Créer un agent IA avec ChatGPT

1️⃣. Introduction synthétique

Idée centrale : Aujourd’hui, on peut créer un agent IA “prêt à l’emploi” avec ChatGPT soit sans code (GPTs + Actions), soit avec l’API (modèles, outils, mémoire & orchestration) pour automatiser des tâches réelles de bout en bout. OpenAI+2platform.openai.com+2

Constats clés

• Deux voies complémentaires : GPTs (no-code, partage immédiat) et stack développeur (API Responses/Realtime, outils, évals). OpenAI+1

• Les Actions connectent un GPT à vos APIs via un schéma OpenAPI (auth, scopes, tests). platform.openai.com+1

• Côté API, la Responses API remplace progressivement Assistants pour un modèle mental plus simple et des primitives agentiques. platform.openai.com

• Les agents multimodaux et temps réel (voix, écran, WebRTC) sont pris en charge via le Realtime API. platform.openai.com

• Gouvernance cruciale : contrôles de données, sécurité & conformité dès la conception. platform.openai.com

2️⃣. Lignes de force opérationnelles (action)

Enjeux pour l’organisation

• Automatiser des processus (synthèse, rédaction, support, extraction, planification, exécution sur outils internes).

• Réduire le time-to-market : prototyper en GPT no-code, industrialiser via API.

• Conformité & confiance : gestion des secrets, PII, journalisation, traçabilité.

Leviers stratégiques

• Choisir la bonne voie de build

  • No-code (GPTs) : démarrer vite (assistants internes, knowledge base, workflows simples). OpenAI Help Center

  • API : cas critiques (SLA, monitoring, contrôles fins, intégrations profondes). platform.openai.com

• Outillage

  • GPT Actions pour se brancher à vos REST APIs (auth API Key/OAuth, schéma OpenAPI). platform.openai.com+1

  • Responses + Function Calling pour appeler vos outils côté serveur (validation d’arguments, plans). platform.openai.com+1

  • Realtime API pour agents voix/écran et co-pilotage live. platform.openai.com

• Architecture d’exécution

  • Orchestration légère : un orchestrateur (server) qui gère état, outils, et boucle “penser-agir-observer”. OpenAI Developers

  • Observabilité : logs prompts/outcomes, métriques d’usage, traces d’actions, RBAC.

Bonnes pratiques (concrètes)

• Contrats outillés : décrire chaque outil en function calling / OpenAPI strict, avec schémas d’arguments et erreurs typées. platform.openai.com

• Séparation des secrets : tokens côté serveur, jamais dans les instructions GPT; utiliser l’auth intégrée des Actions (clé personnalisée, OAuth). platform.openai.com+1

• Garde-fous : limites de taux, whitelists d’URL/collections, dry-runs, confirmations utilisateur pour opérations sensibles.

• Évaluation continue : jeux d’épreuves, graders, boucles d’amélioration (quality gates, “defect rate” avant mise en prod). platform.openai.com

Signaux faibles / vigilance

• Dérives d’outillage (trop d’outils ↔︎ inducteur d’erreurs agentiques).

• Mises à jour rapides de l’écosystème (modèles & APIs évoluent — surveiller migrations, ex. Assistants → Responses). platform.openai.com+1

• Sécurité des actions : gestion des identités utilisateur vs service, traçabilité des appels.

3️⃣. Synthèse intellectuelle / académique (compréhension)

Définitions / cadre

• Agent : système LLM doté d’outils, mémoire/état, objectifs et politiques d’action, opérant en boucles perception → raisonnement → action → observation. OpenAI Developers

• GPT (Custom) : version de ChatGPT configurée (instructions, fichiers, outils) partageable et gouvernable. OpenAI

Concepts clés & sources

• Tools / Function calling / Actions : interface formalisée de capacités externes. platform.openai.com+1

• Agentic planning : décomposition d’objectifs en sous-tâches, exécution séquencée avec vérifications.

• Human-in-the-loop : contrôle humain pour étapes à risque (approbation d’actions).

• Privacy-by-design : minimisation des données, rétention et opt-outs. platform.openai.com

Modèle explicatif (logique de transformation)

1. Cadrer la mission → 2. Outiller l’agent (compétences/API) → 3. Orchestrer (politiques, mémoire, état) →

2. Instrumenter (traces, métriques, évals) → 5. Gouverner (sécurité, conformité, revue).

Connexions disciplinaires

• Systémique (boucles de rétroaction), UX (copilot patterns), Ops (SRE pour agents), Sécurité (IAM, secrets), Data (qualité & lineage).

4️⃣. Analyse sectorielle / veille (prospective)

Tendances de fond

• Agenticité native dans ChatGPT (exécution multi-outils, autonomie supervisée). OpenAI

• Industrialisation : consolidation des primitives (Responses, Realtime) pour cas pro robustes. platform.openai.com+1

• Kits de build agents & workflows visuels accélèrent le passage en prod. OpenAI

Innovations / acteurs

• GPT Actions (OpenAI) pour brancher vos systèmes SaaS/on-prem via OpenAPI. platform.openai.com

• Realtime copilots (voix/écran) pour support terrain, ventes, opérations. platform.openai.com

Enjeux à 3–5 ans

• Interop (normes de “tools”, identités, autorisations déléguées).

• Assurance qualité (évals standardisées, red teaming continu).

• ROI & gouvernance (coûts, risques, conformité sectorielle).

Recos stratégiques

• Commencer petit, mesurer grand : 1 cas prioritaire → POC GPT no-code → industrialisation API + évals.

• Standardiser les outils : cataloguer fonctions & schémas; tests unitaires d’outils.

• Sécuriser : IAM, secrets vault, journaux d’audit, DLP, politiques de rétention. platform.openai.com

• Préparer le temps réel : micro-use cases voix/écran, latence & UX via Realtime. platform.openai.com

4️⃣bis. Transfo IA — ce que l’IA change & compétences à développer

• Passage du “chatbot” au “co-équipier” : l’IA agit dans vos systèmes, pas seulement “parle”. OpenAI

• Compétences : prompt & tool design, modélisation d’API, évaluation/monitoring, sécurité, product ops pour agents.

• Organisation : petits squads “Agent Factory” (PM + Dev + Sec + Ops + SME) et catalogue d’agents/outils réutilisables.

5️⃣. Synthèse finale (TL;DR)

• Deux voies : GPTs (no-code) pour lancer vite, API pour scalabilité & contrôle.

• Les Actions et le Function Calling sont le cœur de l’agent connecté.

• Responses + Realtime = base technique moderne pour agents robustes et temps réel.

• Sécurité & data : secrets, permissions, audit et politiques de rétention.

• Évaluation continue : jeux d’épreuves & métriques avant généralisation.

Takeaway : Construisez utile, instrumenté et sécurisé — un petit agent en production, mesuré et connecté, vaut mieux qu’un grand prototype isolé.