Des décisions d'architecture au déploiement en production, ce guide couvre tout ce dont vous avez besoin pour construire des agents IA fiables, sûrs et réellement utiles. Boucles ReAct, orchestration multi-agent, garde-fous, évaluation, et les schémas durement acquis qui distinguent les démos des systèmes de production.
Un agent IA est un système qui utilise un grand modèle de langage comme moteur de raisonnement pour décider des actions à entreprendre, exécuter ces actions via des outils, observer les résultats et itérer jusqu'à ce qu'un objectif soit atteint. Contrairement à un simple appel LLM qui prend une entrée et renvoie une sortie, un agent fonctionne en boucle avec la capacité d'agir sur son environnement.
La distinction essentielle réside dans l'autonomie et l'usage d'outils. Un chatbot répond à des questions. Un agent réserve la réunion, crée le ticket, interroge la base de données et rédige le rapport — décidant à chaque étape de la suite à donner en fonction de ce qu'il a appris jusque-là.
Tous les systèmes n'ont pas besoin d'une autonomie totale. Comprendre où votre cas d'usage se situe sur ce spectre détermine votre architecture, vos exigences de sécurité et votre complexité opérationnelle.
Une invite en entrée, une réponse en sortie. Pas d'outils, pas de boucle. Classification, résumé, extraction.
Le modèle appelle un ou plusieurs outils et synthétise les résultats. La plupart des chatbots à function calling.
Le modèle raisonne, agit, observe et recommence. Il décide quand il a terminé. Agents ReAct.
Plusieurs agents spécialisés se coordonnent pour résoudre des tâches complexes. Schémas supervisor ou swarm.
Les agents surveillent, planifient et agissent sur de longs horizons temporels avec une supervision humaine minimale. Nécessite des garde-fous étendus.
Les agents ajoutent de la latence, du coût et de l'imprévisibilité. Si vous pouvez résoudre le problème avec un pipeline déterministe (extraction, classification, flux figé), faites-le. Optez pour des agents lorsque la tâche exige une prise de décision dynamique : lorsque vous ne pouvez pas prédire à l'avance quels outils appeler, dans quel ordre, ni combien de fois. Si la logique de branchement est connue dès la conception, utilisez un flux ; si elle doit être déterminée à l'exécution, utilisez un agent.
L'architecture que vous choisissez détermine la manière dont votre agent raisonne, planifie et coordonne le travail. Chaque schéma présente des compromis différents en matière de contrôlabilité, de latence et de complexité.
L'agent entrelace des traces de raisonnement et des appels d'outils dans une boucle : Pensée, Action, Observation, et on recommence.
Le LLM décide quels outils invoquer et avec quels arguments, puis synthétise les résultats en une réponse finale.
Un LLM planificateur génère un plan en plusieurs étapes en amont, puis un LLM exécuteur réalise chaque étape de manière séquentielle.
Plusieurs agents spécialisés collaborent, chacun maîtrisant un domaine ou une capacité spécifique, coordonnés par un supervisor.
Un agent central achemine les tâches vers des sous-agents spécialisés et agrège leurs sorties. Séparation nette des responsabilités, mais le supervisor est un goulot d'étranglement et un point de défaillance unique.
Le plus courant en productionLes agents se passent la main directement selon le contexte. Aucun coordinateur central. Plus résilient mais plus difficile à déboguer et à appréhender.
Schéma émergentUn arbre de supervisors, chacun gérant une équipe de sous-agents. Permet des structures organisationnelles complexes, mais ajoute une surcharge de coordination importante.
Cas d'usage complexes uniquementCommencez par l'architecture la plus simple qui pourrait fonctionner. Un agent ReAct unique doté de bons outils surpassera systématiquement un système multi-agent mal conçu. N'ajoutez de la complexité que lorsque vous avez la preuve qu'une approche plus simple ne peut pas répondre à vos exigences. La plupart des systèmes d'agents en production que nous construisons utilisent un agent unique avec 5 à 15 outils bien conçus.
Le paysage des frameworks d'agents évolue rapidement. Voici une comparaison honnête des principales options, fondée sur notre expérience de construction de systèmes de production avec chacune d'elles.
| Framework | Idéal pour | Avantages | Inconvénients | Maturité |
|---|---|---|---|---|
| LangGraph | Flux à état complexes, systèmes de production | Contrôle fin, human-in-the-loop, persistance, streaming | Courbe d'apprentissage plus raide, modèle mental basé sur les graphes | Élevée |
| CrewAI | Collaboration multi-agent, tâches basées sur les rôles | API simple, modèle rôle/objectif/historique, délégation intégrée | Moins de contrôle sur le flux d'exécution, plus difficile à déboguer | Moyenne |
| OpenAI Agents SDK | Applications natives OpenAI, prototypage rapide | Tool-calling natif, transferts, garde-fous, traçage intégré | Verrouillage fournisseur, choix de modèles limité | Moyenne |
| AutoGen | Recherche, schémas multi-agent conversationnels | Schémas de conversation flexibles, exécution de code, conversations imbriquées | Configuration complexe, abstraction plus lourde | Moyenne |
| Custom (no framework) | Contrôle total, dépendances minimales, contraintes spécifiques | Aucune surcharge d'abstraction, exactement ce qu'il vous faut, facile à auditer | Plus de code répétitif, vous devez construire vous-même la persistance et le streaming | S.O. |
Pour la plupart des cas d'usage en production, nous recommandons LangGraph pour les systèmes basés sur Python ou une implémentation personnalisée pour TypeScript. LangGraph offre un contrôle fin du graphe d'exécution, une persistance intégrée et des schémas human-in-the-loop sans abstraction excessive. Pour les cas d'usage plus simples, l'OpenAI Agents SDK offre une voie plus rapide vers la production si vous évoluez déjà dans l'écosystème OpenAI.
Les outils sont les mains et les yeux de votre agent. La qualité de vos interfaces d'outils est le déterminant le plus important de la performance d'un agent. Un modèle médiocre doté d'excellents outils surpassera un modèle de pointe doté d'outils mal conçus.
Les noms d'outils doivent être des paires verbe-nom (search_documents, create_ticket). Les descriptions doivent expliquer quand utiliser l'outil, pas seulement ce qu'il fait.
Définissez des schémas JSON stricts avec des énumérations, des bornes min/max et des champs requis. Le LLM génère de meilleurs arguments lorsque le schéma contraint son espace de sortie.
Renvoyez des erreurs structurées que l'agent peut analyser. Au lieu d'un échec générique, indiquez ce qui n'a pas fonctionné et ce que l'agent devrait essayer différemment.
Les outils en lecture seule doivent pouvoir être appelés librement. Les outils en écriture doivent être idempotents lorsque c'est possible, et les actions destructrices doivent exiger une confirmation.
Exécutez les outils d'exécution de code dans des conteneurs isolés. Limitez l'accès au système de fichiers, les appels réseau et le temps d'exécution. Ne donnez jamais aux agents des identifiants root ou administrateur.
Ne renvoyez que ce dont l'agent a besoin. Déverser des réponses d'API complètes gaspille les tokens de la fenêtre de contexte et déroute le modèle. Résumez ou extrayez les champs clés.
Chaque description d'outil doit répondre à trois questions pour le LLM : Que fait cet outil ? Quand doit-il être utilisé ? Quelles sont les contraintes ?
En pratique, la plupart des échecs d'agents remontent à trois causes profondes : (1) des descriptions d'outils ambiguës qui poussent le modèle à choisir le mauvais outil, (2) des sorties d'outils trop volumineuses ou trop peu structurées pour que le modèle les analyse, et (3) des informations d'erreur manquantes qui empêchent l'agent de se rétablir. Corrigez ces trois choses avant de recourir à un modèle plus puissant.
Un agent sans mémoire est sans état — il oublie tout d'un tour à l'autre. Les agents en production ont besoin de plusieurs couches de mémoire pour maintenir le contexte, apprendre de l'expérience et gérer les tâches de longue durée.
L'historique de la conversation en cours transmis comme messages au LLM. C'est la forme de mémoire la plus élémentaire, gérée par le framework de chat.
Faits, préférences et connaissances persistés dans un vector store ou une base de données structurée d'une session à l'autre. Récupérés par similarité sémantique au moment de l'inférence.
Enregistrements des trajectoires passées de l'agent : ce qu'il a essayé, ce qui a fonctionné, ce qui a échoué. Permet d'apprendre de l'expérience sans réentraînement.
Un brouillon structuré que l'agent utilise au cours d'une tâche unique pour suivre l'état intermédiaire, les résultats partiels et les étapes suivantes.
Une idée fausse courante veut que des fenêtres de contexte plus grandes éliminent le besoin de gestion de la mémoire. Ce n'est pas le cas. Même avec des fenêtres de plus de 200k tokens, la performance se dégrade pour les informations enfouies au milieu de longs contextes. Plus important encore, tout entasser dans la fenêtre de contexte coûte cher : aux tarifs actuels, un contexte de 100k tokens coûte 10 à 50 fois plus par appel qu'un contexte de 4k tokens bien géré avec une récupération ciblée.
Les agents ont la capacité d'entreprendre de véritables actions dans le monde. Cela rend les garde-fous non négociables. Un agent mal contraint peut envoyer de mauvais e-mails, supprimer des données ou dépenser tout votre budget d'API en quelques minutes. La sécurité n'est pas une fonctionnalité que l'on ajoute après coup — c'est une contrainte de conception dès le premier jour.
Suspendez l'exécution avant des actions irréversibles (envoi d'e-mails, modification de bases de données, achats). Présentez l'action prévue et attendez une approbation explicite.
Routez vers un humain lorsque la confiance de l'agent est inférieure à un seuil. Utile pour les cas limites qui sortent de la distribution d'entraînement.
Laissez l'agent achever les tâches mais signalez les sorties pour une relecture humaine asynchrone. Idéal pour les tâches à fort volume et à risque moindre où la vitesse compte.
Sans limites d'itération explicites, les agents peuvent entrer dans des boucles infinies — appelant à plusieurs reprises le même outil avec des arguments légèrement différents, ou oscillant entre deux états. Chaque agent en production doit avoir un nombre maximal d'itérations strict (généralement 10 à 25 étapes) et un délai d'horloge. Lorsque l'une de ces limites est atteinte, l'agent doit renvoyer gracieusement un résultat partiel accompagné d'une explication plutôt que d'échouer silencieusement.
Tester des agents est fondamentalement plus difficile que de tester des logiciels traditionnels. Les agents sont non déterministes ; leur comportement dépend du modèle, des outils et de l'environnement. Vous avez besoin d'une stratégie d'évaluation multicouche couvrant l'exactitude, l'efficacité, la sécurité et le coût.
| Dimension | Description | Cible | Comment mesurer |
|---|---|---|---|
| Achèvement de la tâche | L'agent a-t-il atteint l'objectif énoncé ? | > 85% | Réussite/échec binaire sur une suite de tâches réservée |
| Efficacité de la trajectoire | Combien d'étapes l'agent a-t-il prises par rapport à l'optimal ? | < 1.5x l'optimal | Comparer le nombre d'étapes aux solutions rédigées par des experts |
| Précision des outils | Les bons outils ont-ils été appelés avec les bons arguments ? | > 90% | Comparaison de traces avec les séquences d'appels d'outils attendues |
| Conformité de sécurité | L'agent a-t-il respecté les garde-fous et les limites ? | 100% | Tests red-team avec des prompts adverses |
| Latence (P95) | Temps de bout en bout de l'entrée utilisateur à la réponse finale | < 30s | Suivi des percentiles sur le trafic de production |
| Coût par tâche | Coût total LLM + invocation d'outils par tâche achevée | Dans le budget | Suivi des tokens et des appels d'API par trace |
Testez chaque outil isolément avec des entrées connues et des sorties attendues. Simulez les dépendances externes. C'est du test logiciel standard qui détecte les bogues d'intégration avant qu'ils ne s'aggravent dans la boucle de l'agent.
Enregistrez la séquence complète des appels d'outils, des arguments et des observations pour un ensemble de tâches de test. Comparez à des trajectoires de référence rédigées par des experts du domaine. Notez à la fois le résultat final et l'efficacité du chemin emprunté.
Construisez une suite de 50 à 200 tâches représentatives avec des résultats corrects connus. Exécutez l'agent complet sur ces tâches et mesurez le taux d'achèvement. Réexécutez la suite avant chaque déploiement et après les mises à niveau de modèle.
Sondez systématiquement l'agent avec des injections de prompt, des requêtes hors champ, des cas limites et des entrées adverses. Vérifiez que les garde-fous tiennent sous la pression. C'est particulièrement important pour les agents en contact avec les utilisateurs.
Plateformes de traçage et d'évaluation en production. Enregistrez chaque exécution d'agent, annotez les traces, exécutez des évaluations sur des données historiques et détectez les régressions.
Frameworks d'évaluation de prompts et d'agents. Définissez des suites de tests sous forme de code, notez les sorties avec des évaluateurs personnalisés et intégrez-les dans les pipelines CI.
L'écart entre une démo fonctionnelle et un agent en production est énorme. Les agents en production doivent être observables, économes en coûts, résilients aux pannes et scalables sous la charge.
Une fois que vous disposez d'un système mono-agent fonctionnel en production, ces schémas peuvent débloquer de nouvelles capacités. Chacun ajoute une complexité importante ; ne les adoptez donc que lorsque vous avez un besoin clair et la maturité opérationnelle pour les soutenir.
Après avoir généré une sortie, un appel LLM distinct (ou le même modèle avec un prompt de critique) évalue la qualité du résultat et suggère des améliorations. L'agent révise ensuite sa sortie sur la base de la critique. C'est particulièrement efficace pour la génération de code, la rédaction et les tâches d'analyse où la qualité s'améliore par itération.
Note d'implémentation : limitez la réflexion à 2-3 tours. Au-delà, la qualité plafonne tandis que le coût croît linéairement. Utilisez des critères de notation structurés pour le critique afin d'éviter des boucles de retour vagues.
Idéal pour les sorties sensibles à la qualitéExposez votre agent comme un point de terminaison d'API que d'autres systèmes peuvent appeler. L'agent devient un microservice qui accepte des descriptions de tâches et renvoie des résultats. Cela permet la composition : un agent orchestrateur peut appeler des services d'agents spécialisés, chacun avec ses propres outils et connaissances du domaine.
Considérations de conception clés : exécution asynchrone avec des webhooks pour les tâches longues, clés d'idempotence pour la sécurité des réessais, contrats d'API versionnés et SLA clairs pour le temps de réponse et le taux de réussite.
Idéal pour les équipes plateforme et l'outillage interneUn méta-agent décompose des tâches complexes en sous-tâches, achemine chacune vers l'agent spécialiste le mieux adapté et agrège les résultats. C'est le schéma supervisor multi-agent à grande échelle, où chaque sous-agent peut lui-même être un service avec ses propres outils, sa mémoire et ses garde-fous.
L'orchestrateur a besoin : d'une stratégie de décomposition des tâches (basée sur un LLM ou sur des règles), d'un registre de capacités des agents disponibles, d'une gestion des erreurs pour les défaillances partielles, et d'une étape de synthèse qui combine les sous-résultats de manière cohérente.
Idéal pour les flux d'entreprise couvrant plusieurs domainesL'agent enregistre les trajectoires réussies et échouées, puis récupère des expériences passées similaires au moment de l'inférence pour éclairer ses décisions actuelles. Au fil du temps, l'agent apprend effectivement de son propre historique de production sans aucun fine-tuning de modèle. Les trajectoires échouées sont annotées d'une analyse des causes profondes et injectées comme exemples négatifs.
Cela nécessite : un stockage de trajectoires (vector DB indexée par description de tâche), un seuil de similarité pour la récupération, une annotation humaine des modes de défaillance et un modèle de prompt qui intègre les exemples passés comme contexte few-shot.
Idéal pour les tâches répétitives spécifiques à un domaineTous les agents ne répondent pas à des invites utilisateur. Certains s'exécutent selon des plannings (de type cron) ou se déclenchent sur des événements (nouvel e-mail, message Slack, changement en base de données). Ces agents d'arrière-plan surveillent, résument, escaladent et automatisent les flux de routine sans initiative humaine.
Schémas de conception : interrogation + détection de changement, exécution déclenchée par webhook, files de lettres mortes pour les exécutions échouées, et traitement idempotent pour gérer les événements en double en toute sécurité.
Idéal pour l'automatisation des opérationsQue vous conceviez votre premier système d'agents ou que vous en mettiez un à l'échelle, nous pouvons vous aider à naviguer dans les décisions d'architecture, à éviter les pièges courants et à livrer des agents fiables, sûrs et économiques.
Construire des systèmes de génération augmentée par récupération qui fonctionnent en production
Assurez-vous que vos agents IA répondent aux exigences réglementaires
Conception, construction et déploiement d'agents IA de bout en bout