Ce guide n’invente pas de méthode : chaque étape s’appuie sur des projets d’agents IA déjà décrits dans l’annuaire, avec leur source (entreprise, média ou éditeur de l’outil), et sur des skills officielles de la bibliothèque. Les chiffres cités sont ceux des sources ; la rédaction n’a pas testé ces agents.
Quatre façons de faire ressortent des fiches : configurer un assistant dans un outil grand public comme ChatGPT, utiliser une plateforme d’agents sans code (Copilot Studio, Dust), enchaîner des tâches avec un outil d’automatisation (n8n, Make), ou développer avec un framework (OpenAI Agents SDK, Google ADK, LangGraph).
Voir aussi la bibliothèque de skills d’agents IA et le guide du serveur MCP et le guide des apps ChatGPT et tous les cas d’usage.
GroupeActive a recueilli les besoins de son réseau lors d’un séminaire : l’aide à la prospection est ressortie en priorité (fiche). Doctolib a commencé par un seul scénario, la gestion des droits d’accès à l’agenda d’un médecin (fiche). Chez Malt, l’équipe observe la journée de travail des participants et repère les tâches pénibles avant de construire avec eux (fiche).
Sans code, la cave de Lugny et Tutiac ont configuré des assistants dans ChatGPT. GroupeActive, la Ville de Montréal et Danone ont utilisé Microsoft Copilot Studio ; Alma, Wayflyer, Bpifrance et PMP Strategy, la plateforme Dust. Eskimoz automatise avec n8n, un salarié de Volcos Protection avec Make. Avec du code, ManoMano a utilisé le SDK OpenAI Agents, Carrefour le framework ADK de Google, Doctolib LangGraph ; Applidev a assemblé des briques open source.
Les assistants de Tutiac ont été nourris de l’histoire de la coopérative, des noms de produits et des éléments de langage. L’agent de prospection d’Alma est branché sur Salesforce ; celui de Montréal puise dans plus de 40 000 pages et deux systèmes internes ; celui de Wayflyer parcourt Notion, Slack et Jira, et interroge des outils internes via MCP. Pour relier un service à un agent par MCP, la skill d’Anthropic Construire un serveur MCP de qualité décrit la démarche, et le guide du serveur MCP explique le protocole, son installation et ses précautions.
Chez Doctolib, chaque agent a un rôle, un prompt spécialisé et une liste d’outils restreinte. Le prompt de ManoMano précise quelle erreur préférer : mieux vaut un doublon qu’un rapprochement erroné. Pour des instructions réutilisables, le format SKILL.md (c’est quoi une skill ?) les range dans un dossier que l’agent charge quand la tâche s’y prête ; la skill d’Anthropic Créer et évaluer ses propres skills accompagne leur rédaction.
ManoMano a retiré à l’agent l’outil de création de tickets : il cherche, et une boucle de code classique crée les tickets. Carrefour a débranché la création automatique de tickets Jira au bout d’un mois, car elle produisait des centaines de tickets inutiles. Chez Doctolib, le modèle n’exécute jamais lui-même une action sensible : l’utilisateur confirme d’un clic.
Chez Alma, le chef de produit relit, corrige et publie la documentation proposée par l’agent (fiche). Chez GroupeActive, l’expert relit et valide la proposition commerciale. Chez SAM, TPE de conseil en retraite, les arbitrages, validations et courriers sensibles restent supervisés par le dirigeant.
La Ville de Montréal fait état d’une précision de 95 % en tests internes et suit son agent dans un tableau de bord Power BI. PMP Strategy réunit chaque semaine un comité qui décide quels agents publier ; Bpifrance a classé les agents en deux niveaux de risque et listé les connecteurs de données autorisés. Côté skills, Google publie Évaluer et améliorer un agent IA.
À la cave vinicole de Lugny (Saône-et-Loire), la responsable qualité, hygiène, sécurité et environnement a configuré dans ChatGPT un expert nourri de la réglementation et des référentiels, qui l’aide à relire, synthétiser et traduire.
Tutiac, cave coopérative de Gironde, a configuré dans ChatGPT plusieurs assistants partagés par l’équipe marketing : rédaction pour les réseaux, contre-étiquettes et fiches techniques, et un assistant de réglementation par pays importateur.
GroupeActive, PME qui accompagne un réseau de 80 experts indépendants, a créé avec Copilot Studio un agent qui transforme les notes prises en rendez-vous client en chapitres de proposition commerciale.
La Ville de Montréal a intégré à son site un agent virtuel conçu avec Copilot Studio : il puise dans plus de 40 000 pages et donne, par exemple, l’horaire de collecte des déchets correspondant à l’adresse de l’habitant.
Danone utilise un agent qui analyse les commandes clients, quel qu’en soit le format, et recoupe les prix avec ses systèmes internes pour corriger les écarts avant la facturation.
Alma, solution française de paiement fractionné présente sur une dizaine de marchés européens, a construit un agent relié à Salesforce qui qualifie les opportunités et prépare des messages de prospection adaptés à chaque marchand.
Chez Alma, un agent lit le bilan rédigé par le chef de produit à la fin d’un projet et propose la mise à jour de la documentation ; le chef de produit relit, corrige et publie.
Wayflyer, fintech de Dublin qui finance des marques en croissance, a construit deux agents : l’un prépare le diagnostic dès qu’un ticket arrive, l’autre met à jour les procédures après sa résolution.
Eskimoz, agence de référencement de 250 collaborateurs, a monté une « content factory » de six profils spécialisés et automatisé sa production de contenus avec des agents IA, via n8n, FAL.IA et Claude.
Florian Aujames, chargé de développement commercial chez Volcos Protection, TPE de sécurité électronique, s’est formé seul et utilise ChatGPT, NotebookLM et Make pour sa prospection, sa documentation et son suivi client.
Chez ManoMano, une chaîne d’agents analyse toutes les quatre heures les plantages des applications mobiles, cherche si le problème est déjà connu et rattache chaque cas à un ticket ; la création de tickets a été retirée à l’IA.
Carrefour a créé un agent qui apprend de l’historique des conversations de son équipe « plateforme engineering » pour répondre aux questions déjà traitées sur sa plateforme de données, avant de l’étendre à d’autres équipes.
Pour son support aux professionnels de santé, Doctolib a conçu Alfred, un système d’agents qui comprend la demande, va chercher les informations utiles et prépare l’action, que l’utilisateur confirme lui-même d’un clic.
Applidev, éditeur-intégrateur de 20 collaborateurs, a développé un agent qui analyse les e-mails entrants, qualifie les prospects, propose des rendez-vous et met à jour le CRM.
Une TPE de conseil en retraite a fait construire un système multi-agents qui extrait les données des documents, alimente le CRM, repère les pièces manquantes et relance les clients.
Bpifrance a ouvert une plateforme d’agents sans code à 500 collaborateurs pionniers, après une expérimentation de quatre mois et la mise en place d’un cadre de gouvernance avec le cabinet Artefact.
PMP Strategy, cabinet de conseil en stratégie de 150 personnes, publie une bibliothèque d’agents validés par un comité hebdomadaire, dont un agent qui signale les manques et incohérences d’une présentation avant qu’elle parte chez le client.
Chez Malt, l’équipe IA centrale a abandonné les présentations génériques pour des ateliers préparés en observant chaque équipe, et a fourni un socle d’outils sécurisés : l’adoption est passée de 55 % à 90 % selon l’article.
Résumées en français à partir de leur SKILL.md officiel ; licence, installation et outils compatibles sur chaque fiche.
skill-creator
Aide à créer une skill de zéro, à modifier ou optimiser une skill existante et à mesurer ses performances : évaluations, comparaisons avec analyse de variance, optimisation de la description pour qu’elle se déclenche au bon moment.
mcp-builder
Guide la création de serveurs MCP qui permettent à un modèle d’agir sur des services externes grâce à des outils bien conçus, en Python avec FastMCP, ou en Node et TypeScript avec le SDK MCP.
claude-api
Sert de référence à jour pour construire une application qui appelle l’API Claude ou un SDK Anthropic : identifiants de modèles, paramètres, streaming, appel d’outils, MCP, agents, cache, comptage de jetons et migration entre modèles.
google-agents-cli-onboarding
Point d’entrée d’agents-cli sur Agent Platform, dès que l’on veut créer, développer, construire avec l’ADK (Agent Development Kit), exécuter en local, déboguer, tester, évaluer, déployer, publier ou superviser un agent.
google-cloud-solution-build-deploy-agents
Workflow interactif pour concevoir, construire et déployer un agent ou un système multi-agents sur Google Cloud : recueil de besoins, architecture adaptée, puis instructions de déploiement, avec une phase de validation.
gemini-agents-api
L’API Managed Agents est le plan de contrôle de Gemini Enterprise Agent Platform : elle permet de créer, configurer, lister, mettre à jour ou supprimer des ressources d’agents gérées côté serveur, avec instructions système, fichiers en bac à sable, registre de skills et outils locaux ou distants, avant d’ouvrir une conversation.
agent-platform-eval-flywheel
Cette skill mesure et améliore la qualité d’un modèle ou d’un agent sur Google Cloud, selon la méthode Eval Quality Flywheel.
agents-sdk
La skill construit, débogue ou relit une application fondée sur le SDK Agents de Cloudflare (paquet agents).
developing-genkit-js
Guide Genkit pour Node.js et TypeScript : flux, outils, invites Dotprompt, observabilité, intergiciels, et le dépannage d’erreurs, de validation ou de typage.
Oui, d’après plusieurs fiches. À la cave de Lugny, la responsable qualité, formée à l’IA, a configuré un « expert » dans ChatGPT. Bpifrance a ouvert une plateforme d’agents sans code à 500 collaborateurs ; chez PMP Strategy, chaque consultant peut créer ses agents. Les projets reliés à des systèmes internes mobilisent souvent une équipe technique : la Ville de Montréal a construit son agent avec son équipe informatique, en réutilisant des API existantes.
Peu de sources donnent un coût. Pour SAM, TPE de conseil en retraite, la première version d’un système multi-agents était estimée entre 25 000 et 40 000 euros, financés à environ 75 % grâce à Initiative Provence et Bpifrance. Applidev indique un projet réalisé à faible coût grâce à des briques open source et aux compétences internes. La cave de Lugny et Tutiac utilisent un abonnement payant à ChatGPT, sans montant précisé par la source.
Les skills présentées ici sont publiées dans des dépôts publics sur GitHub et se consultent librement ; leur licence, vérifiée sur chaque fiche, dit ce que vous pouvez en faire. Plusieurs portent sur la construction d’agents (liste ci-dessus). Les fiches de cas ne donnent pas le prix des plateformes citées : vérifiez-le auprès de chaque éditeur.
Une skill est un dossier qui contient un fichier SKILL.md : un nom et une description en en-tête, puis des instructions, parfois des scripts et des ressources. Selon la documentation d’Anthropic, l’agent garde en permanence le nom et la description, et ne charge le reste que lorsque la tâche s’y prête ; contrairement à un prompt, la skill se réutilise d’une conversation à l’autre. Explication et sources : c’est quoi une skill (SKILL.md) ?