. Commencez par définir un cas d'utilisation précis, configurez-le avec soin et gardez à l’esprit que les agents les plus performants sont construits de manière itérative, grâce à des tests réguliers et des améliorations continues.

Conclusion

Comme l’a démontré ce guide, la création d'un agent IA n'est plus réservée aux experts en codage ou aux spécialistes techniques. Avec un concept solide, un objectif clair et une approche étape par étape, tout utilisateur peut créer un agent capable de lire des données, de comprendre le langage humain et d'exécuter des tâches spécifiques au sein d’un flux de travail. Les modèles linguistiques modernes permettent aux agents d’identifier des patterns, de générer des réponses précises et de gérer des automatisations complexes. Des cas d'utilisation tels que le relation client, la classification de documents, la création de contenu, la gestion des appels d'offres ou la recherche dans des bases de connaissances et bibliothèques internes peuvent stimuler la croissance de la productivité et rendre l’environnement de travail plus efficace. Des fonctionnalités telles que la génération augmentée par la récupération (RAG), l'apprentissage automatique, les mises à jour en temps réel, les tests et les boucles de rétroaction contribuent à améliorer continuellement les performances et la précision des agents.

En fin de compte, la mise en œuvre d’agents IA a pour objectif de créer des solutions pratiques qui complètent l'intelligence humaine, sans la remplacer.Avec une bonne compréhension des objectifs et des capacités des agents IA, les entreprises de tous secteurs peuvent déployer des agents IA faciles à utiliser, adaptables et performants. Que votre objectif soit l'automatisation, l'aide à la décision ou l'amélioration de l'expérience utilisateur, il est essentiel de commencer simplement et d'itérer selon l'utilisation réelle. En suivant ce guide, vous disposez désormais des bases nécessaires pour concevoir, tester et déployer des agents IA qui apportent une réelle valeur ajoutée et contribuent à la croissance de votre entreprise.

Qu’est-ce qu’un agent IA ?

Un agent expert et autonome basé sur l'IA générative est un système informatique conçu pour fonctionner de manière indépendante et accomplir des tâches spécifiques dans un domaine d'expertise avec une grande efficacité. Ces agents sont composés d'éléments qui permettent l'apprentissage, le raisonnement, la planification, la prise de décision et l'action, tout en ayant accès à des données et des connaissances internes et externes. Un orchestrateur facilite l'exécution des tâches les plus simples aux plus complexes et permet aux agents de collaborer. Vous pouvez consulter des tutoriels sur les agents IA pour différents cas d'utilisation ici.

Quels outils sont nécessaires au développement d'un agent IA ?

Les outils sont des fonctionnalités que vous associez à un agent pour lui permettre d'effectuer des actions, comme rechercher des documents, appeler des intégrations ou déclencher des flux de travail. Sur la plateforme, vous pouvez les ajouter via la carte Outils. Les configurations MCP (Model Context Protocol) permettent également d'accorder à l'agent l'accès à des outils spécifiques.

Comment entraîner un agent IA ?

Vous « entraînez » un agent en configurant des instructions claires (rôle, tâches, accès aux données), en sélectionnant un modèle d'IA adapté et en associant des sources de données pertinentes (documents, intégrations). Ensuite, effectuez des tests dans le chat pour évaluer ses performances. Affinez de manière itérative les instructions, les sources de données, les outils et les questions prédéfinies en fonction des résultats obtenus lors des tests.

Quel est le rôle d'un LLM dans la création d'un agent IA ?

Le LLM (Large Language Model) est le modèle principal qui génère les réponses aux requêtes des utilisateurs. Vous sélectionnez le LLM dans les paramètres généraux de l'agent.

Les principales caractéristiques des LLM sont les suivantes :

Entraînement sur des ensembles de données massifs : Les LLM apprennent à partir de grandes quantités de données textuelles, ce qui leur permet de reconnaître des patterns et des règles linguistiques, de manière similaire à l’apprentissage humain.
Architecture d'apprentissage profond : Ils reposent généralement sur des modèles de transformeurs, qui sont des réseaux neuronaux capables de comprendre le contexte et la signification des mots les uns par rapport aux autres.
Capacités génératives : Les LLM peuvent créer un texte cohérent et pertinent en fonction des entrées de l'utilisateur, ce qui les rend utiles pour de nombreuses applications, comme les chatbots ou la création de contenu.

Comment l'utilisation d'outils permet-elle aux agents IA d'atteindre des objectifs complexes ?

Les outils étendent les capacités de l'agent au-delà de la simple réponse aux questions. En ajoutant les outils appropriés (et les configurations MCP), l'agent peut accéder à des systèmes externes, rechercher dans des bases de connaissances ou exécuter diverses tâches. Cela lui permet d'atteindre des objectifs complexes et orientés vers l’action, conformément à sa finalité, sans intervention humaine. Par exemple, une entreprise peut intégrer HubSpot via une configuration MCP afin de permettre à l'agent IA d'accéder à son compte HubSpot pour modifier et mettre à jour les contacts et les transactions.

Puis-je ajouter des fichiers pendant mes conversations avec mon agent ?

Oui, vous pouvez joindre des fichiers à vos messages en cliquant sur le bouton « Joindre des fichiers » situé en bas de la zone de saisie du chat.

Les types de fichiers pris en charge sont les suivants :

Texte (.txt)
Fichiers JSON (.json)
Fichiers Python (.py)
Fichiers Markdown (.md)
Images (.jpg, .png)
Audio (.mp3, .wav)
Autres (.pdf, .pptx, .docx, .xlsx)

Quels défis peuvent se présenter lors de la création d'un agent IA ?

Les principaux défis incluent :

Définir un objectif clair, la mission de l’agent et un profil utilisateur précis.
Rédiger des instructions détaillées et compréhensibles.
Sélectionner le modèle d’IA le plus adapté.
Choisir des sources de données pertinentes et de haute qualité (la qualité étant plus importante que la quantité).
Sélectionner les outils, API, configurations MCP appropriés.
Définir correctement les autorisations d'accès.

Les phases de tests et d’itérations sont essentielles pour identifier et combler les éventuelles lacunes.

Combien coûte la création d'un agent IA avec des fonctionnalités avancées et des intégrations poussées ?

Vous pouvez consulter notre page de tarifs ici. Nous proposons un essai gratuit de 15 jours. À l’issue de cette période, vous pourrez choisir de vous abonner à l'un de nos forfaits.

La plateforme d'agents IA de Konverso est-elle sécurisée et conforme aux normes de protection des données ?

Oui. La plateforme de Konverso offre un niveau de sécurité adapté aux exigences des entreprises, avec un chiffrement robuste des données au repos et en transit, des contrôles granulaires sur le partage des données et une gouvernance stricte de leur utilisation. Elle est conforme au RGPD et certifiée SOC 2 Type II. Les données des clients ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles externes. Nous veillons à ce que les données sensibles des utilisateurs soient en sécurité. Avec Konverso, vous conservez la pleine propriété et le contrôle de vos données. Vous décidez précisément des informations auxquelles l’agent peut accéder, et Konverso ne traite ni n’accède à aucune donnée au-delà des limites que vous avez définies. Cette approche axée sur la confidentialité garantit la protection des informations sensibles, notamment en matière d’audit et de conformité. Enfin, Konverso applique un cadre éthique rigoureux pour assurer des opérations commerciales responsables.

Puis-je créer plusieurs agents IA ?

Oui, vous pouvez créer plusieurs agents IA en utilisant différents modèles linguistiques tels qu’OpenAI GPT, Claude, Mistral, etc., pour répondre à tous types de cas d’utilisation.

Quels sont les conseils essentiels pour créer un agent IA performant et réellement utile à une équipe ?

Pour créer un agent IA efficace, il est essentiel d’adopter une approche étape par étape, comme celle présentée dans ce guide. La première étape consiste à définir l’objectif, le périmètre fonctionnel et le métier ciblé. Un agent performant repose avant tout sur la clarté de sa mission : il doit résoudre des problèmes précis, assister une équipe, ou automatiser des tâches à fort impact.

Un prompt bien rédigé est un élément clé : il doit préciser le rôle, le comportement attendu, le format de sortie et les règles d’interaction. Ce travail de préparation a un impact direct sur la qualité des résultats obtenus. Il est également recommandé de tester, mesurer et ajuster régulièrement les paramètres, en s'appuyant sur des cycles de test, des retours utilisateur et des mises à jour des sources de connaissance.

Enfin, un agent performant s’appuie sur des données fiables, une architecture adaptée et une phase de formation continue, incluant l’apprentissage automatique, le réglage fin et, parfois, l’apprentissage par renforcement. L’objectif n’est pas de remplacer l’humain, mais de l’assister en lui fournissant un outil stratégique capable d’exécuter des tâches, d’optimiser la productivité et d’assurer une utilisation cohérente et conforme au cadre réglementaire (RGPD, Union européenne). Un bon agent IA constitue avant tout un investissement durable, conçu pour évoluer avec l’organisation.

Pourquoi la qualité des prompts, des données et de l’entraînement est-elle essentielle dans un agent IA ?

La performance d’un agent intelligent repose sur trois éléments fondamentaux : le prompt, les sources de données et l’entraînement. Un prompt clair et structuré permet au modèle de langage (LLM) de comprendre précisément son rôle, ses limites et le format attendu de ses réponses en langage humain.

Les agents basés sur l’intelligence artificielle générative apprennent à partir de documents, de données internes ou de données web, grâce à des mécanismes d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel. La qualité des sources prime sur la quantité : des données mal préparées peuvent nuire au taux de résolution et à la confiance des utilisateurs.

Enfin, l’entraînement et les phases de test permettent d’affiner le comportement de l’agent au fil du temps. Cette amélioration continue, fondée sur les retours utilisateur et l’analyse des performances, est essentielle pour exécuter les tâches de manière fiable, soutenir les équipes et créer une réelle valeur ajoutée, sans intervention humaine superflue.