Qu'est-ce qu'un agent IA ?
Un agent IA est un programme qui utilise un modèle de langage (LLM) comme GPT-4 pour comprendre des instructions en langage naturel et accomplir des tâches de façon autonome.
Cas pratique : Agent de réponse email
Nous allons créer un agent qui lit les emails entrants et répond automatiquement aux questions fréquentes.
Étape 1 : Configuration de base
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="votre_cle_api")
def agent_reponse_email(email_client):
prompt = f"""
Tu es un assistant client pour une agence digitale.
Analyse cet email et propose une réponse appropriée.
Email reçu : {email_client}
Règles :
- Ton professionnel mais chaleureux
- Réponse concise (max 3 phrases)
- Si question complexe, propose un appel
"""
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return response.choices[0].message.content
Étape 2 : Connexion à Gmail/Outlook
Utilisez n8n ou Make pour déclencher l'agent à la réception d'un email :
- **Trigger** : Nouvel email reçu
- **Condition** : Email contient "question" ou "prix"
- **Action** : Appeler l'agent OpenAI
4. **Action** : Envoyer la réponse
Étape 3 : Amélioration avec mémoire
Pour des conversations multi-tours, ajoutez un contexte :
contexte_conversation = []
def agent_avec_memoire(nouvel_email):
contexte_conversation.append({"role": "user", "content": nouvel_email})
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=contexte_conversation
)
reponse = response.choices[0].message.content
contexte_conversation.append({"role": "assistant", "content": reponse})
return reponse
Optimisation des prompts
Technique 1 : Few-shot prompting
Donnez des exemples de bonnes réponses :
Exemples de questions/réponses :
Q: "Combien coûte un site web ?"
R: "Nos sites web débutent à 800€ pour une landing page. Le prix varie selon la complexité. Je peux vous envoyer notre grille tarifaire ?"
Q: "Faites-vous de l'automatisation ?"
R: "Oui, c'est notre spécialité ! Nous créons des workflows n8n et des agents IA. Quel process souhaitez-vous automatiser ?"
Technique 2 : Chain-of-thought
Demandez à l'IA d'expliquer son raisonnement :
Analyse étape par étape :
- Quelle est l'intention de l'utilisateur ?
- Quelles informations manquent ?
- Quelle est la meilleure réponse ?
Coûts et monitoring
Budget OpenAI (GPT-4) :
- ~0,03€ par réponse moyenne
- 100 emails/jour = ~90€/mois
Optimisation :
- Utilisez GPT-3.5 pour les cas simples (10x moins cher)
- Mettez en cache les réponses aux questions très fréquentes
- Limitez la longueur des réponses (tokens = coût)
Prochaines étapes
Votre agent fonctionne ? Passez au niveau supérieur :
- Multi-agents spécialisés (un pour support, un pour ventes...)
- Intégration base de connaissances (RAG)
- Actions (créer tickets, planifier rendez-vous...)
**On s'occupe de tout ?** [Voir nos packs agents IA →](/automations)