LLM : le moteur de langage

Un LLM (Large Language Model) comprend et génère du texte. C’est la brique de base derrière la plupart des usages.
Servez-vous-en pour : résumer, rédiger, traduire, expliquer du code, interroger des documents longs.
Limite : il n’agit pas tout seul — pas d’e-mails envoyés, pas de fichiers créés sans enveloppe autour.

Assistant (GPT) : l’interface orientée tâche

Un assistant (ex. GPT personnalisé) = un LLM encadré par des consignes, des fichiers et des outils autorisés. Il répond à la demande, dans un périmètre que vous définissez.
Servez-vous-en pour : FAQ internes, réponses métier standardisées, rédaction cadrée, accès à quelques actions (CRM, Docs) via connecteurs.
Limite : pas d’initiative propre, pas de déclenchement automatique.

Automatisation : le workflow fiable

Une automatisation exécute des règles (déclencheur → actions) entre applications : Zapier, Make, n8n, RPA…
Servez-vous-en pour : synchronisations, notifications, mises à jour CRM, routage de documents, créations de dossiers, etc.
Limite : déterministe : ça n’“improvise” pas. L’IA peut aider à classer/étiqueter, mais la logique reste règle-basée.

Agent IA : l’exécutant autonome

Un agent combine LLM + mémoire + outils + planification pour poursuivre un objectif multi-étapes (chercher, décider, réessayer, enchaîner plusieurs actions).
Servez-vous-en pour : veille multi-sources avec rapport hebdo, préparation de diapos, mises à jour de données, assistance bureautique “de bout en bout”.
Limite : complexité et risques (observabilité, garde-fous, coûts). À lancer sur un périmètre étroit, avec monitoring.

Comment décider

• Juste produire/transformer du texte ou du code ? → LLM.
• Interaction cadrée et répétable (Q/R, scripts, documents types) ? → Assistant (GPT).
• Flux stable, multi-apps, récurrent ? → Automatisation.
• Objectif à étapes avec choix en cours de route ? → Agent IA (scope serré + sandbox + métriques).

Exemples éclair

• Com/Marketing : GPT “Rédacteur branding” (ton, style, sources) → brouillon dans le CMS via action autorisée.
• Ventes : automatisation “nouveau lead → enrichir → créer opportunité → notifier Slack”.
• Ops : agent “veille fournisseurs” qui surveille X sources, résume, ouvre un ticket si seuil dépassé, et génère une diapo hebdo.

Bonnes pratiques (qui évitent 80 % des soucis)

• Cadrez : rôle, périmètre, hors-périmètre, format attendu (pour assistants).
• Cartographiez : déclencheurs/conditions/actions avant d’ajouter de l’IA (pour automatisations).
• Pilotez : logs, revues, seuils d’alerte, rollback (pour agents).
• Commencez petit : un cas critique, une métrique (temps gagné, erreurs évitées), puis étendez.
• Gouvernance : transparence, relecture humaine, confidentialité, biais.

📌 À retenir

• LLM = moteur de langage (raisonne/écrit, n’agit pas).
• Assistant (GPT) = interface réactive, standardise vos réponses et usages.
• Automatisation = fiabilité et vitesse sur des règles stables.
• Agent IA = autonomie sous contrôle pour objectifs multi-étapes.

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