Hello,

J’espère que vous allez bien,

De mon coté, je suis dans le train direction Paris. J’accompagne un client 2 et demi après pour faire un refresh IA.

En janvier, cela fera 3 ans que j’accompagne des entreprises à l’IA générative. Le temps passe vite, vous ne trouvez pas ?

Si vous voulez vous faire accompagner notre entreprise pour une formation, du consulting ou un audit, contactez nous : [email protected].

Allez, c’est parti pour le programme de la semaine :

C’est parti !

Excellente journée,

Jean-Baptiste.

Nouveautés de la semaine

• Le robot Figure 03 est sortie. Je l’ai trouvé impressionnante et j’ai voulu en avoir le coeur net : sommes-nous prêt à avoir des robots fonctionnels qui font tout à la maison ? A quel coût ? Un journaliste du Time répond à ces questions dans une courte vidéo.

• Asma Malla parle beaucoup de géopolitique à l’ère de l’IA. J’ai bien apprécié son intervention de 20 minutes à visionner ici. L’idée que je retiens : l’IA générative est un intermédiaire de pensée. Si celle ci est influencée par un agenda politique, et que nous nous basons dessus pour raisonner, alors nous épouserons l’agenda politique de son créateur (par exemple : OpenAI). Sam Altman est allé au repas de Trump. Trump créé une loi contre la soi disant “Woke-AI”. L’IA démocratique qu’est ChatGPT pourrait devenir tout aussi biaisée que le Deepseek chinois. Pensons sans ChatGPT et gardons un esprit critique !! :)

• GPT-5 Pro est le meilleur modèle sur le benchmark ARC AGI 2. Cet “examen” pour les IA est concu pour être facile pour les humains et dur pour les humains. Si l’IA s’améliore à cet examen, plus on peut dire qu’elle se rapproche de nos performances.

Tout sur mes expérimentations sur l’AgentKit d’OpenAI

L’agentkit d’OpenAI a été annoncé comme la GRANDE nouveauté du DEVDAY de la semaine passée.

Entre annonce tonitruante, bruit sur les réseaux, quelle est la vérité ?

Je vais essayer de vous transmettre ce que j’ai appris lors de mes expériences terrain. 


Pour un grand groupe hôtelier Suisse, j’ai créé un prototype d’agent IA.

Dans un premier temps, je vous dévoilerai le processus de création que j’ai suivi pour ce client.

Puis je vous partagerai les enseignements que j’en ai tiré.

Avant de débuter, vous devez comprendre saisir une différence entre chatbot et agent IA.

Avant de débuter

Un chatbot, vous en avez dans sur une icône en bas à droite des sites internets, des humains peuvent vous répondre.

Les LLMs (grands modèles de langage) peuvent être utilisés pour créer des chatbots qui parlent à la manière des humains. On donne au modèle IA la documentation interne de l’entreprise pour qu’il puisse répondre aux questions.

Un agent IA est un modèle IA qui peut utiliser plusieurs outils en boucle pour faire des actions. Il pourra modifier un excel et envoyer un email sans intervention humaine si vous l’avez programmé comme tel.

OpenAI a sorti l’agentkit avec :

• L’agentbuilder : vous avez la possibilité de créer un workflow composé de plusieurs agents IA.

• Chatkit : vous pouvez déployer ce worfklow sur un site pour que les utilisateurs finaux parlent avec.

Dans la logique d’OpenAI, le workflow débute avec la conversation entre un utilisateur et le chatbot.

Prenons un exemple pour que ça soit plus clair :

Le processus de création

J’ai testé l’Agent Builder d’OpenAI et ai créé un workflow pour un client dans l’hôtellerie.

Celui-ci a deux problématiques douloureuses :

1 - Répondre rapidement aux commentaires négatifs mis sur Google et les autres sites

2 - Répondre aux questions communes des clients avant le séjour ou après le séjour

J’ai donc créé un workflow avec plusieurs agents IA à destination du front office et des directeurs d’hôtel.

Pour cela, j’ai suivi la méthode suivante :

Etape 1 : préparation des données.

J’ai créé :

• un fichier avec les réponses aux commentaires pour coller avec le style du client. (Astuce : utiliser APIFY).

• un fichier FAQ. Astuce : utiliser deepresearch.

Etape 2 : Création du worfklow avec 3 agents et un noeud if else

• Agent classificateur : il classe la demande de l’utilisateur et répond sous format JSON.

• Un noeud IF Else : soit commentaire client, soit questions communes.

• Un agent IA support interne et un agent IA réponse client.

Astuce :

• utiliser les guides de prompting avec Claude ou ChatGPT pour faire une V1 du prompt.

• Pour le classificateur : ne pas prendre le GPT-5 qui réfléchit qu’un peu. Il est plus rapide mais pas assez performant.

Etape 3 : J’ai testé le déploiement avec ChatKit mais je n’ai pas encore réussi à avoir un bon résultat.

Cela donne :

• Un utiisateur du service client de l’hôtel discute avec le chatbot

• Le classificateur identifie si c’est pour répondre à un commentaire client ou une question et envoie au bon agent

• Le bon agent avec les bonnes données répond

L’agentKit est utile.

Mais attention à :


Déployer là où il y a une vraie valeur ajoutée

Là où j’ai eu le plus de mal avec l’agentKit d’OpenAI : savoir où celui-ci a une vraie valeur ajoutée.

Un client me rappelait récemment :

Beaucoup veulent mettre de l’IA partout, alors qu’un autre outil pourrait faire l’affaire.

Avant toute chose, demandez vous :

• Quel est mon problème concret ?

• Est-ce que je peux le résoudre sans IA ?

• Si non, un chatbot traditionnel type ChatGPT suffit il ?

• Si non, ai-je besoin d’un agent IA ?

Dans mon exemple, les LLMs sont doués pour répondre aux demandes clients + aller chercher de l’information dans des documents textes + il est plus simple pour les agents du front office d’avoir une solution chatbot avec deux sous agents plutôt que plusieurs agents : un pour les commentaires clients négatifs et un pour les réponses sur la FAQ interne.

Un autre exemple :

Je pourrais déployer ChatKit + un workflow sur mon site ou sur cette newsletter.

J’ai pensé à créer deux chatbots

1.Côté externe (front-office) :

• Un widget Chatkit intégré sur mon site / landing pages → accueille visiteurs, filtre prospects, pousse la donnée à mon CRM salesforce. Je pourrais aussi connecter avec un calendly ou directement avec mon google agenda via MCP.

2 - Côté interne (back-office) :

• Un chatbot avec deux sous agents :

  • Un sous agent contenu : il puise dans mes newsletters, post Linkedin pour donner des idées de contenu

  • Un sous agent assistant commercial qui m’aide à faire des propositions commerciales : j’ai mis tous les RDVs clients, PV, notion et offres passées.

5 enseignements après mes essais avec l’AgentKit

1 - Ce n’est pas (encore) un N8N killer

Le workflow d’agent builder se déclenche toujours avec une conversation. Avec N8N, le déclencheur est multiple : recevoir un email, un nouveau lead dans google sheet, un changement dans un site.

2 - Moins de choix de noeuds, plus de simplicité.

Par rapport au 7654 choix de N8N, les 11 choix de noeud d’OpenAI paraissent simples.

3 - Un tas d’options pour les agents

Connecteurs MCPs, file search, code interpreter, web search, code interpreter, client tool, l’agent est capable de faire pas mal de choses.

3 - La vraie (seule?) nouveauté sont les widgets.

Vous pouvez agrémenter votre chatbot d’icônes personnalisés en React pour rendre le chatbot plus visuel.

4 - Nombre d’applications connectées en MCP insuffisant.

J’aurais aimer plus de connexions natives via MCP. Connecter les outils métiers, c’est aujourd’hui le nerf de la guerre.

5 - Chatkit pas si simple à déployer

OpenAI veut rendre le déploiement de chatbots et d’agents simples. Mais je n’ai pas réussi à le déployer seul (la documentation ne suffit pas). J’ai eu besoin d’un ami développeur, qui est aussi freelance pour nous.

En résumé :

OpenAI te permet de faire des worfklows avec plusieurs agents sans sortir de son écosystème.

L’entreprise entre alors dans le monde du no-code.

Etant donné leur volonté d’écraser le marché, rien ne les empêche à terme d’empiéter sur les plateformes de Zapier, Make ou N8N.

L’avenir nous le dira.



Avez-vous créé votre premier workflow avec l’AgentBuilder ?

JB

La notion de la semaine - Pourquoi l’IA ne prendra pas votre travail

Source : Every

Ll’IA excelle à automatiser des tâches, mais un emploi recouvre bien plus que cela.

Un emploi est une collection de tâches nécessitant du jugement, de la collaboration et du contexte.

Et même si les agents d’IA élargissent ce que l’on peut appeler une « tâche », ils ne pourront jamais remplacer complètement le rôle de l’humain qui assemble ces tâches pour créer de la valeur économique.

Par exemple, lorsqu’un ingénieur logiciel utilise un agent d’IA pour écrire un morceau de code, il doit encore décider si la fonctionnalité mérite d’être livrée, la revoir avec un chef de produit et l’intégrer dans un système plus large.

Levie pense aussi que le paradoxe de Jevons — une idée du XIXᵉ siècle selon laquelle, quand quelque chose devient plus facile ou moins cher à utiliser, la demande pour cet usage augmente — aide à comprendre pourquoi l’IA ne réduira pas le nombre d’emplois disponibles.

Selon lui, la plupart des entreprises réalisent déjà moins de travail qu’il serait économiquement utile d’en faire, car elles sont limitées par le temps et le coût du travail. Si ces contraintes s’allègent, le volume de travail augmente.

Il prend l’exemple des avocats : si l’IA permet à son équipe juridique de revoir les contrats deux fois plus vite, il ne licencierait pas la moitié de ses juristes. Il exécuterait ce processus deux fois plus rapidement, réduirait les goulots d’étranglement, répondrait plus vite aux clients et augmenterait probablement les ventes — ce qui, à terme, pourrait conduire à embaucher davantage de personnes.

Le prompt de la semaine - créez de supers vidéos avec Sora 2

[Description de la scène en prose et en langage simple. Décrivez les personnages, les costumes, le décor, la météo et autres détails. Soyez aussi descriptif que possible pour générer une vidéo qui correspond à votre vision.]

Cinématographie :
Plan caméra : [cadrage et angle, ex : plan large d'établissement, à hauteur des yeux]
Ambiance : [ton général, ex : cinématique et tendu, ludique et suspensif, anticipation luxueuse]

Actions :
- [Action 1 : un mouvement ou geste clair et précis]
- [Action 2 : un autre mouvement distinct dans le clip]
- [Action 3 : une autre action ou ligne de dialogue]

Dialogue :
[Si le plan contient du dialogue, ajoutez ici de courtes lignes naturelles ou dans la liste des actions. Gardez-les brèves pour qu'elles correspondent à la durée du clip.]

How To - Comment transformer des idées en applications (sans coder)

1. Crée un compte gratuit sur Claude.ai ou connectez-vous si vous en avez déjà un.

2. Allez dans l’onglet “Artifacts”.

3. Choisissez l’un des modèles existants dans la galerie Inspiration pour le personnaliser.

4. Si vous ne voulez pas utiliser de modèle, clique sur “New Artifact” en haut à droite de la page d’accueil des Artifacts. Sélectionne une catégorie qui t’intéresse (ex. : jeux, quiz, etc.). Discutez avec Claude pour concevoir votre artefact de manière itérative.

5. Personnalisez votre Artifact en collant ou en téléversant du contenu spécifique que vous voulez utiliser, ou en définissant une palette de couleurs ou un style de design particulier. Expliquez comment vous voulez qu’il fonctionne ou demande à Claude de vous guider avec des questions.

6. Testez l’Artifact. Cliquez sur “Publish” quand vous êtes prêt à obtenir un lien partageable et, si vous voulez, un code d’intégration.

7. Revenez plus tard sur l’Artifact pour le mettre à jour ou le modifier.

8. 🔁 Répètez autant de fois que vous voulez pour créer d’autres Artifacts. Les utilisateurs gratuits peuvent rencontrer des limites de taux d’utilisation.

La vidéo de la semaine - Automatiser la création de contenu Sora avec N8N

Merci pour la lecture de cette édition,

Excellente journée,

Jean-Baptiste.