De la lecture à l’action : ce que les agents IA savent faire aujourd’hui
WebMCP, ACP, AP2, A2A et Web Bot Auth : où en sont vraiment les standards qui permettent à un agent d’agir sur votre site.
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Ce qui est réellement documenté sur la citation par l’IA : nosnippet, max-snippet, la suppression de FAQPage, et les chiffres qui n’ont aucune source.
Les six fichiers et signaux que les agents IA lisent réellement sur votre site : robots.txt, schema.org, sitemap.xml, llms.txt, /.well-known/ et IndexNow.
Vous voyez une page complète ; l’agent reçoit un fichier HTML brut. Ce que les mesures publiques disent réellement de l’exécution de JavaScript par les robots d’IA, et comment le
Robots d’entraînement contre récupérateurs du moment de la réponse : quels user-agents bloquer, lesquels autoriser, et un robots.txt d’exemple pour 2026.
Héberger ses propres agents IA ne devient rentable qu’au-delà d’environ 5 millions de jetons par jour face aux modèles frontière — et 195 millions face aux API à poids ouverts.
Le point de validation d’un agent IA se fixe sur deux variables : la réversibilité de l’action et le dommage en cas d’erreur. Quatre schémas de validation, l’écran qui fonctionne
Tester un agent IA n’est ni du test logiciel ni du benchmark de modèle. Jeu de cas issu du réel, mesure à quatre niveaux, régression à chaque changement et surveillance
La Rule of Two de Meta, un modèle de permissions en quatre couches et la liste des actions qu’un agent IA ne doit jamais exécuter seul.
Modèle, outils, mémoire et contrôle : les quatre composants d’un agent IA d’entreprise, la boucle d’exécution et la checklist avant le premier agent.
Routage entre modèles, cache et traitement par lots réduisent une facture d’inférence de 60 à 80 pour cent. Six leviers classés par retour sur effort.
95 pour cent des pilotes GenAI ne produisent aucun retour mesurable. Ce qu’il faut mesurer, un pilote de six semaines et quand l’arrêter.
Au siège, à l’usage ou au résultat : les trois modèles, la structure hybride qui l’emporte, et comment changer de tarification sans brûler sa base clients.
Construire ou acheter n’est pas binaire. Cinq voies, trois prismes de décision, et la couche d’abstraction à mettre en place dès le premier jour.
Le coût des jetons n’est qu’une ligne sur sept. Le compte complet du coût de possession d’une fonctionnalité LLM : réessais, embeddings, évaluation, supervision, contrôle humain et infrastructure — et
Pourquoi la plupart des projets d’IA s’enlisent, et le cadre court — problème, données, pilote, équipe — qui produit de la valeur en deux mois.
Avec une composante d’IA, le critère d’acceptation devient une eval : jeu de données annoté, fonction de score et seuil. Les quatre composantes et six sections à ajouter au cahier
Données publiques et internes : oui. Confidentielles : uniquement sous clauses de non-entraînement et de non-conservation. Restreintes : jamais dans un prompt. Les quatre niveaux de classification expliqués.
Une base de connaissances RAG d’entreprise repose sur quatre couches : sources sélectionnées, découpage, recherche hybride avec reclassement et permissions appliquées à la recherche. Plan à 90 jours.
Quatre indicateurs mesurent la visibilité dans les moteurs de réponse IA : taux de mention, taux de citation, part de voix et exactitude. Search Console, GA4 et un panel de