Les AI agents permettent d’agir et de raisonner au-delà du simple texte. Voici 5 projets accessibles pour débuter : calendrier, code, création de contenu, recherche et agents avancés, chacun offrant une approche pratique et concrète pour maîtriser ces outils puissants.
3 principaux points à retenir.
- Explorez des projets concrets pour comprendre les capacités des AI agents au-delà du dialogue.
- Apprenez à coder des agents de zéro, du calendrier personnel au moteur de recherche avancé.
- Combinez outils et frameworks pour automatiser efficacement des tâches métier variées.
Comment créer un agent calendrier simple en Python ?
Créer un agent calendrier en pur Python, c’est un voyage fascinant dans le monde des assistants intelligents. En d’autres termes, c’est un peu comme être le chef d’orchestre de votre propre symphonie d’organisation. Vous commencez sans dépendance à des frameworks lourds, car l’idée ici est d’apprendre à faire fonctionner les choses à la main.
La première étape dans ce processus magique consiste à établir une boucle agent. Cela signifie que votre programme devra interpréter les intentions de l’utilisateur, planifier des actions, et surtout, interagir avec des API pour effectuer des réservations. Pour notre cas spécifique, nous allons créer un agent capable de gérer votre emploi du temps via Google Calendar.
Pensons à la gestion CRUD: créer, lire, mettre à jour et supprimer des événements. Par exemple, un utilisateur peut demander “Planifie une réunion à 15h”. Ici, votre agent doit pouvoir comprendre cette demande (interprétation de l’intention), et ensuite planifier une action (ajouter un événement dans le calendrier).
Tout ça nécessite une authentification avec Google Calendar. Ne vous inquiétez pas, l’API est plutôt bien documentée. Une fois que l’utilisateur est authentifié, vous pourrez effectuer des appels pour récupérer les événements ou en ajouter de nouveaux, tout en filtrant les double-réservations. Imaginez la satisfaction de dire adieu aux conflits d’agenda.
Voici un exemple de code basique pour commencer :
import google_auth_oauthlib
from googleapiclient.discovery import build
# Authentifier et construire le service
def authenticate():
flow = google_auth_oauthlib.flow.InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(
'credentials.json', ['https://www.googleapis.com/auth/calendar'])
creds = flow.run_local_server(port=0)
service = build('calendar', 'v3', credentials=creds)
return service
# Créer un événement
def create_event(service):
event = {
'summary': 'Réunion',
'start': {
'dateTime': '2022-09-30T15:00:00',
'timeZone': 'Europe/Paris',
},
'end': {
'dateTime': '2022-09-30T16:00:00',
'timeZone': 'Europe/Paris',
},
}
service.events().insert(calendarId='primary', body=event).execute()
# Utilisation de l'agent
service = authenticate()
create_event(service)
Avec ces quelques lignes, non seulement vous interagissez avec Google Calendar, mais vous créez aussi une expérience utilisateur qui ressemble à une interaction avec un assistant personnel. Cela c’est le futur, et il se construit avec vos mains. Si vous voulez vous immerger plus profond, consultez cet article qui propose encore plus d’outils et astuces.
Comment développer un agent de programmation automatisé ?
Développer un agent de programmation automatisé peut sembler être une tâche colossale, mais donnons un coup de pied dans la fourmilière. La première étape consiste à établir une boucle de chat simple. C’est un peu comme construire les fondations d’une maison. En Python, vous pouvez commencer par créer une fonction qui écoute les entrées de l’utilisateur et répond en conséquence.
def chat_loop():
while True:
user_input = input("Entrez votre commande: ")
if user_input.lower() == "sortir":
print("Au revoir!")
break
else:
process_command(user_input)
def process_command(command):
print(f"Traitement de la commande: {command}")
Voilà, c’est une base simple où vous pouvez étendre les fonctionnalités. La prochaine étape consiste à intégrer des outils pour permettre à votre agent de lire des fichiers, exécuter des commandes shell, ou même faire des recherches sur Internet. En d’autres termes, il faut ajouter un vrai savoir-faire à notre agent. Par exemple, avec la librairie os en Python, vous pouvez exécuter des commandes terminal. Voici un petit extrait :
import os
def execute_shell_command(command):
os.system(command)
Pour rendre tout cela plus propre et sécurisé, l’introduction de règles de sandboxing est cruciale. Cela garantit que l’exécution de code externe ne va pas mettre votre système en péril. En parallèle, il faudrait aussi mettre en place une évaluation itérative pour améliorer le code que votre agent génère.
Il est en outre essentiel d’organiser votre flux de travail de manière cohérente. Cela peut inclure des structures parallèles pour traiter plusieurs commandes simultanément, des séquences pour des processus linéaires, ou des boucles pour répétitions nécessaires. Utiliser des modèles de langage (LLM) comme routeurs ou évaluateurs pour les tâches de votre agent, peut également gagner du temps. En gros, ces LLM peuvent décider de la meilleure façon de traiter une demande donnée.
Un exemple frappant d’un agent pourrait être un code qui génère et teste un extrait Python automatiquement. Imaginez votre agent qui prend des spécifications d’entrée et livre un code testé, prêt à l’emploi :
def generate_and_test_code(spec):
code_snippet = f"print('{spec}')"
exec(code_snippet) # Attention, ceci n'est pas sécurisé en production
En bref, construire un agent de codage est un processus qui demande rigueur et imagination. Ne soyez pas trop dur avec vous-même si vous ne saisissez pas tout du premier coup parce qu’on apprend en forgeant. Si ce développement vous intrigue, jetez un œil à cet article approfondi qui vous guidera encore plus loin dans la maitrise des agents AI.
En quoi consiste un agent créateur de contenu automatisé ?
Construire un agent créateur de contenu pour automatiser la création de contenu marketing est un projet passionnant qui peut transformer votre manière de travailler. Utiliser des outils comme CrewAI, Zapier, et Cursor permet de créer un workflow complet allant de l’idéation à la publication, sans être un expert en code. Commençons par l’idéation. Imaginons que vous ayez besoin de générer des idées pour des articles de blog. Avec CrewAI, vous pouvez commencer par configurer un prompt simple qui demande des idées en fonction des tendances actuelles. Ce prompt peut ensuite être lié à Zapier pour automatiser le passage d’idées à la rédaction.
Pour la rédaction, vous pouvez utiliser Cursor, qui réalise des brouillons automatiques basés sur ces idées. Une fois le contenu généré, il est essentiel de penser à la qualité. C’est là qu’interviennent les limites de fréquence et les contrôles qualité. Dans Zapier, vous pouvez mettre en place des triggers qui vous signalent lorsque le contenu est prêt à être publié, permettant ainsi une révision rapide avant la diffusion. Cela vous aide à maintenir un bon niveau de qualité tout en gardant la rapidité du processus.
En ce qui concerne la publication et la distribution multi-canal, vous pouvez automatiser vos posts sur les réseaux sociaux, la création de newsletters, ou même la génération de scripts pour des vidéos courtes. Par exemple, un script en Python pourrait extraire automatiquement les titres des articles de votre blog et les utiliser pour générer des posts Twitter attrayants :
import tweepy
# Configuration Twitter API
auth = tweepy.OAuthHandler('CLE_API', 'SECRET_API')
api = tweepy.API(auth)
articles = ['Titre Article 1', 'Titre Article 2', 'Titre Article 3']
for article in articles:
api.update_status(f"Découvrez notre nouvel article : {article}")
Avec cette approche mixte de code et sans code, vos automatismes de marketing deviennent non seulement performants mais aussi accessibles. Rappelez-vous, innover dans cette automatisation peut faire la différence et améliorer l’efficacité de votre équipe. Vous pouvez découvrir davantage sur la création d’agents AI [ici](https://botpress.com/fr/blog/build-ai-agent?utm_source=elearning.formations-analytics.com&utm_campaign=article-webanalyste.com&utm_medium=referral) pour explorer comment ces technologies transforment nos façons de travailler.
Qu’est-ce qu’un agent de recherche structuré avec Pydantic AI ?
Construire un agent de recherche documentaire avec Pydantic AI et Python est une aventure technique assez enrichissante. Imaginez un monde où votre agent intelligent peut naviguer sur le web, télécharger des documents et les résumer pour vous. C’est exactement ce que vous allez apprendre à faire avec cette approche structurée.
Pour débuter, il nous faut des schémas typés qui garantissent la fiabilité des données en sortie. Grâce à Pydantic, vous pouvez définir des modèles de données de manière intuitive. Par exemple, un schéma pour les résultats de recherche pourrait ressembler à ceci :
from pydantic import BaseModel
from typing import List
class SearchResult(BaseModel):
title: str
url: str
summary: str
class ResearchOutput(BaseModel):
results: List[SearchResult]
Avec ces modèles, vous vous assurez que chaque sortie respecte la structure attendue, ce qui est essentiel pour garantir que les données soient exploitables dans un workflow métier. Mais ce n’est pas tout ! Vous pouvez également assembler des agents spécialisés adaptés à différentes tâches : un agent pour la recherche sur le web, un autre pour télécharger des documents, et un troisième pour générer des résumés avec un modèle langage comme un LLM.
Imaginons que votre agent de recherche ait trouvé et téléchargé un PDF. En utilisant un agent de résumé, vous pourrez extraire les points clés de ce document. Par exemple :
def summarize_document(doc: str) -> str:
# Implémentation du résumé ici
return f"Aperçu: {doc[:100]}..." # Simplification pour l'exemple
Enfin, l’agrégation des résultats se fait naturellement grâce à l’utilisation de Pydantic. Vous pouvez collecter toutes les sorties dans un seul modèle de données, ce qui permet de centraliser toutes les informations dans un format machine-readable comme un JSON. Cela facilite l’intégration dans d’autres outils ou systèmes d’assistance :
output = ResearchOutput(results=[SearchResult(title="Exemple", url="http://exemple.com", summary=summarize_document("Contenu..."))])
Ce modèle structuré assure non seulement que les données sont prévisibles et fiables, mais aussi qu’elles peuvent être facilement utilisées dans d’autres workflows métiers. Si vous avez envie de voir un exemple concret de ce type d’agent en action, vous pouvez consulter le lien suivant : voici une excellente ressource.
Comment bâtir un agent avancé de recherche utilisant le Web en temps réel ?
Créer un agent de recherche avancé capable d’orchestrer des workflows complexes semble sortir tout droit d’un film de science-fiction, n’est-ce pas ? Pourtant, ce défi est bien ancré dans la réalité du développement d’agents IA. Imaginez un agent capable de fouiller le web en temps réel, d’évaluer des articles et de vous présenter des résultats pertinents avec un taux de crédibilité super élevé. C’est exactement la magie que nous allons déployer ici.
Pour débuter, il est crucial de maîtriser quelques éléments clés d’architecture avancée. Le routage de requêtes est votre meilleur ami. Cela signifie que votre agent doit savoir comment diriger chaque requête vers le bon service ou la bonne API. Ensuite, il y a la conception de crawlers qui collectent les données sur le web. Ce travail nécessite une bonne compréhension des sites que vous scrapez, notamment pour respecter leurs règles (sinon, bonjour les problèmes juridiques).
Ensuite, n’oublions pas le filtrage de pertinence et la déduplication des données. Lorsque votre agent récupère des informations, il est primordial d’éliminer les répétitions et de s’assurer que chaque résultat est effectivement pertinent par rapport à la requête d’origine.
La mise en place d’une indexation incrémentale est également un aspect fondamental. Cela signifie que votre agent doit savoir stocker les nouvelles informations de manière à ce qu’elles soient disponibles rapidement lors des futures requêtes – pas de délai inutile ici.
En matière de bonnes pratiques, pensez aux proxies pour éviter d’être bloqué par les services web. Les rate limits et la politesse jouent un rôle crucial pour garantir que vous ne surchargez pas les serveurs de ces sites.
Pour conclure, l’un des outils essentiels dans votre boîte à outils sera LangGraph, qui vous permettra d’orchestrer toutes ces facettes. En intégrant des recherches en temps réel depuis des plateformes comme Google, Bing ou même Reddit, votre agent va non seulement raisonnablement traiter des données, mais aussi explorer activement le web, extrayant des informations fraîches et pertinentes. C’est cette exploration active qui fait toute la différence.
Comment ces projets AI agents transforment-ils votre apprentissage et votre pratique ?
Ces cinq projets ouvrent la voie à une compréhension applicationnelle des AI agents, loin du simple dialogue automatisé. En passant par la gestion de votre agenda, la programmation assistée, la création de contenu, la recherche structurée, jusqu’aux agents avancés, vous apprenez à allier théorie et pratique. Chaque projet développe une compétence particulière, essentielle pour inventer vos propres assistants métiers. Vous repartez avec des bases solides, des exemples concrets et l’envie d’expérimenter davantage, indispensable pour maîtriser les enjeux réels de l’IA actionnable.
FAQ
Qu’est-ce qu’un AI agent et en quoi diffère-t-il d’un chatbot ?
Quels langages et outils utiliser pour débuter la création d’AI agents ?
Peut-on automatiser la gestion de son agenda avec un AI agent ?
Quels bénéfices concrets tire-t-on des AI agents dans la création de contenu ?
Les AI agents peuvent-ils remplacer l’humain dans la recherche documentaire ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera, consultant expert en Web Analytics, Data Engineering et IA générative, allie plus de dix ans d’expérience à la conception de solutions data automatisées. Responsable de webAnalyste et formateur reconnu, il accompagne des professionnels dans la maîtrise d’outils avancés, du tracking aux workflows IA, avec une approche pragmatique axée sur l’usage métier et la conformité.
