Créer son agent IA : trois voies et une méthode

Créer un agent IA, c’est assembler trois choses : un modèle de langage qui rédige et raisonne, une consigne qui lui dit quoi faire, et des outils qui lui permettent d’agir (lire vos mails, écrire dans un tableur, consulter un agenda). Un agent IA se distingue d’un simple assistant par ces outils et par sa capacité à enchaîner les étapes seul. La question n’est donc pas seulement « quel outil ? », mais « quel niveau de contrôle voulez-vous, et qui l’entretiendra ? ».

Trois voies répondent à cette question, de la plus simple à la plus exigeante. Les prix cités ont été relevés le 29 septembre 2026 sur les pages des éditeurs.

Voie 1 : sans code, dans un assistant ou sur une plateforme

Ce qu’il faut. Un compte chez un assistant ou une plateforme d’agents, vos documents de référence et une consigne écrite. Aucune installation.

Chez OpenAI. Les noms ont changé cette année. Les projets ChatGPT réunissent des instructions, des fichiers et des conversations ; ils sont inclus dans toutes les offres, gratuite comprise (cinq fichiers par projet en gratuit, vingt-cinq en Plus). La création de nouveaux GPTs n’est plus ouverte aux comptes personnels, selon la FAQ de l’offre gratuite : elle reste possible dans les espaces Business, Enterprise et Edu. Ces mêmes espaces donnent accès aux agents d’espace de travail, présentés par OpenAI comme une évolution des GPTs, facturés en crédits depuis le 6 mai 2026.

Chez Anthropic. L’offre gratuite de Claude inclut jusqu’à cinq projets et les connecteurs, selon sa page tarifs. Pour déléguer des tâches et les planifier, il faut l’offre Pro, à 20 $ par mois (17 $ en annuel).

Chez Google. Les Gems, des versions de Gemini dotées de vos instructions, se créent gratuitement selon l’aide Google. Mais Google annonce qu’elles disparaissent des comptes personnels à partir de novembre 2026, remplacées par les « skills » (page de transition). Construire aujourd’hui sur un Gem, c’est accepter une migration dans deux mois.

Sur une plateforme d’agents. Dust permet de construire des agents branchés sur les documents de l’entreprise et de les partager entre collègues. Un palier gratuit de 500 crédits permet d’essayer ; l’offre Pro coûte 24 € par utilisateur et par mois en annuel, 30 € en mensuel (tarifs Dust).

Le temps. Notre fiche Dust compte une demi-journée pour un non-technicien avant le premier agent utile.

Les risques. Un projet ou un Gem reste surtout un assistant bien informé : il rédige, mais agit rarement seul dans vos outils. Vos réglages de confidentialité s’appliquent aussi aux fichiers déposés : sur les offres individuelles d’OpenAI, les informations tirées des projets peuvent servir à l’entraînement si le réglage d’amélioration du modèle est actif, selon l’aide sur les projets.

Voie 2 : installer un agent open source

Ce qu’il faut. Un serveur allumé en permanence, une clé d’accès chez un fournisseur de modèle et quelqu’un capable d’installer, sécuriser et mettre à jour. OpenClaw est publié sous licence MIT et demande Node.js et une clé API du fournisseur choisi. Hermes, développé par Nous Research, propose aussi une formule hébergée, Hermes Cloud, à 0,56 $ par jour pour une instance moyenne en marche, modèles facturés en plus (tarifs Hermes Cloud).

Le coût. Le logiciel est gratuit ; le modèle se paie au volume. Chez Anthropic, Claude Sonnet 5.5 coûte 2 $ par million de jetons lus et 10 $ par million écrits, Claude Haiku 4.5 respectivement 1 $ et 5 $ (tarifs de l’API). Un jeton est un fragment de mot. Notre calcul complet sur trois ans, serveur et entretien compris, est dans auto-héberger son agent IA.

Le temps. Nos fiches comptent une journée avant la première tâche utile, pour un non-technicien accompagné.

Les risques. La sécurité est à votre charge. La page sécurité de Hermes demande de fixer une liste explicite d’utilisateurs autorisés. Le comparatif Hermes contre OpenClaw aide à choisir entre les deux projets.

Voie 3 : programmer avec un kit de développement

Ce qu’il faut. Un développeur, une clé d’API et un endroit où faire tourner le programme. Les trois grands éditeurs publient chacun leur kit :

• l’OpenAI Agents SDK, en Python, qui demande une clé d’API OpenAI ;
• le Claude Agent SDK d’Anthropic, en Python et TypeScript, qui reprend les outils et la boucle de travail de Claude Code ;
• l’Agent Development Kit (ADK) de Google, open source, en Python, TypeScript, Go, Java et Kotlin.

Le coût. Uniquement la consommation du modèle, aux tarifs de l’API, plus l’hébergement et le temps du développeur. Anthropic précise qu’un produit construit sur son kit s’authentifie avec une clé d’API : sauf accord préalable, un développeur ne peut pas faire tourner son produit sur la connexion claude.ai de ses utilisateurs.

Le temps. C’est un projet de développement ; nous ne l’avons pas mesuré et ne donnons pas de chiffre.

Les risques. Vous écrivez vous-même les garde-fous : quels outils, quelles actions demandent une confirmation, que faire en cas d’erreur. Le kit d’Anthropic prévoit un système de permissions qui décide quels outils s’exécutent seuls et lesquels attendent une approbation ; encore faut-il le configurer.

Créer un agent IA en cinq étapes, quelle que soit la voie

1. Choisir une seule tâche

Pas « m’aider à gérer l’entreprise », mais « préparer chaque lundi la liste des factures impayées de plus de trente jours ». Une tâche unique se teste, se mesure et se corrige. Un agent à tout faire ne se juge pas.

2. Écrire la consigne

La consigne dit ce que l’agent fait, ce qu’il ne doit jamais inventer et ce qu’il fait quand une information manque. Les défauts relevés dans nos tests, comme un prix « cohérent » ajouté sans le signaler, viennent souvent d’une consigne floue. Notre guide pour écrire une consigne qu’un agent ne peut pas mal comprendre donne cinq règles et un modèle à copier.

3. Donner les outils avec le minimum de droits

Accordez uniquement les accès dont la tâche a besoin, en lecture seule d’abord. ChatGPT, par exemple, propose pour chaque application connectée des réglages allant de « toujours demander » à « autoriser les actions de lecture », selon son aide. OpenAI rappelle aussi qu’un contenu malveillant rencontré par l’agent peut tenter de le détourner : c’est l’injection de consignes, décrite sur sa page d’aide. Moins l’agent a de droits, moins ce détournement coûte.

4. Tester sur dix cas réels

Reprenez vos dix derniers cas réels (dix demandes de devis, dix relances, dix mails) et comparez le résultat de l’agent à ce que vous avez réellement fait. Notez chaque écart : un chiffre inventé, une unité fausse, une question qui aurait dû être posée. Notre test sur 40 demandes de devis montre que l’erreur la plus discrète est souvent l’unité, pas le montant.

5. Garder une validation humaine

Tout ce qui part chez un client passe par vous avant l’envoi, au moins les trois premiers mois. Vous relâchez le contrôle tâche par tâche, quand les dix derniers résultats n’ont demandé aucune correction.

Quelle voie pour quelle entreprise

Une TPE sans technicien commence par la voie 1, sur une tâche de rédaction ou de synthèse. Une PME avec un prestataire informatique et une contrainte forte sur ses données peut regarder la voie 2. La voie 3 se justifie quand l’agent doit s’intégrer à un logiciel maison. Et si aucune ne vous tente, un agent déjà configuré pour votre métier évite la construction : le classement les compare.

Ce que vous faites lundi matin

• Écrivez sur une ligne la tâche unique que vous voulez confier, avec son déclencheur (« chaque lundi », « à chaque demande de devis »).
• Rassemblez dix exemples réels de cette tâche, avec le résultat que vous aviez produit.
• Créez un projet dans l’assistant que vous utilisez déjà, collez-y la consigne et un seul document de référence.
• Passez les dix exemples, notez les écarts, corrigez la consigne, et ne connectez aucun outil en écriture avant ce test.