Fin 2024, Klarna a documenté publiquement l’impact de son assistant IA : 2,3 millions de conversations traitées en un mois, environ deux tiers du support client, et un temps moyen de résolution passé de 11 à 2 minutes, soit l’équivalent de 700 employés temps plein selon la société. Pas une promesse : un bilan d’exploitation accessible en ligne.
Toutefois, Gartner et Reuters publiés en 2024 soulignent la difficulté du passage à l’échelle : plus de 40 % des projets d’IA agentique pourraient être abandonnés d’ici 2027, faute de valeur ajoutée concrète.

Ces deux signaux mettent en lumière les enjeux actuels autour des agents IA : ils sont un levier opérationnel d’efficacité évident mais cela nécessite une grande rigueur de configuration pour bénéficier de leur plein potentiel. Dans cet article, nous allons voir ce qu'est un agent IA, à quoi ça sert, et pourquoi les agents trop autonomes ne sont pas toujours adaptés.

Qu’est-ce qu’un agent IA  ?

Un agent IA est un système capable non seulement de générer du texte comme un chatbot, mais surtout d’agir de façon autonome dans un cadre défini. On parle aussi d’agent intelligent, car il peut percevoir un contexte, raisonner, exécuter des actions et apprendre de ses interactions. La différence clé avec un simple chatbot : l’agent enchaîne des actions pour atteindre un résultat (un ticket clos, une opportunité créée, un contenu publié).

Trois briques sont essentielles pour le rendre opérationnel :

1. un modèle de langage pour planifier et décider,
2. un catalogue d’outils (connecteurs, API, bases),
3. une orchestration qui supervise, journalise et contrôle les droits.

Dans le monde réel, cela signifie : des permissions limitées (lecture seule au début), des journaux d’actions traçables, et des validations humaines aux étapes critiques. Sans ces garde-fous, un agent n’agit pas de façon fiable ou pire, il agit trop.

Cas d’usage

Service client - retours/remboursements

L’entreprise X veut clôturer automatiquement les petites demandes de remboursement. Elle crée un agent connecté à l’ERP (statuts de commande), au helpdesk et au PSP (paiement).
Règles simples : montant ≤ 50 €, achat < 30 jours, pas d’article exclu ni de fraude. À chaque ticket, l’agent lit le numéro de commande, vérifie l’éligibilité, lance le refund si c’est OK, met à jour la commande, envoie l’email au client et ferme le dossier. Si ce n’est pas éligible, il propose un échange/avoir et passe à un humain. Tout est journalisé (règle appliquée, montant, horodatage).

Marketing & ventes - séquence d’emails

L’entreprise X veut obtenir des RDV avec une petite séquence d’emails. Elle crée un agent relié au fichier de prospects, à l’outil d’envoi d’emails et aux agendas des commerciaux.
L’agent prend la liste, enlève les contacts qui ne veulent plus être contactés, remplit des modèles d’emails adaptés au type de prospect (bénéfice clair + petite preuve + appel à l’action), vérifie que c’est court et qu’il y a le lien de désinscription, puis programme les envois sur une plage horaire (par ex. 9–11h). Si quelqu’un répond “oui”, il propose 3 créneaux et crée l’invitation. Si la personne se désinscrit, il met à jour la fiche dans le fichier. À la fin, on a un historique propre par contact et un petit tableau de bord des résultats.ple.

RH & recrutement -  présélection

L’entreprise X veut accélérer le tri des CV. Elle met un agent relié à l’ATS, aux modèles d’emails RH et à l’agenda du recruteur, avec une grille de scoring claire (must-have / nice-to-have). À chaque candidature, l’agent extrait les infos clés, calcule un score et produit un résumé standard (forces, risques, questions). Selon le score : A = propose 3 créneaux et crée l’événement si OK ; B = envoie un test et met “en attente” ; C = envoie un refus personnalisé et archive. Les décisions sont traçables, et il y a une revue humaine quand on est proche des seuils.

Les freins d’un agent totalement autonome 

L’agent “autonome” qui fait tout de A à Z fait rêver, mais avant d’y aller, regardons les points d’attention concrets : vraies intégrations aux outils, fiabilité étape par étape et cadre légal européen.

1. Intégrations et gouvernance. Un agent utile doit pouvoir écrire et interagir avec vos systèmes (CRM, ITSM, ERP).
2. Fiabilité. Chaque étape de la boucle percevoir → raisonner → agir peut casser : instructions floues, données périmées, outils mal configurés. C’est pourquoi Gartner alerte sur le fort taux d’échecs des projets lancés uniquement par effet de mode.
3. Conformité européenne. En 2025, la CNIL publie des recommandations opérationnelles : finalités explicites, minimisation, information des personnes, mesures de sécurité et documentation des tests. Les entreprises qui cadrent leurs agents avec ces principes réduisent l’« inconnue réglementaire ».
4. AI Act : calendrier et obligations. Les premières obligations pour les modèles à usage général démarrent à partir du 2 août 2025, puis s’étendent aux systèmes à haut risque en 2026. Traduction pratique : traçabilité, transparence, gestion des risques. Anticiper ces exigences dans vos workflows évite la refonte au dernier moment.

Conclusion intermédiaire : dans 80 % des organisations, la trajectoire la plus sûre commence par des agents cadrés, paramétrés, supervisés, avec montée en autonomie progressive.

Comprendre l’agentique : l’exemple d’un remboursement de commande

L’algorithme est simple à expliquer, mais compliqué à faire fonctionner.

Voici les 5 étapes, illustrées par un cas concret :

• Percevoir : extraire le contexte utile (brief, politiques internes, données autorisées).
  Exemple : l’agent reçoit « J’ai reçu ma commande en retard, je voudrais être remboursé ». Il identifie l’ID de commande, va chercher la politique de remboursement (retard > 7 jours) et interroge les données logistiques autorisées.
• ‍Raisonner : découper la mission en sous-tâches, choisir quel outil appeler et dans quel ordre.
  Exemple : l’agent décide de vérifier le délai de livraison dans l’ERP, de contrôler l’éligibilité, puis d’appeler l’API de paiement avant de mettre à jour le CRM.‍
• Agir : exécuter des actions observables (fichiers, requêtes, mises à jour), avec contrôles.
  Exemple : il interroge l’ERP (commande livrée avec 10 jours de retard), déclenche un remboursement via l’API de paiement et modifie le statut du ticket client dans le CRM.‍
• Évaluer : vérifier la sortie (tests de format, règles métier), réitérer si nécessaire.
  Exemple : l’agent vérifie que la transaction de remboursement a bien été confirmée et que le ticket est marqué « cloturé ». En cas d’échec, il retente ou escalade à un humain.‍
• Tracer : consigner prompts, outils appelés, résultats, décisions — pour auditer et améliorer.
  Exemple : l’agent conserve un journal complet (message client, règles appliquées, API consultées, réponse finale) pour permettre un audit en cas de litige et améliorer le workflow.

Les différents types d’agents IA

Copilote IA (copilote conversationnel) : un assistant virtuel qui aide un humain à rédiger, résumer ou reformuler. Rapide à mettre en place grâce aux solutions d’IA no-code, il présente peu de risques et constitue souvent la première étape d’automation IA.

Agent outillé (tool-use) : un agent intelligent capable de choisir et d’utiliser des outils (requêtes, fichiers, API) avec validation humaine. C’est une évolution des simples agents GPT, car il agit dans les systèmes métiers existants plutôt que de rester purement conversationnel.

Agent de workflow : un agent IA qui exécute plusieurs étapes enchaînées (déclencheur → enrichissement → action → contrôle qualité → livraison). Ce type de workflow IA inclut généralement des points d’arrêt et une vérification humaine, ce qui le rend plus fiable pour les processus métiers complexes.

Multi-agents / “autopilote” : un agent autonome qui coordonne plusieurs rôles spécialisés (par exemple : contenu, données, conformité). Très puissant, mais coûteux à fiabiliser, il n’est pas toujours nécessaire au départ. Ce modèle pousse le plus loin l’autonomie IA, mais demande une gouvernance et une surveillance accrues.

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Etes vous prêt à tout automatiser ?

Automatiser tout, tout de suite, est une promesse séduisante : on imagine plus de rythme, moins de délais et des coûts mieux tenus. 

En pratique, on avance mieux étape par étape. La première étape peut être un agent IA qui vous aide à exécuter des tâches répétitives en suivant vos règles. L’humain garde la main pour la validation finale quand l’image de marque ou la conformité l’exigent. 

Concrètement, vous fixez une petite recette : la structure du contenu, le ton, quelques contraintes et des mots clés. L’utilisateur remplit un formulaire court : le thème, la cible, l’angle. L’agent applique ces règles et génère le contenu demandé. 

C’est précisément ce que permettent les agents IA paramétrables. Ils n’ont pas vocation à remplacer l’humain, mais à exécuter avec rigueur les tâches répétitives, tout en laissant la validation finale là où l’image de marque ou la conformité l’exigent. 

Résultat : moins de réécritures, plus de régularité, et une gouvernance renforcée. Le bon point de départ n’est pas d’automatiser “tout”, mais de cibler un cas concret (par exemple la publication LinkedIn), de mesurer les gains, puis d’élargir progressivement à d’autres usages comme la qualification CRM ou les comptes-rendus de réunion. 

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Tutoriel complet pour créer un agent sur Delos

Objectif : un agent “Post LinkedIn B2B” qui produit des posts cohérents, traçables, paramétrables.

Étape 1 - Ouvrir la Bibliothèque

‍Depuis Delos, allez dans Bibliothèque.

Étape 2 - Choisir l’application‍

Vous pouvez choisir de créer un agent pour Assistant ; Docs ; Scribe ; Recap ; Explore.

Étape 3 - Décrire ce que doit faire l’agent‍

Décrivez votre prompt :

• Sujet d’article : le thème du jour.
• Longueur du post : court / moyen / long (contrainte de caractères).
• Ton : clair / pédagogique / expert.
• Émojis : oui / non.
• Tags / hashtags : oui / non (liste autorisée).
• Question d’ouverture : oui / non (pour stimuler les commentaires).
• …

Delos génère le prompt automatiquement à partir de ces choix.

Etape 4 – Testez le prompt :

Vous pouvez désormais tester le prompt et le modifier manuellement pour avoir les paramètres que vous souhaitez.

Étape 5 – Partagez le prompt à vos collègues

Enregistrez ce setup comme Agent d’équipe. Résultat :

• Temps de production divisé par 3 à 5,
• Style identique d’un auteur à l’autre,

La même méthode peut s’appliquer pour n’importe quel agent comme un agent pour vos Comptes-rendus de réunion.

Comment Delos simplifie l’agentique (et sécurise la mise à l’échelle)

Delos propose une approche no-code et souveraine pour créer des prompts paramétrés et des workflows IA qui respectent vos règles.

• Prompts paramétrés : vous définissez un template (ex. « Post LinkedIn B2B ») avec des variables. Les équipes remplissent les champs, l’agent exécute.
• Orchestration multi-modèles : l’outil selectionne automatiquement le bon modèle selon la tâche (rédaction, extraction, structuration), combiner LLMs.
• Hébergement européen et politiques RGPD alignées sur les recommandations CNIL.

Vous souhaitez créer votre premier agent ? Vous pouvez essayer la plateforme gratuitement en cliquant sur ce lien : Testez Delos gratuitement.