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Utiliser des agents IA au quotidien
Exploration autour des assistants autonomes à partir du No Code et de l'IA
Franck Nussbaumer
December 05, 2024
Salut !
Aujourd’hui j’ai envie de te partager mes découvertes et mes avancées sur un sujet que j’explore depuis quelques semaines : les agents IA.
Le menu du jour
Les agents IA font partie des domaines qui sont en plein essor 📈 : assistant SDR pour contacter vos bases clients, assistants vocaux pour assurer un service client 24h/24, assistant pour qualifier vos leads entrants du marketing, assistant qui trie et écrit vos mails, …
Les possibilités sont infinies, en plein boom et peuvent trouver un grand nombre d’applications dans votre quotidien 🚀.
Il y a trois points qui vont vous intéresser :
Comment identifier un projet IA dans votre quotidien 🎯
Exemple d’un assistant IA 🤖
Exemple d’entrainement d’un modèle sur vos données pour personnaliser votre expérience 🧪
Exploration autour des agents IA
Identifier un projet IA avec du potentiel
Personnellement je m’amuse beaucoup à explorer les possibilités offertes par les agents IA. On peut vraiment leur faire faire un tas de choses.
Maintenant, ce que vous allez chercher à trouver : c’est un ROI (retour sur investissement) !
On est tous contents de créer des images sur Midjourney ou DALL-E, mais après quoi ?
C’est une question que je me pose souvent : comment faire une application véritablement utile au quotidien.
Il y a quatre questions que vous pouvez vous poser pour évaluer la pertinence d’explorer un projet IA :
Est-ce que j’ai accès à de la donnée structurée (texte, base de donnée, pdf, …)
Est-ce que ces données servent une tâche répétitive ?
Est-ce que cette tâche est à faible valeur ajoutée ?
Est-ce que c’est une tâche fréquente ?
Retour d’expérience de l’entreprise Klarna
Klarna, entreprise suédoise spécialisée dans les services financiers et le paiement en ligne différé, a déployer des solutions assistées par l’IA pour augmenter son efficacité, et les chiffres partagés sont intéressants :
Génération de contenu marketing : les coûts marketing ont baissé de 16 % grâce au contenu généré par l'IA 👩💻
Service client plus efficace : les coûts du service client ont diminué de 14 % 🧑🔧
Généralisation de l’usage de l’IA : 90 % des employés utilisent l'IA quotidiennement (et leur chatbot IA gère 2 conversations sur 3 du service client) 🦾
En parallèle, les coûts technologiques de Klarna ont augmenté de 17 % (atteignant 227 millions de dollars) en raison de tous leurs investissements en IA — pourtant, l'entreprise continue de recruter des ingénieurs.
The Information indique que les gains de productivité ont largement compensé l'investissement.
Les axes stratégiques de l'IA chez Klarna :
Automatisation du service client (leur chatbot couvre le travail des 700 employés licenciés - Aouch! sacré réduction de staff ici …)
Contenu marketing et traductions générés par l'IA
Outils de productivité interne
Sources : theinformation.com & Newsletter The Neuron
Créer ses propres projets avec du No Code 🛠️
En quelques heures vous pouvez déployer des assistants IA pour vos usages personnels ou professionnels. Il vous suffit d’un peu de no code, d’un soupçon de recherche (youtube), et de quelques heures.
Dans la suite de la newsletter, je vais vous montrer ce que l’on peut faire en 2-3h avec n8n (outil d’automatisation) et l’API ChatGPT (ou Mistral, ou Anthropic, ou tout autre LLM que vous auriez envie de brancher).
Pas besoin de payer des Saas ultra spécialisés, vous pouvez construire un assistant qui vous ressemble, et qui est entrainé sur les données que vous avez envie de lui partager.
Mettre le doigt dans cet engrenage donne vraiment du sens à la citation de Buzz L’Éclair : vers l’infini et au-delà ! 🧑🚀 |  Généré avec Alfred et Dall-E |
Assistant IA multi-usage via une messagerie (Telegram)
Et si on pouvait déléguer toutes les tâches qui nous prennent du temps à des assistants branchés sur des modèles IA ? Ils pourraient alors, de façon autonome, exécuter les tâches à notre place.
Et si c’était déjà possible ?
Dans mon expérimentation ci-dessous, j’interagis avec une IA vie Telegram, via des message écrits ou vocaux. Et l’IA est capable de comprendre, interpréter ma demande et d’orchestrer les outils que j’ai activer pour répondre à mon besoin.
En l’occurence ici, j’ai crée un bot - Lora - avec lequel j’interagis dans Telegram. Les deux cas d’usage simples que j’ai implémentés sont les suivants :
Donner mon planning à une date précise 📅
Créer un évènement ✨
 Demande de planning sur commande écrite |  Demande de planning sur commande vocale |
Le fonctionnement, quant à lui, n’a rien d’extraordinaire :
Une interface qui traite l’information (écrite ou vocale) 🖥️
Un orchestrateur, branché sur un modèle LLM (ici OpenAI ChatGPT) 🪄
Une série d’outils qui sont appelés en fonction de l’interprétation d’ l’orchestrateur 🛠️
Rien de plus simple, il suffit de continuer de brancher des outils à l’orchestrateur. Si chaque outil répond à un cas d’usage précis, alors l’orchestrateur est capable de le soliciter pour exécuter l’action.
Explorations à venir
J’aimerai m’assurer et tester mon orchestrateur pour savoir s’il peut activer plusieurs outils les uns à la suite des autres avant de me proposer une réponse. On peut notamment utiliser des type d’agent nommé ReAct (Reasoning and Acting).
Si tu es intéressé(e) pour mettre en place un agent IA, remplis le formulaire ci-dessous pour avoir un accès aux explications détaillées
Perspectives 🔮
Il y a certainement une tendance qui se développe autour du “tout vocal” demain. On voit le développement d’agent IA vocaux, et des exemples d’usage déjà à l’oeuvre (en prospection commerciale notamment, même si c’est encore un peu brouillon)
Même si l’expérience utilisateur n’est pas encore optimale, l’utilisation du vocal permet surtout d’être plus efficace :
La vitesse moyenne de frappe pour la plupart des gens est d’environ 40 mots par minute (MPM) (sources issues de Perplextiy.ai : Source 1, Source 2)
La précision moyenne d’un dactylographe est d’environ 92%, ce qui signifie qu’il fait 8 erreurs pour 100 mots tapés (Source 2)
Une conversation normale se déroule à environ 200 mots par minute (Source 3)
Si tu écris beaucoup c’est donc intéressant. Avec 100 mails par jour d’en moyenne 50 mots, cela te prendrait (d’après les sources) environ 2h10 par jour, 11h par semaine.
Demain avec une IA vocale, il suffirait de 2h05 par semaine !
La prochaine fois, je te parlerai de RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Comment utiliser ses propres données pour entrainer son assistant.
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Bonne exploration, et à très vite !
Franck ⟁
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Comment faire évoluer cet assistant ?