10 meilleures pratiques éprouvées pour créer des agents IA fiables en 2025

Chez UiPath, nous vivons la mentalité agentique depuis un moment. Nous ne construisons pas seulement des démonstrations ; nous construisons des agents qui sont livrés, qui s'échelonnent et qui survivent au chaos réel de l'entreprise.

Si vous avez déjà connecté un grand modèle de langage (LLM) en production, vous le savez : ce ne sont pas les prompts qui cassent. C'est tout ce qui les entoure. La gestion des erreurs, la gestion du contexte, les contrats d'outils, la traçabilité. C'est pourquoi nous avons construit UiPath Agent Builder dans Studio comme nous l'avons fait. Nous voulions vous donner le contrôle et l'observabilité dont vous avez besoin pour faire fonctionner les agents IA comme de véritables composants logiciels.

Voici ce que nous avons appris en construisant, testant et livrant des automatisations agentiques à grande échelle. Ce sont les meilleures pratiques du constructeur d'agents qui vous aideront à passer de « ça marche à peu près » à « cette chose tourne en production sans me réveiller à 2 heures du matin ».

1. Concevoir des agents qui échouent en toute sécurité (pas seulement rapidement)

• Intégrer les agents de manière réfléchie au sein des automatisations : évitez d'intégrer des agents dans un REFramework sauf cas d'usage très fort. Les agents introduisent des variables (escalades, gestion d'erreurs) qui doivent être soigneusement gérées. UiPath Maestro™ est recommandé pour une meilleure visibilité et un meilleur contrôle.
• Éviter les mécanismes de réessai pour les agents : la sortie d'un agent n'est pas déterministe, donc le réessai ne garantit pas l'amélioration. Capturez et gérez plutôt les erreurs au sein de l'agent ou de l'outil lui-même.
• Commencer petit et ciblé : commencez par des agents à responsabilité unique, chacun avec un objectif clair et un périmètre étroit. Les prompts larges diminuent la précision ; les périmètres étroits assurent une performance constante.
• Modulariser en agents spécialisés multiples : construisez des systèmes modulaires en combinant agents et robots pour les flux de travail complexes au lieu d'un agent « qui fait tout ». Cela permet un échelonnement contrôlé, un débogage plus facile et une réutilisation flexible.
• Pour les tâches déterministes, utilisez des outils : limitez le risque en appelant des automatisations UiPath éprouvées ou des API comme outils plutôt que de laisser l'agent agir directement, lorsque le cas d'usage l'exige. Cela augmente la prévisibilité et la sécurité.
• Aligner les objectifs de l'agent et les résultats mesurables : définissez des objectifs clairs, des métriques de performance et des critères de succès avant de commencer la conception. Les agents doivent opérer dans des limites mesurables.

2. Configurer le contexte de la bonne manière

• Indexer votre contexte d'entreprise : indexez les sources structurées, les bases de connaissances (KB) et la documentation sur lesquelles votre agent s'appuiera. Une bonne planification et une configuration de contexte adéquate sont essentielles à une exécution fiable. Choisissez la bonne stratégie de recherche. La recherche sémantique trouve des correspondances basées sur le sens dans le texte non structuré, la recherche structurée récupère des données exactes depuis des schémas définis. DeepRAG combine les deux pour raisonner profondément sur des sources larges, complexes ou mixtes.
• Choisir le bon modèle : UiPath Agent Builder dans Studio est agnostique au modèle, utilisez donc le modèle le mieux adapté à votre cas d'usage. GPT-5, par exemple, est généralement plus fiable que GPT-4. Utilisez un modèle différent pour l'évaluation que pour l'agent lui-même afin d'éviter les biais.
• Maintenir la clarté dans les définitions d'outils : utilisez des noms d'outils simples, descriptifs, en minuscules alphanumériques sans espaces ni caractères spéciaux. Les noms doivent correspondre exactement à ce qui est référencé dans le prompt.

3. Traiter chaque capacité comme un outil

• Traiter chaque capacité externe comme un outil : les outils doivent avoir des contrats d'entrée/sortie stricts et des critères de succès clairs. Réutilisez les automatisations UiPath comme outils chaque fois que possible.
• Prompts pilotés par schéma : gardez les prompts d'outils concis et structurés. Validez les formes de sortie et gérez explicitement les résultats nuls ou vides.
• Documenter et versionner les outils : maintenez un versioning clair et un historique d'évaluation par outil. Liez les runs d'évaluation à des versions spécifiques.
• Construire des outils pour augmenter la fiabilité de l'agent pour les tâches déterministes : les LLM ne sont pas doués pour les maths, la comparaison de dates, etc. Pour éviter tout problème de fiabilité de l'agent, construisez des outils qui effectuent des opérations complexes.

4. Rédiger les prompts comme des spécifications produit (pas de la prose)

• Conception et test itératifs : l'ingénierie de prompt est un métier itératif, utilisez donc UiPath Agent Builder pour affiner vos prompts système et instructions de tâche en construisant de vrais jeux d'évaluation et en testant au fur et à mesure.
• Commencer par un prompt système qui définit :
  • Rôle et persona
  • Instructions
  • Objectif et contexte
  • Métriques de succès
  • Garde-fous et contraintes
• Utiliser un raisonnement structuré, multi-étapes : incorporez un raisonnement de type chain-of-thought pour les flux de travail complexes. Définissez explicitement la décomposition des tâches, les méthodes de raisonnement et les formats de sortie.
• Être aussi spécifique et détaillé que possible sur le résultat souhaité : assurez-vous de définir le schéma de sortie approprié de vos arguments de sortie dans UiPath Data Manager. Fournir des exemples aide également.
• Décrire ce qui doit se passer au lieu de ce qui ne doit pas se passer : c'est la différence entre demander à votre agent IA « Ne demandez PAS d'informations personnelles » et « Évitez de demander des informations personnelles, redirigez plutôt l'utilisateur vers… ».
• Envisager différents prompts pour accomplir la même tâche : les modèles ont des comportements implicites différents. Par exemple, la tendance à lever des erreurs en cas d'incertitude, ils ont donc besoin d'instructions spécifiques par modèle.
• Utiliser des jeux d'évaluation pour affiner le prompt : expérimentez avec les modèles et les prompts avec des outils d'optimisation de prompt.
• Utiliser le langage Markdown : cela permet de mettre en évidence certains aspects dans votre prompt. Exemple : Critique :
• Éviter de référencer les arguments d'entrée dans le prompt par leur valeur : par exemple, {{input}}, car la valeur sera remplacée à l'exécution par la valeur réelle de l'argument.

Vous voulez améliorer vos compétences en prompt engineering ? UiPath Academy vous couvre avec les cours « Comment écrire de meilleurs prompts » et « Ingénierie de prompt agentique ».

5. Évaluer pour le monde réel

• Construire des jeux de données d'évaluation robustes : ayez au moins 30 cas d'évaluation par agent. Simulez les outils et escalades qui pourraient bloquer les runs. Incluez des cas de succès, des cas limites et des scénarios d'échec.
• Évaluer en largeur et en profondeur : couvrez plusieurs dimensions — précision du résultat, raisonnement, traçabilité, adaptabilité et succès de l'utilisation des outils.
• Tests de bout en bout : évaluez les agents dans des contextes d'automatisation complets, pas seulement en isolation. Testez l'intégration, la communication, la récupération et les modes de défaillance.
• Utiliser le tracing : examinez régulièrement les Trace Logs pour inspecter la boucle de raisonnement de l'agent, ses décisions et son utilisation des outils. Identifiez les erreurs, inefficacités et comportements inattendus.
• Métriques et gouvernance : suivez le score de santé et les métriques de régression, et conditionnez la publication au franchissement de seuils.

6. Intégrer la sécurité, la gouvernance et la conformité

• Exécuter les agents via UiPath Orchestrator ou Maestro : déployez les agents en tant que processus pour hériter de la gestion du cycle de vie, de l'audit et de la gouvernance.
• Exploiter la couche AI Trust Layer : appliquez des permissions par groupe, la rédaction de PII, les logs d'audit, la limitation de débit et les contrôles d'utilisation.
• Maintenir un humain dans la boucle : utilisez les escalades pour la revue humaine sur les décisions à haut risque. Ces interactions informent la mémoire de l'agent, améliorant les runs futurs.
• Utiliser des garde-fous : définissez et appliquez des règles pour les comportements acceptables et l'escalade.

7. Versionner intentionnellement et contrôler les mises en production

• Versionner tout : maintenez un contrôle de version clair pour les prompts, outils, jeux de données et évaluations.
• Contrôler la mise en production : passez les agents en production seulement après que les évaluations passent et que les plans de déploiement sont finalisés.
• Attacher les évaluations aux tags de version : assurez la traçabilité de la conception au déploiement.

8. Concevoir des conversations qui bâtissent la confiance

• Fixer des attentes claires : communiquez ce que l'agent peut et ne peut pas faire. Fournissez des actions d'outils transparentes et des chemins d'escalade clairs vers humains/robots.
• Confirmer les actions irréversibles : utilisez des confirmations déterministes (« Je vais créer X avec les champs Y — continuer ? »).
• Concevoir pour la transparence : montrez le contexte ou des extraits de raisonnement là où c'est approprié pour bâtir la confiance.

9. Contrôler les coûts et la performance sans sacrifier la qualité

• Optimiser l'utilisation des modèles : choisissez la taille de modèle adaptée (grands modèles pour le raisonnement complexe, plus petits pour la classification ou le routage).
• Limiter l'utilisation des tokens : gardez les récupérations ciblées, résumez les contextes longs, et mettez en cache les réponses stables.
• Regrouper et échelonner les opérations : regroupez les appels à faible risque et n'escalez vers des modèles à plus haute capacité que lorsque c'est nécessaire.

10. Améliorer continuellement avec les traces, la mémoire et le feedback humain

• Tracer et apprendre : utilisez les capacités de tracing et d'évaluation dans Agent Builder pour améliorer itérativement la fiabilité. Utilisez la mémoire de l'agent pour aider l'agent IA à apprendre des escalades résolues par des humains.
• Boucle de feedback humain : les escalades, le feedback d'évaluation et les logs d'exécution doivent tous revenir dans les mises à jour de conception ainsi que dans la mémoire de l'agent.
• Échelonner progressivement : étendez les capacités de l'agent seulement après que la stabilité et la performance sont prouvées à plus petite échelle.

Prêt à construire votre premier agent de production ?

Commencez avec Agent Builder ou voyez une démo en direct.

Pour les développeurs, nous avons rassemblé tout ce que vous devez savoir sur les nombreuses façons de construire et déployer des agents en un seul endroit pratique. Commencez ici.

FAQ : Agent Builder et agents IA

Qu'est-ce qu'un agent builder ?

Un agent builder est un environnement de développement qui vous permet de concevoir, configurer et déployer des agents IA capables de raisonner, décider et agir (de manière sûre et fiable) dans votre environnement d'entreprise.

Pourquoi utiliser UiPath Agent Builder au lieu d'un outil d'agent LLM générique ?

UiPath Agent Builder dans Studio est conçu pour la production, pas pour les prototypes. Il combine le développement piloté par l'évaluation et le scoring pour la préparation à l'entreprise avec une intégration transparente dans vos systèmes métier existants. Vous pouvez accéder à une boîte à outils complète, incluant les automatisations UI et le traitement intelligent de documents (IDP), via une interface low-code conviviale, et échelonner sans effort sur la plateforme UiPath au sens large pour une automatisation de bout en bout.

Comment évaluer les agents IA avant la production ?

Utilisez des jeux de données d'évaluation, des logs de trace et des métriques de régression pour valider la précision, le succès de l'utilisation des outils et la sécurité. Les fonctionnalités d'évaluation et de tracing d'UiPath rendent cela simple et reproductible.

Les agents peuvent-ils s'améliorer avec le temps ?

Oui. La mémoire de l'agent et les boucles de feedback d'escalade aident les agents à apprendre de l'intervention humaine et à évoluer en toute sécurité au fil du temps.