C’est quoi un agent IA (et quand l’utiliser) ?
Un agent AI est un système d’intelligence artificielle capable de percevoir un contexte (données, signaux), raisonner (modèles de langage / modèles langage llm), et agir (appels d’API, écriture de fichiers, création de tickets) pour accomplir des tâches complexes de manière autonome, avec ou sans intervention humaine (HITL).
À la différence d’un chatbot assistant virtuel, il orchestre des actions selon un objectif, prend des décisions et gère un flux travail.
Voir notre définition d’un agent IA
Quand choisir un agent IA plutôt qu'un Workflow de prompts ?
Afin d'automatiser vos tâches répétitives, ou à moindre valeur ajoutée, vous avez 2 possibilités. L’une consiste à réaliser des workflow de prompts sur vos chatbot favoris (ChatGPT, Gemini, Claude…). La deuxième est de créer un Agent IA.
Nous avons déjà présenté tout cela dans notre article : Agent IA ou Prompting.
En résumé voici les cas où il semble le plus pertinent de construire un agent :
- Tâches répétitives et automatisation multi-outils (utilisation agents pour entreprises).
- Prise de décision basée sur des informations et règles (SLA, coûts, contraintes).
- Orchestration de systèmes (CRM, Slack, Notion, e-mail) et tâches longues.
- Scénarios multi agents (un agent collecte des données, un autre les valide, un troisième agit…).
Le choix à faire : Code ou No-code
Code ou No Code : comment choisir la bonne méthode ?
Vous avez pris la décision de créer un agent IA. Parfait !
Il vous reste une question à résoudre, comment allez vous procéder ?
La première solution consiste à coder la deuxième à utiliser des outils Nocode comme n8n ou Make.
La bonne méthode dépend de votre équipe, de votre budget et de la complexité de votre projet. Voici un guide pour vous aider à y voir clair :
1. L'approche code : flexibilité maximale
Créer un agent IA en utilisant des frameworks comme Python avec LangChain ou LlamaIndex est l'approche traditionnelle.
Avantages : C'est la solution la plus flexible.
Elle vous donne un contrôle total sur l'architecture de votre agent, les modèles de langage que vous utilisez et les outils auxquels il se connecte. Le code permet de gérer des cas d'usage très spécifiques, de personnaliser le raisonnement de l'agent et de l'intégrer à des systèmes internes complexes. C'est la solution idéale pour des projets ambitieux.
Inconvénients : Elle nécessite des compétences techniques avancées en développement et en intégration. C'est également une approche plus longue et plus coûteuse, car elle demande un investissement initial important en temps et en ressources.
2. L'approche no code : rapidité et accessibilité
Créer un agent IA en utilisant des plateformes comme n8n ou Make est l'approche de la nouvelle ère.
Avantages : C'est la solution la plus rapide et la plus accessible. Elle ne nécessite aucune compétence en développement, ce qui permet à n'importe qui de créer un agent IA. Ces outils visuels vous permettent d'orchestrer des workflows complexes en glisser-déposer, ce qui accélère la phase de test et d'itération. C'est la solution idéale pour valider rapidement un concept.
Inconvénients : Elle est moins flexible que l'approche code. Les capacités de personnalisation et d'intégration sont limitées par les fonctionnalités de la plateforme. Elle peut ne pas être adaptée à des projets très complexes ou à des systèmes internes qui ne sont pas supportés par l'outil.
3. Le bon choix pour votre équipe
Pour résumer, le choix dépend de vos besoins. Si votre équipe a des compétences techniques avancées et que votre projet est complexe et nécessite une flexibilité maximale, l'approche code est la meilleure solution. Si, en revanche, votre équipe ne maîtrise pas le développement, que votre projet est simple et que vous souhaitez valider un concept rapidement, l'approche No Code est la solution la plus adaptée.
Guide pratique : créer un agent IA avec des outils No-Code
Créer un agent IA, c'est comme construire un robot, il faut définir :
- Ses yeux 🙂 (la perception)
- Son cerveau 🤯(la réflexion)
- Ses mains 👋 (l'action).
Voici comment faire, de manière concrète, en se basant sur un exemple précis : un agent qui détecte de nouvelles entreprises sur une plateforme, les qualifie et les enrichit pour une équipe de vente.
Étape 1 : Définir la mission de votre agent IA
La mission de votre agent doit être claire et précise. Plus votre objectif est défini, plus votre agent sera efficace.
Exemple de mission : Créer un agent qui détecte de nouvelles entreprises de moins de 50 employés sur LinkedIn qui opèrent dans le secteur de la tech, enrichit leurs informations (email, poste du fondateur) et les envoie dans un CRM pour l'équipe de vente.
Traduisez ensuite cette objectif en objectif SMART :
Objectif SMART : Chaque semaine, détecter et qualifier 30 nouvelles entreprises tech de moins de 50 employés sur LinkedIn et enrichir leurs données pour le CRM pour l'équipe commerciale.
Étape 2 : Définir l’architecture de votre agent
La mission est claire, mais comment l'agent va-t-il l'accomplir ? Avant de vous lancer dans la construction de votre workflow, il est crucial de définir son architecture.
Pensez à l'architecture comme à la feuille de route de votre agent : elle décompose un objectif complexe en modules logiques, chacun ayant une fonction spécifique. C'est cette structure qui va garantir la fiabilité, la robustesse et la scalabilité de votre agent IA.
Nous allons décortiquer ensemble les modules d'un agent de prospection pour comprendre comment ils s'articulent, de la détection d'une entreprise jusqu'à l'envoi des données à votre CRM dans notre exemple.
On peut décomposer l'architecture de notre agent en plusieurs modules logiques, qui correspondent aux étapes de sa mission.
Architecture technique : On peut décomposer l'architecture de notre agent en plusieurs modules logiques, qui correspondent aux étapes de sa mission.
Module 1 : Acquisition (les entrées) : C'est la phase de perception. L'agent reçoit des informations de l'extérieur via des instructions utilisateur en langage naturel, des webhooks ou des événements d'applications (comme un nouveau lead dans un CRM). C'est le point de départ de son processus.
Dans notre cas précis de scraping de linkedIn pour injection dans CRM 👍
Il faudra utiliser un outil de scraping tiers comme PhantomBuster ou Apify car l'API de LinkedIn est très restrictive
Module 2 : Raisonnement (le cerveau) : Une fois les informations acquises, l'agent les analyse et planifie ses actions. Il utilise des modèles de langage (LLM) comme moteur de raisonnement. Pour enrichir sa prise de décision, il s'appuie sur la Génération Augmentée par Récupération (RAG)) pour chercher des informations pertinentes dans les données internes de l'entreprise. Des outils d'outillage (parseurs, validateurs) l'aident à structurer les informations avant de passer à l'étape suivante.
Pour cette partie, vous pouvez utiliser un LLM puissant comme Gemini, GPT-5, ou Claude 3 pour qualifier la recherche . Le prompt sera la clé pour lui donner les instructions de classification (par exemple, "Cette entreprise est-elle une startup dans le secteur EdTech ?").
Module 3 : Actions (les mains) : Ce sont les tâches que l'agent va exécuter pour réaliser sa mission. Il interagit avec son environnement via des outils ou des API pour mettre à jour un CRM, envoyer un e-mail ou créer un ticket dans un service interne. Ces actions sont le résultat direct de sa phase de raisonnement.
C’est là que les orchestrateurs comme N8N ou Make vont articuler les tâches. Ils connectent les différentes API et les font interagir de manière logique.
Module 4 : Boucle de retour (le feedback) : Cette étape est cruciale pour la robustesse et l'efficacité de l’agent. Son but est de vérifier si les actions ont réussi et d'apprendre des échecs. Il s'articule autour de deux axes principaux :
1. Le feedback automatique (les logs et le monitoring)
Pour cette partie, les outils ne sont pas des API à proprement parler, mais des nœuds de gestion d'erreurs directement dans N8N ou Make.
N8N (ou Make) : Vous pouvez ajouter un nœud IF ou Catch Error après chaque étape critique de votre workflow.
Par exemple, après l'appel à l'API de Dropcontact, vous pouvez vérifier si l'email a été trouvé. Si ce n'est pas le cas, le workflow ne s'arrête pas, mais envoie une notification.
Slack ou Microsoft Teams : Si une erreur est détectée (par exemple, l'API ne trouve pas le poste du fondateur),votre agent peut envoyer une notification à l'équipe sur un canal Slack dédié. L'outil est la messagerie, l'action est l'alerte.
Email : De la même manière, si le workflow échoue, l'agent peut t'envoyer un email avec les détails de l'erreur pour que tu puisses l'analyser et la corriger.
2. Le "Human-in-the-loop" (HITL)
C'est là que l'humain intervient pour valider les décisions de l'IA, surtout pour des cas sensibles. L'objectif est de ne jamais perdre une opportunité qualifiée.
N8N + un outil de notification : Ton workflow N8N peut s'arrêter si un cas "hors norme" est détecté.
Par exemple, si l'agent trouve une entreprise de plus de 500 employés, il peut envoyer une alerte sur Slack ou par email à l'équipe commerciale avec un lien vers la fiche de l'entreprise.
Outils de gestion de projet (Trello, Notion) :L’agent peut aussi créer une carte ou une tâche dans un outil comme Trello ou Notion pour que l'équipe valide manuellement le lead avant de l'envoyer dans le CRM. C'est une manière de s'assurer que l'IA ne fait pas d'erreurs et de donner le contrôle à l'humain.
Gouvernance : Pour que l'agent soit déployé de manière sécurisée et responsable, il doit respecter des règles de gouvernance. Cela inclut la sécurité des données, la conformité (RGPD), la traçabilité et la gestion des coûts liés à l'utilisation des modèles.
Etape 3 : Le workflow N8N : la mécanique de l'agent
N8N est l'orchestrateur de notre agent. Chaque étape du workflow correspond à un nœud qui exécute une tâche spécifique.
Le déclencheur (trigger) : Pour automatiser la mission, on peut utiliser un nœud Cron pour un déclenchement temporel (chaque lundi à 9h) ou un Webhook si la mission est déclenchée par un événement externe.
Module d'Acquisition (la détection) : Le premier nœud sera un Web Scraper pour collecter les données d'entreprises sur LinkedIn. Pour une approche plus robuste, on peut utiliser une API de scraping (comme Phantombuster) ou une base de données de leads.
Module d'Analyse (la qualification) : On peut utiliser le nœud LLM de N8N (intégré avec OpenAI, Claude, etc.) pour qualifier les entreprises. On peut lui donner un prompt très précis : "En tant qu'analyste produit, classe cette entreprise en 'forte croissance', 'à surveiller' ou 'hors cible' en te basant sur sa description et son secteur d'activité."
Module d'Enrichissement : Le nœud suivant se connecte à des services externes pour enrichir les données. On peut utiliser Dropcontact ou Clearbit pour trouver les coordonnées du fondateur (email, téléphone, etc.).
Module d'Action (le suivi) : Le dernier nœud se connecte au CRM (HubSpot, Salesforce). On lui envoie les données enrichies et qualifiées, et on lui demande de créer une nouvelle opportunité. Si le score de qualification est élevé, l'agent peut même envoyer un message à l'équipe commerciale sur Slack.
Module de Boucle de Retour : On peut ajouter un nœud de gestion des erreurs. Si une étape échoue (par exemple, si l'enrichissement ne trouve pas d'email), l'agent envoie une notification à l'équipe pour une intervention humaine. C'est l'essence du Human-in-the-Loop (HITL).
Etape 4 : Choisir sa stack
L'architecture d'un agent IA est souvent un mélange d'outils No Code, d'API externes et de modèles de langage.
- No Code (N8N, Make) : L'orchestrateur du workflow. Idéal pour connecter les différents modules et automatiser les actions sans avoir à écrire une ligne de code.
- LLM (HuggingFace, OpenAI, Anthropic) : Le "cerveau" de l'agent. Le choix du LLM dépend de la complexité des tâches de raisonnement.
- API externes (PhantomBuster, Dropcontact) : Les "mains" de l'agent. Elles lui donnent la capacité d'interagir avec d'autres services, de scrapper des données, d'enrichir des contacts, etc.
Utile si vous optez pour la méthode via un Framework uniquement :
Frameworks (LangChain, LlamaIndex) : Pour des projets plus complexes, ces frameworks permettent de construire des agents IA en Python, avec un contrôle plus fin du raisonnement et de l'exécution.
En résumé les outils dont nous avons besoins pour notre exemple :
Mon cerveau 🤯 > Gratuit
Une formation JoinLion 🦁> 3200 €
Phantombuster 👻> 69€ / mois
N8n ou Make 🤖 > 50€ / mois
Un CRM comme Airtable ou celui de votre entreprise 📈 > de 0€ à beaucoup d’€
OpenAI 🦸> 1,250 $ /1 000 000 jetons
Dropcontact 📩 > à partir de 29 € / mois
Récapitulatif de votre agent :
Maintenant tout est prét 👍
Votre nouvel agent agent IA va :
- Scrapper LinkedIn à la recherche d’entreprise cible
- Trouver des entreprise de le Tech de moins de 50 salariés
- Récupérer les coordonnées des responsables et qualifier leurs adresses email
- Enrichir ton CRM avec ces infos
- Prévenir ton équipe sur Slack si des choses se sont mal passées
Ceci n'est qu'un exemple, mais en suivant ce processus, vous pouvez donner vie à tous vos projets d'automatisation. Le tout en utilisant des outils no-code, pour une efficacité maximale.
Maîtrisez la création d'agents IA avec la formation de Lion
Ce guide vous a donné les clés pour construire votre propre agent IA. Mais pour aller plus loin et maîtriser cette technologie, une formation est indispensable. La formation "Agent IA" de Lion, vous donne les clés pour comprendre, concevoir et mettre en œuvre un agent IA pour votre entreprise, le tout en seulement 6 semaines. Vous apprendrez à utiliser les bons outils, à définir vos objectifs et à créer des systèmes intelligents qui répondent à vos besoins.
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