Business Applications : des agents qui travaillent dans vos processus, sous contrôle

1. Un agent commence petit

Prenons la comptabilité fournisseursComptabilité fournisseursLe service qui reçoit, contrôle et paie les factures des fournisseurs.Voir le glossaire →. Un premier agent lit les factures, les rapproche des bons de commandeBon de commandeLe document qui formalise un achat auprès d’un fournisseur : articles, quantités, prix. La facture doit lui correspondre.Voir le glossaire →, signale les écarts et propose une validation. Quatre outils, un périmètre clair, un résultat facile à vérifier : c’est un bon départ.

Puis viennent les demandes : gérer les litiges, relancer les fournisseurs, consulter les paiements, appliquer la politique achats, produire le reporting. Chaque ajout est raisonnable. Leur somme ne l’est plus.

agent: assistant-factures-fournisseurs
outils:
  # le périmètre de départ
  - lire-facture
  - rapprocher-commande
  - signaler-ecart
  - proposer-validation
  # ajoutés au fil des mois
  - ouvrir-litige
  - relancer-fournisseur
  - consulter-paiements
  - planifier-paiement
  - chercher-politique-achats
  - mettre-a-jour-fournisseur
  - generer-reporting
  # ...

2. Quand un seul agent en fait trop

Il devient fragile

Les instructions s’allongent pour limiter les erreurs, chaque petit changement oblige à tout retester, et plus personne n’ose y toucher.

Il se trompe

Il appelle le mauvais outil, lui passe les mauvais paramètres, et répond différemment à la même question.

Il coûte plus cher

Il lui faut les modèles les plus puissants, ses instructions grossissent à chaque appel et il recommence des étapes. Selon Anthropic, 58 outils occupent à eux seuls environ 55 000 tokensToken (jeton)Deux sens. Pour un modèle : un morceau de mot, l’unité qui mesure le texte traité et donc le coût. En sécurité : une clé temporaire qui prouve un droit d’accès.Voir le glossaire → avant la première question.

3. Découper en agents spécialisés

La réponse est la même qu’en logiciel : découper. Un agent pour les factures, un pour les litiges, un pour les paiements. Chacun a peu d’outils, des instructions courtes et des droits limités à son domaine.

• Chaque agent est plus simple à écrire, à tester et à faire évoluer.
• Chaque agent est plus fiable : il a moins de choix possibles, donc moins d’occasions de se tromper.
• Les tâches indépendantes peuvent tourner en parallèle, ce qui raccourcit les délais.

Ce n’est pas gratuit. Anthropic mesure qu’un système multi-agents consomme environ 15 fois plus de tokens qu’une simple conversation. Leur conseil : chercher la solution la plus simple possible, et n’ajouter de la complexité que lorsqu’elle est nécessaire.

4. Un agent principal qui planifie et délègue

Découper en agents indépendants a un défaut : chacun ne voit qu’une partie du contexte, et leurs décisions peuvent se contredire. D’où l’approche qui se généralise depuis 2025, popularisée par Deep Agents de LangChain et inspirée de Claude Code, Manus ou Deep Research : un agent principal garde la main sur le contexte et s’appuie sur quatre ingrédients.

Des instructions détaillées

Un prompt systèmePrompt systèmeLes instructions permanentes données à un agent : son rôle, ses règles, sa façon de travailler.Voir le glossaire → long et précis, qui décrit le métier, les étapes attendues et les règles à respecter.

Un plan

Une liste de tâches que l’agent tient à jour : elle l’oblige à structurer son travail et permet de suivre où il en est.

Un espace de notes

Un système de fichiers où l’agent dépose les résultats intermédiaires, au lieu de tout garder dans sa mémoire de travail.

Des sous-agents

Des tâches précises confiées à des sous-agents au contexte isolé ; ils rendent un résultat, l’agent principal décide.

Le principe : une seule tête qui décide, des mains qui exécutent. On garde les avantages du découpage sans perdre le fil du contexte.

5. Les modèles de coordination

L’agent principal qui délègue est une forme de superviseur. Mais selon le processus, d’autres façons de faire travailler des agents ensemble restent pertinentes. Les frameworksFrameworkUne boîte à outils de développement qui fournit la structure d’une application ; pour les agents : LangGraph, Strands, CrewAI…Voir le glossaire → et les éditeurs utilisent des noms différents, mais on retrouve partout les mêmes familles.

Dans la vraie vie, on les combine : un workflow pour la colonne vertébrale du processus, un superviseur à l’étape qui demande du jugement, et une validation humaine avant toute écriture.

6. Middlewares et hooks : là où se branche la gouvernance

Un agent tourne en boucle : il interroge le modèle, appelle un outil, relit le résultat, recommence. Les frameworks récents permettent d’intervenir à chaque étape de cette boucle, sans toucher au cœur de l’agent : ce sont les middlewares et les hooks. C’est là que se posent les contrôles.

Le modèle est désormais le même chez tous les grands acteurs, sous des noms différents :

La gouvernance devient du code : une même bibliothèque de middlewares validés, réutilisée par tous les agents, plutôt que des règles réécrites dans chaque promptPromptLes instructions écrites données au modèle d’IA pour orienter sa réponse.Voir le glossaire →.

7. Ce que nous construisons

Agents autonomes

Des agents qui enchaînent plusieurs étapes d’un processus : lire, analyser, préparer, mettre à jour, en s’arrêtant aux points de validation.

Talk to my data

Poser des questions en langage courant sur les données de l’entreprise (Snowflake, Databricks, applications métiers) et obtenir des réponses chiffrées, sourcées, dans la limite des droits de chacun.

Aide à la décision

Des recommandations argumentées, avec leurs sources et leur niveau de confiance, prêtes à être validées par un expert.

Isolation des runtimes

Chaque agent s’exécute dans son propre environnement, avec ses propres droits : une erreur ou un abus reste contenu dans son périmètre.

Connecteurs métiers

ERPERPLe progiciel de gestion de l’entreprise : finance, achats, stocks, production.Voir le glossaire →, CRMCRMLe logiciel de gestion de la relation client : contacts, opportunités, historique des échanges (Salesforce, par exemple).Voir le glossaire →, ITSMITSMLa gestion des services informatiques : tickets, incidents, demandes et changements (ServiceNow, par exemple).Voir le glossaire →, outils financiers : les agents agissent dans les applications existantes, via des serveurs MCPServeur MCPLe petit service qui expose un outil (une application, une base documentaire) aux agents via le protocole MCP.Voir le glossaire → gouvernés par l’AI Platform.

8. Les garde-fous propres aux agents métiers

• Des droits limités au domaine de chaque agent, jamais un compte « qui peut tout faire ».
• Une validation humaine avant toute écriture dans un système de gestion.
• Des sources de référence validées et versionnéesVersionnerConserver chaque modification d’un fichier avec son auteur et sa date, pour pouvoir comparer, relire et revenir en arrière.Voir le glossaire → : politiques, barèmes, procédures.
• Une trace complète de chaque exécution : quelles données, quels outils, quelle décision.
• Une évaluationÉvaluationTester un agent sur une série de cas connus pour mesurer la qualité de ses réponses avant de le mettre à jour.Voir le glossaire → sur des cas réels avant chaque mise à jour d’un agent ou d’un modèle.
• Un plafond de coûts par agent et par processus.
• La possibilité de suspendre un agent en une seule opération.

9. Par où commencer

• Choisir un processus fréquent, mesurable, où l’erreur se détecte facilement.
• Commencer par un seul agent, avec peu d’outils, en lecture seule.
• Brancher dès le départ les middlewares de contrôle : validation humaine, données personnelles, plafonds, journal.
• Quand l’agent grossit, passer à un agent principal qui planifie et délègue à des sous-agents.
• Choisir le modèle de coordination le plus simple qui fonctionne, souvent un workflow.
• Ajouter l’écriture dans les systèmes seulement après validation humaine et mesure de la qualité.