Les 25 meilleurs assistants IA d'entreprise par catégorie et cas d'utilisation

Les assistants et agents IA d'entreprise sont des logiciels intelligents qui aident les employés à travailler plus efficacement grâce à l'intelligence artificielle, notamment l'IA générative et le traitement automatique du langage naturel (TALN). Cependant, trouver la solution adaptée à votre entreprise peut s'avérer complexe.

Nous avons examiné et testé 25 assistants et agents d'IA d'entreprise, en organisant nos résultats en trois catégories principales :

• assistants de connaissances
• Outils informatiques et de support
• Générateurs de flux de travail

Caractéristiques et tarifs des 25 meilleurs assistants et agents IA d'entreprise

assistants de connaissances

*La tarification est basée sur un modèle par utilisateur et par mois. « Gratuit » indique qu’une version gratuite de l’outil est disponible.

Voir les explications des catégories .

N/A indique qu'aucune information publique n'a été trouvée.

L'interface omniprésente indique si l'assistant/agent fonctionne sur plusieurs canaux utilisés par les employés, tels que Slack, Teams, le courrier électronique, les applications Web, les applications mobiles, les systèmes CRM, les portails informatiques, etc.

La gouvernance définit si la gouvernance d'entreprise de l'assistant/agent implique des garde-fous (RBAC, permissions, contrôles de politique).

Tidio Lyro

Tidio Lyro est un agent de service client IA pour les sites web et les boutiques en ligne. Il aide les entreprises à répondre automatiquement aux questions des clients, sans modifier leurs outils actuels.

Lyro se connecte au contenu existant du centre d'aide des utilisateurs et analyse les meilleures pratiques de réponse des agents. L'application utilise uniquement les informations et instructions que vous fournissez, garantissant ainsi des réponses conformes à votre image de marque et précises.

Caractéristiques principales :

• Réponses conformes à la marque : Répond uniquement aux contenus et directives approuvés par l’utilisateur.
• Apprentissage continu : Amélioration grâce à la révision des conversations et à la mise à jour des connaissances.
• Automatisation flexible : Peut prendre en charge des tâches plus complexes en ajustant les instructions.

Nexos IA

Nexos AI est une plateforme d'IA tout-en-un pour les entreprises qui aide les équipes à utiliser plusieurs modèles d'IA de manière sécurisée et à grande échelle.

Il sert d'espace de travail et de passerelle partagés pour l'IA. Les utilisateurs métiers interagissent avec l'IA via une interface web, tandis que les équipes techniques connectent les modèles d'IA aux systèmes internes grâce à une API unique. Les administrateurs conservent un contrôle total sur les accès, les données et leur utilisation.

Caractéristiques principales :

• Accès unifié aux modèles : utilisez plusieurs modèles d’IA, tels que ChatGPT, Claude et Gemini, via un seul point de terminaison sécurisé.
• Espace de travail IA : un environnement basé sur un navigateur où les employés discutent avec l’IA, comparent les résultats des modèles, téléchargent des fichiers et collaborent sur des projets partagés.
• Comparaison de modèles : exécutez la même requête sur différents modèles et comparez les résultats côte à côte pour choisir la meilleure option.
• Passerelle IA : une API prête à l’emploi qui connecte les modèles, prend en charge la génération augmentée par la récupération (RAG) et inclut une logique de repli en cas de défaillance d’un modèle.
• Sécurité et garde-fous : contrôler les données que les utilisateurs peuvent télécharger et les informations que l’IA est autorisée à générer.
• Visibilité complète : Suivez les invites, les réponses, l'utilisation des fichiers et les coûts grâce à des journaux centralisés et des indicateurs d'utilisation.
• Déploiement flexible : utilisez Nexos AI via l’interface web, via des API ou les deux, sans être lié à un seul fournisseur de modèles.

Amazon Q Business

Amazon Q Business est un assistant d'IA génératif qui aide les employés à poser des questions, à obtenir des informations et à accomplir leurs tâches au sein d'applications professionnelles. Il est conçu pour les entreprises qui utilisent AWS et souhaitent intégrer l'IA à leur infrastructure cloud.

Il répond aux questions posées à partir de documents, d'images et de bases de données et permet aux utilisateurs de créer des applications d'IA légères en décrivant leurs besoins en termes simples.

Caractéristiques principales :

• Applications Q : Création et partage d’applications en une seule étape.
• Prise en charge multimodale : gère le texte, l’audio, les images et la vidéo.

Assistant ONYX

ONYX Assistant est un chatbot d'entreprise sécurisé qui aide les employés à poser des questions, à analyser des données et à effectuer des flux de travail à l'aide d'outils privés de l'entreprise.

Il est conçu pour les travailleurs du savoir qui traitent des documents volumineux et prend en charge tous les fournisseurs de LLM ainsi que les modèles auto-hébergés.

Notre expérience :

ONYX est simple d'utilisation et ne nécessite quasiment aucune formation. Bien qu'il puisse ne pas trouver toutes les réponses dans les documents téléchargés, il exploite efficacement les informations publiques. Cela le rend utile pour les questions générales, même lorsque les données internes sont insuffisantes.

Caractéristiques principales :

• Open source et modulaire : personnalisez le code, les interfaces utilisateur et les pipelines.
• Autorisations au niveau du document : hérite automatiquement des règles d’accès.
• Confidentialité : Offre des options de déploiement sans contact.

Assistant de glanage

Glean Assistant est une solution d'IA qui centralise la recherche dans tous les documents et données web de l'entreprise et fournit des réponses claires et sourcées. La version de février 2026 permettra aux utilisateurs de choisir le modèle d'IA qui gère les conversations de l'Assistant.

Il permet de rechercher dans des documents, des messages et des applications à partir d'un seul endroit, de résumer les fichiers et les données en langage clair et de permettre aux utilisateurs de rester dans Slack, Zoom ou d'autres outils tout en obtenant de l'aide.

Caractéristiques principales :

• Citations des sources : Chaque réponse indique sa source.
• Aide contextuelle : fonctionne au sein des applications existantes afin que les utilisateurs n’aient pas à changer d’outil.
• Analyse de données mixtes : Gère à la fois les données structurées (feuilles de calcul) et non structurées (fils de discussion).
• Collaboration vocale en temps réel : Permet une interaction vocale naturelle en mode mains libres. Cette fonctionnalité sera disponible en février 2026. ¹

Mistral Le Chat

Le Chat est une interface conversationnelle d'IA développée par Mistral. Elle permet aux utilisateurs d'interagir avec les modèles de langage de Mistral destinés aux entreprises. Elle héberge des agents d'IA adaptés aux données et aux flux de travail des utilisateurs et propose des outils de recherche, d'analyse et de création.

Caractéristiques principales :

• Contrôle total de la pile : Personnalisez les modèles, les interfaces et les flux de travail.
• Modulaire : Intégrez librement les outils et le code propres à votre entreprise.
• Apprentissage continu : les agents s’améliorent sans perdre le contrôle.

Outils informatiques et de support

Assistant IA Splunk

Splunk AI Assistant aide les équipes informatiques à traduire le langage naturel en requêtes Splunk et à analyser les données machine pour accélérer le dépannage. Il convertit le langage naturel en requêtes SPL, explique les concepts SPL complexes en termes simples et fonctionne au sein de l'interface Splunk.

Caractéristiques principales :

• Expertise du domaine : Spécialisée dans les opérations informatiques et la surveillance de la sécurité.
• Flux de travail intégré : aucun changement d’outil, lancez les requêtes directement.

Moveworks

Moveworks utilise une IA autonome pour automatiser le support aux employés et les flux de travail à travers de nombreux systèmes organisationnels et dans plusieurs langues.

Moveworks répond aux questions relatives à différents services, notamment l'informatique, les ressources humaines, la finance, la production et les ventes, dans plus de 100 langues. Moveworks automatise les tâches répétitives, telles que la réinitialisation des mots de passe, les demandes de congés et le traitement des factures, sur les applications, les portails et les navigateurs.

Caractéristiques principales :

• Intégrations prêtes à l'emploi : des centaines de connecteurs prêts à l'emploi, aucun script nécessaire.
• Exécution multi-applications : Exécution autonome des tâches multi-applications.

Générateurs de flux de travail

LunarTech Phoenix

LunarTech Phoenix est un assistant IA qui contribue à stimuler la productivité et l'innovation, à automatiser les flux de travail et à améliorer la prise de décision dans les secteurs des produits, des services et des technologies.

Elle intègre l'IA directement dans les flux de travail et les outils des développeurs en privilégiant les outils internes, les données privées et le respect de contrôles d'accès stricts. LunarTech Phoenix garantit une sécurité renforcée grâce à un hébergement sur site et des environnements isolés.

Caractéristiques principales :

• Plateforme Phoenix : Offre des dizaines d’outils pour le contenu, l’image de marque et l’innovation.

Agents de Sana

Sana Agents est un outil d'IA pour l'environnement de travail qui automatise les tâches et les flux de travail en s'appuyant sur les connaissances de l'entreprise. Il automatise les tâches complexes comme la mise à jour d'un CRM ou le traitement de la paie et s'intègre à Slack et à d'autres applications clés.

Notre expérience :

Sana est également facile à utiliser et sa prise en main est rapide. Cependant, elle peine à trouver des réponses dans les documents téléchargés et son utilisation des informations publiques n'est pas toujours exacte. L'un de ses atouts est l'affichage de la source de chaque réponse, ce qui renforce la confiance et la clarté.

Caractéristiques principales :

• Conception sans code : Conception de flux visuel sans code.
• Actions parallèles : Exécute plusieurs tâches simultanément.
• Sécurité d'entreprise : Reproduit les autorisations existantes et assure la sécurité et la confidentialité des données.

StackAI

StackAI permet l'automatisation de l'IA sans code pour les équipes administratives, grâce à des modèles sectoriels et une conformité de sécurité renforcée. Elle permet aux utilisateurs non techniques de créer des agents IA et de les déployer via des interfaces utilisateur personnalisées ou des points de terminaison API.

Caractéristiques principales :

• Conception sans code : Créez et déployez sans écrire de code.
• Modèles sectoriels : Flux de travail prédéfinis pour les secteurs public, des assurances, de l’éducation, et plus encore.

Assistante Aisera

Aisera Assistant est un outil d'IA d'entreprise qui automatise les tâches, répond aux questions et résout les problèmes d'assistance sur différents canaux grâce à des conversations naturelles. Il synthétise les journaux et les documents, génère des articles de base de connaissances, résout automatiquement les tickets et prédit les incidents informatiques.

Caractéristiques principales :

• Hyperflows : Automatise les flux de travail complexes et à plusieurs étapes grâce au langage naturel.
• Intégration AIOps : détecte et corrige les problèmes avant qu’ils ne surviennent.
• Multimodal et multilingue : Prend en charge tous les canaux et toutes les langues.

OpenAI Frontière

OpenAI Frontier est une plateforme qui aide les entreprises à créer, déployer et gérer des agents d'IA qui effectuent un travail réel dans l'ensemble de l'entreprise.

Elle vise à déployer les agents, initialement en phase pilote, en production. Au lieu de bots isolés, Frontier propose des « collaborateurs IA » qui comprennent le contexte de l'entreprise, utilisent des outils et opèrent selon des règles claires.

Il est compatible avec les systèmes, les données et les configurations cloud existants. Les entreprises n'ont pas besoin de remplacer leur infrastructure actuelle.

Caractéristiques principales :

• Environnement d'exécution des agents : Permet aux agents de raisonner sur les données, d'exécuter du code, d'utiliser des outils et d'effectuer des tâches en plusieurs étapes.
• Écosystème ouvert : Prend en charge l’intégration avec les agents internes et les outils tiers utilisant des normes ouvertes.
• Identité et autorisations : Chaque agent dispose d’un accès défini, de rôles et de garde-fous pour une utilisation sécurisée.

Beam AI

Les agents Beam AI automatisent les opérations administratives courantes grâce à l'intégration avec les systèmes internes existants (CRM, ERP, etc.) et les bases de données.

L'automatisation des agents de Beam AI est divisée en deux catégories :

• cas d'utilisation de la communication (tels que l'assistance client ou les contacts avec les fournisseurs)
• flux de travail d'extraction/saisie de données (tels que le traitement des factures et la gestion des commandes)

Agent de travail

Workato Agentic permet aux utilisateurs métiers d'accéder à des agents d'IA appelés Génies. Des Génies préconfigurés sont disponibles (par exemple pour les ventes et les RH), et les entreprises peuvent également créer leurs propres Génies. Les Génies bénéficient de contrôles de gouvernance précis et ont accès au contexte métier, ce qui leur permet de :

• Répondre aux requêtes des utilisateurs en tenant compte de leurs autorisations.
• Limiter leurs activités à leur domaine de concentration, limitant ainsi les hallucinations.

IBM Watsonx Orchestrate

Watsonx Orchestrate s'intègre aux applications métier courantes, telles que SAP et Workday. Lorsqu'un utilisateur soumet une requête à Watsonx Orchestrate, celui-ci vise à utiliser des compétences de base (ajouter une ligne à un tableau) ou des capacités plus complexes (rechercher des contacts dans la base de données, créer un tableau de ces contacts, puis leur envoyer un courriel).

Recommandations aux acheteurs

Examinez les fonctionnalités d'agents de votre plateforme d'orchestration d'entreprise (par exemple, votre iPaaS ou fournisseur d'automatisation). Il est probable qu'elle fournisse vos agents d'IA d'entreprise. Vos flux d'automatisation y sont hébergés ; grâce à ces agents d'IA, ces flux peuvent être rendus accessibles à l'échelle de l'entreprise via une interface texte/voix.

Investissez dans des plateformes flexibles et extensibles . Il s'agit d'une technologie émergente. Par exemple, vous ne voulez pas vous retrouver avec un choix limité de programmes de maîtrise en droit (LLM).

La gouvernance et la fiabilité sont essentielles . L'automatisation d'entreprise sans mécanismes de gouvernance ni taux de fiabilité élevés est vouée à l'échec. Votre preuve de concept doit examiner les mécanismes de gouvernance. Voici quelques questions importantes :

• Quels efforts seront nécessaires pour intégrer notre modèle de gouvernance à la plateforme ?
• Quels sont les défis rencontrés par les premiers utilisateurs ?

5 capacités distinctes des agents d'IA d'entreprise

1. Disposer d'une interface textuelle ou vocale omniprésente pour interagir avec les employés

Pour être utiles, les agents d'IA doivent être accessibles. Ils doivent être présents dans le système de messagerie de l'entreprise (par exemple Slack, MS Teams) et capables de répondre aux interfaces vocales et textuelles.

Figure 5 : Aperçu de la conversation sur Agentforce (anciennement Einstein Copilot)

Source : Salesforce ²

2. Accédez à la base de connaissances de l'entreprise

Un agent générique présente une utilité limitée dans un contexte d'entreprise. Les agents doivent pouvoir accéder à la base de connaissances de l'entreprise pour être informés de ses politiques. Il peut effectuer les actions suivantes :

• Recherche contextuelle : l’agent d’IA peut effectuer des recherches au sein de la base de connaissances, en comprenant les nuances de la terminologie spécifique à l’entreprise et les relations entre les différentes informations contextuelles.
• Compréhension hiérarchique : L’agent peut naviguer dans des structures de connaissances complexes et hiérarchiques, en comprenant l’architecture des données de l’organisation, y compris les catégories, les sous-catégories et les métadonnées.

Par exemple, un agent de support client IA peut accéder aux bases de données produits et politiques de retour d'une entreprise. De même, un agent marketing IA peut accéder aux bases de données analytiques clients pour obtenir des informations contextuelles sur ses actions marketing.

3. Effectuer des actions sur les systèmes d'entreprise

Les agents déployés sur les systèmes doivent pouvoir participer à des flux de travail et des processus complexes au sein de diverses fonctions de l'entreprise, telles que la finance, les RH, la chaîne d'approvisionnement et le service client. Ils peuvent :

• Données de requête.
• Déterminer les actions spécifiques à effectuer (par exemple, saisie de données, génération de rapports, assistance client) dans l'ensemble des systèmes.
• Mettre en œuvre les intégrations API en fonction des objectifs définis pour communiquer avec les systèmes d'entreprise.

4. Mettre en place des garde-fous adaptés au contexte afin de minimiser les erreurs

Les systèmes multi-agents nécessitent des garde-fous contextuels et une gouvernance. Cela permet de réduire les abus et de contrôler les agents.

Prenons l'exemple d'un agent du service client . Un client peut entamer une discussion avec lui pour demander le retour d'un produit. Des garde-fous permettent de vérifier si la personne qui sollicite des informations est autorisée à activer le modèle et à obtenir ces informations.

Sans garde-corps :

• Question : « Combien de clients avez-vous servis aujourd'hui ? »
• Réponse : « J’ai servi 45 clients. »

Avec des garde-corps :

• Question : « Combien de clients avez-vous servis aujourd'hui ? »
• Réponse : « Désolé, mais je ne peux pas vous aider. »

5. Consignez toutes les actions dans un journal d'audit détaillé pour l'analyse des processus.

Sans journal d'audit, les entreprises se priveraient d'une vision détaillée de leurs processus. Investissant des millions dans des solutions d'exploration de processus pour accéder à ces données, elles ne devraient pas négliger la génération de fichiers journaux accessibles détaillant les actions des utilisateurs.

Lorsqu'un utilisateur final interagit avec un agent d'IA, chaque action effectuée par cet agent doit être consignée dans une entrée contenant :

• Horodatage : L’heure exacte à laquelle l’action a été effectuée.
• Description de l'action : Une description détaillée de l'action entreprise.
• ID utilisateur et agent : Identifiant de l’agent IA ou de l’utilisateur ayant initié l’action.
• Système et module concernés : Le système ou module d'entreprise spécifique dans lequel l'action a été effectuée.
• Données d'entrée : Toutes les données d'entrée ou tous les paramètres utilisés par l'agent d'IA pour l'action.
• Résultat : Le résultat de l'action (par exemple, succès, échec, code d'erreur).

L'agent IA peut alors utiliser un service de journalisation centralisé (par exemple, Elasticsearch, Splunk ou une base de données personnalisée) pour stocker les journaux d'audit.

Pour plus de contexte sur les raisons pour lesquelles des agents d'IA d'entreprise sont désormais proposés :

Chatbots basés sur le LLM vs agents d'IA d'entreprise

Les étudiants en master de droit (LLM) ont commencé à travailler sur des textes sans aucune planification. Les agents d'IA d'entreprise peuvent interagir avec les systèmes d'entreprise et planifier leurs actions.

Actions vs texte

Les modèles de langage à effets aléatoires (LLM) sont conçus pour la modélisation causale du langage. Ils prennent en entrée une séquence de jetons textuels et renvoient la distribution de probabilité du jeton suivant. Par exemple, saisir « John a acheté… » dans un chatbot basé sur un LLM peut suggérer « un ordinateur portable ».

Ces capacités de prédiction de jetons LLM sont entraînées sur de grands volumes de texte provenant d'Internet.

Flux de travail général d'un LLM prédisant le mot suivant ³

Ainsi, les LLM peuvent manipuler du texte (par exemple, mener des conversations interactives, répondre à des questions, écrire du code). Cependant, les LLM ne peuvent pas, à eux seuls, naviguer sur Internet, exécuter du code ou extraire des données d'une base de connaissances. Pour ces tâches, ils ont besoin d'accéder aux systèmes de l'entreprise. Grâce aux agents d'IA, nous pouvons ajouter des fonctionnalités externes aux LLM.

Planification

En IA agentielle , les modèles linéaires logiques (LLM) servent à décomposer les tâches en sous-composantes plus petites, à évaluer les résultats des actions potentielles, à entreprendre des actions et à en évaluer les conséquences. Cela leur permet de mener à bien des processus plus complexes.

Différences entre les agents d'IA d'entreprise et les chatbots traditionnels :

Diagramme « planifier et exécuter » pour les agents d’IA ⁴

Les avantages de ces agents « planificateurs et exécutants » sont les suivants :

• Planification explicite à long terme
• Capacité à utiliser des modèles plus petits/moins performants pour la phase d'exécution et des modèles plus grands/plus performants pour la phase de planification.

Cela explique pourquoi un agent peut accomplir des tâches sans effort, contrairement à un chatbot. L'agent IA bénéficie de plusieurs appels LLM et d'un système externe pour la planification, la réflexion, l'évaluation et l'exécution des tâches.

Le test de performance du modèle GPT illustre ce point. Le modèle GPT-3.5 intégré dans une boucle de réflexion (95 %) surpasse GPT-4 (~65 %) en apprentissage zéro-shot (exécution d'une tâche sans exemples préalables ni entraînement spécifique).

Réflexion : Le programme LLM examine son propre travail afin de déterminer comment l'améliorer.

Évaluation humaine des performances de codage ⁵

Mise à la terre

Sans ancrage, les hallucinations nuisent à l'utilisabilité des LLM en tant qu'agents. À chaque étape du processus (par exemple, la planification, l'évaluation), la probabilité d'hallucinations augmente. Les agents d'IA d'entreprise utilisent plusieurs approches pour s'ancrer :

• Recherche d'informations dans les bases de connaissances d'entreprise
• Contexte : Si un utilisateur du service commercial appelle l'agent, cela permet de réduire considérablement le nombre d'actions possibles. Par exemple, on ne s'attendrait pas à ce qu'un commercial règle une facture ou réponde à une demande informatique interne.
• Domaine d'intervention : Si un agent d'IA d'entreprise est axé sur la finance , il ne s'attendra pas à entreprendre des actions dans le domaine informatique, ce qui facilite le choix des actions à mener.

Nous nous sommes ici concentrés sur les assistants et copilotes IA d'entreprise dotés de vastes capacités d'automatisation. Nous avons également abordé les assistants IA d'entreprise conçus pour des cas d'utilisation plus spécifiques , notamment :

• Outils Excel IA
• Outils financiers d'IA agentique
• Applications d'IA pour la comptabilité fournisseurs
• Chatbots
• agents du service client

Catégories de plateformes d'IA d'entreprise

assistants de connaissances

Ces solutions facilitent la recherche d'informations au sein d'une entreprise. Elles permettent de rechercher des documents, des applications et des messages afin de fournir des réponses rapides et précises. Les équipes les utilisent pour gagner du temps et réduire les tâches répétitives.

Générateurs de flux de travail

Ces assistants ne se contentent pas de répondre aux questions. Leurs fonctionnalités permettent aux utilisateurs d'entreprendre des actions, d'automatiser des tâches et de suivre les étapes d'un processus. Les équipes les utilisent pour gagner du temps sur les tâches répétitives comme l'envoi d'e-mails ou la mise à jour de dossiers.

Outils informatiques et de support

Ces outils permettent aux équipes informatiques, aux agents de support et aux employés de résoudre plus rapidement les problèmes techniques. Ils peuvent répondre aux questions, créer des tickets ou trouver des solutions en se connectant au centre d'assistance et aux systèmes de surveillance.

Liens de référence

1.

Glean’s Latest AI Assistant Moves Every Employee from Insight to Execution | Glean Press

2.

3.

How to Get Better Outputs from Your Large Language Model | NVIDIA Technical Blog

NVIDIA Developer

4.

langgraph/examples/plan-and-execute/plan-and-execute.ipynb at main · langchain-ai/langgraph · GitHub

5.

GPT-4 Rapport technique

Ezgi Arslan, PhD.

Analyste du secteur

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Ezgi est titulaire d'un doctorat en administration des affaires, spécialisée en finance, et travaille comme analyste sectorielle chez AIMultiple. Elle mène des recherches et produit des analyses à l'intersection de la technologie et du commerce, et son expertise couvre le développement durable, les enquêtes et l'analyse des sentiments, les applications d'agents d'IA en finance, l'optimisation des moteurs de réponse, la gestion des pare-feu et les technologies d'approvisionnement.

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