Comment créer des agents IA : la feuille de route complète

Dans cet article de blog, vous découvrirez :

• La définition d’un agent IA.
• Comment fonctionnent les agents IA et quels sont leurs principaux composants.
• Les principaux types d’agents IA en fonction de leur intelligence et de leur comportement.
• Toutes les étapes nécessaires à la création d’un agent IA.
• La meilleure pile technologique pour développer des agents IA.
• Exemples concrets d’agents.

C’est parti !

Qu’est-ce qu’un agent IA ?

Un agent IA est un système logiciel capable d’effectuer des tâches de manière autonome, en utilisant des outils et en prenant des décisions pour atteindre un objectif avec peu ou pas d’intervention humaine (sauf dans les scénarios impliquant une intervention humaine).

Pour atteindre leurs objectifs, les agents IA planifient, raisonnent et adaptent généralement leurs actions en orchestrant plusieurs étapes de traitement, en exploitant la mémoire et en s’intégrant à des outils externes tels que des API, des bases de données ou des solutions tierces.

Comment fonctionnent les agents IA et de quels éléments sont-ils composés ?

Les agents IA fonctionnent en exécutant un cycle autonome visant à atteindre un objectif, qui est généralement complexe et comporte plusieurs étapes. Pour ce faire, ils doivent percevoir leur environnement, raisonner à partir des informations auxquelles ils ont accès ou qu’ils ont récupérées, agir et tirer des leçons des résultats, en poursuivant ce cycle jusqu’à ce qu’ils déterminent que l’objectif a été atteint.

Contrairement aux appels traditionnels aux LLM, qui effectuent généralement une seule tâche, les agents IA peuvent s’engager dans la résolution de problèmes en plusieurs étapes tout en adaptant leurs stratégies et en tirant des leçons de leurs erreurs.

Le comportement d’un agent IA dépend de divers facteurs, en particulier de l’architecture conceptuelle sur laquelle il s’appuie. De manière générale, son flux de travail consiste en une boucle de phases telles que la perception, le raisonnement, l’action, l’apprentissage, etc. Ensemble, ces phases permettent à l’agent de poursuivre ses objectifs de manière autonome.

D’un point de vue technique, un agent peut être implémenté aussi simplement qu’une boucle while True avec une condition de sortie basée sur la vérification de l’objectif. C’est par exemple ainsi que Hugging Face a récemment implémenté sa classe Agent. Découvrez comment créer un agent IA Hugging Face.

Les composants essentiels d’un agent IA

Un agent IA se compose généralement de plusieurs composants clés qui lui permettent d’adopter un comportement autonome et adaptatif. Il s’agit des composants suivants :

• Grand modèle linguistique (LLM): souvent appelé « cerveau » ou « moteur » de l’agent, le modèle d’IA fournit les capacités fondamentales de raisonnement et de traitement du langage naturel. Il donne à l’agent la capacité d’interpréter les entrées de l’utilisateur, de générer des réponses et de formuler des plans. Notez qu’un seul agent peut utiliser plusieurs modules LLM (par exemple, un pour le raisonnement, un autre pour la planification et un troisième pour la vérification des objectifs). De plus, le modèle IA peut être distant ou hébergé localement.
• Mémoire: essentielle pour maintenir le contexte et l’apprentissage au fil du temps, la mémoire d’un agent est généralement organisée en deux systèmes :
  • Mémoire à court terme: gère le contexte immédiat d’une tâche ou d’une conversation en cours, en stockant les informations récentes nécessaires à la cohérence continue. Dans la plupart des cas, cela est mis en œuvre à l’aide de structures de données en mémoire ou de bases de données, telles que des caches temporaires, un stockage basé sur les sessions ou Redis, car un accès rapide et une faible latence sont ici essentiels.
  • Mémoire à long terme: stocke les connaissances factuelles, les expériences passées, les préférences des utilisateurs et les compétences accumulées au cours de plusieurs sessions. Ce composant permet à l’agent de maintenir la continuité et de fournir des réponses plus personnalisées et adaptées au contexte. Les technologies couramment utilisées pour la mémoire à long terme comprennent les bases de données vectorielles (par exemple, Pinecone, Weaviate, FAISS) pour le stockage des intégrations, les bases de données SQL/NoSQL et les magasins de documents ou les bases de connaissances (par exemple, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, etc.).
• Outils: les LLM ont des connaissances limitées et ne peuvent pas effectuer toutes les tâches par eux-mêmes. Les agents IA étendent leurs capacités en intégrant des outils externes, qui permettent au LLM sous-jacent d’interagir avec l’environnement et le monde extérieur (par exemple, accéder au système de fichiers, naviguer sur le web ou s’interfacer avec l’infrastructure de l’entreprise). Ces outils aident l’agent à effectuer des tâches spécifiques telles que le Scraping web, l’interaction avec des sites web, la création de fichiers, etc. Pour gérer l’utilisation des outils, les agents s’appuient sur divers protocoles d’IA, le MCP (Multi-Tool Control Protocol) étant le plus populaire (du moins pour l’instant).
• Runtime d’exécution: cette couche d’orchestration gère le flux de travail global de l’agent. Elle vérifie que les plans sont suivis, séquence correctement les appels d’outils et coordonne toutes les parties mobiles. De plus, elle peut faciliter le déploiement et la gestion de l’architecture de l’agent IA. Parmi les exemples de runtimes d’exécution, on peut citer LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, etc.

Pour en savoir plus:

• Au cœur de la pile technologique des agents IA
• Meilleurs outils de Scraping web IA : comparaison complète
• Création de jeux de données vectorielles prêts pour l’IA pour les LLM : un guide avec Bright Data, Google Gemini et Pinecone

Types d’agents IA

Dans cette section, nous nous intéresserons aux différents types d’agents IA. Ceux-ci seront classés en fonction de leur niveau de prise de décision et de la manière dont ils interagissent avec leur environnement pour atteindre les résultats souhaités.

Remarque: il existe de nombreuses façons de classer les agents IA, mais cette classification est l’une des plus pertinentes. En effet, elle définit clairement le comportement et le processus décisionnel d’un agent. D’autres classifications possibles incluent celles basées sur le paradigme de raisonnement, telles que ReAct, ReWOO et autres.

Pour en savoir plus:

• Au cœur du modèle de conception ReAct : comment l’IA moderne pense et agit

Agents réflexifs simples

L’agent réflexe simple est le type d’agent IA le plus basique. Il s’appuie uniquement sur les informations environnementales actuelles et un ensemble de règles condition-action prédéfinies pour prendre des décisions. Il ne conserve aucun état interne, aucune mémoire des expériences passées et ne tient pas compte des conséquences futures. Ses actions sont immédiates et réactives.

Agents réflexifs basés sur des modèles

Un agent réflexe basé sur un modèle est une amélioration par rapport à l’agent réflexe simple. Il intègre un modèle interne du monde, qui aide l’agent à suivre l’état actuel et à comprendre comment les interactions ou les actions passées ont eu un impact sur l’environnement. Cela signifie qu’il peut fonctionner même dans des environnements partiellement observables.

Tout en continuant à utiliser des règles condition-action, la décision est basée à la fois sur la perception actuelle et sur l’état interne raisonné. Cette mémoire et ce raisonnement sur la dynamique de l’environnement permettent de prendre des décisions plus éclairées et plus efficaces que son homologue plus simple.

Agents basés sur des objectifs

Les agents basés sur des objectifs sont proactifs et ont un but ou un objectif spécifique. Ils utilisent la planification et le raisonnement pour évaluer différentes actions possibles et sélectionner la séquence d’étapes qui les rapprochera de la réalisation de cet objectif. Ces agents IA peuvent anticiper l’état futur souhaité, prenant leurs décisions sur la base d’une évaluation logique des résultats par rapport à l’objectif.

Agents basés sur l’utilité

Les agents basés sur l’utilité vont au-delà de la simple réalisation d’objectifs en utilisant une fonction d’utilité pour maximiser le bénéfice ou le bonheur global. Ils évaluent une série de résultats possibles et attribuent une valeur d’utilité numérique à chacun d’entre eux, ce qui leur permet de prendre des décisions nuancées qui équilibrent des objectifs ou des compromis concurrents (par exemple, la vitesse par rapport à la sécurité).

Agents apprenants

Un agent d’apprentissage améliore ses performances au fil du temps en s’adaptant à de nouvelles expériences et données sur la base des retours d’information provenant de son environnement. Il met continuellement à jour son comportement grâce à un composant d’apprentissage. Un mécanisme couramment utilisé pour mettre en œuvre des agents d’apprentissage est l’apprentissage par renforcement, dans lequel l’agent apprend quelles actions maximisent sa récompense par des essais et des erreurs continus.

Pour en savoir plus:

• Qu’est-ce que le réglage fin supervisé dans les LLM ?

Systèmes multi-agents

Les systèmes multi-agents impliquent plusieurs agents qui interagissent et travaillent ensemble pour traiter des problèmes complexes. Les agents de niveau supérieur peuvent se concentrer sur des objectifs généraux, tandis que les agents de niveau inférieur s’occupent de sous-tâches spécifiques. Le concept central est l’orchestration de l’IA, où un système intègre ces divers agents pour gérer des tâches complexes dans plusieurs domaines. L’une des bibliothèques les plus populaires pour mettre en œuvre des systèmes multi-agents est CrewAI.

Pour en savoir plus:

• Créer un agent immobilier avec CrewAI et Bright Data
• Création d’un agent d’intelligence d’évaluation multi-sources avec CrewAI et Bright Data
• Optimisation de contenu pour GEO avec CrewAI et Bright Data

Création d’un agent IA : de l’idée au déploiement

Les étapes ci-dessous illustrent tout ce que vous devez faire pour passer de zéro à un agent IA en ligne. Passons-les en revue !

1. Définir l’objectif

Réfléchissez aux tâches que l’agent doit accomplir à un niveau élevé et aux scénarios qu’il doit être capable de couvrir. Les agents doivent être suffisamment spécialisés pour résoudre des problèmes spécifiques. Cependant, vous souhaitez parfois créer des agents capables d’effectuer un large éventail de tâches et de couvrir plusieurs cas d’utilisation.

Quoi qu’il en soit, vous devez avoir une compréhension claire de l’objectif de votre agent IA. Vous pourriez même vous rendre compte que vous n’avez pas réellement besoin d’un agent complet et qu’un simple flux de travail IA suffit.

2. Concevez le workflow de l’agent

Représentez visuellement l’agent sous la forme d’une carte de nœuds, chaque nœud correspondant à un composant, comme dans l’exemple ci-dessous :

Dans certains cas, il est préférable de raisonner en termes d’étapes plutôt que de composants. Ce processus vous aide à définir clairement le workflow et à établir les entrées et sorties attendues pour chaque nœud/étape.

3. Sélectionnez les sources de données

La puissance d’un agent IA dépend des données et des informations auxquelles il a accès. Vous devez donc identifier et fournir les données dont vos modèles IA ont besoin pour atteindre leurs objectifs. Il peut s’agir d’API, de données web, de Jeux de données, de bases de données ou d’autres sources de données. Gardez à l’esprit que tous les formats de données ne sont pas idéaux pour l’ingestion IA, comme l’ont montré des benchmarks empiriques.

À cet égard, Bright Data propose une infrastructure riche de produits prêts pour l’IA, qui comprend :

• API Web Unlocker: contourne les protections anti-bot sur les sites web, vous permettant de récupérer n’importe quelle page web au format HTML ou Markdown.
• API SERP: déverrouille les résultats des moteurs de recherche et extrait les données SERP des principaux moteurs de recherche pour alimenter les scénarios de recherche sur le Web.
• API Web Scraper: API préconfigurées pour la récupération de données structurées dans des formats optimisés pour l’IA à partir de plus de 100 domaines majeurs.
• Browser API: instances de navigateur contrôlables dans le cloud qui s’intègrent à l’IA pour des interactions web programmatiques, avec des capacités de déverrouillage intégrées.
• API Crawl: automatise l’extraction de contenu à partir de n’importe quel domaine, récupérant l’intégralité du contenu du site web au format Markdown, texte, HTML ou JSON.
• Données d’entraînement: données web publiques prêtes pour l’IA et Jeux de données multimodaux provenant de plateformes populaires, avec plusieurs milliards d’entrées disponibles.

4. Sélectionnez le ou les modèles d’IA

Des plateformes telles que OpenRouter et Hugging Face répertorient plusieurs milliers de modèles d’IA. Certains sont polyvalents, comme les modèles OpenAI ou Gemini, tandis que d’autres sont spécialement adaptés à des applications de niche. En fonction du flux de travail visuel et de l’architecture de haut niveau de votre agent, sélectionnez les modèles d’IA qui alimenteront chaque nœud nécessitant une intégration LLM.

Pour en savoir plus:

• Ajustement de GPT-OSS : guide étape par étape à l’aide d’Unsloth
• Réglage fin de Llama 4 avec des données Web récentes pour de meilleurs résultats
• Réglage fin de Gemma 3 : guide étape par étape avec un ensemble de données Q&A personnalisé
• Comment affiner GPT-4o avec une API de scraping Web à l’aide de n8n

5. Intégration avec des outils

Les LLM sont parfaits pour la génération de contenu, mais leurs fonctionnalités sont limitées, tout comme leurs données d’entraînement. Pour étendre les capacités de votre agent, identifiez les outils dont vos nœuds alimentés par LLM ont besoin. Ces outils peuvent être personnalisés (par exemple, en appelant des API externes), s’appuyer sur des exécuteurs de tâches locaux ou provenir de services prêts à l’emploi tels que les serveurs MCP.

Remarque: le Web MCP de Bright Data permet aux LLM et aux agents IA d’accéder efficacement au Web, leur permettant de rechercher, d’extraire et de naviguer dans le contenu en ligne sans être bloqués, grâce à plus de 60 outils intégrés. N’oubliez pas qu’il offre également un niveau gratuit pour une utilisation sans frais.

Pour en savoir plus:

• Comment intégrer Bright Data Web MCP avec smolagents
• Connectez facilement les agents LangChain à Bright Data Web MCP
• CrewAI & Bright Data Web MCP : guide avancé de Scraping web
• Intégration d’AutoGen AgentChat avec le Web MCP de Bright Data
• Intégrer Pydantic IA à Bright Data Web MCP
• Créer des agents IA à l’aide d’AWS Strands SDK + Bright Data MCP
• Intégrations de Bright Data Web MCP

6. Mettre en œuvre la logique

À l’aide d’un framework d’agent IA ou d’une solution low-code/no-code de votre choix, implémentez votre agent en traduisant votre conception en un système fonctionnel. Cela inclut la connexion de modèles IA, d’outils et d’autres composants.

La mise en œuvre de l’agent IA peut impliquer l’écriture de scripts, la création de fichiers de configuration et la définition d’invites pour guider les nœuds alimentés par LLM dans l’exécution de leurs tâches spécifiques. Dans le cas de plusieurs agents IA, vous pouvez également tirer parti de protocoles tels que A2A (Agent-to-Agent) pour la communication inter-agents.

Pour en savoir plus:

• Créer des agents IA avec Pica et Bright Data
• Utilisez Dify pour créer des agents IA dotés de capacités de récupération de données
• Créer des agents IA avec des données Web à l’aide de LlamaIndex
• – Créer des agents IA avec des capacités de scraping dans xpander.ai
• Comment créer un Scraper IA optimisé par Hugging Face et Bright Data

7. Testez et itérez

Une fois que l’agent est opérationnel, testez-le dans des scénarios simples et complexes. Vérifiez que chaque étape produit les entrées et sorties attendues. Les tests permettent également d’affiner l’infrastructure de l’agent, par exemple en identifiant le besoin d’outils supplémentaires, de modèles différents ou de meilleures invites. Les tests de cas limites sont particulièrement importants pour garantir la précision et la fiabilité. De plus, vous rencontrerez probablement des erreurs et vous vous rendrez peut-être compte que vous avez besoin d’un processus de gestion des erreurs plus robuste.

8. Déployer et surveiller

Enfin, déployez votre agent, soit sur le cloud, soit sur site. Mettez en place des outils de surveillance pour suivre le comportement de l’agent dans des conditions réelles. Les informations fournies par la surveillance vous aident à itérer et à améliorer l’agent. N’oubliez pas que de nouveaux modèles, outils ou capacités peuvent devenir disponibles, alors mettez continuellement à jour votre agent afin de tirer parti des dernières avancées en matière d’IA.

Pour en savoir plus:

• Centre de webinaires de Bright Data
• Masterclass sur les données web de Bright Data
• Articles de blog sur l’IA de Bright Data

Meilleures piles technologiques pour le développement d’agents IA

Comme c’est souvent le cas dans le développement de logiciels, il n’existe pas de pile technologique « idéale » pour créer des agents IA. Le succès dépend plutôt des choix judicieux effectués pour chaque composant impliqué dans le processus de développement d’agents IA (par exemple, les fournisseurs d’IA, les LLM, les bases de données, les outils de gestion des versions, etc.

Ici, nous nous concentrerons sur l’aspect le plus important de la pile : le cadre ou la solution utilisée pour créer l’agent IA !

Vous trouverez ci-dessous un tableau répertoriant plus de 15 des options open source les plus populaires, classées par nombre d’étoiles GitHub :

Remarque: Bright Data est officiellement intégré via MCP à la plupart des technologies mentionnées ci-dessus, ainsi qu’à de nombreuses autres. Découvrez les plus de 70 intégrations disponibles.

Pour en savoir plus:

• Les 13 meilleurs frameworks pour créer des agents IA en 2026

Exemples d’agents IA

Maintenant que vous comprenez clairement ce que sont les agents IA, comment ils fonctionnent, en quoi ils consistent et quels sont les outils utilisés pour les créer, la dernière étape consiste à les voir en action.

Pour cela, nous vous recommandons de consulter notre vitrine d’agents IA, qui présente une sélection d’agents IA créés à l’aide de diverses technologies et conçus pour couvrir un large éventail de cas d’utilisation.

Pour en savoir plus:

• TrendScan: une plateforme d’intelligence d’entreprise multi-sources pour la collecte automatisée et l’analyse alimentée par l’IA des données d’entreprise provenant de Crunchbase, LinkedIn, Reddit et Twitter/X.
• Unified Search Agent: un agent de recherche multimodal sophistiqué créé avec LangGraph qui bascule intelligemment entre la recherche Google et le Scraping web en fonction de la classification de l’intention de la requête.
• Système d’agent IA immobilier: un système Python intelligent qui extrait les données immobilières sous forme de JSON structuré à l’aide d’agents IA, Nebius Qwen LLM et Bright Data Web MCP.
• GEO IA Crew: un outil alimenté par l’IA pour auditer et optimiser le contenu des sites web en explorant les URL, en analysant les H1 et en générant des recommandations GEO exploitables avec CrewIA.
• FactFlux: un système multi-agents intelligent pour vérifier les faits publiés sur les réseaux sociaux à l’aide du framework Agno et des outils Bright Data.
• AI Travel Planner: un agent IA qui automatise la planification de voyages avec n8n et le scraping en temps réel à l’aide de Bright Data.

Conclusion

Dans cet article, vous avez appris tout ce qu’il faut savoir sur la création d’agents IA. Après l’avoir lu, vous disposez désormais des informations nécessaires pour développer des agents IA, ainsi que de nombreuses ressources pour approfondir vos connaissances et devenir un expert dans ce domaine en vogue.

Quels que soient vos objectifs en matière de création d’agents IA, il est essentiel de disposer d’un partenaire fiable pour les données web. Après tout, comme souligné ici, la qualité des agents dépend de leurs connaissances, qui dépendent entièrement des données auxquelles ils ont accès.

C’est là qu’intervient Bright Data, qui offre une infrastructure complète de solutions IA pour prendre en charge un large éventail de scénarios et de cas d’utilisation d’agents.

Créez un compte Bright Data et intégrez gratuitement nos outils de données web à vos agents IA dès aujourd’hui !

FAQ

Agents IA vs IA agentique : quelle est la différence ?

Les agents IA exécutent des processus complets de manière autonome. En revanche, l’IA agentielle fait référence à un système de niveau supérieur capable de coordonner plusieurs agents pour atteindre des objectifs plus complexes. Elle peut planifier, raisonner et s’adapter de manière dynamique sans intervention humaine continue. En bref, les agents IA gèrent les tâches, tandis que l’IA agentielle sert d’infrastructure intelligente qui les orchestre.

Agents IA vs workflows IA : quelles sont les principales différences ?

Les workflows IA sont des processus qui suivent une séquence d’étapes ou une logique prédéfinie. Ils sont parfaits pour une grande prévisibilité et sont idéaux pour les tâches structurées et répétitives. En revanche, les agents IA sont des systèmes non déterministes qui possèdent une autonomie et utilisent le raisonnement pour planifier, choisir des outils et adapter leurs actions de manière dynamique et en temps réel. Ils sont idéaux pour les problèmes ouverts dont la solution n’est pas prédéfinie.

Quelles sont les meilleures technologies pour créer des agents IA ?

L’IA agentique se concentre sur l’exécution autonome de tâches, telles que la planification, l’utilisation d’outils, le suivi de l’état et la prise de décision pour atteindre des objectifs. L’IA générative (également appelée GenAI) crée quant à elle de nouveaux contenus tels que du texte, des images, des vidéos ou du code à partir de consignes. Ainsi, l’IA agentique coordonne et l’IA générative crée. Pour en savoir plus, consultez notre article sur l’IA agentique et l’IA générative.

Quels sont les meilleurs serveurs MCP pour l’intégration d’agents IA ?

Parmi les serveurs MCP pour agents IA, on peut citer Web MCP de Bright Data pour les données web en temps réel et l’extraction structurée, GitHub pour l’automatisation des workflows de développement, Supabase pour la gestion des bases de données et du backend, Playwright MCP pour l’automatisation des navigateurs et Notion pour la gestion des connaissances. D’autres serveurs notables incluent Atlassian, Serena, Figma et Grafana. Découvrez-les tous dans notre article sur les meilleurs serveurs MCP pour agents IA.

Qu’est-ce que l’Agentic RAG ?

Le RAG agentique est une forme avancée de RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui utilise des agents IA autonomes pour contrôler et adapter intelligemment le processus de récupération et de génération de réponses. Découvrez comment créer un système RAG agentique avec Bright Data.