Doter votre site d'un agent IA sur mesure, c'est simple (et c'est souvent par là que tout commence)

Depuis quelques mois, on nous demande régulièrement si on est capable de développer un agent « à la ChatGPT » directement intégré à un site. La réponse est oui. Et mieux : c'est souvent le premier pas idéal pour introduire de l'IA dans votre projet.

Grâce à la popularité de ChatGPT, tout le monde connaît désormais cette interface en mode chat. Elle est simple à prendre en main, naturelle pour l'utilisateur, et c'est devenu un standard.

Chez Premier Octet, on s'appuie sur le Vercel AI SDK pour développer ce type d'interface. C'est l'état de l'art pour créer des expériences réactives, élégantes, avec un support natif du streaming des réponses et du tool calling (on y revient juste après).

Qu'est-ce qu'un agent IA ?

Un agent IA, c'est tout simplement une interface qui peut comprendre vos demandes en langage naturel et agir en conséquence. Contrairement à un chatbot classique avec des réponses préprogrammées, l'agent peut analyser le contexte, prendre des décisions et utiliser des outils pour accomplir des tâches concrètes.

Concrètement, l'agent peut tourner avec différents modèles de langage : GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Mistral, Gemini… On se connecte à leur API et on garde la liberté de personnaliser l'interface pour coller à l'identité de nos clients.

Pour rendre cet agent vraiment utile, il y a deux façons principales de le connecter à vos données métiers.

Et bonne nouvelle : elles sont complémentaires.

Connecter l'agent à vos données métiers

La boite à outils

La première approche consiste à donner des outils à l'agent. C'est ce qui va lui permettre d'agir : consulter une commande, chercher un bien immobilier, créer un ticket, ajouter un produit au panier…

Concrètement, comment ça marche ?

On commence par définir ensemble ce que l'agent doit savoir faire. Ensuite, on développe la "boîte à outils" sur mesure, que le modèle pourra appeler selon les besoins exprimés dans la conversation.

Chaque outil a un contrat clair : il attend certains paramètres (certains obligatoires, d'autres optionnels), et il renvoie une réponse structurée.

Prenons l'exemple d'un outil permetant de lancer une recherche d'annonces immobilières. Cet outil attend au minimum :

• un lieu
• une surface minimale
• un budget maximum

Si l'utilisateur ne donne pas toutes les infos d'emblée, l'agent va naturellement poser les questions manquantes. Une fois les critères réunis, il déclenche l'outil, qui interroge votre API ou base de données. L'agent interprète la réponse et répond dans la foulée.

On a alors deux options :

• Soit on reste dans le chat pur : l'agent répond avec du texte, qu'on peut formater, styliser, cadrer.
• Soit on va plus loin avec des widgets personnalisés dans le flux du chat : par exemple des cards reprenant l'UI du site, avec les annonces directement affichées.

Cette combinaison de langage naturel et de widgets métiers permet d'avoir une expérience utilisateur moderne, fluide, et surtout utile.

Et évidemment, on peut aller très loin : prise de rendez-vous, ajout au panier, paiement, génération de documents… C'est une interface conversationnelle sur mesure.

Transmettre de la connaissance métier

La deuxième approche consiste à enrichir l'agent avec du savoir métier.

On parle ici de RAG (Retrieval-Augmented Generation). Pour résumé, on vectorise votre contenu (FAQ, fiches produits, documentation…) pour qu'il devienne compréhensible par le modèle de langage.

Une fois vectorisé, l'agent pourra répondre à des questions précises sur vos services, vos produits, vos conditions générales, etc., avec un niveau de détail et de pertinence qui dépasse les simples modèles "out of the box".

Si vous souhaitez approfondir le sujet du RAG, je vous invite à lire notre article sur le sujet.

Ces deux approches sont bien sûr complémentaires. Elles permettent de couvrir des cas d'usage différents :

• un agent IA avec des outils pour interagir avec vos services
• un agent IA avec du savoir métier pour répondre à des questions précises

C'est souvent la combinaison de ces deux approches qui permet de couvrir la majorité des besoins.

Et le timing dans tout ça ?

C'est souvent la question qui suit : combien de temps faut-il pour mettre ça en place ?

5 à 10 jours suffisent pour une première version fonctionnelle, intégrée à votre site, avec une interface sur mesure et quelques outils bien choisis.

On commence par cadrer ensemble : quelles capacités ? quels outils ? quelles données ? Une fois les specs définies, on développe, on teste, on connecte. Et on laisse l'IA faire sa part.

Et le coût d'utilisation ?

L'agent repose sur une API tierce (OpenAI, Anthropic, Mistral…). Ces APIs sont aujourd'hui accessibles et scalables. À titre d'exemple, voici les tarifs de l'API OpenAI GPT-4 Mini (en juin 2025) :

• 0,40 $ / million de tokens en entrée
• 1,60 $ / million de tokens en sortie

Pour une session de 10 échanges (Q/R), on parle généralement de moins d'un centime.

Il est aussi possible d'auto-héberger un modèle open source, mais cela nécessite une machine avec GPU. On peut aussi passer par des APIs sur étagères comme le propose OVH si l'on souhaite garder un contrôle total sur les données.

En résumé

Créer un agent IA pour votre site n'est plus un sujet "futuriste" ou "expérimental". C'est concret, rapide à mettre en place, et surtout utile.

C'est aussi souvent une première brique pour aller plus loin ensuite : classification de contenu, génération de texte, aide à la rédaction, automatisation de tâches internes, génération de documents et assets…

Envie de tenter l'expérience ?

Chez Premier Octet, on vous accompagne pour concevoir un agent IA aligné avec vos besoins, intégré à votre site, connecté à vos données.

Contactez-nous si vous avez envie d'en discuter ou si vous avez déjà une idée d'usage. On vous aide à la concrétiser en quelques jours.

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