L’IA peut faire le job. À vous de cadrer la mission.
Le fantasme : un agent IA autonome qui fait tourner le business pendant qu’on dort.
La réalité : un projet qui demande du cadrage, des choix, et un minimum de compréhension pour ne pas se faire balader par la technique.
Cet article à celles et ceux qui doivent piloter un projet IA, en tant que chef·fe de projet, freelance, responsable digital ou dirigeant :
- ✅ Poser un cadre clair
- ✅ Comprendre les briques d’un projet agentique
- ✅ Dialoguer avec un prestataire sans se laisser noyer sous le jargon
👉 Si vous avez encore du mal à faire la différence entre automatisation classique et IA, je vous conseille de revoir d’abord les bases.
Automatiser avec l’IA : poser les bases d’un projet utile
Décryptage | Qu’est-ce que l’IA agentique ?
L’IA agentique est une intelligence artificielle conçue pour agir de manière autonome en poursuivant un objectif défini, comme un collaborateur virtuel.
Contrairement à une IA classique (qui attend vos requêtes et y répond une par une), une IA agentique peut :
- ✅ Prendre des décisions
- 🔁 Enchaîner des actions automatiquement
- 🔗 Interagir avec d’autres outils ou systèmes
- 🧠 S’adapter aux résultats ou au contexte
Son fonctionnement s’appuie souvent sur des workflows définis, des connexions API, et parfois des outils no-code.
Les briques techniques d’un système automatisé avec IA
⚙ À retenir
💬 Une IA agentique ne se contente pas de répondre à vos prompts. Elle agit pour atteindre un objectif, en autonomie relative.
Est-ce qu’une IA agentique est la même chose qu’un agent IA ?
Pas exactement — mais dans la pratique, les deux termes sont souvent utilisés de façon interchangeable.
- 🤖 « IA agentique » : c’est le concept (une IA conçue pour agir de façon autonome)
- 🤖 « Agent IA » : c’est l’implémentation concrète (le petit assistant que vous déployez)
👉 Autrement dit, vous pouvez créer un agent IA basé sur une IA agentique.
C’est un peu comme dire : « une voiture autonome » (le concept) vs. « la Tesla Model X dans mon garage » (l’exemple).
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Cas d’usage : Ce que peut vraiment faire un agent IA
Un agent IA peut automatiser de nombreuses tâches métier, dès lors qu’elles sont répétitives, structurées et bien cadrées.
| Contexte | Ce que fait l’agent |
|---|---|
| Marketing | Lance une campagne, teste plusieurs messages, adapte |
| E-commerce | Génère fiches produits, ajuste les prix selon stock/demande |
| Support client | Répond aux tickets, classe les demandes, escalade |
| Contenu web | Rédige des articles SEO-ready, les programme |
| RH | Trie les CV, planifie des entretiens |
Build vs run : ce que l’IA va automatiser
Où s’arrête son autonomie ?
- ⚖️ C’est là que le rôle du porteur de projet est crucial.
- ⚖️ Un agent IA peut être très efficace sur des micro-décisions, mais dès qu’il s’agit d’enjeux stratégiques, de données sensibles ou d’impact humain, le pilotage humain doit reprendre le dessus.
Gouverner l’IA en entreprise : qui pilote vraiment, et comment garder le contrôle ?
Ce qu’il vaut mieux éviter
- 🛑 Lui confier des décisions stratégiques (ex : choisir un budget, embaucher quelqu’un)
- 🛑 Utiliser des données sensibles sans protection RGPD
- 🛑 Laisser un agent agir sans mécanisme de supervision
AI Risk Canvas : une grille stratégique pour éviter les dérives de l’IA
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Piloter un projet d’IA agentique | Quels outils utiliser ?
Le marché est en train d’exploser : il existe désormais des dizaines de solutions qui parlent « d’agents IA » — mais elles ne font pas toutes la même chose.
👉 Pour vous y retrouver, voici 3 grandes familles d’outils, avec les bons critères pour faire le tri selon votre besoin.
1. Outils pour créer vos propres agents IA
Pour les profils plus techniques (ou accompagnés par un dev ou un chef de projet expérimenté)
- 🔧 Plateformes open source ou low-code (ex : CrewAI, Langchain, Flowise, Superagent, AutoGen, etc.)
- 🔧 Permettent de configurer un agent IA de A à Z (rôles, mémoire, outils)
- 🔧 Nécessitent des connaissances en intégration, parfois un peu de Python
👉 À privilégier si :
Vous avez un besoin très spécifique et l’équipe (ou un prestataire) pour l’implémenter proprement
2. Plateformes généralistes « clé en main »
Pour créer des agents sans coder (interface no-code, prompts guidés)
- 🧰 Exemples : Dify, AgentGPT, MindStudio, OpenPipe, Taskade
- 🧰 On choisit un but, on connecte quelques outils, et l’agent exécute une séquence d’actions
- 🧰 Autonomie variable selon les plateformes
👉 À privilégier si :
Vous voulez tester un cas d’usage rapidement, ou monter un POC avec peu de moyens techniques
3. Plateformes métier avec agents intégrés
Des outils existants (SEO, CRM, content, etc.) qui ajoutent des fonctions « agent IA »
- 🧩 Exemples : Jasper (contenu), Writer (RSE), SurferSEO, Notion AI, Linear, etc.
- 🧩 L’agent IA est embarqué dans une interface métier
- 🧩 Capacité d’action limitée à l’univers de l’outil
👉 À privilégier si :
Vous avez déjà l’outil → l’agent vous permet d’optimiser sans tout reconstruire
📊 Grille express pour trier les outils d’agents IA
| Critère | Création personnalisée | Plateforme no-code | Agent intégré à un outil |
|---|---|---|---|
| Niveau de personnalisation | Très élevé | Moyen | Faible à nul |
| Compétences requises | Techniques ou accompagnement | Non techniques | Aucune |
| Portée fonctionnelle | Très large | Moyenne | Spécifique |
| Autonomie de l’agent | Selon config | Semi-autonome | Très limitée |
| Vitesse de mise en place | Long | Rapide | Instantané |
La stack technique d’une IA agentique est souvent ce qui paraît le plus complexe à appréhender.
Difficile de comprendre — et de faire le tri — entre toutes les propositions des prestataires qui vous sollicitent.
👉 Faire appel à un chef de projet web indépendant peut alors être une excellente façon de challenger les solutions IA avant leur mise en place.
Compétences techniques d’un chef de projet web : ce qu’il faut vraiment comprendre
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Focus | Piloter un projet IA sans être tech
Cadrer et comprendre
Pas besoin de savoir coder, mais pour piloter un projet IA agentique, vous devez :
1. 🎯 Formuler des objectifs clairs
Exemples : « Réduire le délai de réponse client », « Améliorer le taux de conversion »
➡️ Un agent IA agit en fonction d’une intention mesurable. Sans ça, il tourne à vide.
2. 🧠 Comprendre la logique des prompts
Chaque fois que l’IA intervient, elle exécute une consigne appelée prompt.
👉 Ce n’est pas un seul prompt magique, mais une suite d’instructions métier, comme :
- 🧠 analyser un message,
- 🧠 rédiger une réponse,
- 🧠 publier un contenu.
Votre rôle : vous assurer que ces instructions sont cohérentes avec vos attentes métier.
3. 📋 Définir un plan d’action réaliste
Un agent IA fonctionne comme un mini-process automatisé.
Exemple : recevoir une demande → catégoriser → répondre → archiver.
➡️ Vous devez penser en enchaînement d’étapes concrètes, pas en “IA qui fait tout”.
4. 🔌 Lister les outils à connecter
CRM, site web, base de données, outil d’emailing, etc.
➡️ L’agent ne fait rien tout seul : il a besoin d’accéder à vos outils pour agir efficacement.
5. 🛡️ Définir les limites de son autonomie
Peut-il modifier des données ? Publier un contenu ? Envoyer des emails ?
➡️ Définissez clairement ce qu’il peut faire seul, et ce qui doit être validé.
6. 📊 Suivre les résultats et les actions
Exemples d’indicateurs : temps gagné, taux d’erreur, taux de conversion amélioré…
➡️ Mettez en place un tableau de bord ou un suivi automatisé, ne vous fiez pas à l’intuition.
7. 🔁 Prévoir une phase de test et de supervision continue
L’IA agentique n’est jamais totalement autonome sans contrôle.
➡️ Testez en conditions réelles, suivez ses actions, ajustez ses paramètres régulièrement.
⚙ À retenir
💬 Un projet IA agentique ne démarre pas par une techno, mais par un cadrage métier. Ce que vous décidez ici conditionne tout le reste.
À quels signaux faire attention dans un échange avec un prestataire IA ?
Signaux d’alerte :
- 💣 Il/elle ne parle que de techno, jamais de vos objectifs métier
- 💣 Aucune documentation fournie
- 💣 Pas de mécanisme de validation ou de logs
- 💣 Le devis n’inclut pas de phase de test
Bonnes pratiques :
- ✅ Une phase de cadrage claire
- ✅ Un schéma explicatif du fonctionnement de l’agent
- ✅ Un point de contact dédié pendant les tests
- ✅ Une documentation compréhensible pour le client
Les rôles dans un projet IA : qui fait quoi ?
Attention aux coûts cachés d’un projet IA agentique
Créer un agent IA semble abordable… jusqu’à ce que la facture tombe.
Voici les principaux postes de coûts à surveiller, dès le début 👇
💸 Abonnements
- 🧾 Plateformes no-code (AgentGPT, Dify, Flowise…) : formules mensuelles
- 🧾 Connecteurs (Zapier, Make…) : tarification par volume d’exécutions
- 🧾 Stockage ou intégrations (Airtable, Notion, API externes)
💸 Consommation de tokens (GPT & co)
- 🧮 Chaque interaction avec l’IA (prompt + réponse) consomme des tokens
- 🧮 GPT-4, Claude, Mistral… : chaque modèle a sa tarification
→ Une requête complexe ou mal optimisée peut coûter plusieurs centimes, multipliée par centaines/mois
🎯 À ne pas négliger dans vos calculs de ROI :
Ce n’est pas le nombre d’agents qui coûte cher, c’est ce qu’ils font et à quelle fréquence.
💸 Supervision & ajustements
- 🛠️ Temps passé à monitorer, tester, corriger
- 🛠️ Coût d’un prestataire ou chef de projet pour optimiser les workflows
⚙ À retenir
💬 Un agent IA peut automatiser beaucoup de choses… y compris les dépenses.
➡️ Prévoir un suivi budgétaire simple dès le départ est un vrai facteur de succès.
Investir dans l’IA sur un site : caprice techno ou vraie création de valeur ?
Vous avez testé une solution IA… mais vous doutez du résultat ?
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Perspectives | Est-ce que l’IA agentique est une technologie mature ?
Pas encore. Et c’est important de le dire.
L’IA agentique est une technologie émergente, encore très évolutive :
- 🚨 Les outils changent tous les 3 mois
- 🚨 Les résultats sont parfois brillants… parfois absurdes
- 🚨 Les connexions entre plateformes sont instables
- 🚨 Peu de standards, peu de documentation sérieuse, peu de retours d’expérience consolidés
Ce n’est pas une raison pour ne rien faire, mais une bonne raison de savoir dans quoi vous vous engagez :
👉 Vous ne déployez pas un outil clé en main.
👉 Vous démarrez un projet exploratoire, à piloter avec méthode et vigilance.
🧨 Une course à l’innovation (et à la survie)
Chaque semaine, de nouvelles startups IA agentique voient le jour, souvent avec :
- ✨ une interface prometteuse,
- ✨ des fonctionnalités spectaculaires en démo,
- ✨ un buzz relayé sur LinkedIn…
Mais combien survivront face aux GAFAM qui avancent à grand pas (OpenAI, Google, Microsoft, Meta, Amazon) ?
👉 Certaines plateformes ne passeront pas l’hiver.
👉 D’autres seront rachetées, arrêtées, ou fondues dans des écosystèmes fermés.
🧠 Ce que ça implique pour un porteur de projet
- ✅ Évitez de tout miser sur une plateforme unique
- ✅ Choisissez des outils interopérables, avec API ouverte, export des données possible
- ✅ Anticipez les alternatives si l’outil principal tombe
- ✅ Privilégiez l’expérimentation agile, pas l’industrialisation immédiate
⚙ À retenir
💬 Dans un écosystème encore instable, le vrai levier stratégique n’est pas la techno… mais la capacité à s’adapter vite et bien.
☕ Conclusion
Piloter un projet d’IA agentique, ce n’est pas juste “tester un nouvel outil”.
C’est structurer un système qui prend des décisions et agit à votre place.
Et ce système, aussi autonome soit-il, a besoin d’un cadre clair, d’une supervision active et d’une vision métier bien définie.
Si je devais prendre en main un projet IA agentique aujourd’hui,
je prendrais le temps de poser une vraie gouvernance et de documenter chaque étape.
Je ne suis pas contre l’idée de collaborer avec une startup — bien au contraire.
Mais j’aurais le devoir de vérifier si j’ai affaire à des pros de l’agentique…
… ou à des bidouilleurs du dimanche avec une landing page bien léchée.
J’apporterais un soin particulier à :
- 🎯 La maintenabilité des workflows
- 🎯 La surveillance continue des actions de l’IA
- 🎯 Et surtout au retour sur investissement, souvent sous-estimé dans l’euphorie initiale
Parce qu’au fond, l’IA agentique ne remplace pas la stratégie.
Elle l’exécute.
Et c’est justement parce qu’elle peut aller vite et loin, qu’il faut s’assurer qu’elle part dans la bonne direction.
👩💻 Je suis Carole Lavocat
Cheffe de projet web 360° — stratégie digitale, SEO, IA & conformité RGPD.
Rédactrice en chef de wexample.com, le média des décideurs du web.
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