Guides des agents IA : du premier essai à la production

Par où commencer ?

Les guides sont des pages de référence, mises à jour quand les outils changent. Chacun indique son niveau : 7 pour débuter, 20 intermédiaires, 7 avancés. Si vous découvrez le sujet, lisez dans l'ordre le guide pour débuter, puis celui sur les instructions d'un agent, puis le guide de sécurité.

Pour un choix rapide, le questionnaire « Quel agent IA choisir ? » vous oriente en quelques questions.

Débuter avec les agents IA

• Débuter Débutant
  Pour débuter avec un agent IA, choisissez une tâche limitée, configurez ses accès et vérifiez ses actions. Un parcours concret pour garder le contrôle.
• Première API LLM Débutant
  Apprenez à appeler un LLM par API : protéger votre clé, envoyer une requête, régler les paramètres, estimer les coûts et gérer les erreurs courantes.
• Instructions d’agent Intermédiaire
  Rédigez des instructions d’agent IA vérifiables : prompt système, fichiers AGENTS.md et CLAUDE.md, exemples adaptables, permissions et méthode de test.
• Recherche approfondie Débutant
  La recherche approfondie avec l’IA croise des sources pour produire une synthèse. Choisissez vos outils et vérifiez les preuves avant de décider ou publier.

Les agents de référence, un par un

• OpenClaw Intermédiaire
  Installez et configurez OpenClaw : modèles, skills, messageries, permissions et budget. Un guide pratique pour comprendre et contrôler votre agent IA.
• Hermes Agent Intermédiaire
  Hermes Agent exécute des tâches avec outils, mémoire et compétences. Guide pour l’installer, choisir son modèle, contrôler les coûts et limiter les risques.
• Claude Code Intermédiaire
  Installez Claude Code, choisissez entre abonnement et API, configurez CLAUDE.md, MCP et sous-agents, puis contrôlez les permissions, les tests et les coûts.
• Codex CLI Intermédiaire
  Codex CLI lit, modifie et teste votre code depuis le terminal. Guide pour l’installer, régler ses permissions, écrire AGENTS.md et maîtriser les coûts.
• Cursor Débutant
  Cursor associe édition de code et agents IA. Découvrez ses modes, ses règles, ses tarifs et une méthode pour modifier vos projets en gardant le contrôle.
• Utiliser un agent de code Intermédiaire
  Pour travailler avec un agent de code, cadrez la tâche, découpez les changements, relisez les différences et testez : méthode pour garder qualité et budget.
• LangGraph Avancé
  LangGraph orchestre des agents avec état, outils et validation humaine. Apprenez à concevoir un graphe, gérer sa mémoire et préparer son déploiement.
• CrewAI Intermédiaire
  CrewAI organise des agents en équipes et des traitements en flows. Guide pratique pour installer, définir les tâches, connecter les outils et déployer.

Automatiser et connecter

• n8n et IA Intermédiaire
  n8n relie modèles IA et logiciels métier. Apprenez à configurer agents, outils et mémoire, choisir votre hébergement et maîtriser les coûts réels.
• IA dans Make et Zapier Débutant
  Make et Zapier intègrent l'IA aux automatisations. Comparez fonctions, agents, facturation et limites pour construire des workflows utiles et contrôlés.
• Choisir un serveur MCP Intermédiaire
  Choisissez un serveur MCP selon sa provenance, ses permissions et son entretien. Comparez local et distant, puis vérifiez les accès avant de le connecter.
• Skills des agents Intermédiaire
  Les skills donnent aux agents IA des procédures réutilisables. Apprenez à les installer, les créer et vérifier leur fonctionnement comme leurs permissions.
• Agents et messageries Intermédiaire
  Connectez un agent IA à Telegram, WhatsApp, Slack ou Discord : méthodes, permissions, coûts et garde-fous pour contrôler ses accès et ses actions.
• Agents vocaux Intermédiaire
  Un agent vocal écoute, répond et agit par téléphone ou dans une application. Comparez les architectures, la latence, les coûts et les garde-fous utiles.
• Computer use Intermédiaire
  Les agents computer use pilotent un navigateur ou un bureau. Comprenez leur fonctionnement, comparez les offres et encadrez leurs erreurs et permissions.
• Multi-agents Avancé
  Les systèmes multi-agents répartissent le travail entre agents spécialisés. Découvrez quand les utiliser, comment les organiser et maîtriser leurs coûts.
• RAG Intermédiaire
  Le RAG relie un modèle à vos documents. Apprenez à préparer les sources, découper, indexer et évaluer les réponses pour construire un système vérifiable.

Choisir et faire tourner un modèle

• Choisir un modèle Intermédiaire
  Choisissez un modèle de langage selon vos tâches : qualité mesurée, coût réel, contexte, rapidité et licence, avec une méthode de comparaison pratique.
• Prix des API LLM Intermédiaire
  Comprenez les prix des API de LLM : tokens entrants et sortants, cache et batch. Une méthode chiffrée pour estimer votre budget et suivre vos dépenses.
• LLM en local Intermédiaire
  Exécuter un LLM en local : comparez les logiciels, choisissez un modèle adapté à votre machine et mesurez ses performances, ses coûts et ses limites.
• Quantification et GGUF Avancé
  La quantification réduit la mémoire des modèles locaux. Comprenez GGUF, les niveaux Q4 à Q8, leurs limites et la méthode pour choisir un fichier adapté.
• Fine-tuning ou RAG Avancé
  Choisissez entre RAG et fine-tuning selon vos données, vos erreurs et votre budget : critères, coûts complets, méthode d'évaluation et exemples concrets.
• Réduire les coûts Intermédiaire
  Réduisez le coût de vos agents IA en mesurant les tâches réussies, puis en ajustant modèles, cache, contexte, routage et plafonds sans dégrader la qualité.

Sécuriser et mettre en production

• Sécuriser un agent Intermédiaire
  Sécuriser un agent IA exige des droits limités, des secrets protégés et des actions contrôlées. Méthode pour isoler, valider et journaliser ses tâches.
• Agent sur VPS Avancé
  Hébergez un agent IA sur un VPS : choisissez le serveur, installez un accès privé, protégez les secrets et préparez sauvegardes, restauration et budget.
• Surveiller un agent Avancé
  Surveillez vos agents IA avec des journaux, des traces et des alertes utiles : métriques, coûts, qualité, confidentialité et outils pour la production.
• Évaluer un agent Avancé
  Évaluez un agent IA sur ses résultats, ses actions, son coût et sa fiabilité : jeux de tests, benchmarks et suivi en production pour décider sur des preuves.

En entreprise

• Agents en entreprise Débutant
  Déployez des agents IA en entreprise avec un pilote cadré : choix des usages, sécurité, gouvernance, coûts et mesure des résultats avant généralisation.
• Charte IA Débutant
  Une charte IA définit les outils autorisés, les données protégées et les validations requises. Méthode, règles types et déploiement dans votre entreprise.
• Checklist AI Act Intermédiaire
  Identifiez vos obligations AI Act, classez vos usages et préparez les preuves : une checklist pour encadrer les agents et outils IA dans votre entreprise.