Développement d’agents IA pour un travail qui doit être bien fait

Elle conçoit et construit des logiciels dans lesquels un modèle de langage choisit l’étape suivante, appelle des outils et poursuit un objectif dans des limites fixées. L’appel au modèle est la petite partie. Le travail porte sur la conception des outils, la gestion d’état, les droits d’accès, l’évaluation, la supervision et l’intégration à vos systèmes.

Souvent, un workflow suffit. Si les étapes sont connues à l’avance, comme pour l’extraction de factures ou le tri de tickets, une séquence fixe se teste plus facilement, coûte moins cher par exécution et s’explique plus simplement à un auditeur. Un agent se justifie lorsque le parcours dépend de ce que le système découvre en chemin. Nous vous disons ce qu’il en est avant tout développement.

Un chatbot répond surtout à des questions dans une conversation. Un agent agit : il appelle des systèmes, modifie des enregistrements et accomplit des tâches en plusieurs étapes. Les droits d’accès, les validations et les tests deviennent donc bien plus exigeants. Beaucoup de projets combinent les deux. Consultez nos services de développement de chatbots IA si votre besoin principal est de répondre à des questions.

Nous choisissons projet par projet, selon la tâche, vos contraintes sur les données et ce que votre équipe peut maintenir. Il peut s’agir d’un modèle commercial accessible par API ou d’un modèle ouvert dans votre environnement privé, avec un framework d’agents ou du code simple. Nous évitons de lier l’architecture à un seul fournisseur lorsqu’une fine couche d’abstraction suffit.

Avec plusieurs limites indépendantes, car aucune n’est fiable à elle seule : des outils au périmètre étroit, des plafonds d’étapes et de dépenses, des identifiants séparés, des contrôles des entrées et des sorties, et la validation des actions irréversibles par une personne. L’injection de prompt n’a pas de parade complète aujourd’hui. Nous partons donc du principe que le modèle peut être trompé et limitons ce qu’un modèle trompé est en mesure de faire.

Cela dépend du processus, du nombre de systèmes concernés et du risque associé à une erreur. Nous travaillons par étapes : cadrage, pilote sur des cas réels, puis déploiement en production, avec une estimation à l’issue du cadrage. Notre article sur le coût du développement d’agents IA explique ce qui détermine l’effort.

Un responsable du processus, une description de la tâche telle qu’elle se déroule aujourd’hui, l’accès à des exemples de cas réels, y compris les plus difficiles, et une personne capable de décider ce que l’agent peut faire seul. Des données propres aident, mais savoir à quoi ressemble un résultat correct compte davantage.