Récemment, AgentCreator de SnapLogic a réuni des clients, des partenaires et des équipes internes afin de développer des solutions basées sur des agents prêtes à être mises en production. En seulement trois jours, les équipes sont passées de la conception à la réalisation de démonstrations fonctionnelles, relevant ainsi de véritables défis d'intégration grâce à des agents autonomes.
Ce qui en est ressorti était bien plus qu'une simple présentation de prototypes. Il s'agissait d'un aperçu concret de la manière dont les entreprises développent des agents IA destinés à une utilisation dans le monde réel : ancrés dans des problématiques commerciales, façonnés par des contraintes techniques et conçus pour fonctionner en parallèle avec les systèmes existants.
Trois cas d'utilisation marquants de l'agentique
Informations sur les donateurs dans le domaine de la santé mentale (Mind)
L'un des projets développés pendant le bootcamp était une collaboration avec Mind, l'association caritative britannique dédiée à la santé mentale.
Mind devait traiter des données de collecte de fonds provenant de plusieurs plateformes, qui arrivaient dans des formats hétérogènes et ne comportaient souvent aucune attribution de campagne. L'agent effectue le rapprochement de ces enregistrements avec la structure de campagne de Mind, les enrichit avec l'attribution appropriée, puis génère à la fois un fichier de sortie propre et des notes sur la qualité des données pour tout élément nécessitant une vérification humaine.
Ce que cela a montré : Des agents bien conçus peuvent faire bien plus que simplement nettoyer les données ; ils peuvent les rendre plus utiles. Dans ce cas précis, le projet a remplacé un processus d'attribution manuel et lent par un processus capable de s'adapter à de nouveaux événements et à de nouvelles campagnes sans modification du code, et a démontré que les workflows basés sur les grands modèles de langage (LLM) les workflows plus efficaces lorsqu'ils sont divisés en plusieurs petits pipelines plutôt qu'en un seul pipeline surchargé.
Informations sur le logement étudiant (Unite Students)
Un autre projet prometteur développé lors du bootcamp provenait d'Unite Students, le plus grand fournisseur britannique de logements spécialement conçus pour les étudiants. Il a démontré comment l'IA peut améliorer les interactions avec les clients tout en respectant des limites bien définies.
La solution associait des recommandations personnalisées à un assistant par e-mail qui gardait en mémoire le contexte de l'utilisateur d'une interaction à l'autre. Cela a permis de rendre l'expérience plus fluide et plus réactive, tout en facilitant l'obtention de réponses pertinentes pour les utilisateurs.
Ce qui rendait ce système particulièrement efficace, c'était ses mécanismes de sécurité intégrés. L'agent n'était en effet pas autorisé à partager des informations concernant un utilisateur autre que celui auquel elles se rapportaient, ce qui contribuait à protéger la vie privée et à préserver la confiance. L'ajout d'une prise en charge multilingue a également permis de rendre l'expérience plus accessible à un public plus large.
Ce que cela a montré : l'intérêt des agents en contact avec la clientèle ne réside pas seulement dans la commodité. Il s'agit de la capacité à offrir des expériences plus réactives et plus accessibles sans compromettre la confiance ni le contrôle.
Suivi et reporting multi-agents (Planview)
Un troisième agent remarquable développé pendant le bootcamp provenait de Planview, une plateforme de gestion des tâches en entreprise, et visait à générer des rapports de santé structurés envoyés par e-mail.
Il regroupait les signaux de surveillance et les métadonnées associées, puis transformait ces informations en rapports d'état structurés destinés à des canaux tels que la messagerie électronique et Slack. Au lieu d'obliger les équipes à passer au crible manuellement de grandes quantités de données, l'agent a permis de mettre en évidence les éléments les plus importants.
La conception était tout aussi importante que le résultat. Plutôt que de tout traiter en une seule étape de raisonnement, le workflow a le workflow réduit et synthétisé les données, rendant ainsi le résultat final plus efficace et évolutif.
Ce que cela a montré : la véritable valeur d'une IA agentique réside souvent dans sa capacité à réduire le bruit et à mettre en évidence des informations pertinentes. Des agents bien conçus aident les équipes à se concentrer plus rapidement, à agir plus tôt et à gérer la complexité plus efficacement.
Créez votre propre agent IA avec SnapLogic AgentCreator
Ce que le bootcamp a clairement montré
À travers ces exemples, plusieurs thèmes se sont dégagés.
- Les architectures hybrides sont les plus efficaces. Les solutions les plus performantes associaient des agents à des pipelines SnapLogic traditionnels. Les agents se chargeaient du raisonnement et de l'interaction en langage naturel, tandis que les pipelines géraient la transformation, le routage et l'orchestration.
- La simplicité renforce la fiabilité. Les équipes qui ont décomposé les problèmes en éléments plus petits ont mis au point des solutions plus fiables que celles qui ont tenté de tout résoudre d'un seul coup.
- Les garde-fous sont indispensables. Les agents prêts à être déployés en production doivent être soumis à des limites claires en matière d'accès aux données, de comportement et d'actions en aval.
- Les contraintes de l'entreprise déterminent la conception. Les limites en matière de jetons, les politiques de sécurité des e-mails, les exigences HTTPS et d'autres réalités liées à l'infrastructure influencent directement la manière dont ces systèmes doivent être conçus.
- La mémoire rend les agents plus efficaces. Les agents capables de se référer à des interactions, des décisions ou des résolutions antérieures sont bien plus utiles que les systèmes sans état.
Des cours de bootcamp à la valeur ajoutée pour l'entreprise
Ce bootcamp ne portait pas sur l'IA spéculative. Il a montré ce que les entreprises peuvent déjà mettre en place aujourd'hui avec des données réelles, des contraintes concrètes et des cas d'utilisation axés sur la production.
Les équipes qui ont réussi ont toutes suivi le même schéma : partir d'un véritable problème métier, concevoir dès le départ en vue de la mise en production, et utiliser les agents en complément des modèles d'intégration traditionnels plutôt qu'en remplacement de ceux-ci.
Prêt à créer vos propres agents IA prêts à l'emploi ? Participez au prochain AgentCreator et acquérez une expérience pratique dans la conception, la création et le test de solutions agentiques concrètes. La prochaine session aura lieu du 18 au 20 mai 2026. Rendez-vous sur la page dédiée AgentCreator de SnapLogic pour vous inscrire et rester informé des prochaines sessions.
