AgentKit vs GPTs : Un guide pratique pour les entreprises

On a l'impression que le monde de l'IA évolue à une vitesse folle. À peine le temps de maîtriser un outil que, soudain, quelque chose de nouveau et de bien plus puissant apparaît. Nous avons tous vu l'IA passer de simples chatbots à des agents autonomes complexes en ce qui semble être un clin d'œil. Le dernier chapitre de cette histoire est le passage d'OpenAI des GPT personnalisés faciles à créer à AgentKit, une solution beaucoup plus robuste et axée sur les développeurs.

Alors, pourquoi cela devrait-il vous intéresser ? Si vous dirigez une entreprise ou gérez une équipe de support, ce changement est assez important. C'est le signe que l'IA dépasse les simples gadgets pour devenir un outil capable d'effectuer de véritables tâches complexes au sein de votre entreprise. Ce guide est là pour y voir plus clair. Nous allons examiner les différences réelles entre les GPT et AgentKit, découvrir les nouveautés et vous aider à déterminer ce qui est le plus logique pour votre équipe (ou s'il existe une meilleure option).

Que sont les GPT d'OpenAI ?

Commençons par les bases. Les GPT sont essentiellement des versions sur mesure de ChatGPT. Vous pouvez en créer un en lui donnant des instructions spécifiques, des connaissances de base et une liste de tâches qu'il peut accomplir. C'est un peu comme embaucher un assistant et lui donner une description de poste et un manuel de formation.

Leur plus grand avantage est leur simplicité. Vous n'avez pas besoin de savoir coder. Il vous suffit de discuter avec une interface, de lui dire ce que vous voulez qu'il fasse et de télécharger quelques fichiers pour qu'il apprenne. Cela les rend parfaits pour des projets personnels, pour expérimenter des idées ou pour créer un assistant simple pour une tâche interne, comme un GPT qui connaît le guide de style de votre marque et vous aide à rédiger des publications pour les réseaux sociaux.

Mais cette simplicité s'accompagne d'inconvénients majeurs pour toute utilisation professionnelle réelle. Les GPT s'appuient sur les fichiers statiques que vous téléchargez pour leurs connaissances, ce qui signifie qu'ils ne peuvent pas accéder à des informations en direct. Dès leur création, ils sont déjà en passe de devenir obsolètes. Leur capacité à se connecter à d'autres applications est assez limitée, et ils n'ont tout simplement pas été conçus pour le type de tâches complexes et en plusieurs étapes que les entreprises doivent accomplir. C'est un point de départ amusant, mais ils ne sont pas prêts pour le grand bain.

Qu'est-ce qu'AgentKit d'OpenAI ?

AgentKit est la réponse d'OpenAI aux limitations des GPT. Il ne s'agit pas d'un produit unique auquel vous pouvez simplement vous connecter. C'est une boîte à outils complète pour les développeurs permettant de créer, tester et lancer des agents d'IA prêts pour la production. C'est une avancée considérable en termes de puissance et de complexité.

Le kit se compose de plusieurs éléments principaux :

• Agent Builder : Un canevas visuel où les développeurs utilisent des nœuds par glisser-déposer pour cartographier des flux de travail complexes pour un ou plusieurs agents.

• Connector Registry : Un hub central pour gérer les connexions aux sources de données en direct, comme Google Drive, et à d'autres outils tiers.

• ChatKit : Un ensemble d'outils qui permet aux développeurs d'intégrer l'interface de chat de l'agent d'IA directement dans leurs propres sites web et applications.

• Evals & Guardrails : Des fonctionnalités pour tester les performances d'un agent, mesurer sa précision et mettre en place des mesures de sécurité pour s'assurer qu'il ne dérape pas.

AgentKit est un pas de géant vers une IA capable de gérer de véritables processus métier, comme la gestion des tickets de support client du début à la [REDACTED] ou la réalisation de recherches approfondies en se connectant directement aux systèmes de votre entreprise. Mais, et c'est un grand mais, il faut être clair sur sa cible. AgentKit est puissant, mais il est conçu exclusivement pour les développeurs. Il faut beaucoup de compétences techniques, de temps et d'argent pour le mettre en place et le faire fonctionner correctement.

AgentKit vs GPTs : les principales différences, des bots simples aux agents prêts pour l'entreprise

Le saut des GPT à AgentKit est moins un pas qu'un gouffre. Ce sont des outils complètement différents, conçus pour des personnes différentes avec des objectifs différents. Examinons les principales distinctions.

Personnalisation et contrôle : Prompts textuels contre workflows visuels

Créer un GPT, c'est avant tout une question d'écriture. Vous tapez des instructions en langage clair, expliquant à l'IA comment vous voulez qu'elle agisse. AgentKit met cela de côté au profit d'un Agent Builder visuel basé sur des nœuds. Les développeurs peuvent glisser et connecter différents composants pour créer une logique complexe, dessinant essentiellement un organigramme de ce que l'agent doit faire à chaque étape.

graph TD subgraph Workflow des GPT A[Début : L'utilisateur rédige un prompt textuel] --> B{Le GPT traite les instructions}; B --> C[Exécute des actions simples et prédéfinies]; C --> D[[REDACTED] : Fournit un résultat]; end

subgraph Workflow d'AgentKit E[Début : Le développeur conçoit un workflow visuel] --> F{Agent Builder avec plusieurs nœuds}; F --> G[Nœud 1 : Connexion à l'API]; F --> H[Nœud 2 : Accès aux données en direct]; F --> I[Nœud 3 : Appliquer une logique personnalisée]; G & H & I --> J{L'agent exécute une tâche complexe en plusieurs étapes}; J --> K[[REDACTED] : Fournit un résultat dynamique]; end

style GPTs Workflow fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:2px style AgentKit Workflow fill:#f0f8ff,stroke:#333,stroke-width:2px

Bien que le constructeur visuel soit nettement plus puissant pour concevoir ces flux de travail, il nécessite toujours un esprit de développeur. Vous devez penser au contrôle de version, aux clés d'API et à la manière dont les différents nœuds vont communiquer entre eux. C'est un processus technique de bout en bout.

Cela laisse un vide énorme pour la plupart des équipes commerciales. Vous avez besoin de la puissance, mais vous n'avez pas d'équipe de développeurs à disposition. C'est le problème que des outils comme eesel AI ont été conçus pour résoudre. Il vous offre un moteur de workflow entièrement personnalisable conçu pour les utilisateurs professionnels, pas pour les programmeurs. Vous pouvez définir la personnalité de votre IA, configurer des règles pour savoir quand faire remonter un cas à un humain, et lui dire exactement quelles connaissances utiliser, le tout depuis un tableau de bord simple. Vous bénéficiez de la puissance d'un agent personnalisé sans avoir à attendre des mois de développement. Vous pouvez être opérationnel en quelques minutes.

Données et intégrations : Fichiers statiques contre systèmes en direct

Comme nous l'avons dit, les connaissances d'un GPT sont figées dans le temps, basées uniquement sur les fichiers que vous lui avez fournis lors de sa configuration. Pour toute application professionnelle réelle, c'est rédhibitoire. Les informations de votre entreprise changent chaque jour, et votre IA doit être capable de suivre le rythme.

Le Connector Registry d'AgentKit vise à résoudre ce problème en permettant aux agents de se connecter à des sources de données et des API en direct comme Google Drive ou SharePoint. Cela permet à l'agent d'extraire des informations à la minute près pour effectuer son travail.

Le hic ? La mise en place et la maintenance de ces connexions sont, vous l'aurez deviné, un travail technique pour un développeur. Il ne s'agit pas d'une simple configuration plug-and-play pour se connecter aux outils que votre entreprise utilise réellement, comme votre service d'assistance ou votre wiki interne. Vous ne pouvez pas simplement cliquer sur un bouton pour qu'il commence à apprendre à partir du cerveau de votre entreprise.

C'est un autre domaine où une plateforme spécialisée est tout simplement plus logique. eesel AI est conçu pour se connecter instantanément à toutes vos sources de connaissances, sans l'aide d'un développeur. Il dispose d'intégrations en un clic avec les outils que vous utilisez déjà, y compris des services d'assistance comme Zendesk et [REDACTED], et des bases de connaissances comme Confluence et Notion. Mieux encore, eesel AI peut s'entraîner automatiquement sur les conversations de support passées de votre équipe, afin qu'il apprenne le ton spécifique de votre marque et les solutions courantes pour les clients dès le premier jour.

Déploiement et fiabilité : Assistants personnels contre agents de production

La manière dont vous utilisez réellement ces outils ne pourrait pas être plus différente. Vous partagez un GPT avec un simple lien, et il ne vit qu'à l'intérieur du site web de ChatGPT. AgentKit, en revanche, est conçu pour intégrer des agents directement dans vos propres produits et sites web à l'aide de sa fonctionnalité ChatKit.

Cela nous amène au sujet très important de la confiance. Vous ne pouvez pas placer une IA face à vos clients si vous n'êtes pas sûr à 100 % qu'elle fonctionnera correctement et en toute sécurité. Les GPT n'ont pas de véritable cadre de test, ce qui les rend bien trop risqués pour tout rôle sérieux en contact avec la clientèle.

AgentKit tente de résoudre ce problème avec ses "Evals" et "Guardrails", qui aident les développeurs à mesurer les performances et à ajouter des règles de sécurité. C'est indispensable pour tout système réel, mais c'est un processus manuel et compliqué qui nécessite une attention constante de la part d'une équipe d'ingénieurs.

Ici, le mode de simulation intégré d'eesel AI offre une approche bien plus pratique. Au lieu d'un processus de test complexe mené par des développeurs, eesel AI vous permet de tester votre agent sur des milliers de vos propres tickets de support passés dans un environnement de test (sandbox) totalement sans risque. Cela vous donne une prédiction réelle, basée sur des données, de son taux de résolution et de l'argent qu'il pourrait vous faire économiser avant même qu'il ne parle à un seul client. Vous pouvez ensuite déployer l'automatisation progressivement, en commençant par certains types de tickets, et étendre ses fonctions à mesure que vous vous sentez plus à l'aise. C'est la manière la plus sensée et la plus adaptée aux entreprises d'intégrer l'IA dans une équipe de support.

Le dilemme de l'utilisateur professionnel : AgentKit est-il fait pour vous ?

Pour résumer. Les GPT sont trop basiques pour les besoins réels des entreprises, et AgentKit est une boîte à outils puissante mais très complexe qui nécessite une équipe d'ingénieurs bien dotée.

Cela met la plupart des entreprises dans une situation délicate. Que faire si vous êtes un responsable de support ou un chef des opérations qui a besoin d'un agent d'IA fiable mais qui n'a pas une équipe d'ingénieurs en IA à disposition ?

C'est exactement le problème pour lequel eesel AI a été créé. Il vous donne la puissance d'un framework d'agent d'IA avancé mais avec la simplicité d'une plateforme sans code et en libre-service. Il est conçu pour l'utilisateur professionnel qui a besoin d'obtenir des résultats maintenant, pas au prochain trimestre.

Voici un tableau rapide pour rendre les différences limpides :

Caractéristique	OpenAI AgentKit	eesel AI
Public cible	Développeurs, Ingénieurs IA	Équipes métiers (Support, IT, Opérations)
Temps de configuration	Semaines à mois	Minutes à heures
Prise en main	Nécessite des connaissances techniques, du code	Très autonome, aucun appel commercial requis
Intégrations	Configurées par un développeur via le Connector Registry	Plus de 100 intégrations en un clic (Zendesk, Slack, etc.)
Sources de connaissances	Fichiers, API, bases de données	Tickets passés, centres d'aide, Confluence, Google Docs
Tests	Configuration manuelle avec le framework Evals	Simulation puissante en un clic sur vos tickets passés
Modèle de tarification	Basé sur l'utilisation de l'API (imprévisible)	Forfaits transparents et prévisibles (sans frais par résolution)

Cette vidéo propose un excellent test pratique de l'Agent Builder d'OpenAI, explorant comment ses capacités de workflow avancées se comparent à d'autres outils d'automatisation.

Choisir le bon outil pour votre agent d'IA

L'évolution des GPT vers AgentKit indique une tendance claire : les agents d'IA deviennent plus intelligents, plus connectés et plus indépendants. C'est un changement passionnant qui ouvrira une multitude de possibilités pour les entreprises d'automatiser le travail et de fonctionner plus efficacement.

Mais il est très important de choisir le bon outil pour la tâche. Les GPT sont parfaits pour les expériences personnelles et les petites tâches simples. AgentKit est une boîte à outils monstre pour les équipes de développeurs qui ont besoin de créer des solutions d'IA entièrement personnalisées à partir de zéro.

Pour la plupart des entreprises, cependant, en particulier dans le service client et le support interne, la meilleure solution ne se résume pas à la puissance technique brute. Il s'agit de rapidité, de simplicité et de pouvoir faire confiance à l'outil. Vous avez besoin de quelque chose qui se connecte à vos systèmes existants, qui apprend des connaissances uniques de votre entreprise et qui vous donne la confiance nécessaire pour le mettre en face de vos clients.

Pour les équipes qui ont besoin de lancer un agent de support d'IA puissant et entièrement intégré sans les frais généraux de développement, eesel AI offre le chemin le plus rapide et le plus direct pour obtenir de vrais résultats.