Explorez les instructions étape par étape sur la création d’agents IA par vidéo. Ces deux vidéos démontrent visuellement les décisions et actions clés dont vous avez besoin pour construire, configurer et déployer vos propres agents personnalisés.
Regardez comment créer un agent qui connecte un outil pour automatiser les flux de travail. C’est un exemple pratique d’intégration multi-systèmes.
Cet exemple démontre comment les agents peuvent connecter d’autres systèmes métier pour automatiser les flux de travail qui nécessitent habituellement un transfert de données manuel.
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Nommer votre agent
Choisissez un nom clair et descriptif qui indique l’objectif.Bien : « Assistant de support client », « Analyseur de données de ventes Q4 » À éviter : « Assistant », « Agent 1 »
Si vous prévoyez un partage à l’échelle de l’organisation, choisissez des noms qui ont du sens pour tous les utilisateurs.
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Écrire vos instructions
Les instructions spécifient le rôle, l’expertise, le ton et le comportement de votre agent. Rédigez des instructions claires et détaillées pour garantir que l’agent fonctionne de manière cohérente comme prévu.
Indiquez ce que l’agent est et fait.Exemple : « Vous êtes un spécialiste du support client pour notre plateforme SaaS. Aidez les utilisateurs à résoudre les problèmes techniques, répondez aux questions sur les produits et guidez-les à travers les flux de travail courants. »
Style de communication
Définissez le ton et le format.Exemple : « Communiquez dans un ton amical et professionnel. Soyez concis mais complet. Utilisez des points pour plus de clarté. »
Directives opérationnelles
Fournissez des règles spécifiques sur la façon dont l’agent doit exécuter les tâches et prendre des décisions.Exemple : « Lors de l’analyse des données de ventes, comparez toujours au trimestre précédent et aux métriques d’une année sur l’autre. Si les données sont incomplètes, notez explicitement les lacunes plutôt que de faire des hypothèses. »
Directives d'utilisation des outils
Spécifiez quand et comment l’agent doit utiliser les outils disponibles.Exemple : « Utilisez l’outil CRM pour récupérer les informations client avant de faire des recommandations. Lors de l’interrogation de la base de données, limitez les résultats aux 90 derniers jours sauf indication contraire. »
Contexte métier
Incluez des informations spécifiques à l’entreprise.Exemple : « Heures de support : 9h-18h EST. Nous proposons trois niveaux : Basique, Pro, Entreprise. »
Des instructions claires et détaillées sont le fondement de l’efficacité de l’agent.
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Choisir un modèle IA
Sélectionnez le bon modèle en fonction de la complexité des tâches de votre agent et de la fréquence d’utilisation.
Utilisez Gemini 2.5 Pro (fenêtre de contexte de 1M) ou Gemini 2.5 Flash (1M contexte, plus rapide)
Exemples de tâches : Analyse de documents, recherche complète, traitement de grands ensembles de données
Commencez par un modèle rentable comme GPT-4o mini ou Claude Haiku 4.5 pour la plupart des agents. Passez à des modèles plus capables (Claude Opus 4.5, GPT-5.2 ou Gemini 2.5 Pro) uniquement si les résultats ne répondent pas à vos besoins.
Besoin de conseils détaillés ? Consultez le Guide de sélection du modèle dans l’onglet Connaissances avancées pour des comparaisons complètes, les tarifs et les recommandations par cas d’usage.
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Connecter des logiciels externes (Optionnel)
Ajoutez une connexion MCP si votre agent doit interagir avec des systèmes externes.Principes de sélection des outils :
N’ajoutez que les outils dont l’agent a réellement besoin
Trop d’outils peuvent causer de la confusion dans la sélection
Assurez-vous d’avoir les autorisations pour les outils attribués
Les agents ne peuvent accéder qu’aux outils explicitement qui leur sont attribués et héritent de vos autorisations personnelles. Consultez la section Restrictions d’outils dans Contrôle d’accès pour plus de détails.
Exemples de configurations :
Support client : CRM, système de tickets, base de connaissances, e-mail
Analyse de données : Connexions de base de données, visualisation, feuilles de calcul
Contenu : Stockage de documents, plateforme de publication, bibliothèque de ressources
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Examiner et tester
Testez minutieusement avant le déploiement.Tester :
Fonctionnalité de base avec des demandes typiques
Cas limites et informations incomplètes
Gestion des erreurs lorsque les outils échouent
Cohérence sur plusieurs demandes similaires
Des tests approfondis garantissent que les utilisateurs obtiennent des résultats fiables.
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Déployer ou partager
Utilisation personnelle : Commencez à utiliser immédiatement, affinez en fonction de l’utilisation réellePartage organisationnel : Contactez l’administrateur, fournissez le contexte sur l’objectif et la valeur, attendez l’examen et l’approbation
Consultez Contrôle d’accès pour les détails sur le partage d’agents.
Problème : « Vous êtes un assistant utile » manque de conseils. Solution : Soyez spécifique sur le rôle, l’expertise, le ton et les directives.
Trop de responsabilités
Problème : Un agent gérant des tâches non liées comme le support client et l’analyse de données. Solution : Créez des agents concentrés pour des flux de travail spécifiques.
Surcharge d'outils
Problème : Attribuer tous les outils disponibles. Solution : N’ajoutez que les outils nécessaires pour éviter la confusion dans la sélection.
Tests insuffisants
Problème : Déploiement sans tests approfondis. Solution : Testez de manière extensive avec des scénarios réalistes d’abord.
Ce guide introduit cinq éléments clés qui aident à créer des agents plus efficaces. Bien que ces fondamentaux fournissent un point de départ solide, ils représentent des exemples de bonnes pratiques plutôt qu’un cadre complet. Cependant, la construction d’agents vraiment fiables nécessite une exploration et une itération plus approfondies au-delà de ces bases.
1. Persona : Qui est votre agent ?
Définissez le rôle, l’expertise et la perspective de votre agent pour façonner le style et la profondeur de réponse.Exemple :
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Vous êtes un conseiller financier senior avec 20 ans d'expérience spécialisé dans la planification de la retraite pour les investisseurs conservateurs.
Spécifique bat générique : « Vous êtes un assistant utile » ne fournit aucun conseil. Définissez l’expertise, le niveau d’expérience et la spécialisation.
2. Objectifs : Que doit-il accomplir ?
Énoncez clairement l’objectif et le résultat souhaité pour chaque interaction.Exemple :
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Votre objectif est d'analyser les données de ventes du dernier trimestre, d'identifier les 3 produits en déclin et de recommander des actions spécifiques pour inverser la tendance. Présentez les résultats dans un format de résumé exécutif concis.
Des objectifs spécifiques et mesurables produisent des résultats cohérents et exploitables.
3. Outils : Que peut-il utiliser ?
Spécifiez quels outils utiliser et quand. Fournissez des directives claires pour la sélection d’outils lorsque plusieurs options existent.Exemple :
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Outils disponibles :- database_query : Utilisez pour toutes les recherches de données client- crm_api : Utilisez uniquement quand la base de données n'est pas disponible- email_tool : Utilisez pour envoyer des notificationsInterrogez toujours la base de données avant de faire des recommandations.Ne mettez jamais à jour les enregistrements sans confirmation explicite de l'utilisateur.
Trop d’outils similaires confondent les agents. Si votre agent a du mal avec la sélection d’outils, fournissez des critères d’utilisation plus clairs ou réduisez le nombre d’outils.
4. Contraintes : Quelles sont les limites ?
Définissez des limites claires pour le format, le ton, la longueur, les autorisations et les actions interdites.Exemple :
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Contraintes :- Gardez les réponses en dessous de 200 mots sauf si l'analyse nécessite des détails- Utilisez un ton professionnel mais amical- Ne faites jamais de promesses sur les dates de livraison- Si les demandes client dépassent 500€, escaladez vers l'approbation humaine- Formatez tous les tableaux de données en markdown
Les contraintes préviennent les modes de défaillance courants. Ajoutez de nouvelles contraintes au fur et à mesure que vous découvrez des cas limites en production.
5. Contexte : Quelles informations de base comptent ?
Fournissez des informations contextuelles pertinentes, des règles métier et des connaissances spécifiques au domaine.Exemple :
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Contexte entreprise :- Nous servons des clients B2B SaaS avec 3 niveaux de tarification- Heures de support standard : 9h-18h EST, Lun-Ven- Les clients Entreprise obtiennent la priorité dans les 2 heures- Notre politique de remboursement permet une garantie de remboursement de 30 jours- Abréviations courantes : ARR (Annual Recurring Revenue), MRR (Monthly Recurring Revenue)
Incluez la terminologie, les acronymes, les règles métier et toute connaissance du domaine dont l’agent a besoin pour interpréter correctement les demandes.
[PERSONA]Vous êtes un [rôle spécifique] avec [expertise/expérience].[OBJECTIFS]Votre objectif est de [objectif principal]. Concentrez-vous sur [résultats clés].[CONTEXTE]Informations de base importantes : [connaissances du domaine, règles métier, terminologie][OUTILS]Outils disponibles : [liste]Utilisez [outil A] quand [condition].Utilisez [outil B] pour [scénario].[CONTRAINTES]- Format : [exigences]- Ton : [directives de style]- Jamais : [actions interdites]- Toujours : [comportements requis]- Escalader quand : [critères d'escalade]
Commencer simplement
Commencez par le persona, l’objectif et les contraintes. Ajoutez de la complexité uniquement si nécessaire.
Tester minutieusement
Exécutez vos prompts sur des cas limites. Affinez en fonction des échecs réels.
Itérer
Les prompts s’améliorent grâce à l’utilisation réelle. Mettez à jour en fonction des apprentissages en production.
Vous voulez des connaissances plus approfondies ? Recherchez « Bonnes pratiques d’ingénierie de prompts », « modèles de conception d’agents IA » et « stratégies d’appel d’outils » pour explorer des techniques avancées.
Comparaison rapide pour vous aider à choisir le bon modèle. Pour les spécifications détaillées et les benchmarks, visitez OpenAI, Anthropic ou Google DeepMind.
Dernier modèle, raisonnement avancé, tâches complexes
GPT-5
128K+
2,50€ / 10€ par 1M
Codage avancé, flux de travail agentiques, raisonnement complexe
GPT-4o
128K
2,50€ / 10€ par 1M
Usage général, tâches équilibrées, multimodal
GPT-4o mini
128K
0,15€ / 0,60€ par 1M
Haut volume, tâches sensibles au coût
Fonctionnalités clés : Forte performance générale, fiabilité prouvée, capacités multimodales
Modèles Anthropic (Claude)
Modèle
Contexte
Coût (Entrée/Sortie)
Meilleur pour
Claude Opus 4.5
200K
5€ / 25€ par 1M
Capacité la plus élevée, raisonnement complexe, codage avancé
Claude Sonnet 4.5
200K-1M
3€ / 15€ par 1M
Performance équilibrée, codage, agents (1M bêta)
Claude Sonnet 4
200K
3€ / 15€ par 1M
Fort en codage et raisonnement
Claude Haiku 4.5
200K
1€ / 5€ par 1M
Le plus rapide, le plus rentable, intelligence proche de la frontière
Claude Sonnet 3.7
200K
3€ / 15€ par 1M
Tâches générales, performance prouvée
Fonctionnalités clés : Codage leader du secteur, raisonnement fort, fenêtres de contexte flexibles
Modèles Google (Gemini)
Modèle
Contexte
Coût (Entrée/Sortie)
Meilleur pour
Gemini 3 Pro Preview
1M+
Tarification preview
Capacités nouvelle génération, analyse avancée (preview)
Gemini 3 Flash Preview
1M+
Tarification preview
Vitesse et efficacité nouvelle génération (preview)
Gemini 2.5 Pro
1M
1,25-2,50€ / 10-15€ par 1M
Longs documents, analyse complexe
Gemini 2.5 Flash
1M
0,30€ / 2,50€ par 1M
Vitesse, temps réel, rentabilité
Fonctionnalités clés : Plus grande fenêtre de contexte (1M+ jetons), optimisé pour la vitesse et l’analyse de documents
Modèles Mistral
Modèle
Contexte
Coût (Entrée/Sortie)
Meilleur pour
Mistral Large Latest
128K
Tarification compétitive
Forte performance, IA européenne
Mistral Medium Latest
32K
Coût inférieur
Tâches équilibrées, rentable
Fonctionnalités clés : Fondation open-source, option de souveraineté des données européennes
Modèles Pro disponibles : GPT-5.2, GPT-5, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, Claude Sonnet 4 et Gemini 2.5 Pro prennent tous en charge le raisonnement avancé et la gestion des tâches complexes.
Pro : Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, GPT-5.2 ou GPT-5 (codage avancé, grand contexte) Budget : GPT-4o mini (0,15€/0,60€) ou Claude Haiku 4.5 (1€/5€)
Utilisez les modèles Pro pour le code de production ou les refactorisations complexes. Utilisez les modèles budget pour les scripts et les tâches simples.
Longs documents et analyse
Meilleur : Gemini 2.5 Pro (contexte 1M) ou Gemini 3 Pro Preview (contexte 1M+) Alternative : Claude Sonnet 4.5 (200K-1M bêta), GPT-5.2 ou GPT-5
Les modèles Gemini gèrent le mieux les documents de plus de 200K jetons avec leurs fenêtres de contexte de 1M+. Pour un raisonnement approfondi sur des documents plus courts, utilisez Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5 ou GPT-5.2.
Tâches à haut volume
Meilleur : GPT-4o mini (coût le plus bas à 0,15€/0,60€) Alternative : Gemini 2.5 Flash (plus rapide, contexte 1M, 0,30€/2,50€) ou Claude Haiku 4.5 (1€/5€)
Les différences de coût se composent rapidement à grande échelle. GPT-4o mini et Claude Haiku 4.5 peuvent économiser des milliers mensuellement sur les agents à haut volume.
Raisonnement complexe et planification
Modèles premium pour tâches complexes : GPT-5.2, GPT-5, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 ProChoisissez en fonction des besoins :
Long contexte : Gemini 2.5 Pro (1M jetons) ou Claude Sonnet 4.5 (1M bêta)
Meilleur codage : Claude Opus 4.5 ou Claude Sonnet 4.5 (leader du secteur)
Preview nouvelle génération : Gemini 3 Pro Preview
Utilisez les modèles premium pour un raisonnement vraiment complexe, des flux de travail multi-étapes et des tâches agentiques. Pour les tâches plus simples, les modèles rapides comme GPT-4o mini ou Claude Haiku 4.5 suffisent.
Vitesse et temps réel
Rapide : Gemini 2.5 Flash (latence optimisée, contexte 1M) ou Gemini 3 Flash Preview (vitesse nouvelle génération) Le plus rapide et le moins cher : GPT-4o mini (coût le plus bas, bonne vitesse) ou Claude Haiku 4.5 (intelligence proche de la frontière)Chat en temps réel, traitement de données en direct, applications interactives, streaming
Affinez le comportement de l’agent avec ces paramètres. Les valeurs par défaut fonctionnent pour la plupart des cas, vous ne devriez ajuster que si nécessaire.
Jetons de contexte maximum
Ce qu’il fait : Longueur d’entrée maximale que le modèle peut traiter (inclut votre prompt + historique de conversation)Quand ajuster :
Votre agent doit traiter de longs documents ou un historique de conversation étendu
Par défaut généralement suffisant pour la plupart des agents
Vérifiez la limite de contexte de votre modèle : GPT-4o (128K), GPT-5/5.2 (128K+), modèles Claude (200K-1M), modèles Gemini (1M+)
Jetons de sortie maximum
Ce qu’il fait : Limite la longueur des réponses de l’agentValeurs recommandées :
Réponses courtes : 100-300 jetons (~75-225 mots)
Réponses standard : 500-1000 jetons (~375-750 mots)
Contenu long : 2000+ jetons
Des valeurs plus basses préviennent les réponses trop verbeuses et réduisent les coûts. Augmentez uniquement si les réponses sont coupées.
Température (0.0-2.0)
Ce qu’il fait : Contrôle la créativité vs la cohérence dans les réponsesValeurs recommandées :
0.0-0.3 : Tâches factuelles, extraction de données, réponses précises. Produit des réponses cohérentes, prévisibles et concentrées
0.7-1.2 : Écriture créative, brainstorming, réponses variées. Génère des résultats plus créatifs, diversifiés et imprévisibles
1.0 : Paramètre équilibré avec un bon mélange de cohérence et de créativité pour la plupart des tâches générales (par défaut)
1.5-2.0 : Très créatif/imprévisible (rarement nécessaire)
Plus bas = plus prévisible et concentré. Plus haut = plus créatif et diversifié.
Top P (0.0-1.0)
Ce qu’il fait : Alternative à la température. Il limite les choix de mots aux options les plus probablesValeurs recommandées :
0.1-0.5 : Sorties très concentrées et cohérentes
0.6-0.8 : Petite réduction de la diversité
0.95-1.0 : Diversité maximale (par défaut)
Important : Ajustez Température OU Top P, pas les deux en même temps. Ajuster les deux simultanément peut produire des résultats inattendus.
Pénalité de fréquence (-2.0 à 2.0)
Ce qu’il fait : Réduit la répétition de mots/phrases en fonction de leur fréquence d’apparitionValeurs recommandées :
0.0 : Pas de pénalité (par défaut, permet la répétition naturelle)
0.3-0.7 : Réduit les formulations répétitives
1.0-2.0 : Décourage fortement la répétition (peut affecter la qualité)
Utiliser quand : L’agent répète les mêmes phrases, mots ou structures de phrases trop souvent
Pénalité de présence (-2.0 à 2.0)
Ce qu’il fait : Encourage l’introduction de nouveaux sujets/concepts plutôt que de rester sur les actuelsValeurs recommandées :
0.0 : Pas de pénalité (par défaut, continuation naturelle du sujet)
0.3-0.7 : Encourage la diversité des sujets
1.0-2.0 : Pousse fortement vers de nouveaux sujets (peut perdre en cohérence)
Utiliser quand : Vous voulez une couverture complète de plusieurs aspects ou l’agent reste bloqué sur un sujet
Séquences d'arrêt
Ce qu’il fait : Chaînes de texte personnalisées qui indiquent au modèle d’arrêter de générerComment utiliser :
Ajoutez des phrases spécifiques comme ---, FIN ou des marqueurs personnalisés
Le modèle s’arrête immédiatement lorsqu’il génère une séquence d’arrêt
Utile pour les sorties structurées ou pour empêcher la continuation indésirable
Exemple : Utilisez \n\n---\n\n pour s’arrêter après avoir complété une section
Commencer avec les valeurs par défaut
Les paramètres par défaut fonctionnent bien pour la plupart des cas d’usage. N’ajustez que si vous avez des exigences spécifiques.
Ajuster un à la fois
Changez un paramètre, testez, puis ajustez-en un autre. Notez ce qui a fonctionné et ce qui n’a pas fonctionné
N’accordez que les outils absolument nécessaires pour la tâche spécifique de l’agent. Si votre agent rédige des e-mails en utilisant Outlook ou Gmail, supprimez la capacité « envoyer e-mail » pour empêcher les envois accidentels. L’agent peut préparer des brouillons pendant que vous maintenez le contrôle final sur l’envoi.
Moins d’outils signifient moins de risques de mauvais comportement potentiels et une sortie plus prévisible.
Évitez de connecter des systèmes qui ne devraient pas interagir entre eux dans le même agent. Si vous avez deux systèmes logiciels qui doivent rester séparés, n’ajoutez pas les deux intégrations au même agent. Créez des agents séparés pour différents domaines pour maintenir des limites claires.
Commencez avec des autorisations minimales et testez de manière extensive avant d’étendre les capacités. Évitez de déployer des agents avec toutes les autorisations initialement. Un comportement inattendu est courant et devrait être identifié pendant les tests.Approche recommandée :
Commencez avec un accès en lecture seule si possible
Testez d’abord avec des données hors production
Ajoutez progressivement des outils au fur et à mesure que vous vérifiez le comportement
Surveillez de près les actions de l’agent pendant le déploiement initial
N’essayez pas de tout construire en une seule fois. Testez de manière incrémentale pour éviter des résultats surprenants et indésirables.
