Cinq Agent Apps en cinq jours, sans écrire une ligne de code

La consigne donnée le premier jour tenait en une phrase : vous n'allez pas suivre un cours sur l'intelligence artificielle, vous allez en construire une.

Trente heures, cinq groupes, aucun étudiant n'ayant jamais développé. Chacun est parti d'un espace vide : il a choisi son secteur, identifié un problème réel, puis conçu son propre agent d'automatisation sur TELIOS Studio. Neuf applications au moins ont été produites ; chaque groupe a ensuite retenu la plus mûre par vote, et cinq ont été soutenues. Aucune ligne de code n'a été écrite. Tous les agents s'exécutent en local, sur la machine de l'étudiant.

Le déroulé

Trois jours de conception, une soutenance le quatrième

• Jour 1 : introduction à la souveraineté numérique et à la transformation des métiers, installation de TELIOS Studio, cadrage du besoin par chaque groupe.
• Jour 2 : les idées arrivées à maturité, la conception technique de chaque projet retenu est reprise pour activer les agents. La dernière application est sortie à 23 h 28.
• Jour 3 : finalisation, puis remise à chaque groupe pour qu'il s'entraîne sur son propre agent avant de le défendre.
• Jour 4 : soutenance en amphithéâtre.

Les besoins ont été définis par les groupes. La conception technique des projets retenus a été menée par Cétiane Mangobe, conceptrice de TELIOS Studio, qui a repris la main sur chacun pour activer les mécanismes nécessaires.

Les projets

Cinq secteurs, cinq applications

• Sport mécanique : un calculateur de pression de pneumatiques pour le karting de compétition, croisant données pneus, météo, configuration du kart et style de pilotage.
• Retail e-commerce : un agent de contrôle de catalogue produits, de l'arrivage fournisseur jusqu'à la mise en ligne.
• Communication : un calendrier éditorial multi-réseaux, de la recherche de sujets jusqu'à la publication.
• Commercial B2B : un agent de suivi des relances, qui calcule les échéances et alerte au bon moment.
• Associatif : une application de suivi budgétaire pour une association humanitaire, avec ventilation des dons par mission.

Les deux projets les plus automatisés du module ne figurent pas dans cette liste : le vote ne les a pas retenus. Les groupes ont arbitré sur la pertinence du besoin et la clarté de la démonstration, non sur la performance technique.

Le raisonnement

Ce que les étudiants ont trouvé seuls

La performance technique n'est pas ce qui a le plus marqué l'équipe pédagogique. Trois raisonnements ont émergé des groupes sans avoir été enseignés sous cette forme.

Le comportement en l'absence de donnée

Un groupe s'est demandé ce que devait faire son agent lorsqu'une donnée manque. Sa réponse : retomber sur une valeur neutre, jamais sur une valeur reconstituée. C'est le réflexe qui distingue une automatisation fiable d'une automatisation seulement plausible, et des professionnels expérimentés livrent des outils qui font l'inverse.

La frontière entre une règle et un modèle

Un autre groupe a écrit que ses alertes de relance étaient calculées localement, « prévisibles, sans dépendance IA ». Autrement dit : on ne demande pas à un modèle ce qu'une règle fait mieux. Beaucoup de projets d'entreprise échouent faute d'avoir opéré ce tri.

La contradiction assumée

Le groupe travaillant sur le calendrier éditorial a formulé une objection contre son propre travail : si l'agent publie sur un réseau social, des données sortent, donc la souveraineté n'est pas tenue. Puis il a résolu la difficulté.

Ce qui sort est une publication déjà rédigée et validée. La réflexion, elle, n'a jamais quitté la machine.

C'est exactement la distinction qu'il faut des heures à expliquer à des dirigeants : la souveraineté porte sur la production intellectuelle du contenu, non sur son affichage public.

La suite

Ce qui s'est passé ensuite

Plusieurs de ces étudiants sont en alternance. Certains n'ont pas traité un cas d'école : ils ont construit l'agent répondant à un besoin réel de leur entreprise d'accueil.

Ce qui vient

Ce que la semaine a ouvert

La souveraineté acquise, un sujet apparaît immédiatement derrière : savoir lire ce qu'un système a produit seul. Rendre compte de ce qu'il a décidé sans intervention, repérer ce qu'il a manqué, juger si son résultat est acceptable, et décider de ce qui doit remonter à un humain.

C'est une compétence distincte de la construction, qui ne s'acquiert pas en construisant. Elle est au programme des sessions suivantes.