1. Les “AI Agents” dépassent le stade de l’expérimentation

Après la phase des assistants IA “qui répondent bien”, arrive celle des agents “qui exécutent réellement des tâches”.

Les dirigeants commencent à s’y intéresser non plus pour l’effet “wow”, mais pour les gains opérationnels tangibles qu’ils génèrent : moins de latence, moins de coordination, moins de tâches répétitives.

On entre dans une nouvelle étape de l’IA générative : celle du pilotage de processus métier, parfois appelée “exécution autonome” — un terme à manier avec précaution, car il ne s’agit pas de remplacer l’humain, mais de réduire la charge cognitive et les frictions quotidiennes.

Cet article définit les bases à comprendre derrière le buzz : que sont vraiment les “AI Agent Builders”, pourquoi ils émergent maintenant, et comment ils transforment la manière de travailler.

2. Concrètement, qu’est-ce qu’un “AI Agent Builder” ?

Un Agent Builder est un environnement d’orchestration permettant de concevoir, configurer, déployer et superviser des agents autonomes capables d’agir dans des workflows métiers.

Ces environnements peuvent aller du no-code (interface graphique type drag-and-drop) au low-code ou full-code (frameworks ouverts). Dans les faits, la plupart nécessitent aujourd’hui un minimum de compétence technique, même lorsque l’interface paraît simple.

Exemple : AgentKit d’OpenAI propose une interface visuelle, mais reste très orienté développeur — il faut comprendre la logique de code sous-jacente. À l’inverse, n8n reste à ce jour l’un des meilleurs compromis sur le segment “no-code”, même s’il relève davantage de l’automatisation que de l’agentique pure.

La différence clé entre un agent et un assistant classique :

• L’assistant répond.

• L’agent réfléchit → décide → agit, selon un objectif donné.

Cela implique un accès aux données, une intégration aux outils de l’entreprise (CRM, ERP, Slack, Notion, etc.) et un mécanisme de supervision.

3. Pourquoi cela fait le buzz maintenant ?

Trois facteurs se combinent :

1. Fiabilité des modèles récents : les LLMs savent désormais générer non seulement du texte, mais des séquences d’actions structurées.

2. Explosion des connecteurs et API d’entreprise : l’agent peut désormais interagir avec la majorité des systèmes internes.

3. Pression économique : les organisations cherchent à réduire le coût de coordination interne et la charge cognitive des collaborateurs.

Un point clé souligné par Jérémy : certains workflows agentiques peuvent être décrits sous forme de fichiers de configuration (JSON, YAML…). Une IA peut donc, en théorie, générer la définition d’un autre agent — une première étape vers les agents qui créent d’autres agents, même si l’humain reste indispensable pour superviser et valider.

En bref : ce n’est pas la technologie qui est nouvelle, mais la maturité de l’assemblage — les briques existent, elles sont enfin exploitables ensemble.

4. Les différents types d’Agent Builders & l’état du marché

À noter : des outils comme n8n, Make ou Zapier relèvent davantage de l’automatisation de workflows que de la création d’agents. Ils orchestrent des tâches mais ne disposent ni de mémoire, ni de raisonnement, ni d’autonomie contextuelle.

Message clé : il n’y a pas “un” marché unique des Agent Builders, mais quatre approches selon le niveau de maturité interne et le profil utilisateur.

5. Les 6 use cases qui créent de la valeur (et des économies)

Les gains ne se mesurent pas seulement en temps, mais aussi en réduction de la charge cognitive et de la latence opérationnelle.

Les Agent Builders ouvrent la voie à un “augmented back-office”, où les agents deviennent les copilotes invisibles de chaque fonction support.

6. Faut-il investir ?

Il ne s’agit pas encore de choisir entre Buy et Build, mais de poser les fondations d’une capacité interne à exploiter ces outils.

• Buy : rapide à mettre en œuvre, idéal pour démarrer — mais attention aux effets “boîte noire” et aux coûts récurrents.

• Build : plus lent, mais sur-mesure et pérenne — nécessite des compétences techniques et une gouvernance adaptée.

Recommandation de Jérémy : avant tout investissement, travailler l’accès à vos données internes. C’est le prérequis pour pouvoir brancher facilement les innovations qui émergeront demain.
Les frameworks comme LangGraph illustrent cette logique : ils permettent d’améliorer le système simplement en remplaçant le LLM sous-jacent (par exemple, si GPT-6 ou Claude Sonnet 5 sort).

7. Les limites du 100 % “Buy”

• Coûts unitaires par utilisateur ou par tâche qui explosent à l’échelle.

• Personnalisation limitée aux connecteurs disponibles.

• Difficulté à refléter la réalité des processus métiers souvent très spécifiques.

• Risque de dépendance fournisseur (vendor lock-in).

Conclusion intermédiaire : l’objectif n’est pas d’acheter des “agents”, mais de construire une capacité interne à les faire évoluer.

8. Zoom sur la pépite : Dust.tt

Pourquoi elle mérite l’attention

• Positionnement business-first, pas techno-centric.

• Interface pensée pour les équipes non techniques, sans sacrifier la puissance.

• Ergonomie remarquable pour la gestion du contexte métier :
  Le cœur de Dust repose sur une infrastructure contextuelle – un véritable “système d’exploitation” pour l’IA d’entreprise.
  Il connecte les agents à l’ensemble des connaissances internes (Slack, Notion, Confluence, Google Drive, GitHub…).
  Chaque agent dispose d’une mémoire et d’un accès sémantique aux données pertinentes, ce qui lui permet de raisonner à partir du contexte réel plutôt que de simples prompts.

• Vision orientée agents orchestrés : Dust se positionne à mi-chemin entre le workflow builder et la data layer intelligente, permettant à plusieurs agents de collaborer entre eux et avec les humains.

Ce que Dust ne fait pas (encore)

• Pas de gestion de workflows complexes.

• Pas un connecteur universel à l’ensemble du SI.

En résumé : une excellente porte d’entrée pour tester rapidement les usages, comprendre les limites et capitaliser sur l’expérience.

Conclusion

Le sujet n’est pas “les agents”, mais le passage au travail augmenté à l’échelle.
Les organisations qui expérimentent maintenant bâtissent une avance durable, car elles développent une compréhension fine de ce que signifie réellement “travailler avec des agents”.

Le moment est idéal :
maturité technologique,
pressions d’efficacité,
cas d’usage clairs et mesurables.

Les gagnants seront ceux qui, dès aujourd’hui, testent, apprennent et structurent leur capacité agentique interne — avant que cela ne devienne un standard.