snoller, Author at HybridAI

Nouvelle Intégration IoT : Les Données Réelles Rencontrent l’Intelligence Conversationnelle

Nous sommes ravis de présenter une nouvelle fonctionnalité puissante sur notre plateforme : la possibilité de diffuser en continu des données de capteurs IoT directement dans la fenêtre de contexte de votre chatbot. Il ne s’agit pas ici d’un simple appel d’API externe, mais d’une extension de la compréhension en temps réel du bot.

Comment ça fonctionne

Les capteurs IoT — connectés via MQTT, HTTP ou d’autres protocoles — peuvent désormais envoyer des données en direct à notre système. Ces valeurs ne sont pas récupérées à la demande via des appels de fonction, mais sont injectées en continu dans la fenêtre de contexte active de l’agent, ce qui les rend immédiatement disponibles pour le raisonnement et la conversation.

Cas d’usage concrets

🏃‍♂️ Santé et Perte de Poids
Un coach santé peut réagir à vos données en direct :

« Vous avez déjà atteint 82 % de votre objectif de 10 000 pas — bravo ! On planifie une petite promenade ce soir ? »

Ou bien suivre l’évolution de votre poids via une balance connectée :

« Votre poids a diminué de 0,8 kg depuis la semaine dernière — super progrès ! On passe en revue vos repas aujourd’hui ? »

⚡️ Mobilité Électrique et Recharge
Un assistant de mobilité peut connaître l’état de charge de votre voiture :

« Votre batterie est à 23 %. La borne rapide la plus proche est à 2,4 km — je vous y guide ? »

Le bot peut aussi suivre la disponibilité en temps réel des bornes et recommander en fonction de l’infrastructure.

🏗 Accessibilité et Infrastructure Publique
Un chatbot municipal peut dire :

« L’ascenseur du quai 5 est hors service. Je vous recommande d’utiliser le quai 6 et la passerelle. Vous voulez un itinéraire ? »

Parfait pour les personnes en fauteuil roulant ou à mobilité réduite.

🏭 Industrie et Fabrication Intelligente
Un assistant d’usine peut réagir aux données de processus :

« Le débit sur la ligne 2 est en dessous du seuil. Dois-je lancer la routine de maintenance du système de filtration ? »

Cela permet un suivi en langage naturel, la détection d’erreurs et l’escalade — en temps réel.

Ce qui rend cette solution unique

🔍 Conscience Contextuelle, Pas d’Appels Outils
Les données des capteurs font partie de la fenêtre de raisonnement active — pas besoin d’appel lent à une API externe.

🤖 Vraie Conscience Multimodale
Les bots raisonnent désormais à partir de signaux numériques en direct, pas seulement du texte — la réalité physique rencontre l’intelligence artificielle.

🚀 Intégration Plug & Play
Apportez vos propres capteurs : objets connectés, machines industrielles, ou infrastructures publiques. Nous vous aidons à les connecter.

En résumé

Cette nouvelle fonctionnalité ouvre un potentiel inédit pour les agents intelligents, en combinant la puissance de l’IA conversationnelle avec une compréhension en direct et en évolution du monde réel. Que vous construisiez un coach bien-être, un assistant de mobilité ou un contrôleur industriel, votre agent peut désormais « penser » avec des données du monde réel en temps réel.

👉 Contactez-nous si vous souhaitez commencer !

Pourquoi HybridAI fait l’impasse sur les serveurs MCP (et se concentre sur les vrais problèmes)

Oui, dans le contexte actuel de l’engouement pour l’IA, cette déclaration équivaut presque à un suicide, mais je voudrais expliquer brièvement pourquoi nous, chez HybridAI, avons décidé de ne pas mettre en place ou utiliser de serveur MCP pour le moment.

Les serveurs MCP sont une norme (actuellement encore “souhaitée”) développée et promue par Anthropic, qui suscite beaucoup d’écho dans la communauté IA.

Un serveur MCP vise à standardiser les appels d’outils (ou “function calls”) essentiels aux applications IA “agentiques” actuelles – c’est-à-dire l’interface entre le LLM (appel d’outil) et l’interface du service ou de l’outil externe, généralement une API REST.

Avec le moteur d’image actuel de ChatGPT – j’adore un peu ces images IA “poubelle” et elles vont me manquer…

Chez HybridAI, nous misons depuis longtemps sur une solide implémentation des appels de fonctions. Nous avons plusieurs dizaines de fonctions en production, utilisées par plus de 450 agents IA. Nous avons donc un peu d’expérience dans le domaine. Nous utilisons aussi N8N dans certains cas, ce qui ajoute une couche supplémentaire pertinente dans la pratique. Nos agents exposent également des API externes, donc nous connaissons le problème dans les deux sens (c’est-à-dire que nous pourrions à la fois mettre en place un serveur MCP pour nos agents et interroger d’autres MCP dans nos appels de fonctions).

Alors pourquoi je ne trouve pas les serveurs MCP géniaux ?

Simplement parce qu’ils résolvent un problème qui, à mon avis, existe à peine, et laissent deux problèmes bien plus importants des appels de fonctions et des configurations agentiques non résolus.

Premièrement : pourquoi le problème de la standardisation des API externes est-il relativement marginal ? Deux raisons. (1) Les API existantes sont souvent des API REST ou similaires, donc déjà standardisées. De plus, elles sont généralement très stables (par exemple avec « /v1/… » ou « /v2/… »). Même avec de nouvelles interfaces, les anciens endpoints restent souvent accessibles très longtemps. Et les vieilles API restent intéressantes – celles de l’ISS, de l’Office européen des brevets ou d’une ville. Ces services ne proposeront pas d’interface MCP de sitôt – il faudra donc continuer à gérer ces vieilles API. (2) Et c’est là que je suis surpris par le battage autour de MCP : les LLM sont très bons pour interroger ces vieilles API – bien mieux que d’autres systèmes que j’ai vus. On injecte la réponse brute de l’API dans le LLM, et il s’en sort. Pas de parsing, pas de gestion d’erreurs, pas de décryptage XML. Le LLM fait tout cela de manière fiable. Alors pourquoi ajouter MCP pour abstraire cela ?

MCP ajoute donc une couche technique supplémentaire pour un problème qui, dans la pratique, n’est pas si grave.

Les deux vrais problèmes sont plutôt :

–> La sélection des outils

–> L’exécution des outils et la sécurité du code

Sélection des outils : Les solutions agentiques permettent de combiner plusieurs outils, parfois en chaîne, le LLM décidant de ceux à utiliser et comment les combiner. Ce processus est influencé par les descriptions d’outils – de petits mini-prompts expliquant leur fonction et leurs arguments. Mais cela devient vite le bazar. Par exemple, nous avons un appel de fonction vers Perplexity pour des questions actuelles (“quel temps fait-il aujourd’hui…”), mais le LLM l’appelle aussi quand la question est juste un peu complexe. Ou il déclenche l’appel API de recherche WordPress alors que nous voulions la recherche web avec GPT-4.1. Cette partie est assez chaotique et va devenir plus complexe avec l’autonomie accrue.

Exécution des outils : Le gros problème pour la scalabilité et la sécurité vient de l’exécution locale du code des outils. Cela se passe sur votre propre système. Idéalement, chez HybridAI, nous proposerions à nos clients de nous soumettre leur propre code, qui serait exécuté comme appel de fonction quand le LLM le souhaite. Mais en termes d’intégrité du code, de stabilité et de sécurité de la plateforme, c’est un cauchemar (ceux qui ont déjà soumis un plugin WordPress comprendront). Ce problème deviendra encore plus important avec l’usage accru des outils « operator » ou « computer use » – qui tournent aussi localement.

Pour ces deux problèmes, j’aimerais avoir des idées – peut-être un TOP (Tool Orchestration Protocol) ou un TEE (Tool Execution Environment). Mais bon.

Utilisation réelle à l’école

Cette semaine, nous avons testé HybridAI pour la première fois en conditions réelles à l’école. Sous la direction de Sven Welbers, les élèves du Stadt-Gymnasium Köln-Porz ont pu passer une leçon d’allemand avec nous – autour du merveilleux sujet : la grammaire !

Quoi de plus agréable ?

Mais c’était réellement passionnant, car nous avions configuré HybridAI selon les directives de l’enseignant pour que le bot présente une histoire policière que les élèves devaient résoudre progressivement en accomplissant des exercices de grammaire. Comme l’histoire était générée par l’IA, chaque élève avait sa propre histoire, et les variations étaient plaisantes, même en générant une nouvelle histoire.

De temps en temps, le bot donnait des retours sur les progrès réalisés et glissait parfois un message drôle.

Conclusion : Les élèves se sont définitivement bien amusés ! Ce qui n’est pas toujours évident avec un tel sujet. L’enseignant était impressionné par la qualité pédagogique de cette unité d’enseignement. Malgré la matière plutôt aride, les élèves ont visiblement pris plaisir et sont restés concentrés.

Nous développerons bientôt d’autres exemples destinés aux écoles. La prochaine session avec un bot sur le thème « Konjunktiv I und II » est déjà en préparation !

Vous pouvez voir ici le bot grammatical en action :

À quoi s’attendre d’un chatbot IA pour votre site web en 2025

Le monde des chatbots IA évolue à toute vitesse, et 2025 marquera une nouvelle ère d’assistants intelligents et interactifs sur les sites web. Les entreprises et les propriétaires de sites peuvent désormais intégrer des chatbots IA qui vont bien au-delà des simples réponses prédéfinies. Ces assistants pilotés par l’IA sont désormais plus puissants, engageants et capables d’agir concrètement. Voici ce que vous pouvez attendre de la toute dernière technologie de chatbots IA – et pourquoi il est temps de mettre à jour celui de votre site web.

Fonctions essentielles : Les incontournables pour 2025

Appels de fonctions : Plus que du chat Les chatbots IA ne répondent plus seulement aux questions : ils agissent. Grâce aux appels de fonctions, ils peuvent déclencher des processus automatisés, récupérer des données en direct et même contrôler des applications externes.
Affichage multimédia : Images et vidéos Les sites web sont visuels, les chatbots doivent l’être aussi. En 2025, ils afficheront facilement des images, des GIF et des vidéos directement dans les conversations.
Logging & analytique : Comprenez vos utilisateurs Les chatbots IA enregistrent désormais les conversations, analysent les tendances d’engagement et offrent des insights détaillés sur les comportements utilisateurs via un tableau de bord unique.
Envoi et partage de fichiers Les chatbots prennent en charge l’upload de fichiers par les utilisateurs comme par les administrateurs, améliorant ainsi l’automatisation des flux de travail.
Réponses en streaming La rapidité est essentielle : les chatbots diffusent désormais leurs réponses en temps réel, créant ainsi une conversation fluide et naturelle.
Plusieurs modèles d’IA pour une flexibilité maximale Les chatbots hybrides utilisent plusieurs modèles IA (LLMs) pour une précision optimale selon les cas d’usage spécifiques.

Fonctions avancées : L’avantage concurrentiel

Intégration des paiements
Détection des émotions
Reprise humaine du chat
Gestion de tâches intégrée

En 2025, les chatbots IA redéfiniront la manière dont votre entreprise interagit avec ses clients. N’attendez pas pour explorer les nouvelles technologies et devancer vos concurrents !

« Envoyez-moi un email à ce sujet, s’il vous plaît. »

Tout le monde est actuellement fasciné par les développements des systèmes d’agents basés sur l’IA – même s’il est clair qu’une grande partie de cela sera du battage médiatique et des bêtises.

Mais, en général, l’idée qu’une IA ne soit pas seulement là pour discuter, mais qu’elle puisse aussi faire de réelles choses en dehors de la fenêtre de chat est une bonne idée. Nous avons déjà montré comment le système HybridAI peut, par exemple, appeler des fonctions API en arrière-plan et comment il est possible de contrôler des éléments sur un site Web via les commandes que nous avons développées, directement depuis la boîte de chat.

Aujourd’hui, une nouvelle fonctionnalité est ajoutée, qui est bien sûr en partie inspirée par la course actuelle pour le meilleur bot de recherche approfondie, mais pas seulement.

Dès maintenant, les bots HybridAI peuvent aussi envoyer des emails – mais pas des emails ordinaires, des emails basés sur l’IA – et cela avec le concurrent de ChatGPT actuellement le plus excitant, Perplexity (qui vient également de libérer son agent de recherche approfondie). C’est passionnant car Perplexity est, d’une part, un LLM à la pointe de la technologie (une variante de Llama, ou alternativement deep-seek). D’autre part, ils s’efforcent beaucoup plus d’être plus actuels que tous les autres LLMs, c’est-à-dire à jour!

C’est pourquoi notre premier exemple hier était : « Envoyez-moi un résumé du discours de JD Vance à la Conférence de sécurité de Munich. » Cela était disponible seulement quelques minutes(!) après que le discours ait été prononcé. Mais voyez par vous-même :

Nous pensons que cela sera très utile pour certains bots, donc par exemple, dans le secteur scolaire, un élève pourrait dire : envoyez-moi une brève description du sujet ‘Prétérit.’ Ou le bot Veggie-Diet pourrait proposer d’envoyer un email avec un plan hebdomadaire :

Nous allons lier cette fonctionnalité aux instructions du système du bot pour que cela soit pris en compte lors de la génération de l’email. Il y aura aussi bientôt des « tâches planifiées » basées sur cela, donc quelque chose comme « envoyez-moi un rappel chaque matin concernant mon plan de régime et quelques suggestions de repas. »

Connecter un ChatGPT Bot à WordPress

De nombreuses sites web créés et entretenus avec soin pendant des années fonctionnent sur WordPress. Cependant, certaines fonctionnalités, notamment la recherche locale, sont un peu dépassées. Alors, pourquoi ne pas y intégrer un ChatBot moderne ?

Si vous hébergez WordPress vous-même et que vous êtes à l’aise avec le code, vous pouvez simplement copier le script d’intégration JavaScript depuis le backend de HybridAI (Onglet : Intégration) dans votre footer.php ou header.php.

Mais nous voulions rendre les choses encore plus simples, alors nous avons développé un plugin ! Avec ce plugin, il suffit d’entrer votre ID de chatbot dans une page de configuration sous « Réglages », et voilà ! 🚀 Le ChatBot HybridAI est immédiatement activé sur votre WordPress. Vous pouvez maintenant le personnaliser et l’adapter à l’apparence de votre site.

Votre blog dispose désormais d’un bot conversationnel équipé d’une intelligence artificielle avancée, enrichi avec des informations supplémentaires et des appels de fonctions pour plus de possibilités.

Mais bien sûr, comme toujours avec HybridAI, il y a encore plus…

Nous avons eu l’idée que le chatbot pourrait utiliser la recherche de WordPress via un appel de fonction pour retrouver des articles et fournir des résultats instantanés. Et devinez quoi ? Ça fonctionne !

Bientôt, les appels de fonction seront configurables dans l’interface pour chaque propriétaire de bot. Vous pourrez ainsi définir l’URL de votre propre WordPress pour cette fonction.

Conclusion

L’ajout du ChatBot HybridAI améliore considérablement WordPress. Grâce à un appel de fonction spécial, le bot peut même chercher des articles sur le blog et renvoyer des liens cliquables dans ses réponses. 🚀

ChatGPT pour votre site web – Guide étape par étape

Pourquoi ChatGPT est-il si fascinant ?

L’intelligence artificielle a fait un bond en avant ces dernières années, notamment avec les LLM (Large Language Models) comme ChatGPT, qui ont révolutionné la manière dont nous interagissons avec les ordinateurs. Beaucoup d’utilisateurs sont impressionnés par l’intuitivité et l’efficacité de ces systèmes.

Que ce soit pour le service client, la recherche ou des tâches créatives, ChatGPT devient rapidement indispensable. Mais que se passerait-il si vous pouviez personnaliser ChatGPT encore plus ?

Au-delà d’un simple chatbot : intégrer un savoir spécialisé

L’une des fonctionnalités les plus intéressantes est la possibilité d’ajouter vos propres connaissances au chatbot. OpenAI propose les Custom GPTs, qui permettent aux utilisateurs de téléverser des documents spécifiques – comme des PDF, des bases de données ou des guides d’instructions.

✅ Personnalisez le chatbot avec des instructions spécifiques
✅ Téléversez facilement des fichiers PDF pour enrichir ses connaissances

Ici, vous pouvez voir comment ajouter des **connaissances spécifiques aux clients** à votre chatbot – simplement en **téléversant les fichiers pertinents**.

Mais ce n’est pas tout ! Les chatbots d’aujourd’hui ne se contentent plus de répondre aux questions.

Du chatbot au bot d’action : un assistant IA qui agit vraiment

En plus des conversations classiques, un chatbot moderne peut désormais réaliser des actions concrètes :

✅ Rechercher des données – comparer des prix ou obtenir des informations à jour
✅ Passer des commandes – en s’intégrant aux boutiques en ligne
✅ Mettre en évidence des éléments sur un site web – pour guider l’utilisateur
✅ Lancer des workflows API – connexion avec un CRM, un agenda, ou d’autres outils internes

Voici un exemple d’un **ChatBot utilisant le moteur ChatGPT**, mais qui peut également **interroger des systèmes informatiques spécifiques** pour fournir des réponses plus précises à l’utilisateur.

Ces fonctionnalités transforment le chatbot en un véritable assistant digital, qui ne se contente pas de répondre, mais agit pour aider.

La grande question : Comment intégrer ChatGPT sur votre site web ?

Réponse : Ce n’est pas possible.

OpenAI ne permet pas d’intégrer directement ChatGPT à un site web. Ceux qui espéraient ajouter simplement un bouton ChatGPT seront déçus.

Mais heureusement, il existe des alternatives.

HybridAI : La solution parfaite pour un chatbot sur votre site

Une alternative plus efficace est HybridAI, qui utilise la puissance d’OpenAI (la même technologie que ChatGPT) mais propose les fonctionnalités essentielles pour une intégration fluide sur un site web.

Avec HybridAI, vous pouvez :

🔹 Utiliser ChatGPT directement sur votre site
🔹 Téléverser des documents pour enrichir les connaissances
🔹 Exécuter des actions grâce aux appels de fonctions
🔹 Créer une expérience chatbot entièrement personnalisable

Comment intégrer HybridAI sur votre site – Guide rapide

Ajoutez simplement ce script JavaScript dans le <head> ou <body> de votre site :

<script>
    window.chatbotConfig = {
        chatbotId: "VOTRE_CHATBOT_ID",
        chatbotServer: "https://hybridai.one"
    };
</script>
<script src="https://hybridai.one/hai_embed.js?chatbotId=VOTRE_CHATBOT_ID"></script>

🚀 Essayez-le maintenant et améliorez votre site avec un chatbot IA !

La beauté du Function-Calling

Un axe central de HybridAI est le « Function-Calling », c’est-à-dire la capacité de l’IA à interroger d’autres API et services en arrière-plan dans certaines situations et à intégrer leurs réponses directement dans la conversation.

Cela peut concerner une grande variété de demandes : la météo, les cours de la bourse, les systèmes de gestion des stocks, ou encore quelque chose d’aussi simple que la consultation des prix de l’énergie pour les prochaines 24 heures—afin d’aider l’utilisateur à décider du moment le plus économique (et écologique) pour lancer sa machine à laver. 🚀

Ou peut-être que l’on veut simplement savoir où se trouve actuellement la Station Spatiale Internationale. 🚀

Comme on peut le voir avec la question sur le lien Google Maps, l’IA peut réutiliser l’information dans le cours de la conversation et même la reformater si nécessaire.

Mais bien sûr, nous voulions aller un peu plus loin—car quelle serait la variante la plus logique d’un Function-Call pour les passionnés d’IA ?
Évidemment : une IA qui interroge une autre IA !

Et ce n’est pas une idée si farfelue, car il existe aujourd’hui des systèmes d’IA hautement spécialisés, comme Perplexity, qui est bien meilleur pour obtenir des informations en temps réel.

Alors, testons cela : combien de personnes ont manifesté hier à Berlin contre l’AfD ? 🚀

Il est important de noter que nous discutons ici avec ChatGPT 4.o-mini, un modèle d’OpenAI basé sur des informations datant d’il y a deux ans. Cela signifie qu’il ne peut pas connaître la réponse à cette question sur les manifestations contre l’AfD à Berlin.

Mais c’est justement là que le Function-Calling prend tout son sens !

Et bien sûr, on peut aussi demander la météo en temps réel—par exemple, quel temps fait-il actuellement à Auchenshuggle ? 🌍🚀

Cool, non ? 😎

N’hésitez pas à nous contacter si vous avez des idées pour de nouveaux Function-Calls !

Ou créez simplement votre propre compte gratuit ici : HybridAI Signup 🚀

Chatbot agentique contrôle un site web

Dans la vidéo, vous pouvez voir comment un ChatBot HybridAI commence à sortir de sa boîte de discussion et à contrôler des éléments sur le site web dans lequel il est intégré.

Bien que cela ne soit pas encore « agentique » tel que beaucoup l’imaginent, c’est une étape très pragmatique qui fait évoluer un chatbot d’une simple conversation vers un bot capable d’agir concrètement. La valeur des chatbots intégrés aux sites web dans le cadre des interactions clients augmente considérablement grâce à une telle fonctionnalité.

L’essor des chatbots orientés action en 2025

(Pourquoi cette année marque le grand saut entre « simplement discuter » et « vraiment agir »)

Chatbot Evolution Timeline

Depuis des décennies, les chatbots se caractérisent principalement par leur capacité à converser avec l’utilisateur. À leurs débuts – à commencer par ELIZA dans les années 1960 – ils n’étaient souvent que des curiosités ludiques, transformant les entrées de l’utilisateur en réponses prédéfinies et scriptées. Ensuite, dans les années 1980, les systèmes basés sur des règles ont vu le jour, suivis par les chatbots fonctionnant grâce au deep learning, tels que nous les connaissons aujourd’hui. Mais 2025 s’annonce comme un tournant majeur : les chatbots ne se contentent plus de parler – ils commencent à mener des actions.

Au-delà de la simple conversation

Jusqu’à récemment, même les chatbots les plus avancés se concentraient sur la compréhension des questions de l’utilisateur afin d’y apporter des réponses adéquates. Demandez la météo, et vous obtenez la prévision. Demandez une recette, et vous recevez des instructions pas à pas. Grâce au deep learning et aux modèles Transformers, ces interactions sont devenues plus fluides – mais au fond, ils restaient avant tout des « machines à réponses ».

Aujourd’hui, nous assistons à la prochaine étape : plutôt que de se limiter au texte, les chatbots deviennent capables d’exécuter réellement des tâches. Plutôt que de vous indiquer simplement la météo, ils pourraient allumer votre chauffage connecté. Plutôt que de suggérer une recette, ils pourraient commander directement les ingrédients chez un commerçant en ligne. On parle alors de « chatbots agents », parce qu’ils possèdent une autonomie pour agir en votre nom.

HybridAI et autres systèmes orientés action

Un exemple particulièrement révélateur de cette tendance est HybridAI. Conçu pour aller au-delà d’une simple conversation, il peut déclencher des actions via des API au cours d’un échange et même modifier des éléments sur la page Web hôte si l’utilisateur le demande. Imaginez que vous soyez sur un site de commerce en ligne et que vous demandiez au chatbot d’ajouter un produit à votre panier ou d’appliquer un code promotionnel : plutôt que de vous envoyer un lien ou des indications, le chatbot s’en charge immédiatement. C’est une différence majeure par rapport aux chatbots qui se limitent à transmettre des informations.

Les capacités de HybridAI illustrent un point essentiel : les utilisateurs veulent des chatbots qui résolvent vraiment les problèmes, plutôt que de se contenter d’en discuter. Nous entrons dans une ère où les chatbots peuvent assumer des tâches quotidiennes – de la planification d’agendas à l’automatisation de processus d’entreprise – dès lors que l’utilisateur le leur demande.

Pourquoi tout le monde parle de « systèmes agents » ?

Le terme « systèmes agents » est aujourd’hui sur toutes les lèvres. Les experts, les passionnés de technologie et les responsables d’entreprises discutent de la manière dont les assistants propulsés par l’IA pourraient bientôt coordonner de multiples API, services et même des appareils connectés, le tout automatiquement en arrière-plan. Bien que ces perspectives soient passionnantes, il faudra encore un certain temps pour que ces technologies se perfectionnent et se généralisent. On doit d’abord répondre à des questions concernant la fiabilité, la sécurité et l’éthique, avant de confier de larges pouvoirs aux chatbots dans différents domaines.

Néanmoins, l’année 2025 se dessine comme l’année de l’action pour les chatbots. Les premiers systèmes agents vont apparaître de plus en plus sur le marché et prouver, à travers divers projets pilotes, qu’ils peuvent apporter une réelle valeur. Comme toute technologie révolutionnaire, ce changement ne surviendra pas du jour au lendemain. Mais nous approchons rapidement le moment où les chatbots cesseront de n’être que des fournisseurs d’informations pour devenir de véritables partenaires, capables d’accomplir des tâches au nom de l’utilisateur.

Pourquoi est-ce important ?

L’impact des chatbots réellement capables d’agir est considérable. Les entreprises bénéficieront de gains d’efficacité en automatisant certaines tâches répétitives, tandis que les utilisateurs profiteront d’un confort accru dans leur vie quotidienne. Au fond, cela reflète la tendance générale de l’IA : les gens attendent des systèmes collaboratifs, proactifs et réellement utiles.

Même si nous sommes encore à quelque distance des systèmes agents entièrement autonomes, les bases sont déjà posées. Des outils comme HybridAI montrent ce qui est possible dès aujourd’hui : des chatbots qui apprennent à connaître vos besoins, s’intègrent à vos applications et réalisent des actions en temps réel. En d’autres termes, le futur fait déjà partie du présent. Et si 2025 est bel et bien « l’année de l’action pour les chatbots », imaginons jusqu’où ils iront d’ici la fin de cette décennie.

Des temps passionnants nous attendent.