Agentic AI : pourquoi vos futurs agents ont d’abord besoin d’une « constitution des données »

Les projets d’Agentic AI progressent vite : agents autonomes, copilotes métiers, automatisations no‑code. Pourtant, la plupart des échecs viennent moins du modèle que des données et des pipelines qui l’alimentent.
Ce texte explique pourquoi une « constitution des données » devient essentielle, comment traduire le framework Creed en pratiques concrètes pour les PME/ETI et scale‑ups, et comment intégrer ces principes dans des stacks modernes combinant RAG, bases vectorielles et outils no‑code/low‑code.

⚙️ Idée centrale : des agents puissants, mais très fragiles dès que les données dérivent.

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1. Agentic AI : des agents puissants… mais dépendants de leurs données

Les nouveaux agents autonomes ne se contentent plus de résumer du texte. Ils :

• déclenchent des scénarios Zapier/Make/n8n,
• mettent à jour des bases de données (Airtable, Notion, PostgreSQL managé),
• pilotent des outils IT, des ERP ou des CRM,
• enrichissent des bases vectorielles pour la recherche sémantique et le RAG.

🧠 Problème : un agent remet très rarement en question les données qu’il reçoit.

Dans un contexte de reporting classique, une erreur de pipeline produit un mauvais KPI sur un dashboard. Un humain finit par remarquer l’absurdité.
Avec des agents autonomes, la même erreur devient une action erronée :

• un agent support répond de travers parce que son vector store contient des embeddings incohérents ;
• un agent achats confirme une commande avec un fournisseur inactif ;
• un agent de supervision IT désactive la mauvaise ressource.

Le modèle (GPT, Llama, autres) est souvent solide. Ce sont la qualité des données et la gouvernance des flux qui déterminent la fiabilité opérationnelle.

🛡️ Conclusion : avant de « donner plus d’autonomie » à un agent, il faut définir les lois qui régissent ses données d’entrée et de sortie.

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2. De la « constitution des données » au quotidien d’une PME/ETI

graph TD
    A[User provides content] --> B[Assistant analyzes sections]
    B --> C{Is a visual helpful}
    C -->|No| D[Return text NOT_RELEVANT]
    C -->|Yes| E[Select best diagram type]
    E --> F[Design simple diagram 6-7 nodes]
    F --> G[Output Mermaid code only]

L’article de VentureBeat introduit l’idée de constitution des données ou framework Creed : un ensemble de règles qui légifèrent sur les données avant qu’elles ne touchent un modèle ou une base vectorielle.

Pour une PME/ETI ou une scale‑up, cela se traduit par trois piliers très concrets.

2.1. Une gouvernance minimale mais explicite

📜 Objectif : savoir quelles données ont le droit d’alimenter un agent, dans quel format, et avec quelles garanties.

Une gouvernance « légère » peut suffire :

• Propriétaires identifiés

  • un business owner par domaine (support, finance, IT, achats) ;
  • un propriétaire technique par pipeline critique (data engineer, développeur, power user no‑code).

• Contrats de données simples

  • sources autorisées (CRM, ERP, helpdesk, monitoring, fichiers partagés) ;
  • champs requis par type d’événement ou d’enregistrement ;
  • seuils de fraîcheur (ex. « données de stock 🚦 Principe : tout ce qui entre ou sort d’un agent doit respecter un contrat testable.

Exemples de règles d’entrée :

• Support client

  • chaque ticket doit avoir un client_id valide, un channel (email, chat, téléphone) et une language ;
  • si un champ critique manque → le ticket part en quarantaine, il n’est pas visible de l’agent.

• Agent achats

  • aucune demande d’achat sans supplier_id référencé et cost center valide ;
  • si le prix unitaire 🧩 Idée : placer les garde‑fous là où les équipes saisissent et manipulent les données.

Exemples :

• Airtable

  • champs obligatoires, listes de valeurs contrôlées ;
  • formules pour valider montants, dates, statuts ;
  • vues « anomalies » filtrées alimentant la quarantaine.

• Notion

  • bases structurées avec propriétés obligatoires, relations entre tables (clients, contrats, incidents) ;
  • règles simples via intégrations (Make/n8n) : si un champ clé manque → envoyer vers une base « À corriger ».

• Retool / outils internes low‑code

  • formulaires avec contraintes fortes (regex, plages de valeurs, références à une table de référence) ;
  • boutons d’action déclenchant un workflow n8n/Make avec validations automatiques.

L’objectif est de rapprocher les contrôles de là où les données sont créées.
Plus les erreurs sont bloquées tôt, moins elles contaminent le vector store ou le Data Warehouse.

3.2. Stack type pour une entreprise sans grosse équipe data

Une configuration réaliste et fréquente :

• Data Warehouse : PostgreSQL managé, BigQuery, Snowflake, ou équivalent ;
• Outil de sync/intégration : n8n, Make, Zapier, ou Airbyte managé ;
• Bases applicatives : Airtable, Notion, CRM/ERP, outils métier ;
• Base vectorielle / RAG : Qdrant, Weaviate, Pinecone, PGVector, ou fonctionnalités RAG d’un fournisseur de LLM.

Chaque composant peut embarquer les principes de constitution des données :

• contrôles dans les formulaires, validations front‑end ;
• règles dans les workflows (conditions, splits, erreurs explicites) ;
• vérifications dans les jobs ETL/ELT avant écriture.

🧷 Effet recherché : l’automatisation reste no‑code dans l’interface, mais « durcit » les règles de qualité dans les pipelines.

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4. Cas d’usage : comment un agent peut « dérailler » sans constitution des données

4.1. Agent support client + base de connaissances RAG

Contexte

• Une entreprise déploie un agent de support client :

  • réponses aux FAQ ;
  • rédaction de réponses email ;
  • suggestions de procédures internes pour les agents humains.

• La base de connaissances combine :

  • articles internes, FAQ, procédures ;
  • conversations historiques anonymisées stockées dans une base vectorielle.

Risques sans constitution des données

• Fichiers obsolètes non signalés comme tels → l’agent recommande une ancienne politique de remboursement.
• Embeddings mal alignés (nulls, erreurs d’API, problèmes d’encodage) → la recherche vectorielle renvoie des passages sans rapport avec la question.
• Tickets mal tagués (langue, produit, pays) → l’agent répond avec les mauvaises conditions contractuelles.

Règles concrètes à mettre en place

• Avant l’écriture dans le vector store

  • vérifier que chaque document possède un type, une validity_date, une version ;
  • refuser l’indexation si des champs critiques sont vides ou si le document est marqué « draft ».

• Contrôles d’embedding

  • stocker une empreinte (hash) du texte source à côté du vecteur ;
  • vérifier régulièrement que chaque vecteur a un texte associé et que la longueur/le format est dans la plage attendue ;
  • en cas d’erreur d’API d’embedding → envoyer le document en quarantaine, pas d’indexation partielle.

• Filtrage RAG

  • limiter la recherche aux documents avec status = validated et date_end_validity IS NULL ou dans le futur ;
  • interdire les réponses finales si aucune source ne dépasse un score minimum → l’agent répond « Je ne sais pas » ou escalade.

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4.2. Agent de monitoring IT et remédiation automatique

Contexte

• Un agent supervise des métriques (CPU, latence, erreurs) et des logs applicatifs.
• Il peut :
  • créer des tickets d’incident ;
  • redémarrer des services ;
  • ajuster la capacité de certaines ressources cloud.

Risques sans constitution des données

• Événements dupliqués ou mal horodatés → l’agent croit à un incident critique alors qu’il s’agit d’un test ou d’une ancienne alerte.
• Mauvais mapping service ↔ environment → action de remédiation exécutée en production au lieu de la préproduction.
• Données manquantes (pas de sévérité fournie) → décisions prises sur la base de seuils mal interprétés.

Règles concrètes

• Schéma d’événements

  • requis : service_id, environment, severity, timestamp, metric_name, metric_value ;
  • latence maximale acceptée (ex. 2 à 5 minutes) pour considérer un événement comme « temps réel ».

• Dead‑letter queue

  • tout événement sans environment ou sans service_id référencé part en quarantaine ;
  • aucune remédiation basée sur un événement en quarantaine.

• Garde‑fous sur les actions

  • listes blanches/noires des services pouvant être redémarrés automatiquement ;
  • actions « lourdes » (scaling majeur, arrêt de cluster) nécessitant validation humaine ou double confirmation.

Sans ces garde‑fous, un simple bug de format ou de mapping peut déclencher une action critique sur le mauvais périmètre.

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4.3. Copilote achats/finance pour les validations de dépenses

Contexte

• Un copilote IA assiste les équipes achats/finance :
  • pré‑classification des dépenses ;
  • suggestions de fournisseurs alternatifs ;
  • détection de doublons ou d’anomalies de factures.

Risques sans constitution des données

• Mauvais mapping supplier_id ↔ entité légale → recommandations basées sur un ancien fournisseur ou la mauvaise entité.
• Montants mal parsés (conversion de devise, séparateurs décimaux) → faux signalement de fraude ou dépassement de budget non détecté.
• Incohérences de centres de coûts → mauvaises imputations en comptabilité de gestion.

Règles concrètes

• Contrat de données en entrée

  • chaque facture doit avoir une devise standardisée, un montant numérique validé, et un identifiant fournisseur unique ;
  • taux de change issus d’une source unique et datée, sinon envoi en quarantaine.

• Règles de sortie

  • suggestions d’approbation avec indicateurs de confiance ; si score