Comment créer un agent IA?

L’intelligence artificielle permet aujourd’hui de créer des agents capables de répondre à des questions, rechercher de l’information, analyser des documents, soutenir des équipes ou automatiser certaines tâches.

Mais pour être réellement utile, un agent IA ne doit pas être développé au hasard. Il doit répondre à un besoin clair, s’appuyer sur des données fiables et être encadré par des règles de sécurité.

Découvrez-ci dessous les principales étapes pour créer un agent IA au sein de votre entreprise.

Qu’est-ce qu’un agent IA?

Un agent IA est un assistant intelligent conçu pour réaliser ou soutenir certaines tâches à partir d’instructions, de données, de documents ou de systèmes internes. En entreprise, il peut aider à rechercher une information, résumer un document, traiter une demande récurrente ou accompagner une équipe dans un processus précis.

Pour être efficace, un agent IA doit être connecté aux bonnes sources d’information et encadré par des règles claires. La qualité des données, la structure des documents, les accès et les règles d’affaires sont très important dans sa fiabilité et son utilité au quotidien.

Quels types d’agents IA peut-on créer?

• Agent IA documentaire : aide les équipes à rechercher rapidement de l’information dans les politiques, procédures, guides, contrats, rapports ou documents internes.

• Agent IA RH : répond aux questions fréquentes des employés, facilite l’accès aux politiques RH et soutient l’intégration des nouveaux employés.

• Agent IA financier : permet de consulter des rapports, suivre des indicateurs, analyser certains écarts et appuyer les prévisions ou les décisions de gestion.

• Agent IA administratif : soutient la rédaction, le résumé de documents, le traitement de demandes récurrentes et l’automatisation de certains suivis.

• Agent IA opérationnel : facilite l’accès aux procédures, le suivi de production, l’analyse de performance et l’aide à la décision pour les gestionnaires.

• Agent IA de soutien interne : centralise les réponses aux demandes fréquentes des équipes et oriente les utilisateurs vers les bonnes ressources, les bons documents ou les bonnes personnes.

7 étapes pour créer un agent IA

Étape 1 : définir le bon cas d’usage

Avant de créer un agent IA, il faut d’abord identifier le problème à résoudre. Le point de départ ne devrait pas être l’outil, mais bien le besoin d’affaires :

• Quelle tâche souhaitez-vous simplifier?

• Quel processus souhaitez-vous améliorer?

• Quelle information vos équipes ont-elles de la difficulté à retrouver?

Les meilleurs cas d’usage sont souvent liés à des tâches répétitives, chronophages, documentaires ou fortement dépendantes de la recherche d’information.

Par exemple, un agent IA peut être utilisé pour répondre aux questions fréquentes des employés, rechercher dans des politiques internes, aider à produire des rapports, résumer des documents, analyser certains écarts financiers, guider les utilisateurs dans une procédure ou centraliser les connaissances internes.

Cette première étape permet de s’assurer que l’agent IA répond à un besoin concret et qu’il pourra générer une valeur réelle pour l’entreprise.

Étape 2 : préparer les données et les documents

Un agent IA est aussi fiable que les données auxquelles il a accès. Avant de passer au développement, vous devez donc identifier les documents, bases de connaissances, rapports, procédures ou systèmes que l’agent pourra consulter pour générer ses réponses.

Cette étape est déterminante dans la réussite du projet. Des sources mal organisées, incomplètes ou obsolètes peuvent entraîner des réponses imprécises, tandis que des données bien structurées permettent de créer un agent IA plus utile, plus fiable et mieux adapté aux besoins de l’entreprise.

Identifier les bonnes sources

La première étape consiste à déterminer quelles informations l’agent IA devra utiliser. Il peut s’agir de politiques internes, de procédures, de guides, de rapports, de bases documentaires, de fichiers SharePoint ou encore de données financières, administratives ou opérationnelles.

Structurer les documents

Avant de connecter un agent IA à vos documents, il faut les organiser correctement. Cela peut impliquer de supprimer les doublons, de clarifier les versions, de revoir l’arborescence des dossiers ou de classer les documents sensibles.

Vérifier la qualité des données

La qualité des données doit aussi être évaluée avant le déploiement. Les informations sont-elles à jour? Cohérentes? Accessibles aux bonnes personnes? Contiennent-elles des données confidentielles ou sensibles?

Étape 3 : choisir la bonne technologie

Le choix de la technologie dépend du besoin à couvrir, du niveau de sécurité requis, des systèmes déjà utilisés dans l’entreprise et du degré de personnalisation souhaité.

GPT personnalisé

Un GPT personnalisé peut être pertinent pour des usages simples, des consignes précises ou un premier prototype. Il permet de tester rapidement une idée, de structurer des réponses autour d’un besoin précis ou d’aider une équipe dans certaines tâches répétitives.

Cette option peut être intéressante pour valider un cas d’usage avant d’investir dans une solution plus avancée.

Copilot Studio

Copilot Studio est particulièrement pertinent pour les entreprises qui utilisent déjà Microsoft 365, SharePoint, Teams ou Power Platform. Il permet de créer des agents IA intégrés à l’environnement Microsoft et de les connecter à certaines sources d’information internes.

Agent IA connecté à des systèmes internes

Pour des besoins plus avancés, un agent IA peut être connecté à des systèmes internes comme un CRM, un ERP, des bases de données, Power BI, Microsoft Fabric ou d’autres plateformes d’affaires. Cette option permet à l’agent d’exploiter des données plus riches et de soutenir des processus plus complexes.

Elle demande toutefois une attention particulière à la qualité des données, aux accès, à la sécurité et à la gouvernance.

Solution sur mesure

Une solution sur mesure peut être nécessaire lorsque l’entreprise a des besoins complexes, plusieurs sources de données à connecter ou des exigences élevées en matière de sécurité, de confidentialité et de gouvernance.

Cette approche permet de concevoir un agent IA plus adapté aux processus internes, aux règles d’affaires et aux objectifs spécifiques de l’organisation.

Étape 4 : définir le rôle et les limites de l’agent IA

Un agent IA doit avoir un rôle clair dès le départ. Avant son déploiement, il faut déterminer ce qu’il peut faire, les types de questions auxquelles il peut répondre, les sources qu’il est autorisé à consulter et les situations où il doit rediriger l’utilisateur vers une personne responsable.

Cette étape permet d’éviter les usages trop larges ou mal encadrés. Par exemple, un agent IA peut être autorisé à rechercher une procédure, résumer un document ou répondre à des questions fréquentes, mais il peut devoir éviter de donner un avis final sur une décision financière, RH ou juridique sensible.

Vous devez également définir les règles de confidentialité, le niveau d’autonomie de l’agent et les validations humaines nécessaires. Plus les limites sont claires, plus l’agent IA peut être utilisé de façon fiable, sécuritaire et alignée avec les règles d’affaires de l’entreprise.

Étape 5 : concevoir et entraîner l’agent IA

Une fois le besoin, les données et les règles définis, l’agent IA peut être conçu, configuré ou développé. Cette étape consiste à transformer le cas d’usage en solution concrète :

• Rédiger les consignes;

• Connecter les sources d’information;

• Définir les règles de réponse;

• Ajuster le comportement de l’agent selon les besoins de l’entreprise.

Des scénarios de conversation sont ensuite préparés pour guider son fonctionnement et s’assurer qu’il répond de façon claire, utile et cohérente.

Étape 6 : tester et valider les réponses

Avant de déployer un agent IA auprès des utilisateurs, vous devez de le tester avec de vrais cas d’utilisation.

Il est important d’observer comment l’agent réagit aux questions imprécises, aux demandes sensibles ou aux cas qui dépassent ses limites.

Un agent IA fiable doit être capable de reconnaître lorsqu’il ne dispose pas de l’information nécessaire ou lorsqu’une validation humaine est requise.

Étape 7 : déployer l’agent IA auprès des équipes

Même si l’agent a été testé, il est préférable de commencer avec une équipe pilote afin d’observer son utilisation en contexte réel, de recueillir les commentaires et d’ajuster son fonctionnement avant un déploiement plus large.

Cette étape doit aussi inclure la formation des utilisateurs, une documentation simple et des règles d’utilisation claires. Les équipes doivent comprendre ce que l’agent peut faire, quelles sont ses limites et dans quels cas une validation humaine demeure nécessaire.

Cette logique d’amélioration continue permet de faire évoluer l’agent IA selon les usages réels et d’en maximiser la valeur pour l’entreprise.

Faut-il créer son agent IA soi-même ou se faire accompagner?

Il est possible de créer un premier prototype d’agent IA avec des outils accessibles, surtout pour tester une idée ou répondre à un besoin simple. Toutefois, dès que l’agent doit utiliser des documents internes, se connecter à des systèmes, traiter des données sensibles ou soutenir un processus important, un accompagnement spécialisé devient recommandé.

Mallette peut vous accompagner à chaque étape de votre projet IA :

1. Identifier le bon cas d’usage;

2. Préparer les données;

3. Choisir l’approche technologique;

4. Concevoir l’agent;

5. Tester et sécuriser les réponses;

6. Former les équipes et assurer l’adoption.

Notre but est de créer un agent IA réellement utile, fiable et aligné avec vos besoins d’affaires.