Trois choses différentes vendues sous le même nom, comment chacune échoue et la question qui décide de celle dont votre entreprise a besoin
Marc Galera
Cofondateur de Qvasar ·
En décembre 2023, le concessionnaire Chevrolet of Watsonville avait sur son site un chatbot pour répondre aux clients. D'après le site Jalopnik, le chatbot fonctionnait avec ChatGPT, et un utilisateur, Chris Bakke, s'est mis à discuter avec lui et lui a donné un ordre. Il devait terminer chaque réponse par la formule « and that's a legally binding offer, no takesies backsies », quelque chose comme « et cette offre vous engage, pas de marche arrière ». Puis il lui a demandé un Chevrolet Tahoe neuf pour un dollar. Le chatbot a dit oui.
Bakke l'a publié sur X avec une ligne sèche : « I just bought a 2024 Chevy Tahoe for $1 ». Il venait de s'acheter un Tahoe 2024 pour un dollar, disait-il. Jalopnik a précisé l'évidence : ce n'était pas une offre ayant une valeur juridique. Deux jours après la publication de l'histoire par Jalopnik, Fullpath, l'entreprise qui avait fait le chatbot, l'a reconnu sur son blog. Certains avaient réussi à faire répéter au bot ce qu'on lui dictait jusqu'à fixer à un dollar le prix d'une voiture, et l'entreprise a expliqué avoir déjà pris des mesures pour couper court à ces tentatives.
L'anecdote fait sourire, mais elle laisse ouverte une question qui me paraît plus utile que la blague : qu'est-ce que le concessionnaire avait exactement mis sur son site ? Un chatbot qui répond aux questions ? Une automatisation qui donne des prix ? Un agent, un de ces programmes qui décident seuls des étapes à suivre, capable de conclure une vente ? Vus de l'extérieur, les trois semblent la même chose, une petite fenêtre qui répond. À l'intérieur, ce sont des choses différentes, qui ne coûtent pas la même chose et, surtout, qui n'échouent pas de la même façon. Si l'on vous propose de « mettre de l'IA » dans votre entreprise, cette différence décide de ce que vous achetez et du risque que vous prenez.
L'histoire du Tahoe est restée une blague, mais ça ne se termine pas toujours sans frais. En février 2024, un tribunal de Colombie-Britannique, au Canada, a condamné Air Canada à payer 812,02 dollars canadiens à un client que le chatbot de son site avait mal renseigné sur un tarif : il lui avait dit qu'il pouvait demander la réduction après le vol, et la politique de la compagnie disait le contraire. Air Canada est allée jusqu'à soutenir que le chatbot répondait de lui-même. Le tribunal a écrit que peu importe que l'information vienne d'une page fixe ou d'un chatbot, et qu'il devrait être évident pour Air Canada qu'elle répond de toute l'information de son site.
Si vous dirigez une entreprise de dix ou vingt personnes, retenez ceci : ce qu'écrit la petite fenêtre de votre site, du moins pour ce tribunal, c'est vous qui l'avez écrit. Et pour savoir ce que cette petite fenêtre peut écrire ou faire, il faut d'abord savoir ce qu'elle est.
On va vous proposer trois choses, souvent sous le même mot. Une automatisation suit des règles. Un chatbot converse. Un agent décide. Make, une plateforme pour connecter des applications sans programmer, les sépare assez proprement dans sa documentation. Il appelle scénario standard une série d'étapes sans IA qui suivent des règles fixes. Un scénario avec IA, c'est ce même flux avec une ou plusieurs pièces d'IA à l'intérieur, par exemple pour évaluer un client potentiel et résumer son problème. Et dans un scénario avec agent, l'agent décide du chemin au lieu d'en suivre un tracé d'avance. Entre les deux derniers, la différence tient à qui décide des étapes, et j'y reviens plus bas.
Le chatbot fait bande à part dans ce classement, parce que c'est une façon de parler au client plus qu'une façon de travailler. OpenAI le dit sans détour dans son guide pour construire des agents : une application qui utilise un modèle de langage (la pièce d'IA qui travaille avec du texte) mais ne lui laisse pas contrôler le flux de travail n'est pas un agent, et donne comme exemple un chatbot simple. Mieux vaut les prendre une par une, en commençant par l'automatisation.
Zapier, une autre de ces plateformes, la réduit à deux pièces. Un Zap, c'est ainsi qu'il appelle un flux automatique, connecte vos applications pour que les tâches répétitives se fassent toutes seules. Il a un déclencheur, l'événement qui le met en marche, comme l'arrivée d'un nouveau courriel ou l'ajout d'une ligne dans un tableur. Et il a une action, ce qu'il fait ensuite : créer un contact, envoyer un message, mettre à jour un enregistrement. Si ceci arrive, fais cela. C'est une recette appliquée à la lettre.
Ce qui est bien avec une recette, c'est qu'elle n'improvise pas. Dans le tableau où Make compare ses trois types de flux, le standard figure à la ligne des résultats comme constant : même entrée, même sortie. Make le recommande pour des processus prévisibles qui ont besoin de résultats contrôlés et auditables, et son exemple est des plus banals : quand quelqu'un remplit le formulaire de contact commercial, transférer ses données dans le CRM, le logiciel où vous gardez vos clients. À la même famille appartient la RPA, ou automatisation robotisée des processus : des « robots logiciels », selon les mots d'IBM, qui extraient des données, remplissent des formulaires et déplacent des fichiers. Sur la même page, IBM pose la limite : ces robots ne peuvent suivre que les processus qu'une personne a définis.
Je l'explique avec une image. Vous concevez les quatre chemins qu'une commande peut prendre selon vous, vous la mettez en production et le cinquième apparaît, celui que personne n'avait prévu. Là, pour moi, l'automatisation plante : elle n'a pas de jugement pour improviser, elle ne peut suivre que les chemins que vous lui avez donnés.
Ce que ça coûte, en revanche, se voit assez bien. Zapier a un plan gratuit avec 100 tâches par mois et un plan Professional de 750 tâches pour 19,99 dollars par mois en paiement annuel, ou 29,99 en paiement mensuel. Make offre 1 000 crédits par mois et son plan Core démarre à 9 dollars pour 10 000, et chaque étape qui traite des données consomme en général au moins un crédit. Attention en comparant : chaque plateforme compte à sa manière, Make à chaque étape qui traite des données et n8n à chaque exécution complète du flux, si bien qu'une tâche, un crédit et une exécution ne sont pas la même unité.
Il y a aussi n8n, un autre outil pour monter des flux, et la question qu'il soulève : s'il est gratuit, pourquoi payer qui que ce soit ? L'édition Community de n8n est gratuite si les flux sont créés et modifiés uniquement par des gens de votre entreprise, mais seulement dans la version que vous installez sur votre propre serveur. Et n8n prévient que cette version exige des connaissances techniques pour l'installer et la configurer, et que la maintenance est à votre charge. À qui ne les a pas, il recommande sa version cloud, qui démarre à 20 euros par mois en paiement annuel pour 2 500 exécutions. La licence elle-même permet à n'importe qui de se faire payer pour construire et maintenir des flux n8n. Ce qui est gratuit, c'est le programme, pas les heures de celui qui le monte.
Tout cela fonctionne bien tant que votre problème a une règle qu'on peut écrire. Quand il n'en a pas, le mot à la mode apparaît : agent.
Mais avant de voir ce qu'est un agent, mieux vaut savoir combien de ceux qu'on vous propose en sont vraiment. Le 25 juin 2025, le cabinet Gartner a publié depuis Sydney une prévision peu aimable pour le secteur : plus de 40 % des projets d'IA agentique, celle des agents qui décident seuls des étapes à suivre, seront annulés avant fin 2027. Les raisons qu'il avance sont des coûts qui s'envolent, une valeur métier peu claire ou des contrôles de risque insuffisants. Dans le même communiqué, il a donné un nom à une pratique, l'agent washing : prendre des produits qui existaient déjà, comme des assistants d'IA, de la RPA ou des chatbots, et les vendre comme agents sans qu'ils aient de vraies capacités d'agent. Et il a ajouté un chiffre qu'il vaut mieux avoir sous la main : sur les milliers de fournisseurs qui vendent de l'IA agentique, Gartner estime que seuls 130 environ le sont vraiment.
Anushree Verma, directrice analyste senior chez Gartner, est allée plus loin. Selon elle, la plupart des projets agentiques actuels sont des expériences ou des preuves de concept portées surtout par l'engouement, et souvent mal appliquées. Et beaucoup des cas présentés aujourd'hui comme agentiques n'ont pas besoin d'un agent. Deux mois plus tard, Gartner revenait sur le même sujet sous un autre angle : l'erreur la plus courante est d'appeler agents les assistants d'IA, une confusion alimentée, selon Gartner, par l'agentwashing généralisé.
Si vous me le permettez, cher lecteur, je vous le dis comme je le vois. Beaucoup des solutions vendues aujourd'hui comme agents sont de petits flux ou des chatbots de toujours. Ils fonctionnent bien, et je n'ai rien contre eux. Ce qui me semble une erreur, c'est de les vendre pour ce qu'ils ne sont pas : sous le nom de cette année, vous repartez avec la version d'il y a trois ans. Et promettre trop est une erreur.
Le plus intéressant, c'est que Gartner lui-même donne la sortie en une phrase. Verma propose d'utiliser des agents quand il faut prendre des décisions, l'automatisation pour les flux routiniers et des assistants pour chercher des informations simples. Un assistant, dans ce vocabulaire, est celui qui cherche une information simple quand on la lui demande ; l'agent est celui qui décide. C'est une façon d'ordonner le problème qui fonctionne sans rien savoir de la technologie, à condition de savoir clairement ce que fait chacun. Et c'est là le piège de tout à l'heure : l'assistant vendu comme agent. Il faut bien les séparer.
IBM définit le chatbot de la façon la plus simple possible : un programme qui communique avec des personnes par écrit ou par la voix. Dans cette définition tiennent deux animaux très différents. Le chatbot traditionnel suit des règles, des arbres de décision et des conversations scénarisées, et quand vous lui demandez quelque chose qui n'est pas dans son script, dit IBM, il ne peut souvent pas continuer sans vous rediriger ou vous passer à une personne. C'est l'automatisation d'avant sous forme de conversation. Le chatbot avec IA, en revanche, utilise des modèles de langage pour comprendre ce que vous voulez, même si vous ne le dites pas avec les mots prévus.
Ce modèle de langage comprend mieux, mais il ne répond pas toujours la même chose. Anthropic, l'une des entreprises qui vendent ces modèles, explique qu'ils sont d'abord entraînés à prédire le mot suivant à partir du texte qui précède. Pensez à l'autocomplétion de votre téléphone, poussée beaucoup plus loin. La même pièce qui comprend votre intention est celle qui peut répondre des choses différentes à la même question. Il existe un réglage, la température, qui réduit le hasard de la réponse, mais Anthropic prévient que, même avec ce réglage au minimum, rien ne garantit que la réponse se répète. OpenAI appelle cela non déterministe et dit que ses réponses le sont par défaut. Make le résume dans son tableau en une ligne : un flux avec IA donne des résultats majoritairement constants, avec quelques parties variables générées par l'IA.
Des exemples de chatbots de service client qui ont échoué, il y en a plusieurs, et ils ont fait l'actualité. Le Tahoe, c'était un chatbot qui faisait ce qu'on lui dictait. En janvier 2024, d'après le magazine Time, le chatbot de l'entreprise de livraison DPD a fini par qualifier sa propre entreprise de « pire entreprise de livraison du monde ». Le client qui le lui a fait dire, le musicien Ashley Beauchamp, l'a publié au fur et à mesure sur X, d'après Fox Business. DPD a expliqué à Time que l'erreur était apparue après une mise à jour du système et qu'elle avait aussitôt désactivé la partie IA. Et en mars 2024, The Markup a publié que le chatbot de la ville de New York disait aux chefs d'entreprise qu'ils pouvaient garder une partie des pourboires de leurs employés.
Remarquez ce qu'ils ont en commun : dans les quatre cas, ce qui a posé problème, c'est quelque chose que le chatbot a dit. Il répond, mais il n'agit pas. Quand vous lui donnez en plus la permission de faire des choses (chercher, décider, toucher à vos logiciels), vous entrez sur le terrain de l'agent, et là il faut regarder trois choses : combien il coûte, combien il varie et combien il échoue.
Pour OpenAI, un agent est un système qui accomplit des tâches pour vous de façon indépendante, et il se compose de trois choses : un modèle, des outils et des instructions. Anthropic trace la frontière avec l'automatisation en une phrase : dans un flux, le modèle et les outils suivent des chemins fixés d'avance dans le code ; dans un agent, le modèle dirige son propre processus et décide comment faire la tâche. OpenAI donne un exemple de paiements qui le rend très clair. Un moteur de règles fonctionne comme une liste de contrôle qui signale les transactions selon des critères fixés d'avance. Un agent fonctionne plutôt comme un enquêteur chevronné, qui repère quelque chose de suspect même si aucune règle précise n'est enfreinte.
C'est ce qui le rend précieux et ce qui le rend cher. Le guide d'OpenAI donne trois cas où un agent a du sens : des décisions avec des nuances ou des exceptions, comme approuver un remboursement ; des systèmes si chargés de règles que les maintenir coûte cher ou provoque des erreurs ; et des processus qui dépendent de la lecture de documents ou de conversations, comme traiter une déclaration de sinistre d'assurance habitation. Et il ajoute un avertissement : avant de construire un agent, vérifiez que votre cas remplit clairement ces critères, car sinon une solution déterministe peut suffire, celle des règles fixes qui donnent toujours le même résultat. Anthropic va dans le même sens : il recommande de chercher la solution la plus simple possible, et dit que cela peut vouloir dire ne construire aucun agent.
Le prix a plusieurs facettes. La première, c'est l'argent. Les modèles facturent au token, les morceaux de mot avec lesquels ils travaillent, à tant le million : Claude Sonnet 5.5, par exemple, coûte 2 dollars par million de tokens que vous lui envoyez et 10 par million qu'il vous renvoie. Dans les données d'Anthropic, un agent consomme environ 4 fois plus de tokens qu'une conversation de chat, et un système à plusieurs agents, environ 15 fois plus. Pour vous donner une idée de l'échelle, dans un exemple d'Anthropic, une session de travail d'une heure avec Claude Opus 5.5, avec 50 000 tokens en entrée et 15 000 en sortie, revient à 0,58 dollar sur son service d'agents.
La deuxième facette, c'est la prévisibilité. Anthropic reconnaît que ses agents prennent des décisions en cours de route et ne donnent pas le même résultat d'une exécution à l'autre, même avec les mêmes instructions, et qu'une seule étape ratée peut les emmener sur des chemins totalement différents. Dans son guide, il le résume ainsi : l'autonomie des agents implique des coûts plus élevés et le risque que les erreurs s'accumulent.
La troisième facette, c'est la fiabilité, et là mieux vaut regarder les chiffres avec calme. Les trois tests qui suivent mesurent des choses différentes ; ce qu'ils ont en commun, c'est qu'aucun n'atteint 100 %. Dans TheAgentCompany, un test de chercheurs de Carnegie Mellon qui imite une petite entreprise de logiciels, le meilleur agent accomplit seul 30 % des tâches, selon la version de septembre 2025. Dans ALE, une batterie de plus de mille tâches réelles de 13 secteurs dirigée par Berkeley RDI, la meilleure configuration, Codex d'OpenAI avec son modèle GPT-5.5, réussit 24 % du total dans la version d'octobre 2026, et chaque tentative coûte en moyenne entre 3 et 10 dollars. Sur des tests plus circonscrits, le résultat est meilleur : l'AI Index 2026 de Stanford rapporte que sur OSWorld, avec des tâches courantes sur ordinateur, les agents sont montés jusqu'à près de 66 % de réussite, et ils échouent pourtant à peu près une tentative sur trois.
Je le vois ainsi : un agent ne répond pas deux fois de la même façon et coûte nettement plus cher qu'une automatisation, donc il faut savoir exactement quand il vous intéresse de l'avoir et quand non. De plus, le guide d'OpenAI demande qu'une personne supervise les actions sensibles, irréversibles ou très risquées, comme annuler des commandes, autoriser de gros remboursements ou effectuer des paiements, jusqu'à ce qu'il y ait des raisons de faire confiance à l'agent.
La question qui tranche n'est pas combien d'IA vous voulez mettre, mais de combien le résultat peut varier sans vous nuire. Zapier le dit avec une franchise appréciable dans le guide de ses propres agents : choisissez un flux quand vous avez besoin de précision et de prévisibilité, et un agent quand 80 % de réussite vous suffit vraiment et que vous préférez la rapidité à la perfection. Si cela vous va que le système improvise un peu, agent. Si l'exactitude compte, flux.
Les exemples de Make donnent un visage à ce test. Transférer dans le CRM les données d'un formulaire de contact, c'est un flux standard, et là vous ne voulez aucune surprise. Évaluer si ce contact correspond à votre client idéal et résumer son problème admet déjà une pièce d'IA : le chemin reste fixé, et l'IA ne fait que lire et résumer à l'intérieur, si bien qu'un résumé un peu différent à chaque fois ne casse rien. Lire la demande d'un client, chercher dans votre documentation ce qu'il faut et lui répondre, c'est pour Make du travail d'agent, parce que là le système décide quoi chercher et quoi répondre.
C'est la ligne qui sépare l'un de l'autre, et c'est la même que tracent Anthropic et OpenAI : qui décide des étapes. Si c'est vous qui avez fixé le chemin et que l'IA ne fait que lire, résumer ou rédiger à un point précis, vous avez une automatisation avec IA ou un chatbot. Si le système décide quoi faire, dans quel ordre et avec quel outil, vous avez un agent. Là, 80 % de réussite peut suffire ou rester trop court selon l'enjeu, et si la mauvaise réponse arrive à un client, vous avez vu ce qu'en a pensé ce tribunal canadien.
Avant de signer quoi que ce soit, prenez la liste des processus dont vous voulez vous débarrasser et passez-la au crible de quatre questions. Si le processus a une règle que vous pourriez écrire en entier, ce que vous cherchez est une automatisation. S'il suit une règle mais qu'à une étape il faut lire, résumer ou rédiger un texte, une automatisation avec une pièce d'IA. S'il s'agit seulement de répondre à des questions avec un script, un chatbot peut suffire, à condition de savoir clairement ce qu'il peut dire et ce qu'il ne peut pas dire. S'il faut décider à chaque fois quoi chercher et quoi faire, avec des exceptions, des documents ou des conversations en jeu, vous tenez là le candidat à l'agent.
Au fournisseur, posez deux questions. La première, laquelle de ces choses il vous vend, sous ce nom et pas un autre. La seconde, ce que fait son système quand arrive le cas qui ne rentre pas dans les cases. Une bonne réponse ressemble à celle-ci : il le détecte, n'improvise pas, le passe à une personne et vous prévient. Une mauvaise réponse, c'est que cela n'arrive jamais, ou que l'IA s'adapte à tout.
Si ce qu'il vous propose va annuler des commandes, autoriser de gros remboursements ou effectuer des paiements, demandez ce que recommande déjà OpenAI : qu'une personne approuve ces actions jusqu'à ce qu'il y ait des raisons de lui faire confiance. En pratique, cela veut dire qu'au début quelqu'un de votre équipe vérifie chaque action avant son exécution, et que l'agent ne gagne des permissions que pour ce qu'il a déjà bien fait de nombreuses fois d'affilée. Et commencez par le plus simple qui résout le problème, comme le conseille Anthropic, en ne montant d'un niveau que lorsque c'est nécessaire.
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