(Partie 2) – Créer son premier agent IA : tutoriel pratique étape par étape
Comprendre les agents IA est une première étape. Mais comment en créer un concrètement ?
Faut-il savoir programmer ? Existe-t-il des plateformes permettant de construire un agent simplement, sans développer toute une application ?
Bonne nouvelle : il est aujourd’hui possible de créer des agents IA avec des interfaces visuelles, des outils d’automatisation ou quelques lignes de code.
Dans ce tutoriel, nous allons construire un premier agent de veille et de recherche commerciale. Son objectif sera de rechercher des informations sur un secteur d’activité, de les analyser et de produire un rapport structuré.
L’exemple est volontairement accessible afin de comprendre les mécanismes fondamentaux.
1. Choisir son outil de création
Avant de commencer, il faut choisir une plateforme adaptée à son niveau et à ses besoins.
Voici les principales solutions à connaître.
n8n : pour construire des agents et des automatisations
n8n est une plateforme d’automatisation qui permet de connecter des applications, des API et des services entre eux.
Son intérêt est de pouvoir construire des workflows visuellement, en reliant différents blocs.
La plateforme propose notamment des fonctionnalités dédiées aux agents IA et permet de leur connecter des outils.
Elle peut être utilisée dans le cloud ou installée sur son propre serveur.
C’est une solution particulièrement intéressante pour construire des agents capables d’interagir avec WordPress, des bases de données, des services externes ou des outils de communication.
Site :
https://n8n.io/
Make : pour les automatisations visuelles
Make permet de construire des scénarios automatisés en reliant des applications et des services.
Il est intéressant pour les utilisateurs qui souhaitent commencer avec une interface visuelle sans entrer immédiatement dans le développement.
Il peut notamment servir à déclencher des opérations lorsqu’un formulaire est envoyé, lorsqu’un fichier est ajouté ou lorsqu’une nouvelle information est disponible.
Site :
https://www.make.com/
OpenAI Agents SDK : pour les développeurs
L’Agents SDK d’OpenAI permet de créer des agents directement en Python ou TypeScript.
Il offre davantage de contrôle sur le comportement de l’agent, ses outils, ses transferts de missions et ses mécanismes de sécurité.
C’est une excellente option pour intégrer des agents dans une application web, un plugin WordPress ou un service personnalisé.
Documentation :
https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents/sdk
Claude et les outils de développement
Claude peut également servir à concevoir et développer des agents.
En combinant Claude Code, des API et des serveurs MCP, un développeur peut construire des systèmes capables de consulter des données et d’interagir avec différents logiciels.
L’intérêt du protocole MCP est notamment de standardiser la connexion entre les modèles IA et les outils externes.
Documentation :
https://www.anthropic.com/engineering
2. Définir précisément la mission de son agent
C’est probablement l’étape la plus importante.
Un agent efficace ne doit pas recevoir une mission vague comme :
« Fais des recherches sur Internet et trouve-moi des opportunités commerciales. »
Il faut lui donner un objectif précis.
Pour notre exemple, nous allons créer un agent de veille commerciale.
Sa mission sera la suivante :
- Rechercher des produits dans une catégorie donnée.
- Identifier les tendances observées.
- Comparer plusieurs offres.
- Relever les informations intéressantes.
- Distinguer les faits vérifiés des hypothèses.
- Produire un rapport synthétique.
Il faut également préciser ce qu’il ne doit pas faire.
Par exemple, il ne doit pas inventer des chiffres, présenter une tendance isolée comme une preuve de demande ou acheter un produit sans autorisation.
3. Construire les instructions de l’agent
Les instructions constituent le cadre de travail de l’agent.
Voici un exemple de prompt de départ que vous pouvez adapter.
Exemple d’instructions :
Tu es un analyste spécialisé dans la veille commerciale et l’identification d’opportunités de marché.
Ton objectif est d’étudier les catégories de produits que je te soumets.
Pour chaque recherche :
- Identifie les tendances et les produits récurrents.
- Recherche plusieurs sources indépendantes.
- Compare les prix, les caractéristiques et les positionnements commerciaux.
- Identifie les éléments qui pourraient indiquer une demande réelle.
- Signale les informations manquantes ou non vérifiées.
- Évalue les opportunités en tenant compte de la concurrence et des difficultés potentielles.
Présente systématiquement les résultats dans un rapport organisé avec les rubriques suivantes :
- Résumé de la recherche.
- Produits identifiés.
- Sources consultées.
- Éléments de demande observés.
- Niveau de concurrence.
- Opportunités potentielles.
- Risques et limites.
- Recommandation finale.
Ne présente jamais une hypothèse comme une certitude.
Ce prompt constitue une première base. Il pourra être amélioré au fur et à mesure des tests.
4. Donner des outils à son agent
Un agent sans outils reste limité à ce que son modèle connaît et aux informations qu’on lui transmet.
Pour notre agent de veille, nous allons prévoir plusieurs capacités.
- Outil de recherche : accéder à des sources documentaires ou à des moteurs de recherche.
- Outil d’analyse : traiter les informations récupérées et comparer les données.
- Outil de stockage : enregistrer les résultats dans Google Sheets, une base SQL ou une autre solution.
- Outil de génération : produire un rapport exploitable.
Ces outils peuvent être accessibles par des API, des intégrations natives ou des fonctions personnalisées.
Il faut retenir une chose : le modèle IA ne réalise pas nécessairement lui-même chaque opération. Il décide de l’outil à utiliser, tandis que le logiciel connecté exécute réellement l’action.
5. Construire son premier workflow avec n8n
Pour un premier projet sans développement important, n8n constitue une bonne porte d’entrée.
Le principe consiste à construire un scénario dans lequel chaque bloc représente une opération.
Voici une architecture simplifiée :
Étape 1 : déclenchement
L’utilisateur soumet une catégorie de produits à analyser, par exemple « accessoires de bureau ergonomiques ».
Étape 2 : préparation de la recherche
Le workflow transmet la demande à un modèle IA afin de générer plusieurs requêtes pertinentes.
Étape 3 : collecte des informations
Des outils de recherche ou des API récupèrent les résultats.
Étape 4 : analyse par l’agent
Le modèle examine les informations et produit une synthèse structurée.
Étape 5 : enregistrement
Les données sont envoyées vers un tableau ou une base de données.
Étape 6 : restitution
L’utilisateur reçoit un rapport avec les produits identifiés, les sources et les recommandations.
L’intérêt de cette architecture est qu’elle peut être enrichie progressivement sans devoir reconstruire l’ensemble du système.
6. Tester et améliorer son agent
Un agent qui fonctionne une première fois n’est pas nécessairement prêt à être utilisé en production.
Il faut le tester avec plusieurs situations.
Par exemple :
- Une catégorie de produits très concurrentielle.
- Une catégorie peu connue.
- Une recherche contenant peu d’informations.
- Des résultats contradictoires.
- Une source inaccessible.
Il faut vérifier que l’agent sait signaler les limites de ses recherches au lieu d’inventer une réponse.
Il est également conseillé de conserver des traces d’exécution pour comprendre les étapes suivies, les outils appelés et les éventuelles erreurs.
7. Ajouter des garde-fous
Un agent doit disposer de permissions adaptées à sa mission.
Pour commencer, privilégiez un fonctionnement où il peut consulter et analyser des informations, mais ne peut pas effectuer d’actions sensibles sans validation.
Par exemple :
- Autoriser la lecture d’une base de données.
- Autoriser la création d’un rapport.
- Demander une validation avant l’envoi d’un e-mail.
- Interdire les suppressions automatiques.
- Limiter les accès aux données nécessaires.
Il faut également protéger les clés API, limiter les dépenses et surveiller les appels effectués.
8. Peut-on créer un agent sans savoir programmer ?
Oui.
Des plateformes comme n8n et Make permettent de construire des workflows visuellement.
En revanche, certaines intégrations avancées nécessitent des connaissances en API, en authentification ou en traitement de données.
Pour aller plus loin, le développement avec Python, JavaScript ou TypeScript permet de créer des agents entièrement personnalisés.
Le bon choix dépend donc de l’objectif :
- Découvrir les agents : plateforme visuelle.
- Automatiser plusieurs logiciels : n8n ou Make.
- Construire un produit personnalisé : API et SDK.
- Développer un système multi-agents : framework d’orchestration ou architecture sur mesure.
Conclusion
Créer son premier agent IA ne nécessite pas forcément de développer une application complexe.
La meilleure méthode consiste à commencer avec une mission simple, à définir précisément les instructions, à connecter quelques outils et à tester les résultats.
- Une fois cette première expérience maîtrisée, il devient possible de construire des agents beaucoup plus spécialisés et de les intégrer dans des applications existantes.
Dans le prochain article : nous allons découvrir comment faire collaborer plusieurs agents IA, combien il est possible d’en créer et comment organiser une véritable équipe d’agents automatisés.
Publié par iDevArt · Mots-clés : agent ia