Depuis mi-2024, « agent IA » ne veut plus dire chatbot amélioré : on parle de systèmes qui planifient une tâche, appellent des outils réels (API, base de données, envoi d'email) et rapportent un résultat. La bonne nouvelle : un premier agent utile se construit en 2 semaines de dev senior.
Pattern gagnant 2025 : un agent = un LLM + 3-6 outils bien définis + un contexte utilisateur autorisé. Pas plus. Les agents qui font « tout » ne font rien de fiable.
L'architecture minimale
- Orchestrateur : GPT-4o, GPT-5 ou Claude Sonnet en tool-use mode
- Outils : fonctions typées (Zod / JSON Schema) que le LLM peut invoquer
- Contexte : ID utilisateur, permissions, quota — passés à chaque appel outil
- Boucle de contrôle : max N itérations, sinon arrêt et rapport partiel
3 cas d'usage qui marchent en 2025
- Agent de tri d'emails support : catégorise, extrait les infos, crée le ticket dans Zendesk, pré-remplit la réponse.
- Agent de veille concurrentielle : parcourt vos sources chaque matin, détecte les changements, envoie un digest.
- Agent d'analyse financière : ouvre les factures, extrait, classe par catégorie, met à jour votre outil comptable.
Les 4 garde-fous non négociables
- Chaque outil est scopé à l'utilisateur (jamais « lire tous les tickets »)
- Rate limit par utilisateur et par outil
- Log complet de chaque décision d'agent (audit, débug, prompt injection)
- Kill switch : un flag qui coupe l'agent instantanément si besoin
Un agent IA qui n'a pas de kill switch en production n'a pas de production.
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