L’essentiel à retenir
Un agent conversationnel avec intelligence artificielle est un logiciel capable de comprendre un objectif formulé en langage naturel, de préparer les étapes nécessaires et d’utiliser des outils pour produire un résultat.
Il peut, par exemple, rechercher plusieurs contrats dans une GED, repérer une clause précise et préparer une synthèse. Il ne se limite donc pas à fournir une réponse isolée.
Pour fonctionner correctement, il a besoin de trois éléments : un modèle capable de comprendre la demande, des données fiables à consulter et des connexions avec les outils de l’entreprise. Sa création commence par une tâche précise, puis se poursuit avec la préparation des données, le réglage des permissions et une phase de test.
Efalia Doc n’est pas un agent conversationnel. C’est le socle documentaire qui permet à un agent de consulter les bons documents, dans le respect des droits, et de répondre à partir de sources vérifiables.
Introduction
Vous demandez à un outil : « Quels contrats arrivent à échéance dans les trois prochains mois ? »
Il peut vous donner une réponse générale. Ou rechercher dans vos documents, comparer les dates, repérer les clauses concernées et présenter une liste exploitable.
C’est cette différence qui caractérise un agent conversationnel avec IA. Il ne traite pas seulement une question. Il prend en charge un objectif, dans le périmètre que vous lui avez défini.
Le terme recouvre toutefois des systèmes différents. Certains répondent à partir de scénarios préparés. D’autres analysent un document. D’autres encore interrogent une base documentaire, utilisent plusieurs outils et demandent une validation avant d’agir.
Cet article explique ce qu’est un agent conversationnel, comment il fonctionne, comment en créer un et quel rôle une GED peut jouer dans ce dispositif.
Qu’est-ce qu’un agent conversationnel ?
Concept
Un agent conversationnel avec intelligence artificielle est un système logiciel qui échange avec un utilisateur en langage naturel et réalise une tâche à partir de cette conversation.
La tâche peut rester simple : retrouver une procédure, expliquer une clause ou donner l’état d’un dossier. Elle peut aussi comporter plusieurs étapes : chercher des documents, comparer leur contenu, extraire des informations et préparer une réponse.
Pour cela, l’agent combine généralement quatre capacités :
- Comprendre une demande formulée avec les mots de l’utilisateur.
- Conserver le contexte utile de l’échange.
- Planifier les étapes nécessaires pour atteindre l’objectif.
- Utiliser des outils ou des sources de données autorisés.
Prenons un exemple.
Un juriste demande : « Trouve les contrats fournisseurs qui comportent une reconduction tacite et prépare un tableau avec leur date de préavis. »
L’agent doit comprendre les critères, rechercher les contrats, lire leur contenu, identifier les clauses et organiser le résultat. Il ne cherche pas nécessairement une phrase exacte. Il essaie de répondre à l’objectif exprimé.
La recherche récente insiste sur cette distinction entre le nom d’un outil et ses capacités réelles. Une revue de 90 publications menée par Abou Ali et al. en 2025 retient notamment quatre critères : la mémoire, la planification, l’utilisation d’outils et la vérification des actions.
Un agent conversationnel n’est donc pas défini uniquement par la présence d’un modèle de langage. Il est défini par ce qu’il peut faire avec ce modèle.
Les différents types d’agents conversationnels
Les outils conversationnels ne disposent pas tous du même niveau d’autonomie. La différence se voit surtout dans la façon dont ils traitent une demande.
Cette échelle ne sert pas à désigner un outil comme meilleur qu’un autre. Elle permet de choisir le niveau adapté à la tâche.
Pour une recherche documentaire, un agent peut préparer une liste. Pour une action qui modifie une donnée ou envoie un message, une validation peut rester obligatoire.
💡 Gohil et al. proposent une échelle de six niveaux, de L0, sans autonomie, à L5, avec une autonomie générale auto-dirigée. Selon la revue de littérature fournie, les systèmes actuellement déployés se situent surtout aux niveaux L2 et L3 : l’agent peut réaliser certaines étapes, mais l’humain conserve des points de contrôle et une possibilité de reprise en main.
À quoi sert un agent conversationnel ?
Un agent conversationnel est utile lorsqu’une tâche revient souvent, suit une logique identifiable et produit un résultat que l’on peut vérifier.
Voici trois exemples simples.
Dans ces trois situations, l’agent ne remplace pas nécessairement la décision humaine. Il réduit le travail de recherche, de comparaison et de préparation.
Les cas d’usage peuvent concerner les ressources humaines, la finance, la qualité, le juridique ou la relation client. Le point commun n’est pas le métier. C’est la présence d’une tâche répétitive, documentée et suffisamment contrôlable.
La revue de littérature analysée dans le cadre de cet article estime que seuls 27 % des processus d’entreprise sont directement éligibles à une automatisation autonome, sans refonte importante. Les autres peuvent tout de même bénéficier d’une assistance, d’une préparation automatisée ou d’une validation humaine à une étape précise.
Comment fonctionne-t-il ?
Un agent conversationnel repose sur plusieurs composants. Chacun joue un rôle différent.
1. Le modèle de langage comprend la demande
Le modèle de langage, ou LLM, analyse les mots utilisés et le contexte de la conversation.
« Quels contrats arrivent bientôt à échéance ? » et « Montre-moi les contrats qui doivent être renouvelés prochainement » sont deux formulations différentes. Un système capable de comprendre le sens peut les rapprocher.
Le modèle ne connaît cependant pas automatiquement les données de l’entreprise. Il ne sait pas ce qui se trouve dans la GED, le CRM ou le logiciel RH. Il faut donc lui donner accès aux bonnes sources.
2. Le RAG recherche les informations utiles
Le RAG, pour Retrieval-Augmented Generation, permet à l’IA de rechercher des informations dans une base documentaire avant de rédiger sa réponse.
Sans RAG, le modèle s’appuie principalement sur les connaissances générales présentes dans son entraînement. Avec un RAG, il peut consulter les documents de l’organisation : contrats, procédures, comptes rendus, factures ou dossiers qualité.
La recherche se déroule alors en plusieurs temps :
Le RAG ne donne pas, à lui seul, un niveau d’autonomie à l’agent. Il lui fournit une méthode pour retrouver des informations. L’agent peut ensuite utiliser ces informations dans une tâche plus large.
3. L’agent planifie les étapes
Pour une demande simple, une seule recherche peut suffire. Pour une demande complexe, l’agent doit organiser son travail.
Exemple :
« Prépare la liste des contrats fournisseurs qui arrivent à échéance dans les 90 jours. »
L’agent peut devoir :
- Rechercher les contrats concernés.
- Lire leur date d’échéance.
- Vérifier les clauses de préavis.
- Écarter les documents obsolètes.
- Regrouper les résultats dans un tableau.
- Signaler les cas incertains.
Avec l’Agentic RAG, la recherche peut elle-même être adaptée en cours de route. L’agent reformule une requête, la divise en sous-questions ou vérifie plusieurs sources avant de répondre.
Singh et al. décrivent cette évolution comme le passage d’un système qui retrouve des documents à un système qui construit une stratégie de recherche.
4. Les outils permettent d’agir
Un agent peut être connecté à une GED, un CRM, une messagerie ou un logiciel RH. Ces connexions déterminent ce qu’il peut réellement faire.
Il peut être autorisé à :
- lire des documents ;
- rechercher une information ;
- préparer un message ;
- remplir un formulaire ;
- proposer une modification.
L’envoi d’un message, la modification d’un contrat ou la suppression d’un document peuvent nécessiter une validation distincte.
L’agent fonctionne alors dans une boucle simple :
Plus la chaîne d’actions est longue, plus les erreurs peuvent se cumuler. La revue de littérature souligne donc l’intérêt de prévoir des limites, des points de contrôle et un retour en arrière lorsque l’action le permet.
5. La mémoire conserve le contexte
La mémoire permet à l’agent de conserver les informations utiles d’un échange à l’autre.
Par exemple, un utilisateur peut préciser : « Je travaille uniquement sur les contrats fournisseurs de la région Nord. » Il ne devrait pas avoir à répéter ce périmètre à chaque question.
Cette mémoire doit être encadrée. Il faut déterminer ce que l’agent conserve, pendant combien de temps et pour quel usage. Une mémoire utile n’est pas une mémoire sans limite.
Dans les architectures plus complexes, plusieurs agents peuvent se répartir le travail. L’un recherche les documents, l’autre analyse leur contenu et un troisième vérifie la synthèse. Cette organisation peut améliorer la vérification, mais elle ajoute aussi des échanges et donc du temps de traitement.
Comment créer un agent conversationnel ?
Créer un agent conversationnel ne consiste pas seulement à choisir un modèle d’IA. Il faut d’abord définir le travail attendu.
1. Choisir une tâche précise
Commencez par une tâche, pas par un service entier.
« Aider le service juridique » est trop large. « Retrouver les contrats contenant une clause de reconduction tacite » est plus précis.
La tâche doit être fréquente, compréhensible et vérifiable. Il faut pouvoir dire si le résultat est correct ou non.
2. Vérifier les sources de données de l’agent
Un agent ne peut pas produire une réponse fiable s’il s’appuie sur des données incomplètes, anciennes ou contradictoires.
La GED peut être sa principale source pour les contrats, les procédures ou les dossiers. Mais elle n’est pas toujours la seule. Pour répondre à une demande, l’agent peut aussi devoir consulter un CRM, un ERP, un logiciel RH ou une base métier.
Avant de le connecter à vos outils, identifiez :
- où se trouve chaque information utile ;
- quelle source fait foi pour chaque donnée ;
- si les informations sont à jour ;
- si les documents et les données sont complets ;
- si les versions obsolètes sont écartées ;
- si les métadonnées importantes sont renseignées ;
- quels droits l’agent doit respecter ;
- que faire lorsque deux sources donnent des informations différentes.
Prenons un exemple. La date d’échéance d’un contrat se trouve dans la GED, mais son statut de renouvellement est renseigné dans le CRM. Pour répondre correctement, l’agent doit consulter les deux outils et savoir quelle donnée utiliser en cas d’écart.
Autre cas : trois versions d’une procédure existent dans la GED, mais aucune n’est identifiée comme la version applicable. L’agent peut alors sélectionner la mauvaise. Le problème ne vient pas nécessairement du modèle d’IA. Il vient de la source consultée.
Avant de créer un agent, il faut donc définir son périmètre de données, ses sources de référence et les règles qui permettent de les départager.
3. Définir les outils et les permissions
Listez les actions nécessaires, puis attribuez à l’agent uniquement les droits correspondants.
Lire un document → autorisé
Rechercher une pièce → autorisé
Préparer une réponse → autorisé avec contrôle
Envoyer un message → validation nécessaire
Modifier une donnée → validation nécessaire
Supprimer un document → interdit ou double confirmation
Ce découpage permet de limiter les conséquences d’une erreur. Il facilite aussi l’analyse de ce que l’agent a fait.
4. Tester sur un périmètre limité
Choisissez quelques documents, une équipe ou un type de dossier.
Le test doit répondre à trois questions :
- Les bons documents sont-ils retrouvés ?
- Les réponses peuvent-elles être vérifiées ?
- L’agent sait-il signaler une incertitude ?
Il faut également observer les cas où l’agent ne trouve rien. Une réponse du type « je ne dispose pas de source suffisante » est parfois plus utile qu’une réponse approximative.
5. Mesurer les résultats
Mesurez des éléments concrets : temps de recherche, taux de documents correctement retrouvés, nombre de corrections humaines, demandes restées sans réponse et actions interrompues.
La revue de littérature consacrée à 177 déploiements dans 20 secteurs indique que 84 % des échecs analysés sont liés à des facteurs non techniques. Parmi eux figurent la qualité des données, la gestion des exceptions et la charge de supervision.
Ces éléments doivent donc être suivis dès le pilote.
6. Élargir avec prudence
Si le premier périmètre fonctionne, ajoutez progressivement d’autres documents ou d’autres tâches.
Ne modifiez pas en même temps les sources, les permissions et le niveau d’autonomie. Sinon, il devient difficile de comprendre ce qui a amélioré ou dégradé le résultat.
Exemple d’un agent conversationnel avec Efalia
Soyons précis : Efalia Doc n’est pas un agent conversationnel.
Efalia Doc est une GED. Elle ne remplace pas le modèle qui échange avec l’utilisateur. Elle ne décide pas à sa place. Elle fournit le socle documentaire auquel l’agent peut se connecter pour rechercher, comprendre et croiser les informations de l’organisation.
Cette distinction compte. Un agent peut être capable de planifier une tâche et d’utiliser des outils. Mais s’il consulte des documents mal classés, des versions obsolètes ou des données auxquelles il ne devrait pas avoir accès, son résultat devient difficile à contrôler.
Efalia Doc intervient sur ce socle avec trois niveaux complémentaires.
Le socle : GED et serveur MCP
Efalia Doc intègre un serveur MCP, pour Model Context Protocol. Ce protocole permet à un modèle d’IA de dialoguer avec une source de données selon un cadre défini.
Dans le cas présenté par Efalia, l’agent interroge les documents autorisés pour l’utilisateur qui pose la question. Il peut accéder aux armoires, aux fichiers et aux métadonnées correspondant à ce périmètre. Les autres documents restent hors de portée.
La question n’est donc pas seulement : « L’agent peut-il chercher dans la GED ? »
Il faut aussi demander : « Cherche-t-il uniquement dans les documents que cet utilisateur a le droit de consulter ? »
La Semantic Memory : retrouver le contenu utile
La Semantic Memory permet de rechercher dans le contenu des documents, même lorsque les mots utilisés dans la question ne correspondent pas exactement à ceux du document.
Exemple :
« Qu’avons-nous déjà écrit sur la sécurité incendie dans nos mémoires techniques ? »
L’objectif n’est pas de retrouver un fichier par son nom. Il s’agit de rapprocher la question des passages pertinents dans plusieurs documents, puis de produire une réponse sourcée.
L’Entity Memory : relier les informations entre elles
L’Entity Memory repère les éléments importants présents dans les documents : clients, fournisseurs, contrats, sites, marchés, échéances ou engagements.
Elle les relie ensuite entre eux. Un fournisseur peut être associé à plusieurs contrats. Un contrat peut être relié à une échéance, une clause de préavis et un site. On obtient ainsi une vue structurée des informations présentes dans la GED.
Fournisseur
↓
Contrat
↓
Date d’échéance
↓
Clause de préavis
Cette organisation permet de poser des questions qui demandent autre chose qu’une simple recherche de texte :
- « Quels contrats arrivent à échéance dans les trois prochains mois ? »
- « Combien de non-conformités concernent chaque fournisseur ? »
- « Quelles habilitations expirent ce trimestre ? »
L’agent peut alors rechercher les documents, mais aussi compter, comparer et croiser les informations qu’ils contiennent.
Efalia Doc n’est donc pas l’agent conversationnel. Elle lui donne un environnement documentaire plus fiable : des droits déjà définis, des documents organisés, des recherches sémantiques et des informations reliées entre elles.
C’est ce socle qui permet à un agent de répondre à partir du patrimoine documentaire de l’entreprise, plutôt qu’à partir d’une information générale ou d’une supposition.
Conclusion
Un agent conversationnel avec intelligence artificielle comprend une demande, organise les étapes nécessaires et utilise les outils auxquels il est connecté.
Son fonctionnement dépend du modèle d’IA, mais aussi des données consultées, des permissions et des règles de contrôle. Une tâche bien définie et un périmètre limité permettent de tester son utilité sans lui donner immédiatement un accès trop large.
La GED joue un rôle particulier dans ce dispositif. Elle ne devient pas l’agent. Elle lui fournit les documents, les droits et la structure nécessaires pour produire une réponse vérifiable.
Chez Efalia, c’est le rôle d’Efalia Doc : fournir aux agents un socle documentaire gouverné, interrogeable et relié aux droits de l’utilisateur.
FAQ
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