Guide du Débutant : Comment Créer un Agent IA Pas à Pas

Soyons francs : il y a encore quelques années, si on m’avait dit que je passerais mes journées à apprendre à des « agents » IA à aller chercher des infos, répondre à des questions et automatiser des tâches concrètes, j’aurais éclaté de rire en imaginant un film de science-fiction. Pourtant, en 2025, les agents IA sont bien là — et ils changent en douce la façon dont les boîtes bossent. J’ai vu des équipes commerciales, des agents immobiliers, et même ma propre famille (ma mère utilise maintenant un agent IA pour penser à arroser ses plantes !) s’y mettre. Le meilleur dans tout ça ? Pas besoin d’être un crack en informatique ou de savoir coder pour se lancer.

Tu te demandes comment créer un agent IA — que ce soit pour automatiser la collecte de données, monter un chatbot ou juste épater ton boss à la prochaine réunion ? Tu es au bon endroit. Dans ce guide, je vais t’expliquer les bases, démystifier le jargon, et te montrer concrètement comment démarrer avec des plateformes comme , OpenAI Agents, AgentGPT, et bien sûr — l’extracteur web IA qu’on a conçu avec mon équipe pour rendre l’extraction de données aussi simple que commander une pizza.

Qu’est-ce qu’un agent IA ? (Et pourquoi ça vaut le coup de s’y intéresser ?)

Pour faire simple, un agent IA est un programme qui peut bosser tout seul. Il ne se contente pas de suivre un plan tout tracé : il observe, prend des décisions et agit pour atteindre un objectif, sans que tu sois derrière lui à chaque étape (). Imagine un collègue numérique qui ne prend jamais de pause café.

Un exemple concret : est un agent extracteur web IA. Disons que tu veux la liste de toutes les annonces immobilières de ta ville. Plutôt que de passer ton week-end à copier-coller adresses et prix dans un tableur (je l’ai fait, mes poignets s’en souviennent encore), tu indiques le site à Thunderbit, tu cliques sur « Suggestion IA de champs », et il repère tout seul les infos à extraire — adresse, prix, nombre de chambres, etc. Il sait même cliquer sur chaque annonce pour récupérer plus de détails. Voilà un agent IA en action : il choisit les données utiles, s’adapte aux changements, et fait le boulot sans prise de tête ().

À l’inverse, les outils d’automatisation classiques, c’est comme des robots d’usine : ils font pile ce qu’on leur dit, mais au moindre changement sur le site ou dans le process, il faut tout refaire. Les agents IA, eux, sont souples : ils gèrent les nouveaux formats, prennent des décisions simples, et peuvent même enrichir ou reformater tes données à la volée (). C’est pour ça que tous ceux qui veulent gagner du temps devraient s’y intéresser.

Pourquoi apprendre à créer un agent IA, c’est un vrai plus pour les pros

Les agents IA, ce n’est pas juste une mode geek : ils apportent une vraie valeur. En un an, leur usage en entreprise a plus que doublé (de 10 % à 21 % des boîtes), et 82 % des sociétés comptent intégrer des agents IA d’ici 1 à 3 ans (). Pourquoi ? Parce que ça rapporte, ça fait gagner du temps, et les équipes sont plus contentes.

Voilà pourquoi savoir créer un agent IA devient vite indispensable pour les métiers du business et de l’opérationnel :

• Automatiser les tâches répétitives : Les agents IA gèrent tout ce qui est lourd et rébarbatif — prospection, relances, planification sur les réseaux sociaux… Les équipes commerciales qui s’en servent pour générer des leads voient une hausse de 40 % des rendez-vous et une qualification des prospects trois fois plus rapide.
• Génération de leads & recherche : Fini les listes à la main, les agents IA fouillent le web, LinkedIn ou des bases publiques pour trouver des prospects et peuvent même les contacter tout seuls.
• Support client : Les chatbots IA répondent aux questions courantes 24h/24, ce qui libère du temps pour les agents humains sur les cas plus complexes.
• Extraction & analyse de données : Les équipes opérationnelles et financières utilisent des agents IA pour collecter et traiter des données de partout, transformant l’info brute en analyses exploitables en un rien de temps.
• Intégration des workflows : Les agents IA font le lien entre tes outils — mise à jour du CRM, envoi d’alertes, suivi des tâches pour rien oublier.

Petit récap des cas d’usage et des plateformes adaptées :

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En clair : savoir créer ou configurer un agent IA — même basique — c’est anticiper l’avenir, et devenir la personne clé pour accélérer et simplifier le boulot au quotidien.

Tour d’horizon des plateformes d’agents IA : Google Vertex AI, OpenAI Agents et AgentGPT

Côté outils, l’écosystème des agents IA explose, mais trois plateformes sortent du lot pour les débutants comme pour les pros : Google Vertex AI, OpenAI Agents et AgentGPT. Sans oublier si tu veux extraire des données web.

Google Vertex AI (Agent Builder)

• Présentation : Plateforme pro de Google Cloud pour créer des agents IA et des systèmes multi-agents.
• Points forts : Intégration poussée avec les données d’entreprise (BigQuery, Google Workspace…), déploiement à grande échelle, sécurité béton. Parfait pour les boîtes qui veulent connecter plein de systèmes internes ().
• Prise en main : Niveau intermédiaire — un peu de code ou de config cloud à prévoir, mais de plus en plus de fonctions no-code arrivent.
• Idéal pour : Assistants virtuels d’entreprise, automatisation de process, recherche IA sur données internes.

OpenAI Agents (OpenAI Functions/SDK)

• Présentation : Permet de créer des agents sur GPT-3.5/4 capables d’utiliser des outils, d’enchaîner des raisonnements et de gérer des workflows complexes.
• Points forts : Compréhension du langage au top, grande flexibilité, grosse communauté open source ().
• Prise en main : Intermédiaire à avancé — il faut un peu toucher au code ou à l’API.
• Idéal pour : Chatbots sur-mesure, agents qui doivent raisonner ou utiliser des API externes, automatisations avancées.

AgentGPT

• Présentation : Plateforme no-code accessible depuis le navigateur pour créer des agents IA autonomes à partir d’objectifs en langage naturel ().
• Points forts : Ultra simple à utiliser, rien à installer, gère plein de cas (recherche, création de contenu…).
• Prise en main : Très facile — tu tapes ton objectif, tu lances l’agent, c’est parti.
• Idéal pour : Expérimentations rapides, productivité perso, brainstorming, recherches simples.

Thunderbit

• Présentation : Extension Chrome d’extraction web IA pour récupérer des données structurées de n’importe quel site en deux clics.
• Points forts : L’outil le plus simple pour extraire des données web, sans code, gère les sites complexes (pagination, sous-pages), export direct vers Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion ().
• Prise en main : Ultra simple — même mes potes pas du tout geeks s’en sortent sans souci.
• Idéal pour : Opérations commerciales, marketing, e-commerce, immobilier — tous ceux qui ont besoin de données web vite fait.

Comparatif express :

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Thunderbit en action : exemple concret d’agent IA

Passons à la pratique. Voilà comment Thunderbit fonctionne comme agent IA pour l’extraction web (et pourquoi c’est bien plus simple qu’avant) :

1. Installer Thunderbit : Télécharge l’ et crée un compte.
2. Ouvre le site cible : Va sur la page à extraire (ex : annonces immobilières).
3. Clique sur « Suggestion IA de champs » : L’IA de Thunderbit lit la page et propose les colonnes à extraire — « Adresse », « Prix », « Chambres », etc. Tu peux ajuster ou ajouter des champs.
4. Clique sur « Extraire » : L’agent Thunderbit récupère toutes les données, même sur les sous-pages si besoin ().
5. Exporte tes données : Télécharge au format CSV, Excel, ou envoie direct vers Google Sheets, Airtable ou Notion.

La différence Thunderbit ? Il ne suit pas un script figé : il « lit » la page grâce à l’IA, s’adapte aux changements, et peut même reformater ou enrichir tes données (traduction, résumé…). Là où les extracteurs classiques plantent au moindre changement, Thunderbit continue sans broncher ().

Étape 1 : Définir l’objectif et le périmètre de ton agent IA

Avant de te lancer, clarifie ce que tu attends de ton agent. Ma méthode :

• Quel problème veux-tu résoudre ? (ex : « Je veux automatiser la veille des prix concurrents chaque semaine. »)
• Quelles tâches précises l’agent doit-il faire ? (ex : « Visiter 5 sites, extraire noms et prix des produits, envoyer un rapport par email. »)
• Qui va utiliser l’agent ? (ex : « L’équipe marketing a besoin de ces données. »)
• Comment tu mesures le succès ? (ex : « Réduire la collecte manuelle de 5h à 30 min. »)
• Quelles sont les limites ? (ex : « Première version limitée aux données publiques, pas de connexion requise. »)

Rédige un « énoncé de mission » pour ton agent. Ça t’évitera bien des galères plus tard ().

Étape 2 : Choisir la bonne plateforme — Google Vertex AI, OpenAI Agents, AgentGPT ou Thunderbit ?

Maintenant, choisis ton outil. Petit guide rapide :

• Tu veux extraire des données web, sans coder ? Prends .
• Tu veux un chatbot, sans code ? Essaie AgentGPT ou un créateur de bot no-code.
• À l’aise avec le code, besoin de flexibilité ? Utilise l’SDK OpenAI ou Google Vertex AI.
• Besoins d’entreprise, beaucoup d’intégrations ? Privilégie .

Pense à tes compétences techniques, à tes besoins d’intégration et à ton budget. Commence simple — prouve la valeur avec un outil no-code, puis monte en puissance si besoin ().

Étape 3 : Rassembler et préparer tes données

Les données, c’est le carburant de ton agent IA. Voici comment bien faire :

• Identifie les données nécessaires : Pages web, bases internes, tableurs, saisies utilisateurs…
• Récupère les données : Utilise Thunderbit pour le web, exporte des CSV de ton CRM, rassemble des docs pour la base de connaissances d’un chatbot.
• Nettoie et formate : Corrige les erreurs, uniformise les formats (dates, devises), structure tes données (les tableaux, c’est plus simple à traiter que du texte libre).
• Teste sur un petit échantillon : Lance un test rapide pour vérifier la qualité des données ().

Petit conseil : ne bâcle pas cette étape. Des données mal préparées, c’est la galère assurée.

Étape 4 : Construire et configurer ton agent IA (exemple pas à pas)

Voyons comment créer un agent extracteur web avec Thunderbit :

Exemple : créer un agent extracteur web avec Thunderbit

1. Installe l’extension : et inscris-toi.
2. Ouvre le site cible : Va sur la page à extraire (ex : liste de produits).
3. Active Thunderbit : Clique sur l’icône Thunderbit pour ouvrir le panneau latéral.
4. Clique sur « Suggestion IA de champs » : L’IA de Thunderbit lit la page et propose des colonnes (ex : « Nom du produit », « Prix », « URL de l’image »). Tu peux renommer, supprimer ou ajouter des colonnes.
5. Configure la pagination ou les sous-pages : Si les données sont sur plusieurs pages ou si tu veux plus de détails, active ces options dans l’interface ().
6. Clique sur « Extraire » : L’agent Thunderbit récupère toutes les données, même sur les sous-pages si besoin.
7. Vérifie et affine : Contrôle le tableau. Si besoin, nettoie un champ (ex : retire le symbole €), modifie le nom de colonne ou ajoute une instruction IA.
8. Exporte tes données : Télécharge au format CSV, Excel, ou envoie vers Google Sheets, Airtable ou Notion ().

Astuces pour des résultats au top :

• Utilise les instructions IA pour formater ou résumer les données (ex : « Description (en espagnol) » pour traduire direct).
• Programme des extractions automatiques.
• Thunderbit gère d’office images, numéros de téléphone et emails.

Et voilà, tu viens de créer un agent IA qui fonctionne — sans code, sans prise de tête.

Étape 5 : Tester, surveiller et améliorer ton agent IA

Ne te contente pas de lancer l’agent et de l’oublier. Pour qu’il soit vraiment efficace :

• Teste sur des cas réels : Essaie des scénarios classiques et extrêmes (données manquantes, formats bizarres…).
• Demande des retours utilisateurs : Fais tester à ton équipe, note les soucis.
• Surveille les perfs : Regarde les logs, suis les indicateurs (précision, rapidité, satisfaction).
• Améliore au fil de l’eau : Affine les instructions, ajoute des données, ajuste la logique. À chaque itération, ton agent devient meilleur ().

Même les meilleurs agents ont besoin d’un petit check de temps en temps.

Problèmes fréquents et comment les dépasser

Tu crées ton premier agent IA ? Attends-toi à quelques galères. Voici les plus courantes (et comment t’en sortir) :

• Objectifs flous : Commence par une mission claire et ciblée. N’essaie pas de tout faire d’un coup.
• Données en vrac : Prends le temps de nettoyer et structurer tes données. Qualité à l’entrée = qualité à la sortie.
• Trop d’outils : Prends l’outil le plus simple pour ton besoin. Tu pourras toujours évoluer après.
• Erreurs de l’agent : Analyse les logs, affine les instructions, teste les cas limites. N’aie pas peur d’itérer.
• Manque de confiance : Ajoute des étapes de vérif, montre le travail de l’agent, garde un contrôle humain au début.
• Maintenance : Note bien ta config et prévois des revues régulières.
• Adhésion des équipes : Fais des démos, partage les premiers succès, implique les utilisateurs tôt ().

Et si tu bloques, rappelle-toi : la communauté IA est grande et solidaire. Quelqu’un a sûrement déjà eu le même souci.

Conclusion & Points clés à retenir

Créer un agent IA, ce n’est plus réservé aux développeurs ou data scientists. Avec des plateformes comme , ou OpenAI Agents, tu peux automatiser des tâches concrètes, gagner des heures et découvrir de nouveaux insights — souvent en quelques clics.

À retenir :

• Commence par un objectif clair et précis.
• Choisis l’outil adapté à tes besoins et compétences.
• Prépare et nettoie tes données.
• Procède par étapes : teste, affine, améliore.
• Surveille les perfs et continue à apprendre.

Le futur du boulot sera peuplé de collègues IA, et savoir les créer et les piloter sera un vrai atout. Lance-toi, teste, amuse-toi, et n’aie pas peur de te planter (c’est comme ça qu’on progresse). La première fois que ton agent fait le taf à ta place pendant que tu bois un café… tu t’en souviendras !

Envie d’aller plus loin ? Va faire un tour sur le pour d’autres tutos, ou teste la création de ton premier agent avec l’. Et si tu as besoin d’un coup de main, tu sais où me trouver — je suis sûrement en train d’apprendre à l’agent IA de ma mère à repérer quand le chat squatte son clavier.

Bonne création !

Tu veux plus d’astuces sur l’automatisation IA ? Jette un œil à ces ressources :

FAQ

1. Qu’est-ce qu’un agent IA et en quoi c’est différent d’un outil d’automatisation classique ?

Un agent IA, c’est un programme qui bosse tout seul, observe, prend des décisions et agit pour atteindre un objectif sans qu’on soit tout le temps derrière. Contrairement à l’automatisation classique, qui suit des scripts rigides, les agents IA sont adaptatifs et gèrent les changements d’entrée ou d’environnement.

2. Pourquoi les pros devraient apprendre à créer des agents IA ?

Créer des agents IA permet d’automatiser les tâches répétitives, d’améliorer la collecte de données, d’optimiser le support client et d’intégrer les workflows. Résultat : gain de temps, meilleures décisions et avantage concurrentiel.

3. Quelles plateformes sont les plus simples pour débuter dans la création d’agents IA ?

Les plateformes les plus accessibles sont Thunderbit (pour l’extraction web sans code), AgentGPT (pour des agents autonomes no-code), OpenAI Agents (pour des tâches avancées avec un peu de code) et Google Vertex AI (pour des systèmes multi-agents d’entreprise avec plus de configuration).

4. Quelles sont les étapes pour créer un agent IA simple ?

Les étapes clés : définir l’objectif de l’agent, choisir la bonne plateforme, rassembler et préparer les données, construire et configurer l’agent, puis tester et affiner. Des outils comme Thunderbit rendent ce processus accessible sans coder.

5. Quels sont les défis courants lors de la création d’agents IA et comment les surmonter ?

Les principaux obstacles : objectifs flous, données en vrac, outils trop complexes, maintenance. Pour s’en sortir : commence par une mission claire, nettoie bien tes données, privilégie la simplicité, itère avec les retours, et garde une doc à jour.