Kairos AI

Un agent d’IA ne se contente pas de répondre : il agit.

Il reçoit un objectif, planifie des étapes, utilise vos outils et s’ajuste jusqu’au résultat — avec votre validation quand il le faut.

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Aperçu agent objectif Relancer les factures impayées de septembre compta.rechercher_factures(mois="09") → 3 email.rediger(client) → brouillon En attente de validation

Qu’est-ce qu’un agent d’IA ?

Un agent est un système qui reçoit un objectif, planifie des étapes, utilise des outils (chercher, lire des documents, consulter une base, rédiger, envoyer…), observe les résultats et s’ajuste jusqu’à terminer. Il demande une validation humaine lorsque c’est nécessaire.

Objectif, Plan, Action, Observation, Résultat, avec retour d’ajustement Chaîne Objectif vers Résultat, avec une flèche de retour Observation vers Plan libellée ajustement. Objectif Plan Action Observation Résultat ajustement

Chatbot

Ce qu’il fait
Répond par du texte à une question.
Initiative
Attend votre prochaine consigne.
Outils
En général, aucun.
Mémoire de la tâche
Conversationnelle, sans suivi d’objectif.

Assistant

Ce qu’il fait
Aide sur des tâches ciblées, parfois avec des plugins.
Initiative
Propose, mais reste guidé pas à pas.
Outils
Quelques intégrations limitées.
Mémoire de la tâche
Partielle, souvent liée à la session.

Agent

Ce qu’il fait
Poursuit un objectif jusqu’au résultat.
Initiative
Planifie et enchaîne des actions.
Outils
Appelle vos systèmes (CRM, e-mail, fichiers…).
Mémoire de la tâche
Suit le plan, les résultats et les validations.

À quoi sert un agent ?

Des cas concrets, par métier. Dans chaque exemple, l’humain garde la décision finale.

Cabinet d’avocats

Analyser un contrat

Tâche : repérer les clauses à risque dans un contrat de prestation.

L’agent : lit le document, extrait les clauses clés et prépare une note de synthèse.

Vous décidez : quelle clause négocier, et si la note part au client.

Comptabilité

Relancer les impayés

Tâche : identifier les factures non payées et préparer les relances.

L’agent : interroge la compta et le CRM, rédige des brouillons personnalisés.

Vous décidez : d’approuver, de modifier ou d’annuler chaque envoi.

Commercial

Préparer une réunion

Tâche : arriver en rendez-vous avec le contexte client à jour.

L’agent : croise CRM, e-mails et site du client pour produire un brief.

Vous décidez : des objectifs de l’échange et du message à porter.

Support informatique

Diagnostiquer un incident

Tâche : comprendre une panne à partir des journaux système.

L’agent : parcourt les logs, propose une cause probable et une procédure.

Vous décidez : d’appliquer le correctif ou d’escalader.

Ressources humaines

Filtrer des candidatures

Tâche : pré-sélectionner selon des critères définis à l’avance.

L’agent : compare les CV aux critères et classe les profils.

Vous décidez : qui convoquer — jamais une décision automatisée seule.

Votre activité

Et votre métier ?

Les agents se cadrent autour d’une tâche réelle de votre quotidien — pas autour d’une démo générique.

Parler de votre cas

Brève histoire des modèles de langage

Quelques étapes pour situer d’où viennent les LLM — et pourquoi les agents deviennent possibles maintenant.

  1. 1950

    Test de Turing

    Alan Turing pose la question de machines capables de conversation indiscernable.

  2. 1966

    ELIZA

    L’un des premiers programmes de dialogue (Joseph Weizenbaum, MIT), fondé sur des règles simples.

  3. Années 2010

    Deep learning

    Les réseaux de neurones à grande échelle progressent grâce aux données et au calcul.

  4. 2017

    Transformer

    L’article « Attention Is All You Need » introduit l’architecture des LLM modernes.

  5. 2018

    GPT et BERT

    Premiers modèles pré-entraînés qui généralisent à de nombreuses tâches de langage.

  6. 2020

    GPT-3

    Un modèle de grande taille montre qu’un même système peut rédiger, résumer, traduire.

  7. Nov. 2022

    ChatGPT

    L’interface conversationnelle popularise les LLM auprès du grand public.

  8. 2023

    Multimodal et open

    Modèles image-texte et diffusion de modèles à poids ouverts pour un usage local ou maîtrisé.

  9. Fin 2024

    Outils et agents

    Connexion aux outils et protocoles (dont MCP) : les modèles ne se contentent plus de parler, ils agissent.

  10. 2025–2026

    Les agents au travail

    Les agents passent de la démonstration à l’usage réel (développement, recherche documentaire, tâches de bureau), avec supervision humaine.

Pourquoi créer votre propre agent ?

Pas pour « avoir de l’IA », mais pour récupérer du temps sur des tâches répétables, avec vos règles et vos données.

Arguments concrets

  • Récupérer les tâches répétitives (relances, synthèses, classements).
  • Valoriser le savoir de l’entreprise : procédures, modèles, documents.
  • Travailler avec vos outils existants (CRM, messagerie, fichiers).
  • Garder le contrôle et la confidentialité des données sensibles.
  • Commencer petit, sur un cas mesurable, puis élargir.

Limites à connaître

  • Des erreurs restent possibles : une supervision humaine est nécessaire.
  • La qualité dépend des données et des consignes fournies.
  • Un agent mal cadré peut enchaîner des actions inutiles ou coûteuses.
  • Il y a un coût (temps de cadrage, outils, usage des modèles).

Un agent en action

Même demande, deux comportements. À gauche un chatbot qui répond. À droite un agent qui exécute — et attend votre validation.

Démonstration simulée — aucune donnée réelle, aucun modèle d’IA appelé.

« Relance les clients qui n’ont pas payé leurs factures de septembre. »

Chatbot

Réponse texte

Lancez la démo pour comparer les deux approches sur la même demande.

Le chatbot fournit un modèle de message. Vous devez encore retrouver les factures, les contacts et envoyer chaque e-mail vous-même.

Agent

Exécution guidée
  1. En attente

    Prêt à démarrer

    Appuyez sur « Lancer la démo » pour voir l’agent enchaîner objectif, plan, outils et validation humaine.

Pour aller plus loin

Des explications claires, sans jargon, pour comprendre avant de décider.

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Parlons de votre cas

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