Ce que fait une automatisation classique
Une automatisation applique des règles écrites à l’avance : quand ceci se produit, fais cela. Elle déclenche à une heure fixe ou sur un événement, elle compare des valeurs, elle déplace des informations d’un outil vers un autre. C’est ce qui fait tourner l’essentiel du numérique d’entreprise depuis vingt ans, bien avant l’arrivée des modèles de langage.
Ses qualités sont exactement celles qu’on attend d’un outil de gestion : elle fait toujours la même chose, on peut vérifier pourquoi elle a agi, et son coût d’exécution est négligeable. Son défaut tient en une phrase : elle est incapable de traiter un cas que personne n’a prévu.
Ce que fait un agent
Un agent, c’est un modèle de langage à qui l’on a donné une mission, des outils pour agir, et le droit d’enchaîner plusieurs étapes seul. Il lit ce qui arrive, décide quoi en faire, agit, et recommence. Le vocabulaire de tout ça est détaillé dans le lexique.
Ses qualités sont l’inverse des précédentes : il se débrouille avec ce qui n’était pas prévu, il comprend une demande formulée n’importe comment, il produit du texte utilisable. Ses défauts aussi sont l’inverse : deux exécutions sur la même entrée peuvent différer, il coûte quelque chose à chaque appel, et il peut se tromper avec assurance.
La question qui tranche
Prenez la tâche et essayez d’écrire sa règle, en français, en une phrase, sans le mot « pertinent » ni le mot « approprié ». Si vous y arrivez, c’est une automatisation. Si votre phrase a besoin de ces mots-là, il faut un modèle.
« Toute facture non réglée 30 jours après son échéance, pour un montant supérieur à 200 €, déclenche une relance » : la règle s’écrit, c’est une automatisation. « Rédige une relance adaptée au ton de la relation avec ce client » : la règle ne s’écrit pas, c’est un modèle. Et vous venez de remarquer que la même tâche contient les deux.
C’est le point le plus important de cet article. La question n’est presque jamais « agent ou automatisation » à l’échelle d’un projet. Elle se pose à l’échelle de chaque geste, et la bonne réponse est presque toujours un mélange : des règles pour décider quand agir et sur quoi, un modèle pour la partie qui demande de comprendre ou de rédiger.
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Ce que chaque option coûte
Une automatisation classique ne coûte rien à l’exécution : un déclenchement, une comparaison, un enregistrement. Vous payez la conception, une fois.
Un agent consomme à chaque appel, proportionnellement au texte lu et écrit. C’est peu par unité, quelques centimes tout au plus, mais c’est proportionnel au volume, et il faut le compter dans le calcul de retour, comme je le détaille dans l’article sur les coûts.
Le coût caché est ailleurs, et il est humain : un agent demande un contrôle, au moins au début, sur tout ce qui sort de l’entreprise. Une automatisation qui suit des règles écrites n’en demande pas, ou seulement à l’installation. C’est souvent ce qui fait pencher la balance sur les tâches à gros volume et faible enjeu.
Trois cas réels, découpés
Relance des impayés. Les règles décident tout : quand relancer, à partir de quel montant, à quelle fréquence, jusqu’à quand. Le modèle n’intervient que pour écrire le message, et encore, pas toujours : trois modèles de courrier bien écrits couvrent la plupart des situations.
Tri de la boîte email. Ici, l’inverse. Aucune règle ne dit de façon fiable si un email demande une décision urgente : il faut lire et comprendre. C’est un cas où le modèle porte le cœur du travail, et où les règles se contentent de décider ce qu’on fait du verdict, comme déplacer, étiqueter, notifier.
Mise en route d’un nouveau client. Un mélange net. La séquence est une suite de règles : créer le dossier, demander les documents, ouvrir les accès, planifier le point à trente jours. Mais vérifier qu’un document reçu est bien celui demandé, ça, aucune règle ne le fait.
L’erreur la plus fréquente
Mettre de l’intelligence partout. C’est tentant, c’est impressionnant en démonstration, et ça produit des systèmes chers, lents et imprévisibles là où trois conditions auraient suffi.
Le réflexe qui protège de cette erreur est simple : à chaque étape d’un système, demandez-vous ce qui se passerait si vous remplaciez le modèle par une règle bête. Si la réponse est « rien de grave », mettez la règle. Vous gagnez en fiabilité, en vitesse et en coût, et vous gardez le modèle là où il apporte quelque chose qu’aucune règle ne remplace.
C’est le principe qui gouverne la petite mécanique que j’ai décortiquée dans un article de coulisses : elle publie des articles toute seule et ne contient aucune intelligence artificielle, parce qu’elle n’en a pas besoin.
