Construire sur mesure, ou pas : décider avant de coder

Pensez à un projet d’agent que vous avez en tête, ou qu’on vous a demandé. Avant de construire quoi que ce soit, vous allez demander à un assistant de plaider contre ce projet : c’est le test le plus rapide pour savoir si le sur mesure se justifie.

Avant de commencer (30 secondes). Ce projet pourrait-il se faire avec un outil déjà existant (un assistant avec documents, une recherche hébergée, une plate-forme d’agents) ? Notez oui, non ou « peut-être ».

Votre premier essai, tout de suite

Décrivez le projet en cinq lignes (sans donnée sensible), puis collez ce modèle :

Voici un projet d’agent : [description]. Plaide contre le sur mesure : pour chacune de ces voies (outil de conversation avec documents, recherche documentaire hébergée, plate-forme d’agents prête à l’emploi), dis ce qu’elle ferait de ce projet et ce qui lui manquerait. Termine par la seule raison qui justifierait de construire quand même, et par ce que je devrais mesurer pour le prouver.

Comparez avec votre pari. Si la voie la plus simple suffit, vous avez gagné des mois ; sinon, vous savez précisément ce que le sur mesure doit apporter.

Maintenant, questionnez-le. Demandez : « Qu’as-tu supposé sur mes données et mes droits d’accès ? Quelle partie du projet serait la plus coûteuse à maintenir ? ».

Ce qu’est un agent sur mesure

Un agent sur mesure est un programme que vous écrivez, qui confie à un modèle d’IA la conduite d’une tâche, avec vos outils, vos documents et vos règles. C’est puissant, et c’est un engagement : du code à maintenir, des coûts à surveiller, des tests à rejouer à chaque changement de modèle. La plupart des projets qui échouent ne manquaient pas de technique ; ils avaient choisi le sur mesure quand un outil prêt à l’emploi, ou un simple appel d’API, suffisait.

Ce chapitre vous donne la grille de décision, les architectures de base (workflow fixe, boucle d’agent, recherche documentaire), le coût de possession d’un montage maison et une règle : commencer par la solution la plus simple qui passe votre jeu d’essai. À la fin, vous aurez classé un projet réel dans l’une des quatre catégories et chiffré ce qu’il vous coûterait à maintenir.

Prérequis : la formation « API et intégration IA » (ou l’équivalent : appel d’API, sorties structurées, boucle d’outil simple) et, si vous voulez le cadre de sécurité, « Agents IA qui agissent ». Cette formation-ci ne répète pas leurs bases.

Le fil rouge de cette formation

Mathilde est responsable administrative d’un cabinet de conseil de douze personnes. Les nouveaux arrivants et les consultants lui posent sans cesse les mêmes questions : comment déclarer une note de frais, quel modèle de contrat utiliser, qui valide un congé, où trouver la charte graphique. Les réponses existent dans environ 350 pages de procédures et de modèles, réparties dans plusieurs dossiers partagés. Elle estime à une vingtaine par semaine les questions qu’elle traite, à six minutes chacune (ces chiffres sont des valeurs d’illustration ; les vôtres seront différents). Soit deux heures par semaine, sans compter les interruptions.

Elle voudrait un assistant qui répond depuis ces documents, cite sa source, dit « je ne sais pas » quand la réponse n’y est pas, et transmet la question à une personne dans ce cas. Nous allons le construire tout au long de la formation, en mesurant chaque étape.

Workflow, agent, recherche : trois architectures

Les mots « agent » et « workflow » sont souvent confondus. Anthropic en donne une distinction utile dans son article sur les agents efficaces.

Vérifié à l’automne 2026 : selon l’article d’Anthropic « Building effective agents », les workflows sont des systèmes où des modèles et des outils suivent des chemins de code prédéfinis, tandis que les agents sont des systèmes où le modèle dirige lui-même son déroulement et son usage des outils. L’article répertorie cinq schémas de workflow : enchaînement de requêtes (prompt chaining), aiguillage (routing), parallélisation (par sections ou par vote), orchestrateur-exécutants (orchestrator-workers) et évaluateur-optimiseur. Son conseil central : chercher la solution la plus simple qui fonctionne et n’ajouter de la complexité que lorsqu’elle améliore les résultats de façon mesurable ; beaucoup d’applications se contentent d’un seul appel bien optimisé, avec de la recherche documentaire et des exemples.

Pour Mathilde, trois architectures sont possibles :

La règle : prenez la ligne la plus haute du tableau qui passe votre jeu d’essai. Un RAG en workflow fixe est plus simple à tester qu’un agent, et un appel unique est plus simple qu’un RAG. Chaque marche ajoute du code, du coût et des modes de défaillance.

Les quatre voies, et ce qu’elles coûtent

Vérifié à l’automne 2026 : la documentation d’OpenAI décrit un outil hébergé de recherche dans les fichiers (file_search) : on dépose des fichiers, on les rattache à un « magasin vectoriel », puis on déclare l’outil dans la requête ; la réponse contient des annotations de citation de fichier ; l’outil accepte des filtres sur métadonnées et un plafond de résultats. Du côté d’Anthropic, la documentation décrit un mécanisme de citations sur les documents joints et des blocs de résultats de recherche (search_result) qu’on peut fournir soi-même, par exemple comme retour d’un outil de recherche que vous écrivez, avec citation automatique de la source. Ces fonctions changent de nom et de limites : relisez les pages avant de décider.

Avant d’écrire une ligne de code, essayez la voie la plus simple et mesurez. Si elle atteint votre exigence, vous avez gagné des mois. Si elle échoue, vous savez précisément ce que le sur mesure doit apporter.

Cinq raisons qui justifient le sur mesure

1. Les droits d’accès. Chaque personne ne doit voir que ses documents, et vous devez le prouver. Les outils génériques répondent rarement à cette exigence au niveau voulu.
2. L’intégration. L’assistant doit agir dans vos outils (ouvrir un ticket, préparer un brouillon dans votre logiciel), pas seulement répondre.
3. La mesure et la traçabilité. Vous devez journaliser, rejouer, comparer des versions, chiffrer le coût par réponse.
4. Les données. Elles ne peuvent pas quitter un périmètre précis, ou doivent passer par une plate-forme choisie pour des raisons de conformité.
5. Le volume. À grande échelle, la maîtrise des coûts (cache, modèle adapté à chaque étape) devient un enjeu en soi.

Si aucune de ces raisons ne s’applique, le sur mesure est probablement prématuré.

Le coût de possession d’un montage maison

Le prix de l’API n’est qu’une ligne. Un montage sur mesure coûte aussi :

Chiffrez chaque ligne en heures et en euros, avec une marge. Pour Mathilde (valeurs d’illustration) : 25 heures de construction et de tests, 2 heures d’entretien par mois, une dizaine d’euros de consommation par mois, un hébergement modeste. Le gain visé est de deux heures par semaine, soit environ huit heures par mois, moins un tiers de questions que l’assistant ne saura pas traiter. Le délai de retour tient alors en plusieurs mois, pas en plusieurs semaines : cela se discute, et cela doit se discuter avant.

La méthode de calcul complète (coût total, valeur du temps gagné, scénarios bas, médian et haut) est le sujet de la formation « Mesurer le gain de l’IA ». Pour décider de démarrer, le calcul du délai de retour suffit.

La grille de décision en dix questions

Répondez par oui ou par non.

1. La tâche est-elle fréquente (au moins plusieurs dizaines de fois par mois) ?
2. Les réponses existent-elles dans des documents que vous maîtrisez ?
3. Pouvez-vous écrire 50 questions avec leur bonne réponse ?
4. Une erreur occasionnelle est-elle supportable, avec une relecture ou une source citée ?
5. Avez-vous essayé une voie plus simple (conversation avec documents, recherche hébergée) et mesuré ses limites ?
6. Y a-t-il une exigence de droits d’accès, d’intégration, de traçabilité ou de localisation des données que cette voie ne satisfait pas ?
7. Quelqu’un maintiendra-t-il le montage chaque mois ?
8. Le délai de retour calculé est-il acceptable pour vous ?
9. Les personnes concernées seront-elles informées et une sortie vers un humain est-elle prévue ?
10. Savez-vous arrêter le système en une minute ?

• 8 à 10 oui : le projet est mûr.
• 5 à 7 oui : travaillez les « non » avant de construire.
• Moins de 5 : ne construisez pas ; essayez une voie plus simple.

Le modèle à copier : la fiche de cadrage

Exercice

Durée : 1 h 30. Résultat : une fiche de cadrage, un essai de la voie simple, une décision.

1. Choisissez un projet de votre activité qui repose sur des documents ou des outils internes.
2. Remplissez la grille de décision en dix questions, honnêtement.
3. Remplissez la fiche de cadrage.
4. Essayez la voie la plus simple : déposez une vingtaine de pages dans un assistant avec documents, posez dix questions dont vous connaissez la réponse, notez le nombre de bonnes réponses, de réponses sourcées et d’inventions.
5. Chiffrez le coût de possession sur une année, en heures et en euros, avec une fourchette basse et une haute.
6. Décidez : voie simple, hébergée, plate-forme ou sur mesure, avec la raison en deux lignes.

Critère de réussite : votre décision tient en une page, s’appuie sur un essai mesuré (et non sur une intuition), indique le coût annuel sous forme de fourchette et nomme la personne qui entretiendra la solution.

Si cela ne marche pas : si la voie simple donne des inventions ou ignore vos droits d’accès, ce n’est pas un échec : notez-le, c’est ce que le sur mesure devrait apporter. Avec moins de cinq « oui » à la grille, ne construisez pas : travaillez d’abord les « non ». Si vous ne pouvez pas écrire 50 questions avec leur bonne réponse, vous ne maîtrisez pas assez votre corpus. Si personne ne maintiendra le montage, ou si le délai de retour est trop long, réduisez le projet ou renoncez.

Ce que vous savez maintenant

Répondez de mémoire aux quatre questions, puis vérifiez avec les points qui suivent.

1. Qu’est-ce qui distingue un workflow d’un agent, et quelle règle guide le choix de l’architecture ?
2. Quelles sont les quatre voies, et dans quel ordre les teste-t-on ?
3. Quelles raisons justifient un montage sur mesure ?
4. Que comprend le coût de possession d’un montage maison ?

Points à retenir :

• Un workflow suit un chemin de code que vous écrivez ; un agent dirige lui-même son déroulement ; on prend la solution la plus simple qui passe le jeu d’essai.
• Quatre voies existent (outil de conversation, recherche hébergée, plate-forme, sur mesure) et se testent dans cet ordre.
• Cinq raisons justifient le sur mesure : droits d’accès, intégration, traçabilité, données, volume.
• Le coût d’un montage maison inclut construction, jeu d’essai, entretien, relecture et conformité, et se chiffre en fourchette.
• Une grille de dix questions et une fiche de cadrage évitent de construire ce qu’on n’entretiendra pas.

Quand allez-vous le faire ?

Écrivez une phrase : « Le [jour], avant de demander un budget ou d’ouvrir un dépôt de code pour un projet d’agent, je remplis la grille de dix questions et je teste la voie la plus simple sur dix questions. »

La suite

Le chapitre suivant écrit à la main la boucle d’un agent, pour comprendre ce que les plateformes cachent. Viennent ensuite la conception d’outils fiables, le branchement d’outils standard avec MCP, le principe de la recherche documentaire et ses pièges, la construction d’un RAG avec recherche hybride, son évaluation, puis les droits d’accès, les mises à jour et la mise en service.