Automatisation IA : créer des applications LLM (fonctionnement, outils, tarifs)

Le travail évolue. D’après des enquêtes du secteur, les équipes qui utilisent l’automatisation par IA constatent une hausse de productivité pouvant aller jusqu’à 35 %. Les tâches qui demandaient auparavant de lire, décider et répondre sont aujourd’hui gérées par des logiciels capables de bien plus que simplement suivre des règles fixes.

L’automatisation s’impose, et créer des applications LLM en fait partie. Ici, on va plonger dans le détail des applications LLM, voir ce que c’est, comment ça fonctionne et comment c’est construit. À la fin, tu auras toutes les connaissances qu’il faut pour commencer à automatiser tes workflows.

C’est parti !

Qu’est-ce qu’une application LLM ?

Une application LLM est un logiciel dans lequel un large modèle de langage fait office de « cerveau ». Il lit des informations, comprend ce qu’elles signifient et décide ce qui doit se passer ensuite.

La plupart des logiciels traditionnels fonctionnent en suivant des règles fixes. Tu indiques exactement quoi faire lorsqu’une entrée spécifique arrive. Si l’entrée change, un développeur doit mettre à jour ces règles. Cela fonctionne bien avec des données structurées, mais tout s’effondre quand l’entrée est désordonnée, imprévisible, ou rédigée en langage naturel.

Une application LLM fonctionne différemment. Au lieu de se reposer uniquement sur une logique codée en dur, elle utilise un modèle de langage pour interpréter des informations non structurées comme des emails, des documents, des tickets de support ou des réponses à des formulaires. Le modèle identifie l’intention, le contexte et le sens, puis génère une sortie ou une décision dont d’autres logiciels peuvent se servir.

En pratique, le LLM devient une couche de prise de décision qui se place au-dessus des systèmes existants. Il ne remplace pas ton CRM, ton help desk ou ta base de données. Il s’y connecte et les rend plus flexibles en transformant le langage humain en actions structurées. Plutôt que d’essayer de prévoir chaque règle possible à l’avance, le LLM s’adapte aux variations et à l’ambiguïté des données du monde réel.

C’est pour cette raison que les applications LLM sont souvent utilisées dans des situations comme :

• Lire les emails entrants, puis rédiger ou orienter les réponses.
• Résumer de longs documents, rapports ou conversations.
• Classifier des messages, des tickets ou des demandes selon l’intention.
• Répondre à des questions fréquentes à partir de contenus existants.
• Décider de la prochaine étape dans un workflow, par exemple l’escalade ou le suivi.

Comment l’automatisation par IA et les applications LLM fonctionnent ensemble

L’automatisation par IA et les applications LLM jouent des rôles différents, mais elles sont bien plus efficaces ensemble. L’automatisation seule suit des parcours fixes et ne peut pas s’adapter quand les entrées varient. Les applications LLM ajoutent de la flexibilité en permettant aux workflows de changer de direction selon le contexte. Ensemble, elles permettent aux systèmes de gérer des situations réelles plutôt que de simples processus figés par des règles.

L’application LLM est responsable de la compréhension et de la prise de décision. Elle examine les informations reçues, comme un message ou une demande, détermine ce que cela signifie et ce qui doit se passer. La couche d’automatisation gère l’exécution. Elle prend la décision du LLM et réalise les actions requises sur les outils et systèmes.

Dans un workflow classique, quelque chose déclenche le processus, comme un email entrant ou une soumission de formulaire. L’application LLM analyse le contenu et le classe, par exemple en identifiant s’il s’agit d’une demande de support, d’une sollicitation commerciale ou d’une tâche interne. Selon ce résultat, la plateforme d’automatisation oriente l’élément, met à jour les dossiers, envoie des notifications ou lance des workflows de suivi.

Blocs de construction essentiels des applications LLM

Une application LLM n’est pas un seul logiciel. C’est un système composé de plusieurs parties qui travaillent ensemble, chacune étant responsable d’une tâche précise. Comprendre ces parties aide à voir comment les applications LLM fonctionnent dans des workflows d’automatisation réels.

Une fois combinés, ces blocs permettent aux logiciels de traiter du texte, de prendre des décisions et d’interagir avec d’autres outils, au lieu de seulement suivre des règles fixes. Voici les principaux blocs de construction de ce système :

Modèles

Le modèle est le composant d’une application LLM qui traite le langage et génère des résultats.

Quand un email, un message ou une demande arrive dans une application LLM, le modèle le lit et produit une sortie. Cette sortie peut être une réponse écrite, une étiquette de classification ou des données structurées qu’un autre système pourra exploiter. Le modèle ne sait pas d’où viennent les données ni ce qu'il va se passer ensuite. Il se concentre uniquement sur la compréhension et la réponse.

Différents modèles sont utilisés selon la nature de la tâche :

• GPT-4.1/GPT-5.1 est utilisé pour les tâches générales comme rédiger des réponses, analyser du texte ou classer des demandes.
• Claude 3.5 est préférable pour travailler avec de longs documents ou quand la clarté et la structure sont essentielles.
• Gemini sert dans des environnements basés sur les services et outils Google.
• Modèles locaux comme Llama 3 ou Mistral fonctionnent sur une infrastructure privée et sont en général choisis quand les données doivent rester en interne ou quand un meilleur contrôle des coûts est nécessaire.

Prompting

Le prompting est le système de contrôle à l’intérieur d’une application LLM. Au lieu d’écrire du code ou des arbres de décision, on décrit la tâche en langage clair. Cela inclut ce que l’IA doit produire, son comportement et les limites à respecter. Ces instructions définissent la manière dont le modèle va réfléchir et répondre. On transforme ainsi une IA polyvalente en un outil fiable pour une tâche spécifique dans un workflow.

Le prompting est essentiel parce que l’automatisation repose sur la répétabilité. Des invites claires et bien cadrées permettent au modèle de fournir des résultats cohérents plutôt que des variations imprévisibles.

Récupération (RAG)

La récupération, souvent appelée RAG (« retrieval-augmented generation »), permet à une application LLM de répondre en s’appuyant sur des données externes. Avant que le modèle ne génère une réponse, le système va chercher des informations pertinentes dans des contenus stockés et les fournit comme contexte.

Cela se fait généralement à l’aide de bases de données vectorielles comme Pinecone, Weaviate ou Qdrant. Ces systèmes stockent l’information selon le sens plutôt que la formulation exacte. Les embeddings servent à comparer l’intention d’une question avec le contenu enregistré et à retrouver les éléments les plus pertinents.

Le RAG est courant dans les assistants de base de connaissances, les outils de recherche et les copilotes internes, où il faut que les réponses s’appuient sur des documents précis ou des données de l’entreprise. Si les réponses ne nécessitent pas de données privées ou dynamiques, la récupération n’est pas indispensable.

Actions et utilisation d’outils

Les outils permettent à une application LLM de transformer des décisions en vraies actions au sein d’autres logiciels.

Le modèle de langage peut lire un email, comprendre une demande ou déterminer l’action à mener. Mais il ne peut pas envoyer directement des messages, mettre à jour des fiches ou lancer des workflows. Il génère à la place une instruction structurée qui indique au système quel outil utiliser et quoi faire.

Par exemple, après avoir analysé une demande de support, le modèle peut décider de créer un ticket et de prévenir la facturation. Il produit cette décision dans un format comme JSON, et l’outil ou l’API connecté exécute l’action dans un système de type CRM, help desk, base de données ou plateforme de messagerie.

Cette séparation rend les applications LLM très pratiques pour l’automatisation du monde réel. Le modèle gère la compréhension et le raisonnement. Les outils s’occupent de l’exécution. En reliant les LLM à des API et à des plateformes d’automatisation, une application LLM dépasse la simple génération de texte et peut réellement piloter des workflows, mettre à jour des systèmes et déclencher automatiquement des processus métiers.

Agents

Les agents sont utilisés quand une tâche demande plus qu’une seule décision. Au lieu de fournir une réponse et de s’arrêter, un agent suit le déroulement d’une tâche étape par étape. Chaque étape dépend du résultat de la précédente, ce qui permet d’adapter le workflow au fur et à mesure que de nouvelles informations apparaissent. Cette méthode est utile pour les tâches nécessitant de la planification, la vérification de conditions ou une gestion du suivi.

Certains agents suivent une séquence fixe et sont très encadrés, alors que d’autres sont plus flexibles et peuvent choisir la prochaine étape. Des outils comme Agents Make IA ou LangGraph gèrent ce type de comportement dans des workflows plus complexes. Les agents ne sont mis en place que lorsque l’automatisation simple ne suffit plus, car ils apportent de la puissance mais aussi de la complexité.

Couche frontale/application

La couche frontale définit la manière d’interagir avec l’application LLM. Cela peut être une interface web, une fenêtre de chat, un bot Slack, une extension de navigateur ou une fonctionnalité intégrée à un produit SaaS existant. Le front end sert à collecter les saisies et à afficher les résultats. Il n’effectue aucun raisonnement ni prise de décision. Son rôle est d’être le point d’entrée et de sortie entre les utilisateurs et le système LLM sous-jacent.

Automatisation backend

L’automatisation backend connecte tous les éléments en coulisse. Elle gère les workflows, déplace les données entre les outils et veille à l’exécution des actions dans le bon ordre. Des plateformes comme Make, n8n et Zapier sont souvent utilisées pour orchestrer ces opérations.

Cette couche transforme les décisions en résultats concrets. Quand l’application LLM a déterminé la prochaine étape, l’automatisation backend met à jour les bons systèmes, prévient les bonnes personnes et déclenche automatiquement les processus de suivi.

Façons pratiques de créer des applications LLM

Il n’existe pas une seule « bonne » façon de créer une application LLM. La méthode à utiliser dépend du niveau de contrôle dont tu as besoin, de la complexité du workflow et de ton aisance avec les outils techniques.

La plupart des applications LLM suivent l’un de ces trois approches : des outils no-code ou low-code, des frameworks pour développeurs, ou un mélange des deux.

Outils no-code/low-code

Les outils no-code et low-code sont la manière la plus simple de créer des workflows propulsés par LLM. Ils permettent de connecter des modèles de langage à des systèmes réels comme les emails, les bases de données ou les plateformes de messagerie, sans devoir écrire beaucoup de code.

Ces outils peuvent automatiser les tâches du quotidien, créer des outils internes et lancer rapidement des applications simples avec IA. L’essentiel de la logique est réalisé de façon visuelle, tandis que le LLM s’occupe de la compréhension et de la prise de décision. Par exemple, l’automatisation par IA sert souvent à gérer les workflows de contenus répétitifs, comme la planification et la publication de posts sur les réseaux sociaux.

Voici quelques outils puissants :

• Gumloop : Spécialisé dans les workflows et les agents IA. Tu peux t’en servir pour créer des automatisations en plusieurs étapes où un LLM analyse les entrées et décide de la suite. (Voir notre avis sur Gumloop pour en savoir plus.)
• Make : Une plateforme d’automatisation visuelle qui prend en charge les agents IA, les requêtes HTTP et des logiques de workflow complexes. Elle permet d’orchestrer des actions entre plusieurs outils après qu’un LLM a pris une décision. (Voir notre avis sur Make pour en savoir plus.)
• Zapier : Sert à déclencher des actions sur la base d’événements comme l’arrivée d’un nouvel email ou la soumission d’un formulaire. Il est idéal pour des workflows plus simples où une sortie IA est suivie d’actions directes.
• Pipedream : Combine automatisation, JavaScript léger et fonctions serverless. Un bon choix pour plus de flexibilité sans avoir à gérer toute l’infrastructure backend.
• Voiceflow : Conçu pour créer des applications basées sur la conversation, comme des assistants conversationnels ou des expériences guidées par chat.
• Vapi : Spécialisé dans les applications vocales, il permet d’utiliser des LLM dans des appels téléphoniques ou des assistants vocaux, l’automatisation prenant en charge les actions à effectuer après. (Découvre plus de détails dans notre avis sur Vapi.)

Frameworks pour développeurs

Les développeurs utilisent des frameworks pour créer des applications LLM quand ils ont besoin de plus de contrôle sur la logique, la gestion des données ou le comportement du système. Ces frameworks nécessitent d’écrire du code, mais ils offrent une personnalisation poussée, une meilleure montée en charge et une intégration plus étroite avec les systèmes existants.

Cette option est souvent choisie pour construire des applications LLM prêtes pour la production, créer des API personnalisées, ou intégrer l’IA directement dans des produits, plutôt que de l’exécuter uniquement dans des outils d’automatisation.

Les frameworks apportent flexibilité et précision, mais ils demandent plus de configuration, de tests et de maintenance sur la durée que les outils no-code ou low-code. Parmi les frameworks et outils couramment utilisés, on trouve :

• LangChain/LangGraph : Sert à structurer les prompts, gérer le contexte et la mémoire, connecter des outils et construire des workflows de type agent. C’est un excellent choix si les workflows comportent plusieurs étapes, des logiques avec embranchements ou des processus longs.
• LlamaIndex : Spécialisé dans la connexion des LLM à des sources de données. Il s’utilise pour des applications basées sur la récupération, qui reposent beaucoup sur des documents, des bases de données ou des informations structurées.
• FastAPI : Sert à exposer la logique LLM via des APIs. Cela permet aux applications LLM d’être accessibles par des applications web, mobiles ou d’autres services backend de façon contrôlée et évolutive.
• Supabase/Firebase : Fournissent bases de données, authentification et stockage. Ils servent souvent à gérer les données utilisateur, l’état de l’application et l’historique des conversations pour les applications alimentées par LLM.
• Pipelines RAG sur mesure : Construits quand la récupération doit être adaptée à des sources de données spécifiques, des contraintes de performance ou des exigences de sécurité. Cette approche donne un contrôle total sur l’indexation, la récupération et la transmission des données au modèle.

Approche hybride

De nombreuses applications LLM en conditions réelles adoptent une approche hybride, combinant outils visuels et code personnalisé. Cette configuration permet aux équipes d’avancer rapidement tout en conservant le contrôle sur les parties critiques du système.

Au lieu de tout forcer dans une seule plateforme, chaque couche est gérée par l’outil le plus adapté. Les outils visuels s’occupent de l’orchestration et de l’intégration, tandis que le code intervient là où plus de précision ou de flexibilité est nécessaire.

Cette approche est idéale lorsque les différentes parties du système ont des exigences différentes. Les outils visuels simplifient l’intégration et la gestion des workflows, alors que le code personnalisé gère la logique IA plus complexe et la manipulation des données. Un schéma hybride ressemble souvent à ceci :

• Le front end est construit avec des outils comme Webflow ou Bubble.
• La logique IA est assurée avec LangChain, qui gère les prompts, le contexte et les décisions.
• Les automatisations sont orchestrées via Make, qui relie les décisions du LLM aux systèmes réels.
• Le stockage des données est assuré avec Supabase, qui gère les données utilisateur et l’état de l’application.
• Les embeddings et la récupération sont gérés par Pinecone, permettant à l’application de traiter documents et connaissances internes.

Coûts des applications LLM et comparaison des outils

Les coûts des applications LLM dépendent de l’utilisation et des outils choisis. Le tableau ci-dessous détaille les principaux postes de coûts et les points de départ typiques.

Conseils pour limiter les coûts

Beaucoup d’outils pour créer des applications LLM proposent des offres gratuites ou des périodes d’essai. C’est souvent suffisant pour tester des idées, construire des prototypes ou lancer des workflows internes avec peu de volume avant de passer sur des formules payantes. Voici quelques astuces pour économiser :

• Commence avec des modèles plus petits ou polyvalents. La plupart des workflows ne nécessitent pas les modèles les plus avancés. Les modèles moins puissants peuvent très bien gérer la classification, la synthèse ou l’orientation des tâches, à moindre coût.
• Garde les prompts courts et ciblés. Des instructions longues ou répétitives augmentent l’utilisation des tokens sans toujours améliorer les résultats. Cela fait directement grimper les coûts du modèle.
• Évite les agents multi-étapes au début. Chaque étape supplémentaire signifie souvent plus d’appels au modèle et donc plus de dépenses. Les workflows simples sont moins chers et plus faciles à maintenir.
• N’utilise la récupération que si elle apporte une vraie valeur. Si ton application ne dépend pas de données privées ou qui changent souvent, une base de données vectorielle n’est pas forcément nécessaire.
• Mets en cache les réponses récurrentes autant que possible. Tu évites ainsi de payer plusieurs fois pour les mêmes réponses dans des workflows répétitifs.
• Surveille l’utilisation régulièrement. De petites inefficacités peuvent vite s’accumuler à mesure que le workflow prend de l’ampleur, donc suivre ta consommation aide à garder les coûts sous contrôle.

L’avenir de l’automatisation et de la création d’applications LLM

À mesure que l’automatisation devient plus intelligente, de petites équipes pourront construire et faire tourner des systèmes qui demandaient autrefois de gros moyens techniques. Comprendre dès maintenant comment applications LLM et automatisation s’articulent aide à anticiper des workflows toujours plus flexibles, efficaces et évolutifs alors que leur adoption s’accélère.