On confond souvent les notions d’AI Agent et d’AI Assistant parce que la frontière est fine, et certains brouillent volontairement le message.
Mais aujourd’hui, on va tout expliquer simplement !
Dans cet article, vous découvrirez :
- AI Agents :
- AI Assistants :
- Quand utiliser un AI Agent ou un AI Assistant ?
Qu'est-ce qu'un AI Agent
Contrairement à AGI ou SSI, la notion d’AI Agent est bien définie : un AI Agent est un système capable de définir lui-même son plan d’action et les étapes nécessaires pour atteindre un objectif donné.
Ce qui rend un AI Agent vraiment spécial, c’est que l’agent peut changer son approche si la première tentative échoue. Cela permet d’imaginer des workflows et automatisations complexes, en plusieurs étapes, pour gagner beaucoup de temps.
📘 Définition courte d’un AI Agent
Un système autonome, piloté par un objectif à atteindre, capable de planifier, raisonner, prendre des initiatives et itérer sa stratégie jusqu'au résultat.
Comment fonctionne un AI Agent
Un AI Agent suit généralement ce schéma :
- Reçoit une tâche ou un objectif utilisateur
- Analyse le besoin
- Élaborer une première stratégie
- Tente plusieurs approches s’il échoue
- Poursuit ou adapte son action jusqu’à :
- Atteindre l’objectif
- Atteindre un nombre maximal d’itérations
- Ou conclure que la tâche est infaisable
Ce qui distingue les AI Agents des AI Assistants : l’itération autonome selon le résultat, et la capacité d’adapter la stratégie sans intervention humaine.
Exemples d’AI Agents et ce qu’ils peuvent faire
Les AI Agents pour la recherche
Le scraping classique du web exige expertise technique et outils dédiés. Les AI research agents récoltent info structurée ET non structurée, simplement avec un prompt.
Ils savent :
- Faire de la recherche avancée
- Monitorer des concurrents à grande échelle
- Scraper et analyser des avis
- Générer des rapports détaillés
Pendant que l’IA collecte et vérifie l’info, vous restez concentré sur l’essentiel.
Résultat : des tâches de recherche manuelles deviennent des automatisations sans effort.
Ex : AI Research Agent de Datablist
AI Researcher de Datablist permet d’automatiser des recherches Google répétitives SANS compétence technique ni API.
Vous pouvez notamment :
- Chercher des infos sur une liste dans un CSV (
upload people, demander "cette personne a-t-elle été citée en 2025 ?"…) - Constituer une base de données à partir d’autres sources (ex : surveiller le prix de produits automatiquement chaque semaine ou à la demande)
- Partir d’une url et générer une liste de résultats (ex : récupérer tous les produits d’une page catégorie)
- Lancer des recherches automation pures : "Donne-moi les dernières actus sur les robots humanoïdes"
Vous pouvez aussi lancer des tâches récurrentes et automatiser tout ce dont l’info est disponible sur internet.
Les AI Agents savent coder
Les agents de code IA révolutionnent le dev : ils rendent accessible la programmation à tous, pas seulement aux experts !
Ce qu’ils font :
- Générer des apps à partir d’instructions naturelles
- Gérer tous les détails techniques
- Créer des interfaces et fonctionnalités complètes
- Prévoir les lignes de code suivantes selon votre base actuelle
Bref, même sans compétences techniques, vous pouvez monter votre projet logiciel.
Exemple : Cursor’s AI Coding Agent
Cursor automatise la création de projets « from scratch ».
Ce que vous pouvez faire :
- Traduire une consigne en code : "Formulaire login avec vérif email" → code généré automatiquement
- Demander des explications sur du code compliqué
- Construire une appli complète sans connaître une ligne de code
Cas d'usage réel :
- Extension Chrome anti-cookies : tous les fichiers créés, interactions avec le navigateur incluses
- Bot Slack pour rappels pause : config, minuteur et messages prêts
(Moins puissant pour du legacy code, selon la rumeur.)
Les AI Agents pour le support client
En termes d’impact business, c’est sans doute là qu’ils changent tout :
- Prise en charge du support de niveau 1
- Transmission intelligente des cas complexes à des humains
- Détection proactive des incidents, résolution avant escalade
Avantages :
- Support client non stop, sans fatigue
- IA jamais surchargée ni stressée, résolution rapide
- Agents humains peuvent : mieux comprendre le client, moins subir la pression
Gain : plus d’efficacité, moins d’erreurs.
Exemple : Decagon
Decagon.ai : pas client car ils visent les grands comptes, mais Notion l’utilise. En tant qu’utilisateur Notion, leurs réponses sont rapides et plutôt fiables !
Parfois on finit quand même avec un humain, mais la plupart du temps l’agent répond suffisamment bien.
Les avantages des AI Agents
Autonomie décisionnelle et planification
- Les agents planifient et exécutent seuls, adaptent leur stratégie
Qualité et validation
- Validation systématique des infos
- Résolvent des tâches complexes et multi-étapes
Itération intelligente !
- Adaptation en fonction des résultats
- Perf’ élevée sur des tâches difficiles, mais coûteux si on ne limite pas les boucles
Efficacité & automatisation
- Transformation de tâches manuelles en automatisations efficaces
Bonnes pratiques pour les AI Agents
Ici, on applique les meilleures pratiques du prompt writing. Mais comme les agents sont autonomes, il faut :
Définir des cadres et des validations
- Ex : « Donne-moi seulement les reviews 4 étoiles+ »
- Toujours exiger une validation/source ("fournis la citation ET le lien utilisé")
- Détailler objectifs ET le format voulu ("barre de nav avec logo + recherche en Tailwind CSS")
Décomposer les tâches
- Scinder une chaîne en sous-étapes (3 à 4 maxi)
- Quand on connaît le process, donner nos préférences : l’agent exécutera fidèlement
Contrôle qualité et itération
- Fixer un plafond d’itérations (ex : max 3 essais pour trouver un prix)
- Demander un score de confiance (« évalue ta certitude 1–100 par info collectée »)
📘 À noter
L’AI Research Agent Datablist intègre le contrôle qualité de façon native.
Voilà pour les AI Agents : passons aux AI Assistants, souvent trop sous-estimés !
Qu'est-ce qu'un AI Assistant ?
Un AI Assistant fonctionne via le dialogue direct avec son utilisateur pour apporter des réponses ou proposer des solutions pertinentes.
Sa force : il réagit à la demande et au feedback immédiat pour aider à la décision et soutenir la créativité — et non la remplacer.
📘 Définition courte d’un AI Assistant :
Systèmes centrés interaction humaine, qui s’appuient sur les consignes/demandes directes pour exécuter et répondre.
Pourquoi les AI Assistants sont sous-estimés
À mon avis, les AI Assistants sont sous-évalués car ils rendent l’utilisateur plus actif dans le process, et se vendent moins facilement que des agents 100 % automate.
Pour "vendre" un produit AI agent, ça va vite : "vous vous reposez, il fait pour vous". Pour un assistant : "vous bossez, il aide".
C’est extrême, mais c’est l’essence du message commercial !
Ce qui explique pourquoi tant de startups SDR AI ont du marketing… mais produit moyen. #pardonpaspardon
Comment fonctionne un AI Assistant
Typiquement :
- L’utilisateur pose une question/explique sa consigne
- L’assistant suit précisément la demande
- Il répond avec son savoir + sa base
- Il attend du feedback pour ajuster ou poursuivre
- On boucle jusqu’à :
- Réponse obtenue
- Utilisateur quitte la discussion
- L’AI demande des précisions
Contrairement aux AI Agents, l’AI Assistant ne modifie pas seul son approche⁴ : il fonctionne en mode "pas à pas" selon l’interaction.
Exemples d’AI Assistants et ce qu’ils peuvent faire
Nettoyage de données
Long, fastidieux, technique ? Maintenant, n’importe qui peut nettoyer ses datas avec des instructions texte.
L’AI peut :
- Supprimer symboles et caractères en trop
- Harmoniser la mise en forme
- Extraire/modifier des infos
- Transformer, convertir automatiquement
En résumé : tout ce qu’on ferait à la main dans un Google Sheet.
Exemple : Assistant Data Cleaning (Datablist)
L’assistant de nettoyage Datablist simplifie tout ce qu’on pouvait faire dans Excel/Sheets, sans formules !
Différence avec un agent : il fonctionne sur aperçu => vous demandez, l’assistant suggère un résultat, vous validez ou ajustez avant d’appliquer.
Autres cas pratiques :
- Générer une ID unique par ligne
- Scoring leads / comptes
- Conversion d’unités data produit
- Modification massive
Bref, l’assistant fait (presque) tout, du moment que c’est dans vos données — et c’est les mots, pas les formules, qui comptent.
Assistant rédaction
Les AI de rédaction : sans doute l’invention la plus utile pour le cerveau humain !
Un an en arrière je parlais à peine anglais, incapable d’écrire un mail. Aujourd’hui : j’écris des articles entiers, car j’ai pu apprendre plus vite grâce à ces assistants.
Ils corrigent la grammaire, reformulent, enrichissent…
- Développer une idée en bullet points
- Adapter le ton
- Faire des descriptions détaillées
- Formater, découper le texte
On écrit plus vite, avec moins d’erreurs, mais la structure et l’idée de base restent à nous.
Exemple : Notion AI Assistant
Notion AI, c’est mon must ! J’ai même pas essayé les autres tant il fait le job.
Ce que j’aime bien : écrire vite, corriger mes fautes, et m’inspirer d’idées (voir leurs prompts "magiques") :
- Remplacer ceci par un slug .png construit à partir de la phrase (avec underscores)
- Cette phrase est-elle corrigeable ? Si oui, juste "yes". Sinon : expliquer l’erreur, proposer 2 versions sans bousculer le sens.
- Remplacer ce terme par un synonyme plus précis.
Ce n’est pas juste pour rédiger vite, mais pour booster la créativité !
AI Assistants pour le coding
Les AI coding assistants sont devenus de vrais binômes intelligents pour dev !
Fonctions :
- Génération de code, complétions intelligentes
- Suggestions d’optimisation, debugging
- Explications de code complexes (documentation instantanée)
Résultat : on code plus vite et avec moins d’erreurs (et dans le bon style maison).
Exemple : Amazon Q
Amazon Q s’intègre dans n’importe quel environnement de dev.
Comme un assistant, il propose, vous validez ou éditez. Il peut :
- Générer du code dans n’importe quel langage
- Débugger, suggérer des optimisations
- Améliorer la sécurité/performance
Le plus : pas besoin d’un compte AWS, juste un AWS Builder ID.
Les avantages des AI Assistants
Tout le monde utilise l’AI différemment… Certains avantages passent inaperçus car l’assistant est partout ! Voici mon top 3 :
-
Gain de temps & délégation
- Les IA m’aident à gérer la technique ou les tâches "chiantes" (formats, conversions, etc), pour me concentrer sur l’essentiel
-
Apprendre vite, tout le temps
- Pour tout nouveau sujet je laisse l’IA me montrer la voie, puis j’affine à mesure que je progresse
-
Se challenger en live
- Je vérifie mes idées sous différents prismes… Parfois ça me force à approfondir/réfléchir différemment !
Bonnes pratiques pour les AI Assistants
Même logique que pour les agents : l’important c’est le prompt : il doit être précis et donner un cadre clair.
- Cadrez vos demandes
- L’assistant a besoin de limites pour rester pertinent
- Plus votre cadre est net, moins il "divague" ou hallucine
- Donnez du contexte
- Expliquez ce que vous voulez, illustrez avec des exemples
- Donnez l’objectif ET la façon idéale de procéder
Voyez-le comme un super stagiaire : génial quand on explique bien, maladroit sinon !
Pour les prompts avancés : voir comment écrire un prompt pour l’IA et la data
💡 À savoir :
Les "AI Copilots" sont des assistants intégrés à des apps, qui boostent les connaissances métiers grâce à leur contexte natif !
Conclusion : AI Agents ou AI Assistants ?
Tout dépend de la tâche :
- Automatiser une action récurrente/complexe ? (ex : recherche Google automatique chaque matin) : l’AI Agent l’emporte.
- Avancer étape par étape, review à chaque étape ? Privilégiez l’Assistant.
ChatGPT, c’est un AI Agent ?
Non, ChatGPT est un chatbot. L’agent travaille seul, ChatGPT se contente de répondre. Demandez à un agent IA : il fouille le web, adapte ses recherches, fournit un résultat structuré…
Exemples d’AI Agent ?
- AI Research Agent : collecte autonome d’infos, validation multi-sources
- AI Customer Service Agent : scalabilité maximale, dispo 24/7, adaptation aux besoins client en temps réel
Que puis-je faire avec un AI Assistant ?
- Nettoyage de données : suppression symboles, formatage, transformation
- Aide à la rédaction : corrections, ton, génération contenu
- Assistance code : génération, debug, optimisation
Doit-on utiliser un AI Agent ?
- Si objectif = routine ou automatisation : agent
- Si vous gardez la main à chaque étape : assistant
Générative AI agent vs assistant : la différence ?
Les agents sont autonomes, adaptent leur stratégie seuls.
Les assistants suivent l’utilisateur, restent guidés à chaque étape.