Un agent peut interpréter une demande, choisir un outil et enchaîner plusieurs actions. C’est puissant, mais pas automatiquement préférable à un workflow déterministe. Le meilleur système est celui dont vous pouvez comprendre les décisions et limiter les erreurs.
Choisissez le plus simple qui fonctionne
Une règle classique convient aux tâches stables : copier une donnée validée, créer un dossier, envoyer une notification ou déclencher une relance à date fixe. Ajoutez de l’IA lorsque l’entrée est réellement variable : texte libre, documents hétérogènes ou demande nécessitant une classification.
Réservez l’agent aux choix réversibles
Au début, autorisez l’agent à préparer plutôt qu’à publier, recommander plutôt qu’à décider et créer un brouillon plutôt qu’à envoyer. Les actions financières, juridiques, RH ou destructrices doivent rester derrière une validation explicite.
- Faible risque : synthétiser, classer, préparer
- Risque moyen : mettre à jour un outil avec contrôle
- Risque élevé : envoyer, payer, supprimer ou décider pour une personne
Concevez les garde-fous avant la démo
Définissez les outils accessibles, les montants ou volumes maximums, les destinataires autorisés, le journal des actions et une procédure d’arrêt. Un agent utile doit aussi savoir demander de l’aide lorsque les informations sont insuffisantes.
Testez sur les exceptions
Les démonstrations utilisent souvent un cas parfait. Votre test doit au contraire contenir des champs manquants, des doublons, une instruction ambiguë, une pièce jointe incorrecte et une indisponibilité d’API. Mesurez surtout le taux d’escalade et la qualité de la récupération après erreur.
Le choix de l’outil sous-jacent se traite séparément, à partir de critères durables. Pour la conception et l’intégration d’un workflow de ce type, learnAI intervient sur des automatisations sur mesure.
À faire maintenant
- 1Décrire le processus actuel sans outil
- 2Séparer règles fixes et décisions ambiguës
- 3Limiter les premières actions à des brouillons
- 4Tester dix cas limites avant production