Ce qu’est un agent IA
Un agent IA combine un LLM, qui comprend la demande et raisonne, avec des outils qu’il peut utiliser : lire une boîte e-mail, interroger un logiciel, chercher dans des documents, rédiger un brouillon. On lui donne un objectif, et il décide lui-même de l’ordre des étapes pour y arriver.
Agent ou automatisation : la différence
Une automatisation suit un chemin fixe : « chaque soir, lis les e-mails non lus et prépare un brouillon de réponse ». Elle fait toujours la même chose, dans le même ordre. Un agent, lui, s’adapte : face à une demande, il peut décider de consulter l’historique du client, puis de vérifier l’agenda, puis de proposer deux créneaux. Si la demande est différente, il prendra un autre chemin.
Cette souplesse a un prix : un agent est plus difficile à tester qu’une automatisation, et ses erreurs sont moins prévisibles. Pour une tâche répétitive et stable, l’automatisation reste le bon outil.
Exemples en PME et en fiduciaire
- Un agent de recherche qui retrouve, dans les dossiers d’un client, le bon document à partir d’une question en français courant.
- Un agent qui qualifie les demandes entrantes : il lit le message, identifie le besoin, vérifie si le client existe déjà et prépare une réponse.
- Un agent qui prépare un rendez-vous : historique des échanges, points ouverts, documents manquants.
Les règles pour le garder sous contrôle
Un agent utile au bureau a un périmètre étroit et des droits limités. Il agit sur une liste fermée d’outils, chaque action est journalisée, et tout ce qui sort de l’entreprise passe par une validation humaine : c’est le principe du human in the loop. Nous détaillons les points de rupture les plus fréquents dans notre article sur les agents IA en production.
Chez Tesseract Studio
Nous construisons des agents IA sur mesure branchés sur le socle du client, avec une IA locale par défaut. L’agent prépare ; une personne de l’équipe valide avant tout envoi.