Vous vous souvenez de l'engouement suscité par le lancement des GPT personnalisés par OpenAI ? L'enthousiasme était palpable. Nous imaginions tous créer nos propres petits assistants IA, parfaitement adaptés à une tâche spécifique ou dotés d'une personnalité unique. Au cœur de ce rêve se trouvait une fonctionnalité appelée GPT Actions, qui était censée permettre à ces assistants de se connecter à nos applications quotidiennes et d'accomplir réellement des tâches.
Mais si vous faites partie des nombreuses personnes qui ont essayé d'en créer un, vous avez probablement trouvé l'expérience plus frustrante que futuriste. La promesse était celle d'un avenir simple et puissant, mais la réalité s'est avérée être un enchevêtrement d'obstacles techniques. Alors, quelle était la véritable différence entre les GPT et les Actions, pourquoi cette brillante idée a-t-elle échoué pour les entreprises, et à quoi ressemble réellement la prochaine génération d'automatisation par l'IA ?
La différence entre GPT et Actions : que sont les GPT personnalisés et les Actions ?
Pour bien comprendre ce qui n'a pas fonctionné, nous devons d'abord nous accorder sur la nature de chaque composant. Analysons les deux éléments clés de l'équation.
Qu'est-ce qu'un GPT personnalisé ?
Un GPT personnalisé est essentiellement une version personnalisée de ChatGPT. Vous pouvez lui donner un ensemble d'instructions spécifiques, une personnalité particulière (par exemple, un agent de support amical et serviable ou un partenaire créatif plein d'esprit), et même une base de connaissances dédiée en téléchargeant des fichiers comme des PDF ou des documents internes.
Imaginez la chose suivante : si le ChatGPT standard est un bibliothécaire généraliste qui connaît un peu de tout, un GPT personnalisé est un spécialiste, un expert absolu sur un sujet de niche. Peut-être s'agit-il de la littérature du 19e siècle, ou peut-être des politiques RH internes de votre entreprise. Cette fonctionnalité, disponible dans les forfaits payants de ChatGPT, vous permet de créer ces assistants spécialisés pour des tâches spécifiques. Vous pourriez en avoir un pour brainstormer des textes marketing dans la voix de votre marque et un autre pour résumer des documents de recherche techniques et denses. C'est un excellent moyen de façonner l'IA selon vos besoins spécifiques.
Qu'étaient les Actions GPT ?
Les Actions GPT constituaient l'autre moitié du puzzle, et c'est là que les choses ont commencé à se compliquer. Cette fonctionnalité, aujourd'hui obsolète, était conçue pour permettre à un GPT personnalisé de se connecter à des applications et services externes via des API. C'était la clé qui devait transformer votre GPT spécialisé d'un simple interlocuteur en un acteur. Une Action était ce qui permettait à un GPT d'effectuer réellement des tâches dans le monde réel.
Par exemple, avec la bonne Action, votre GPT pourrait théoriquement :
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Consulter votre Google Agenda pour voir si vous êtes disponible pour une réunion.
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Créer un nouveau ticket de support client dans un service d'assistance comme Zendesk.
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Extraire les chiffres d'inventaire en temps réel d'une base de données d'entreprise.
Ainsi, le GPT personnalisé était le « cerveau » et la personnalité de l'IA, tandis que l'Action était son ensemble de « mains », lui permettant d'interagir avec le monde extérieur à la fenêtre de chat. Toute la discussion sur les GPT par rapport aux Actions portait en réalité sur la manière dont ce cerveau et ces mains étaient censés travailler ensemble pour automatiser des tâches.
La promesse du modèle GPT vs Actions : un monde d'automatisation connectée
L'idée derrière les Actions GPT était vraiment excitante. Elle brossait le tableau d'un avenir où l'on pourrait utiliser un langage simple et courant pour lancer des flux de travail complexes, le tout sans jamais quitter l'interface de chat. Les développeurs et les entreprises fourmillaient d'idées sur la façon dont cela pourrait changer fondamentalement notre façon de travailler.
Quelques-uns des cas d'utilisation qui ont suscité l'enthousiasme de tous étaient :
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Pour les équipes de vente : « Trouve le directeur marketing d'Acme Corp sur LinkedIn, récupère ses coordonnées et rédige un e-mail de suivi amical basé sur notre dernière conversation. »
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Pour les agents de support : « Un client souhaite un remboursement. Cherche son numéro de commande dans Shopify, confirme qu'il est éligible et procède au retour. »
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Pour les opérations internes : « Réserve une salle de réunion de 30 minutes pour l'équipe d'ingénierie demain après-midi et envoie une invitation calendrier. »
Cela devait être le pont reliant l'IA conversationnelle à l'automatisation pratique et quotidienne des entreprises. Elle promettait de rendre des outils puissants accessibles à quiconque capable de taper une phrase. C'était une idée fantastique, mais comme beaucoup d'entre nous l'ont découvert, l'exécution fut une autre histoire.
La réalité des GPT vs Actions : les écueils courants
Bien que la vision fût grandiose, la tentative d'utiliser réellement les Actions GPT pour des tâches professionnelles concrètes a révélé de nombreuses failles. Le système était truffé de défis qui l'ont empêché de gagner en popularité, en particulier pour les entreprises qui avaient besoin de quelque chose de fiable et facile à gérer.
La barrière technique élevée à l'entrée
Quiconque a passé du temps à parcourir les forums de développeurs ou les fils de discussion Reddit à l'époque peut vous dire que la création d'une Action fonctionnelle était tout sauf une expérience « no-code ».
D'abord, il fallait écrire un schéma OpenAPI détaillé. Il s'agit essentiellement d'un document très structuré, écrit en JSON ou YAML, qui agit comme un traducteur, indiquant au GPT comment communiquer avec l'API d'un outil externe. Cette seule étape exigeait une assez bonne compréhension des principes de conception d'API, ce qui la mettait immédiatement hors de portée de la plupart des professionnels du marketing, de la vente ou du support.
Ensuite, il fallait s'attaquer à l'authentification. La mise en place d'une connexion sécurisée à l'aide de clés API ou d'OAuth est complexe, et pour de nombreuses entreprises, l'idée de confier des identifiants sensibles à un système si peu transparent était rédhibitoire. Même pour les développeurs expérimentés, le processus se transformait souvent en un casse-tête d'essais et d'erreurs. On passait des heures à peaufiner le schéma, à essayer de comprendre pourquoi le GPT ne comprenait pas une commande spécifique ou pourquoi un appel API échouait. Ce n'était tout simplement pas la solution « plug-and-play » que nous espérions tous.
Une expérience utilisateur fragmentée et limitée
L'un des plus grands freins au flux de travail était qu'une Action était complètement cloisonnée au sein de son GPT personnalisé spécifique. On ne pouvait pas simplement avoir une conversation normale avec GPT-4 et faire appel à son « Assistant Zendesk » spécial pour effectuer une tâche rapide.
Cela signifiait que l'on était constamment obligé de passer d'une fenêtre de chat à l'autre, ce qui rompait complètement le flux de travail. Imaginez que vous analysez un rapport de feedback client dans un chat, et que vous avez une idée pour un nouvel article d'aide. Vous deviez copier vos réflexions, ouvrir un autre GPT personnalisé conçu pour votre base de connaissances, tout coller, puis lui donner la commande. C'était lourd, inefficace et donnait l'impression de revenir en arrière.
Pire encore, on ne pouvait pas enchaîner les actions pour créer un flux de travail multi-étapes cohérent. Chaque action était un événement ponctuel. Le GPT n'avait pas de mémoire ou de logique intégrée pour gérer un processus réel comme : « Trouver un nouveau prospect, enrichir ses données de contact avec un deuxième outil, puis l'ajouter à notre CRM. » Il ne pouvait effectuer qu'une seule tâche isolée à la fois, ce qui limitait considérablement son utilisation pour toute forme d'automatisation d'entreprise sérieuse.
Des performances peu fiables : un problème majeur
Pour les entreprises qui espéraient utiliser les GPT dans des rôles en contact avec la clientèle, la plateforme n'était tout simplement pas conçue pour cela.
Il n'y avait pas de magasin officiel ni de moyen facile pour les utilisateurs de découvrir et d'installer des GPT personnalisés, donc tous les efforts que vous aviez consacrés à en créer un avaient peu de chances d'atteindre un public. Plus important encore, il n'y avait aucun moyen de simuler ou de tester la performance de votre Action avec des données réelles avant de la mettre en ligne. En gros, il fallait le créer, le publier et espérer que tout se passe bien. Pour toute entreprise sérieuse, déployer une automatisation non testée dans un environnement de production est un risque énorme.
Enfin, le manque de contrôle était un problème majeur. On ne pouvait pas définir de règles granulaires pour déterminer quand l'IA devait agir et quand elle devait rester silencieuse. Une équipe de support pourrait vouloir automatiser uniquement les réponses aux questions simples comme « où est ma commande ? », mais pas les problèmes techniques complexes. Avec les Actions GPT, ce niveau de contrôle n'était tout simplement pas possible, ce qui en faisait un obstacle rédhibitoire pour les équipes qui doivent maintenir la qualité et la confiance.
L'évolution au-delà des GPT vs Actions : des Actions peu pratiques aux agents IA intégrés
Les difficultés rencontrées avec les Actions GPT ont finalement enseigné une leçon précieuse à l'industrie : les entreprises n'ont pas besoin d'une boîte à outils de bricolage compliquée. Elles ont besoin d'une plateforme entièrement intégrée, fiable et conviviale qui tient la promesse de l'automatisation sans les tracas. C'est là que les plateformes d'agents IA comme eesel AI entrent en jeu, reprenant là où les Actions GPT se sont arrêtées.
Soyez opérationnel en quelques minutes
Au lieu de passer des semaines à se battre avec les schémas OpenAPI, les plateformes d'agents IA modernes offrent des intégrations en un clic avec les outils que vous utilisez déjà, comme Zendesk, Freshdesk et Intercom.
L'ensemble du processus de configuration est conçu pour être véritablement en libre-service. Vous pouvez connecter en toute sécurité vos sources de connaissances, qu'il s'agisse d'anciens tickets de support, de wikis internes dans Confluence, ou de guides de procédure dans Google Docs, et avoir un agent IA fonctionnel et opérationnel en quelques minutes. Il n'y a pas d'appel commercial obligatoire ni d'attente pour qu'un développeur vous aide. Cette approche supprime complètement la barrière technique qui a empêché tant de gens de se lancer avec les Actions GPT.
Les plateformes modernes d'agents IA permettent des intégrations en un clic pour connecter toutes vos sources de connaissances, un avantage clé dans la comparaison GPT vs Actions.Obtenir un contrôle total
Là où les Actions GPT étaient isolées et rigides, une plateforme comme eesel AI vous offre un moteur de flux de travail complet. Vous pouvez créer des règles précises pour automatiser sélectivement uniquement les types de requêtes avec lesquelles vous êtes à l'aise, vous donnant un contrôle total sur l'ensemble du processus.
Vous pouvez également définir des actions personnalisées qui permettent à l'IA de faire bien plus que simplement répondre à une question. Elle peut rechercher des informations de commande en temps réel dans votre backend, escalader un ticket au bon agent humain, ou mettre à jour automatiquement les champs d'un ticket avec des étiquettes pertinentes. C'est ce type de contrôle granulaire qui a toujours manqué aux GPT personnalisés, vous permettant de bâtir la confiance dans votre automatisation et de la faire évoluer en toute confiance.
Les plateformes d'IA dédiées offrent un contrôle granulaire et des règles personnalisées, une évolution nécessaire par rapport au modèle rigide des GPT vs Actions.Testez en toute confiance
L'un des plus grands risques avec les Actions GPT était de se lancer à l'aveugle, sans véritable moyen de tester sa création. eesel AI résout ce problème avec un puissant mode de simulation.
Avant que votre agent IA n'interagisse avec un client réel, vous pouvez l'exécuter sur des milliers de vos propres tickets de support historiques. La plateforme vous montrera exactement comment l'IA aurait répondu dans chaque cas, vous donnant une prévision précise de ses performances et de son taux de résolution. Cet environnement de test sans risque vous permet d'affiner le comportement de l'IA, de prouver sa valeur à votre équipe avec des données concrètes, et de le déployer en sachant exactement à quoi vous attendre.
La capacité de tester et de simuler les performances sur des données historiques est un avantage clé pour les plateformes d'agents IA par rapport au modèle original GPT vs Actions.Tarifs de ChatGPT
Pour information, la création et l'utilisation de GPT personnalisés nécessitent un forfait payant d'OpenAI. Voici un aperçu rapide des tarifs pour leurs forfaits individuels et d'équipe.
| Forfait | Prix (par utilisateur/mois) | Fonctionnalités clés pour la création |
|---|---|---|
| Plus | 20 $ | Accès à GPT-4o, créer et partager des GPT pour un usage personnel. |
| Team | 25 $ (facturation annuelle) / 30 $ (mensuelle) | Tout ce qui est inclus dans Plus, espace de travail dédié, créer et partager des GPT avec votre équipe. |
| Enterprise | Contacter le service commercial | Tout ce qui est inclus dans Team, sécurité avancée, accès illimité à GPT-4o, personnalisation. |
Les tarifs proviennent de la page de tarification officielle d'OpenAI fin 2024. Gardez à l'esprit que les forfaits et les fonctionnalités peuvent changer.
L'automatisation exige plus qu'une simple fenêtre de chat
En fin de compte, les GPT personnalisés sont un outil fantastique pour personnaliser une expérience de chat ou pour des astuces de productivité individuelle. Mais la grande expérience des GPT vs Actions nous a montré que l'automatisation d'entreprise sérieuse nécessite plus qu'une fonctionnalité astucieuse ajoutée à une application de chat grand public. La mise en œuvre originale était trop complexe pour la plupart des utilisateurs, trop fragmentée pour s'intégrer dans de vrais flux de travail, et trop peu fiable pour les tâches en contact avec les clients.
La véritable automatisation exige une plateforme conçue pour cette tâche dès le départ. L'avenir ne consiste pas à bricoler des connexions bancales dans une fenêtre de chat ; il s'agit de déployer des agents IA intelligents et intégrés, faciles à configurer, sûrs à tester et assez puissants pour gérer de véritables processus métier du début à la fin. Pour les équipes prêtes à dépasser l'engouement et à obtenir de vrais résultats de l'IA, une plateforme dédiée est la voie à suivre.
Prêt à voir ce qu'un véritable agent IA peut faire pour votre équipe de support ? Essayez eesel AI gratuitement et déployez un assistant IA entièrement fonctionnel en quelques minutes, pas en quelques mois.
Foire aux questions
La vision initiale des GPT vs Actions a été confrontée à des défis importants en raison de barrières techniques élevées, d'une expérience utilisateur fragmentée et de performances peu fiables. Les entreprises l'ont jugée trop complexe et rigide pour les besoins d'automatisation évolutifs du monde réel.
Un GPT personnalisé était conçu pour être le « cerveau » ou la personnalité et la base de connaissances personnalisées de l'IA. Les Actions étaient les « mains », permettant au GPT de se connecter à des applications externes et d'effectuer des tâches dans le monde réel via des API.
Les principaux obstacles techniques comprenaient la nécessité d'écrire des schémas OpenAPI détaillés, ce qui exigeait des connaissances approfondies en conception d'API. La configuration complexe de l'authentification et un processus de débogage frustrant par essais et erreurs constituaient également des barrières majeures.
La nature cloisonnée signifiait que les utilisateurs devaient constamment passer d'une fenêtre de chat à l'autre, interrompant leur flux de travail. De plus, le système ne permettait pas d'enchaîner les actions pour des processus multi-étapes, limitant son utilité pour une automatisation complexe.
La prochaine étape implique des plateformes d'agents IA dédiées qui offrent des intégrations en un clic, des moteurs de flux de travail complets et des environnements de test robustes. Ces plateformes offrent un meilleur contrôle, une plus grande fiabilité et une plus grande facilité d'utilisation par rapport au modèle original GPT vs Actions.
Oui, les GPT personnalisés restent un outil précieux pour personnaliser les expériences de chat, fournir des instructions spécifiques et exploiter des bases de connaissances dédiées pour la productivité individuelle. Ils excellent dans l'adaptation des capacités conversationnelles de l'IA à des sujets de niche ou à des rôles spécifiques.
