Créer des agents IA intelligents avec OpenAI :
OpenAI propose désormais un ensemble cohérent pour construire des agents performants :
1. Des modèles de raisonnement adaptés
Le cerveau de l’agent repose sur des modèles de raisonnement capables de décomposer une tâche complexe en plusieurs étapes (Chain-of-Thought Reasoning).
OpenAI propose quatre modèles principaux (avril 2025) :
| Modèle | Complexité des tâches | Latence | Prix input ($/1M tokens) | Prix output ($/1M tokens) |
|---|---|---|---|---|
| o1 | Moyenne | Moyenne | 15 | 60 |
| o1-mini | Simple | Faible | 1,1 | 4,4 |
| o1-pro | Avancée | Importante | 150 | 600 |
| o3-mini | Simple | Faible | 1,1 | 4,4 |
Conseil Gensai :
- Pour des tâches simples, privilégier o3-mini.
- Pour des projets complexes, utiliser o1-pro mais en maîtrisant les coûts.
2. Des modèles pour la voix : Text-to-Speech et Speech-to-Text
OpenAI enrichit ses agents avec la capacité de comprendre et de produire de la voix :
- gpt-4o-transcribe : transcription audio précise (successeur de Whisper).
- gpt-4o-mini-transcribe : version allégée pour les environnements nécessitant une latence très faible.
- gpt-4o-mini-tts : génération de voix avec diction personnalisée.
Exemples d’applications :
Agents vocaux pour call centers, assistants vocaux d’entreprise, interface utilisateur en langage naturel.
3. Responses : une API pensée pour l’IA agentique
La nouvelle API Responses permet de combiner modèles et outils :
- Web Search : recherche d’informations en ligne en temps réel.
- File Search : interrogation de bases de connaissances internes.
- Computer Use : automatisation d’actions sur un navigateur (clics, remplissage de formulaires…).
Bon à savoir :
L’API Responses prendra la place de l’ancienne API Assistants en 2026. Elle est conçue pour le multiturn (dialogues complexes) et accepte des entrées multimodales (texte, fichiers, images).
4. Agent SDK : orchestrer ses agents en toute simplicité
OpenAI met à disposition un Agent SDK en Python pour :
- Créer facilement des agents avec instructions personnalisées,
- Orchestrer plusieurs agents via des handoffs (transfert intelligent entre agents),
- Sécuriser les flux grâce à des guardrails (contrôle d’accès et validation des actions).
Exemple de définition d’un agent simple :
pythonCopierModifierfrom agents import Agent
math_tutor_agent = Agent(
name="Math Tutor",
instructions="You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step."
)
Exemple de handoff :
Un agent généraliste redirige automatiquement la demande vers un spécialiste (mathématiques, histoire…).
Guardrails :
Ce sont des filtres automatiques qui empêchent les actions sensibles (par exemple éviter de traiter des sujets interdits).
Pourquoi développer des agents IA pour votre organisation ?
Grâce aux outils d’OpenAI :
- Automatisez des processus complexes (service client, traitement de documents, recherches web…).
- Créez des assistants vocaux rapides et personnalisés.
- Optimisez les coûts grâce à des modèles adaptés à chaque besoin (o3-mini, o1, o1-pro).
- Gagnez en agilité grâce à un environnement de développement simplifié et modulaire.
Gensai, spécialiste du développement de solutions numériques intégrant l’IA, vous accompagne dans la conception et le déploiement de vos agents IA sur mesure.
FAQ : Agents IA OpenAI
Un agent IA est-il différent d’un chatbot ?
Oui. Un agent IA peut planifier, agir, raisonner et évoluer, tandis qu’un chatbot se limite souvent à répondre.
Quels modèles choisir pour démarrer ?
Pour des cas d’usage simples (FAQ, formulaires), o3-mini suffit. Pour des cas avancés (planification complexe, stratégie), optez pour o1 ou o1-pro.
Peut-on utiliser les outils OpenAI sans être développeur ?
Une base en Python est recommandée, mais l’écosystème est conçu pour être accessible rapidement.
Le SDK Agent est-il sécurisé ?
Oui. Les guardrails assurent un filtrage des actions et limitent les risques.