Soyons honnêtes : il y a quelques années, si quelqu’un m’avait dit que je passerais mes journées à apprendre à des « agents » IA à récupérer des données, répondre à des questions et automatiser de vraies tâches, j’aurais ri en demandant s’il n’avait pas regardé un peu trop de science-fiction. Pourtant, nous y voilà en 2026 : les agents IA ne sont pas seulement réels, ils font désormais partie des postes standards des budgets opérations et marketing. J’ai vu tout le monde, des équipes commerciales aux agents immobiliers, en passant par ma propre famille (ma mère a maintenant un agent IA qui lui rappelle quand arroser les plantes), se lancer dans cette tendance. Et le meilleur ? Vous n’avez pas besoin d’un doctorat ni d’un badge de développeur pour en créer un.
Si vous voulez comprendre comment créer un agent IA — que ce soit pour automatiser la collecte de données, mettre en place un chatbot ou simplement impressionner votre patron à la prochaine réunion — vous êtes au bon endroit. Dans ce guide, je vous expliquerai les bases, je démystifierai le jargon et je vous montrerai, avec de vrais exemples concrets, comment démarrer avec des plateformes comme Google Vertex AI, OpenAI Agents, AgentGPT et, bien sûr, Thunderbit — l’Extracteur Web IA que mon équipe et moi avons développé pour rendre l’extraction de données web aussi simple que de commander à emporter.
Qu’est-ce qu’un agent IA ? (Et pourquoi devriez-vous vous en soucier ?)
Décomposons cela : un agent IA est un programme logiciel capable d’exécuter des tâches pour vous de manière autonome. Il ne se contente pas de suivre un script rigide : il observe, prend des décisions et agit pour atteindre un objectif, sans que vous ayez à microgérer chaque étape (LinkedIn). Voyez-le comme un collègue numérique qui n’a pas besoin de pause café.
Prenons un exemple concret : Thunderbit est un agent extracteur web propulsé par l’IA. Supposons que vous ayez besoin d’une liste de toutes les annonces immobilières dans votre ville. Au lieu de passer votre week-end à copier-coller des adresses et des prix dans un tableur (déjà fait, et avec un joli syndrome du canal carpien à la clé), vous donnez simplement le site à Thunderbit, vous cliquez sur « AI Suggest Fields », et il détermine quelles données extraire — comme l’adresse, le prix, le nombre de chambres, et bien plus encore. Il sait même cliquer dans chaque annonce pour récupérer des détails supplémentaires. Voilà un agent IA en action : il décide quelles données comptent, s’adapte aux changements et accomplit la tâche avec un minimum d’efforts (Thunderbit Docs).
Comparez cela aux outils d’automatisation classiques. Ceux-ci ressemblent à des robots d’assemblage : ils font exactement ce que vous leur dites, mais si le site change ou si vous souhaitez ajuster le processus, il faut tout recommencer. Les agents IA, eux, sont flexibles : ils peuvent gérer de nouvelles mises en page, prendre des décisions simples et même enrichir ou mettre en forme vos données à la volée (Thunderbit Blog). C’est pourquoi les utilisateurs métier — et, franchement, toute personne qui accorde de la valeur à son temps — devraient s’y intéresser.
Pourquoi apprendre à créer un agent IA est important pour les utilisateurs métier
Les agents IA ne sont pas qu’une mode technologique : ils apportent une vraie valeur mesurable. Au cours de l’année écoulée, l’utilisation des agents IA dans les opérations d’entreprise a plus que doublé (d’environ 10 % à 21 % des organisations), et 82 % des entreprises prévoient d’intégrer des agents IA dans les 1 à 3 prochaines années (Capgemini). Pourquoi ? Parce qu’elles constatent une amélioration du retour sur investissement, des économies et des équipes plus satisfaites.
Voici pourquoi savoir créer un agent IA devient une compétence indispensable pour les professionnels du business et des opérations :
- Automatiser les tâches répétitives : les agents IA peuvent gérer des tâches routinières à gros volume — comme la prospection commerciale, le suivi des leads ou la programmation des publications sur les réseaux sociaux. Les équipes commerciales qui utilisent des agents IA pour la génération de leads ont constaté une augmentation de 40 % du taux de conversion des rendez-vous et une qualification des leads 3 fois plus rapide.
- Génération de leads et recherche : au lieu de compiler des listes manuellement, les agents IA peuvent parcourir le web, LinkedIn ou des bases de données publiques pour trouver des prospects, puis les contacter automatiquement.
- Support client : les chatbots IA peuvent répondre aux questions fréquentes 24 h/24 et 7 j/7, libérant ainsi les agents humains pour les cas les plus complexes.
- Extraction et analyse de données : les équipes opérations et finance utilisent des agents IA pour extraire et traiter les données issues de dizaines de sources, transformant des informations brutes en insights exploitables du jour au lendemain.
- Intégration des workflows : les agents IA peuvent servir de « liant » entre les systèmes — en mettant à jour votre CRM, en envoyant des alertes et en veillant à ce que rien ne passe entre les mailles du filet.
Voici un tableau rapide des cas d’usage pratiques et des plateformes qui s’y distinguent :
| Cas d’usage métier | Exemple de plateforme d’agent IA | Avantage |
|---|---|---|
| Chatbot de support client | OpenAI GPT-4 Agents | Traite instantanément environ 70 % des FAQ et demandes de support, améliore les temps de réponse et renforce la satisfaction |
| Prospection commerciale et nurturing des leads | Agent commercial IA (par ex. Salesforce) | Qualification des leads 3 fois plus rapide, 40 % de rendez-vous supplémentaires |
| Extraction de données web pour la recherche | Thunderbit Extracteur Web IA | Économise des heures de copier-coller, l’IA extrait automatiquement les données de n’importe quel site en quelques minutes |
| Assistant de données interne | Google Vertex AI Agents | Insights à la demande depuis les bases de données internes, réduit de plusieurs milliers d’heures le reporting manuel |
(Capgemini, Thunderbit Docs, Google Cloud)
En résumé : si vous pouvez créer ou configurer un agent IA — même simple — vous ne faites pas que préparer votre carrière pour l’avenir. Vous devenez la personne de référence pour faire avancer les choses plus vite, plus intelligemment et avec moins d’efforts manuels.
Explorer les plateformes d’agents IA les plus populaires : Google Vertex AI, OpenAI Agents et AgentGPT
Parlons outils. Le paysage des agents IA est en pleine effervescence, mais trois plateformes se démarquent pour les débutants et les utilisateurs métier : Google Vertex AI, OpenAI Agents et AgentGPT. Et, bien sûr, Thunderbit si votre terrain de jeu, ce sont les données web.
Google Vertex AI Agent Builder (désormais intégré à Gemini Enterprise Agent Platform)
- Ce que c’est : la plateforme d’entreprise de Google pour créer des agents IA et des systèmes multi-agents. Lors de Google Cloud Next 2026, Google a rebaptisé Vertex AI en Gemini Enterprise Agent Platform et y a intégré Agent Builder — les clients existants n’ont rien à migrer ; les URL et les services continuent de fonctionner sous le nouveau nom. Le framework d’agent principal est désormais le Agent Development Kit (ADK) open source, disponible en Python, Go, Java et TypeScript.
- Points forts : intégration étroite avec BigQuery, Google Workspace et d’autres services Google Cloud ; orchestration multi-agents via ADK ; déploiement vers n’importe quel environnement container ou Kubernetes.
- Facilité d’utilisation : intermédiaire — ADK est orienté code, même si Google continue de proposer des interfaces sans code dans la console.
- Idéal pour : assistants virtuels d’entreprise, automatisation interservices, recherche interne alimentée par l’IA.
OpenAI Agents SDK
- Ce que c’est : un SDK Python open source (Node.js également disponible) pour orchestrer un ou plusieurs agents au-dessus des modèles OpenAI. Il fonctionne avec la Responses API, qui est la primitive actuelle d’OpenAI pour les agents capables d’utiliser des outils. L’ancienne Assistants API est en cours de dépréciation et fermera le 2026-08-26.
- Points forts : excellente compréhension du langage, outils intégrés (recherche web, recherche dans les fichiers, utilisation de l’ordinateur) et écosystème open source en évolution rapide.
- Facilité d’utilisation : intermédiaire à avancée — vous écrirez du Python ou du TypeScript.
- Idéal pour : chatbots sur mesure, agents devant appeler des API externes, workflows de raisonnement en plusieurs étapes.
AgentGPT
- Ce que c’est : une plateforme sans code, accessible dans le navigateur, permettant de lancer des agents IA autonomes à partir d’objectifs formulés en langage naturel (Voiceflow).
- Points forts : extrêmement simple à utiliser, aucune configuration, capable de gérer un large éventail de tâches, de la recherche à la création de contenu.
- Facilité d’utilisation : très facile — il suffit de saisir votre objectif et de lancer.
- Idéal pour : essais rapides, productivité personnelle, brainstorming, recherche simple.
Thunderbit
- Ce que c’est : une extension Chrome d’Extracteur Web IA qui vous permet d’extraire des données structurées de n’importe quel site en deux clics.
- Points forts : l’outil le plus simple pour l’extraction de données web, sans code, gère les sites difficiles (pagination, sous-pages), exporte directement vers Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion (Thunderbit Blog).
- Facilité d’utilisation : extrêmement facile — même mes amis peu techniques peuvent l’utiliser.
- Idéal pour : sales ops, marketing, e-commerce, immobilier — bref, tous ceux qui ont besoin de données web rapidement.
Voici une comparaison côte à côte :
| Plateforme | Facilité d’utilisation | Principaux points forts | Cas d’usage typiques | Tarification |
|---|---|---|---|---|
| Google Vertex AI | Intermédiaire | Intégration entreprise, workflows multi-agents, évolutivité | Automatisations interéquipes, recherche de données | Facturation à l’usage, offre gratuite |
| OpenAI Agents | Intermédiaire/Avancé | Compréhension du langage, flexibilité, écosystème open source | Chatbots sur mesure, agents de tâches avancés | Tarification selon l’usage de l’API |
| AgentGPT | Très facile | Aucune configuration, planification autonome des tâches, via navigateur | Assistants personnels, recherche, prototypage | Offre gratuite, Pro à partir d’environ 40 $/mois |
| Thunderbit | Très facile | Extraction de données web en 2 clics, l’IA détecte automatiquement les champs | Extraction web, génération de leads, étude de marché | Gratuit pour 6 à 10 pages, formules payantes à partir de 15 $/mois |
(Google Cloud, Thunderbit Pricing, Voiceflow)
Thunderbit en action : un exemple simple d’agent IA
Passons à la pratique. Voici comment Thunderbit fonctionne comme agent IA pour l’extraction web (et pourquoi il est tellement plus simple que l’ancienne méthode) :
- Installez Thunderbit : téléchargez la Thunderbit Chrome Extension et inscrivez-vous.
- Ouvrez le site cible : rendez-vous sur le site que vous souhaitez extraire (par exemple, une page d’annonces immobilières).
- Cliquez sur « AI Suggest Fields » : l’IA de Thunderbit lit la page et suggère des colonnes à extraire — comme « Adresse », « Prix », « Chambres », etc. Vous pouvez les ajuster ou ajouter les vôtres.
- Cliquez sur « Scrape » : l’agent de Thunderbit collecte toutes les données, en cliquant même dans les sous-pages si vous voulez des détails supplémentaires (Thunderbit Docs).
- Exportez vos données : téléchargez-les en CSV, Excel ou envoyez-les directement vers Google Sheets, Airtable ou Notion.
Ce qui distingue Thunderbit ? Il ne suit pas seulement un script : il utilise l’IA pour « lire » la page, s’adapter aux changements et même mettre en forme ou enrichir vos données (par exemple en traduisant des descriptions ou en résumant du texte). Les extracteurs classiques se cassent dès que le site change ; Thunderbit, lui, continue simplement (Thunderbit Blog).
Étape 1 : Définir l’objectif et le périmètre de votre agent IA
Avant de vous lancer dans la création, clarifiez ce que vous voulez que votre agent fasse. Voici comment je procède :
- Quel problème essayez-vous de résoudre ? (par ex. : « Je veux automatiser la collecte hebdomadaire des prix des concurrents. »)
- Quelles tâches précises l’agent doit-il effectuer ? (par ex. : « Visiter ces 5 sites web, extraire les noms des produits et les prix, envoyer un rapport par e-mail. »)
- Qui sont les utilisateurs finaux ? (par ex. : « L’équipe marketing a besoin de ces données. »)
- Comment mesurerez-vous le succès ? (par ex. : « Réduire la collecte manuelle des données de 5 heures à 30 minutes. »)
- Quelles sont les limites ? (par ex. : « La première version ne collecte que des données publiques, sans connexion. »)
Rédigez une « mission de l’agent » en un paragraphe. Croyez-moi, cela vous évitera bien des maux de tête plus tard (LinkedIn).
Étape 2 : Choisir les bons outils — Google Vertex AI, OpenAI Agents, AgentGPT ou Thunderbit ?
Choisissez maintenant votre plateforme. Voici une matrice de décision rapide :
- Besoin d’extraire des données web, avec peu d’expérience en code ? Utilisez Thunderbit.
- Besoin d’un chatbot conversationnel, sans coder ? Essayez AgentGPT ou un constructeur de bots sans code.
- À l’aise avec le code et en quête de flexibilité ? Utilisez le SDK d’OpenAI ou Google Vertex AI.
- Besoins d’entreprise, nombreuses intégrations ? Optez pour Google Vertex AI.
Prenez en compte vos compétences techniques, vos besoins d’intégration et votre budget. Commencez simplement — démontrez la valeur avec un outil sans code, puis montez en puissance si nécessaire (Geeky Gadgets).
Étape 3 : Collecter et préparer vos données
Les données sont le carburant de votre agent IA. Voici comment bien les préparer :
- Identifiez les données dont vous avez besoin : pages web, bases de données internes, feuilles de calcul ou saisies utilisateur.
- Collectez les données : utilisez Thunderbit pour les données web, exportez des CSV depuis votre CRM ou rassemblez des documents pour la base de connaissances d’un chatbot.
- Nettoyez et mettez en forme : supprimez les erreurs, harmonisez les formats (dates, devises) et structurez vos données (les tableaux sont plus pratiques que du texte non structuré).
- Testez sur un petit échantillon : lancez une extraction rapide ou un test de chatbot pour vérifier que les données sont correctes (Thunderbit Docs).
Conseil de pro : ne faites pas l’impasse sur cette étape. Données mal propres = résultats bancals.
Étape 4 : Créer et configurer votre agent IA (exemple pas à pas)
Voyons comment créer un agent extracteur web avec Thunderbit :
Exemple : créer un agent extracteur web avec Thunderbit
- Installez l’extension : téléchargez Thunderbit et inscrivez-vous.
- Ouvrez votre site cible : allez sur le site que vous souhaitez extraire (par exemple, une page de produits).
- Activez Thunderbit : cliquez sur l’icône Thunderbit pour ouvrir le panneau latéral.
- Cliquez sur « AI Suggest Fields » : l’IA de Thunderbit lit la page et suggère des colonnes (par ex. « Nom du produit », « Prix », « URL de l’image »). Vous pouvez renommer, supprimer ou ajouter des colonnes selon vos besoins.
- Configurez la pagination ou les sous-pages : si les données sont réparties sur plusieurs pages ou si vous voulez des détails depuis des sous-pages, activez ces options dans l’interface (Thunderbit Blog).
- Cliquez sur « Scrape » : l’agent Thunderbit rassemble toutes les données, en naviguant même dans les sous-pages si nécessaire.
- Vérifiez et affinez : contrôlez le tableau. Si vous souhaitez nettoyer un champ (par ex. supprimer les symboles monétaires), modifiez le nom de la colonne ou ajoutez une invite IA de champ.
- Exportez vos données : téléchargez-les en CSV, Excel ou envoyez-les vers Google Sheets, Airtable ou Notion (Thunderbit Docs).
Conseils pour affiner les résultats :
- Utilisez des invites IA de champ pour mettre en forme ou résumer les données (par ex. « Description (en espagnol) » pour traduire automatiquement).
- Programmez les extractions pour qu’elles s’exécutent automatiquement.
- Thunderbit gère nativement les images, les numéros de téléphone et les e-mails.
Vous venez de créer un agent IA fonctionnel — sans code, sans prise de tête.
Étape 5 : Tester, surveiller et améliorer votre agent IA
Ne vous contentez pas de le lancer puis de l’oublier. Voici comment vous assurer que votre agent vous aide réellement :
- Testez avec des scénarios réels : essayez des cas habituels et des cas limites (données étranges, champs manquants, etc.).
- Recueillez les retours des utilisateurs : demandez à votre équipe ou aux parties prenantes de l’essayer et de signaler les problèmes.
- Surveillez les performances : vérifiez les journaux, suivez les indicateurs (précision, vitesse, satisfaction utilisateur).
- Itérez : affinez les invites, ajoutez des données, ajustez la logique selon les besoins. Chaque cycle rend votre agent meilleur (Daffodil Insights).
N’oubliez pas : même les meilleurs agents ont parfois besoin d’un peu d’attention.
Défis courants et comment les surmonter
Vous créez votre premier agent IA ? Il y a de fortes chances que vous rencontriez quelques obstacles. Voici ceux que je vois le plus souvent — et comment les dépasser :
- Objectifs flous : commencez par une mission bien ciblée. N’essayez pas de construire dès le premier jour un agent « tout-en-un ».
- Données sales : prenez le temps de nettoyer et de structurer vos données. La qualité en entrée détermine la qualité en sortie.
- Trop d’outils : choisissez l’outil le plus simple qui répond à votre besoin. Vous pourrez toujours passer à plus puissant plus tard.
- Erreurs de l’agent : analysez les journaux, affinez les invites et testez les cas limites. N’ayez pas peur d’itérer.
- Manque de confiance : ajoutez des étapes de vérification, montrez le travail de votre agent et gardez un humain dans la boucle au début.
- Maintenance : documentez votre configuration et planifiez des revues régulières.
- Obtenir l’adhésion : faites une démo de votre agent, partagez des victoires rapides et impliquez les utilisateurs finaux tôt (Capgemini).
Et si vous êtes bloqué, rappelez-vous : la communauté IA est immense et très aidante. Quelqu’un a probablement déjà rencontré le même problème.
Conclusion et points clés à retenir
Créer un agent IA n’est plus réservé aux développeurs ou aux data scientists. Avec des plateformes comme Thunderbit, Google Vertex AI et OpenAI Agents, les utilisateurs métier peuvent automatiser de vraies tâches, gagner des heures et découvrir de nouveaux insights — souvent en quelques clics seulement.
Voici ce que j’espère que vous retenez :
- Commencez par un objectif clair et précis.
- Choisissez l’outil adapté à vos besoins et à votre niveau.
- Préparez et nettoyez vos données.
- Construisez de manière itérative — testez, ajustez et améliorez.
- Surveillez les performances et continuez d’apprendre.
L’avenir du travail sera rempli de coéquipiers IA, et apprendre à les construire et à les guider est une compétence qui ne fera que prendre de la valeur. Alors allez-y : expérimentez, amusez-vous et n’ayez pas peur de casser des choses (c’est comme ça qu’on apprend). La première fois que votre agent fera votre travail pendant que vous sirotez un café ? C’est une sensation que vous n’oublierez pas.
Si vous voulez aller plus loin, consultez le Thunderbit Blog pour davantage de guides, ou essayez de créer votre premier agent avec la Thunderbit Chrome Extension. Et si un jour vous avez besoin d’un coup de main, vous savez où me trouver — je suis probablement en train d’apprendre à l’agent IA de ma mère à reconnaître quand le chat est assis sur son clavier.
Bon build !
Vous voulez davantage de conseils sur l’automatisation IA ? Explorez ces ressources :
- Qu’est-ce que le scraping de données et comment le faire en 2025
- Qu’est-ce que le list crawling et comment le faire avec l’IA
- Comment extraire des données de site web vers Excel avec l’IA
- Google Vertex AI Agent Builder
- Framework OpenAI Agents
FAQ
1. Qu’est-ce qu’un agent IA et en quoi est-il différent des outils d’automatisation traditionnels ?
Un agent IA est un programme logiciel capable d’exécuter des tâches de manière autonome en observant, en prenant des décisions et en agissant pour atteindre des objectifs sans supervision humaine constante. Contrairement à l’automatisation traditionnelle, qui suit des scripts rigides, les agents IA sont adaptatifs et capables de gérer les changements d’entrée ou d’environnement.
2. Pourquoi les utilisateurs métier devraient-ils apprendre à créer des agents IA ?
Créer des agents IA permet aux utilisateurs métier d’automatiser les tâches répétitives, d’améliorer la collecte de données, de renforcer le support client et d’intégrer les workflows. Cela peut se traduire par un gain de temps important, une meilleure prise de décision et un avantage concurrentiel au travail.
3. Quelles sont les meilleures plateformes pour débuter dans la création d’agents IA ?
Parmi les plateformes conviviales pour les débutants, on trouve Thunderbit (pour l’extraction de données web sans code), AgentGPT (pour des agents autonomes sans code), OpenAI Agents (pour des tâches flexibles basées sur le langage, avec un peu de code) et Google Vertex AI (pour des systèmes multi-agents de niveau entreprise, avec davantage de configuration).
4. Quelles sont les étapes pour créer un agent IA simple ?
Les étapes clés sont : définir l’objectif de l’agent, choisir les bons outils, collecter et préparer les données, créer et configurer l’agent, puis le tester et l’affiner. Des plateformes comme Thunderbit rendent ce processus accessible sans aucune compétence en programmation.
5. Quels sont les défis courants lors de la création d’agents IA, et comment les surmonter ?
Les défis incluent des objectifs flous, des données désordonnées, la complexité des outils et la maintenance de l’agent. On peut les surmonter en partant d’une mission claire, en nettoyant soigneusement les données, en choisissant d’abord des outils simples, en itérant à partir des retours et en maintenant la documentation à jour.
