Qu’est-ce qu’un agent IA sur mesure ?
Un agent IA est un programme qui s’appuie sur un modèle de langage (chez Gaussia, un modèle open source installé chez vous) pour comprendre une demande, aller chercher l’information dont il a besoin et réaliser une tâche. « Sur mesure » veut dire qu’il est construit pour votre tâche, avec vos données et vos règles, plutôt que d’être un assistant généraliste.
Quelques exemples d’agents qu’on peut construire :
- un agent qui répond aux questions des clients à partir de vos contrats, conditions et procédures, en citant ses sources ;
- un agent qui lit les e-mails entrants, comprend la demande, retrouve le dossier et prépare une réponse ;
- un agent qui analyse des documents (contrats, devis, rapports) et en extrait les informations clés dans un tableau ;
- un agent qui prépare des synthèses avant un rendez-vous, à partir du CRM et de l’historique des échanges.
Comment fonctionne un agent IA connecté à vos données ?
Un agent fiable repose sur quatre briques :
- Les sources : vos documents, votre CRM, votre base de connaissances, vos outils métiers. L’agent ne travaille que sur ce à quoi vous lui donnez accès.
- La recherche : avant de répondre, l’agent retrouve les passages pertinents. C’est ce qui lui permet de citer ses sources et d’éviter d’inventer.
- Les actions : créer une fiche, envoyer un brouillon, mettre à jour un statut. Chaque action est explicitement autorisée.
- Les garde-fous : validation humaine sur les cas sensibles, journalisation, limites de ce que l’agent peut faire seul.
Quelles tâches confier à un agent IA ?
Les meilleures candidates partagent trois caractéristiques : elles sont fréquentes, elles demandent de lire ou rédiger du texte, et une erreur est rattrapable avant d’avoir un impact.
| Bonne candidate | Moins bonne candidate |
|---|---|
| Répondre aux questions récurrentes à partir d’une documentation | Décider seul d’un remboursement |
| Préparer un brouillon de réponse à valider | Envoyer sans relecture un courrier engageant |
| Extraire des données de documents hétérogènes | Une tâche rare qui change à chaque fois |
| Résumer un dossier long | Un jugement purement humain (recrutement, sanction) |
On fait ce tri ensemble pendant la phase de cartographie.
Comment s’assurer qu’un agent IA donne de bonnes réponses ?
On ne met pas un agent en production « au feeling ». Notre démarche :
- Constituer un jeu de test à partir de vrais cas (questions réelles, documents réels) avec les bonnes réponses attendues.
- Mesurer la qualité de l’agent sur ce jeu avant chaque mise en production.
- Suivre en continu : réponses notées par les utilisateurs, cas remontés à un humain, sources utilisées.
- Améliorer : sources mieux découpées, instructions ajustées, nouveaux garde-fous.
Où sont traitées les données de l’agent ?
Chez vous. L’agent fonctionne avec un modèle open source installé sur vos serveurs ou dans votre cloud privé : aucune question, aucun document n’est envoyé à un fournisseur d’IA. Voir IA souveraine on-premise.
Comment se déroule la construction d’un agent avec Gaussia ?
- Cartographie (1 semaine) : quelle tâche, quelles sources, quels critères de réussite.
- Pilote (2-3 semaines) : un agent en production sur un périmètre restreint, mesuré sur vos cas.
- Déploiement (3-6 semaines) : connexion à vos outils (intégrations), garde-fous, supervision.
- Transmission : vos équipes savent ajuster l’agent ; on reste disponible pour les évolutions.
L’agent conçu pour Tykea, présenté ci-dessous, en est un exemple concret : il lit des contrats d’assurance et répond aux questions des PME en citant la clause exacte.
