IA
Confier un objectif à un agent, et le voir travailler
AgentIA reçoit un objectif écrit en français, le confie à un agent IA autonome et affiche chaque étape pendant qu’elle se déroule. Elle sert de vitrine au pack IA du socle et peut être pilotée par une autre application, à distance, par son API.
Ce qu’elle fait
On donne à l’agent un objectif. Il décide seul de ses étapes : chercher sur le web, lire une page, analyser un document, interroger une base de données. Chaque appel d’outil, chaque réflexion et chaque réponse s’affichent à l’écran au fil de l’eau.
Une session peut être interrompue, relancée avec une question de suivi, ou dupliquée pour essayer une autre piste. Le modèle d’IA se choisit à chaque session, parmi plusieurs fournisseurs.
L’historique complet de chaque session est conservé : on relit après coup ce que l’agent a fait, dans quel ordre, et ce que chaque appel a coûté.
Pour qui
Pour une équipe qui veut automatiser une recherche répétitive sur des milliers de cas, sans écrire un programme dédié à chaque fois. Pour un dirigeant qui veut voir concrètement ce qu’un agent IA sait faire, étape par étape, avant de l’adopter.
AgentIA a servi à un chantier réel : rattacher environ 5 000 annonceurs publicitaires à leur numéro SIREN. Au terme de trois passes, 3 373 numéros ont été validés, et 168 numéros inventés par l’IA ont été interceptés par un contrôle automatique avant d’entrer dans le fichier.
Comment elle est construite
AgentIA est une application du socle V005, le cadre Java sur lequel l’équipe bâtit toutes ses applications. Le moteur d’agent vient du pack IA du socle (socle-pack-ai) : la boucle de décision, le dialogue avec les modèles et l’appel d’outils. L’application n’écrit que ce qui lui est propre.
- Deux workers, ces unités de traitement autonomes du socle : l’un orchestre l’agent, l’autre fait le pont avec l’application d’accès aux données de la plateforme.
- Les outils de l’agent passent par MCP, le protocole standard qui permet à une IA d’appeler des outils.
- Le suivi en direct repose sur un flux d’événements poussé vers le navigateur.
- Les sessions, les messages et le journal de chaque appel au modèle et aux outils sont rangés dans PostgreSQL, séparés par client.
- La connexion passe par l’authentification unique du Hub, la plateforme qui héberge les applications. Les modèles d’IA sont joints par la passerelle IA du Hub.
- L’API est publiée sur la passerelle d’API de la plateforme, avec une clé et des droits dédiés : un programme externe peut lancer des sessions par lots.
Points forts
Tout est visible
Chaque étape de l’agent s’affiche pendant qu’elle se déroule. On sait ce qu’il cherche, ce qu’il lit et pourquoi il conclut.
Plusieurs modèles, un seul écran
Le modèle d’IA se choisit à chaque session. On compare les fournisseurs sur le même objectif sans changer d’outil.
Pilotable à distance
L’API publiée permet de lancer des centaines de sessions depuis un autre programme. C’est ainsi qu’a été mené le chantier des 5 000 annonceurs.
Les réponses inventées sont arrêtées
Sur le chantier SIREN, chaque numéro proposé par l’IA a été vérifié par sa clé de contrôle. 168 numéros inventés ont été écartés.
Un historique complet
Sessions, messages, appels au modèle et appels d’outils sont conservés. On relit, on audite, on mesure le coût.
En images
Écran 1
Tableau de bord des agents : sessions, jetons consommés, coupe-circuits.
Écran 2
La liste des sessions d’agent, avec statut et jetons.
Écran 3
Les capacités du pack IA : workers RAG, embedding, classification, génération.
Écran 4
Le détail d’une session : la demande, l’appel d’outil MCP et son résultat.