Qu'est-ce qu'un agent IA ?
Un agent IA est un système qui :
- Reçoit un objectif en langage naturel
- Planifie les étapes pour l'atteindre
- Utilise des outils (APIs, bases de données, navigateur...)
- Itère jusqu'à accomplir la tâche
Frameworks disponibles
- LangChain Agents : Le plus mature, flexible
- CrewAI : Multi-agents collaboratifs
- AutoGen (Microsoft) : Conversations multi-agents
- Claude Tools : Intégration native Anthropic
Architecture d'un agent
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Utilisateur │
│ "Recherche les 5 derniers │
│ articles sur l'IA" │
└─────────────────┬───────────────────────┘
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Agent (LLM) │
│ 1. Comprend l'objectif │
│ 2. Planifie les étapes │
│ 3. Sélectionne les outils │
└─────────────────┬───────────────────────┘
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Outils │
│ - web_search() │
│ - read_url() │
│ - summarize() │
└─────────────────┬───────────────────────┘
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Résultat │
│ Liste des 5 articles avec résumés │
└─────────────────────────────────────────┘Exemple avec LangChain
from langchain.agents import create_openai_tools_agent, AgentExecutor
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import Tool
from langchain import hub
# Définir les outils
def web_search(query: str) -> str:
"""Recherche sur le web"""
# Implémentation avec SerpAPI, Tavily, etc.
return results
def send_email(to: str, subject: str, body: str) -> str:
"""Envoie un email"""
# Implémentation
return "Email envoyé"
tools = [
Tool(name="web_search", func=web_search, description="Recherche web"),
Tool(name="send_email", func=send_email, description="Envoie un email")
]
# Créer l'agent
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-tools-agent")
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)
# Exécuter
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
result = executor.invoke({
"input": "Trouve les 3 dernières news sur GPT-5 et envoie un résumé à user@example.com"
})Multi-agents avec CrewAI
from crewai import Agent, Task, Crew
# Définir les agents
researcher = Agent(
role="Chercheur",
goal="Trouver des informations pertinentes",
backstory="Expert en recherche d'informations",
tools=[web_search_tool]
)
writer = Agent(
role="Rédacteur",
goal="Rédiger des contenus de qualité",
backstory="Journaliste expérimenté",
tools=[write_tool]
)
# Définir les tâches
research_task = Task(
description="Rechercher les tendances IA 2026",
agent=researcher
)
write_task = Task(
description="Rédiger un article basé sur la recherche",
agent=writer
)
# Créer et exécuter le crew
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, write_task])
result = crew.kickoff()Outils essentiels pour agents
- Recherche web : Tavily, SerpAPI, Brave Search
- Navigation : Playwright, Selenium
- Code execution : Python REPL sandbox
- Fichiers : Lecture/écriture contrôlée
- APIs : Wrapper pour vos APIs métier
Sécurité critique : Ne donnez jamais à un agent un accès non contrôlé à des ressources sensibles. Sandboxez l'exécution de code, limitez les permissions, logguez tout.
Limites actuelles
- Coût : Beaucoup d'appels LLM = facture élevée
- Fiabilité : Les agents peuvent se perdre ou boucler
- Latence : Plusieurs secondes à minutes par tâche
- Hallucinations : Toujours présentes, amplifiées par l'itération
Cas d'usage viables en 2026
- Recherche et synthèse d'informations
- Génération de rapports automatisés
- Support client niveau 1
- Data extraction et transformation
- Assistants de coding (Claude Code, Cursor)
Conseil : Commencez par des agents single-purpose avec des outils limités. Les agents "généraux" qui font tout sont encore trop instables pour la production.
Conclusion
Les agents IA sont prometteurs mais demandent une approche pragmatique. Commencez simple, mesurez les résultats, et complexifiez progressivement.
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Davy Abderrahman
Expert IA et développeur d'agents autonomes. Créateur de AI Labs Audit.
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