Comment mettre en place un workflow PC basé sur l’IA agentique pour automatiser les tâches quotidiennes

Nous avons déjà présenté les avantages de l’IA agentique dans la vie quotidienne et expliqué son fonctionnement dans différents environnements, notamment l’IA dans le cloud et l’IA en périphérie. Aujourd’hui, nous allons vous guider tout au long du processus de création de votre propre agent IA personnel pour vous aider dans vos tâches quotidiennes, telles que l’analyse de données, l’organisation de fichiers et l’automatisation des workflows. Que vous soyez novice en matière d’IA locale ou que vous souhaitiez explorer les workflows basés sur l’IA agentique, ce tutoriel vous aidera à comprendre comment choisir le LLM (grand modèle de langage) et les plateformes d’IA nécessaires pour créer votre propre agent IA personnel.

Nous sommes entrés dans l’ère de l’IA agentique et OpenClaw et Hermes Agent figurent parmi les agents IA autonomes les plus populaires à ce jour. Cependant, la configuration de ces agents peut s’avérer difficile et compliquée pour les utilisateurs lambda. De nos jours, de nombreux prestataires de services ou éditeurs de logiciels proposent des agents IA dotés d’interfaces plus conviviales et de processus de configuration plus simples. Dans ce tutoriel, nous allons utiliser AnythingLLM et Bionic pour créer un agent IA personnel à titre d’exemple.

Développé par LM Studio, Bionic intègre des compétences et des fonctionnalités d’agent IA qui permettent aux utilisateurs de se lancer rapidement et de mettre leurs agents IA à l’œuvre avec un minimum de configuration. De son côté, AnythingLLM prend en charge des intégrations utiles avec les serveurs MCP, ce qui facilite l’accès des utilisateurs aux services fournis par des fournisseurs tiers.

Ces deux plateformes sont adaptées aux débutants et conviennent parfaitement aux personnes qui découvrent les agents IA. Dans ce tutoriel, nous avons combiné les principaux avantages de ces deux plateformes pour créer un guide de configuration facile à suivre, destiné à aider les utilisateurs à créer rapidement leur propre environnement IA agentique sur PC. Bien sûr, il existe encore de nombreuses autres plateformes d’IA agentique qui méritent d’être explorées. Vous pouvez toujours choisir la plateforme qui correspond le mieux à vos besoins pour créer votre propre agent IA et optimiser votre flux de travail quotidien.

Le tableau ci-dessus résume les avantages et les inconvénients de chaque plateforme d’IA à titre de référence, ce qui vous permettra de choisir plus facilement celle qui correspond le mieux à vos besoins.

Après avoir installé la plateforme d’IA agentique, l’étape suivante consiste à choisir un LLM adapté pour alimenter votre agent IA. Bionic peut détecter votre matériel et vous recommander un modèle adapté aux capacités de votre PC. Cela facilite le choix d’un modèle que votre système pourra exécuter sans problème. Pensez à sélectionner un modèle prenant en charge les fonctionnalités d’agent dont vous avez besoin. Une fois le modèle téléchargé et prêt, vous pouvez le configurer pour qu’il fonctionne avec votre agent IA. Si vous utilisez un LLM qui ne prend pas en charge les fonctionnalités d’agent requises, celui-ci risque de fonctionner davantage comme un chatbot traditionnel, se contentant de répondre à des questions sans pouvoir utiliser d’outils ni exécuter de tâches.

L’une des raisons pour lesquelles nous avons choisi Bionic pour cette démonstration est son large choix de LLM. Sa bibliothèque de modèles relie les utilisateurs à Hugging Face, l’une des plus grandes communautés dédiées à la découverte et au partage de modèles d’IA open source. Vous pouvez y explorer une vaste gamme de modèles, y compris ceux conçus pour prendre en charge l’utilisation d’outils et les workflows d’agents IA. La plupart des plateformes d’IA ne prennent en charge qu’une sélection limitée de modèles testés, mais Bionic offre une bien plus grande flexibilité grâce à sa prise en charge de modèles plus étendue.

Par rapport aux plateformes proposant une sélection de modèles plus restreinte, cette flexibilité facilite la recherche d’un LLM adapté à vos besoins. Vous pouvez ensuite choisir un modèle adapté en fonction des tâches que vous souhaitez lui confier et l’utiliser pour alimenter votre agent IA personnel.

Une fois que nous avons vérifié que le LLM fonctionne correctement, nous pouvons utiliser AnythingLLM comme interface pour interagir avec notre agent IA. Ensuite, nous devons connecter le LLM fonctionnant dans Bionic à AnythingLLM.

En termes simples, vous pouvez considérer Bionic comme le « cerveau » de l’agent et AnythingLLM comme l’interface par laquelle vous interagissez avec lui et accédez à ses fonctionnalités. Certaines compétences et fonctions de l’agent s’appuient sur des services tiers, tels que Gmail, Google Docs ou des outils de recherche sur le Web. Pour activer ces intégrations, vous devrez peut-être vous inscrire afin d’obtenir une clé API ou un token d’accès. Une fois les identifiants requis configurés, votre agent IA pourra utiliser les services et fonctions correspondants.

Certains services proposent une utilisation gratuite dans certaines limites. Toutefois, si votre utilisation dépasse ces limites, vous devrez peut-être payer des frais supplémentaires, en fonction de la politique tarifaire du fournisseur de services. Brave propose une API de recherche sur le Web, et les utilisateurs peuvent s’inscrire pour obtenir une clé API gratuite permettant jusqu’à 1000 requêtes. Cela devrait suffire pour les besoins quotidiens de la plupart des utilisateurs.

Enfin, vous pouvez créer des compétences personnalisées pour que votre agent IA effectue des tâches spécifiques. Comme nous l’avons évoqué dans notre article sur l’IA hybride, l’IA dans le cloud offre souvent des capacités plus puissantes qui peuvent vous aider à développer et à affiner ces compétences. Vous pouvez ensuite adapter et installer ces compétences dans votre agent IA local afin de traiter les données sensibles en local, ce qui contribue à réduire le risque d’exposition d’informations confidentielles à des services externes.

Il vous suffit de taper quelques mots pour décrire ce que vous souhaitez que votre agent IA fasse. L’agent peut alors planifier une tâche automatisée qui s’exécutera automatiquement à l’heure spécifiée. Lorsque l’heure prévue arrive, vous pouvez consulter les résultats.

Vous pouvez également demander à votre agent IA de vous envoyer des rapports par e-mail. Vous devrez toutefois configurer un compte de messagerie et accorder à l’agent les autorisations nécessaires pour envoyer des e-mails en votre nom.

Le MSI PRO MAX Edge AI+ est spécialement conçu pour les plateformes d’IA agentique. Équipé du processeur AMD Ryzen AI Max+ 395, ce PC de bureau compact est parfaitement adapté pour exécuter des grands modèles de langage (LLM) et répondre aux exigences élevées des logiciels d’IA. Avec jusqu’à 128 Go de mémoire unifiée, il exécute en toute fluidité des modèles de 120 milliards de paramètres en local à un rythme supérieur à 30 tokens par seconde, offrant ainsi des temps de réponse IA ultrarapides.

Le tableau ci-dessus présente les résultats des tests LLM effectués sur le PRO MAX Edge AI+. Tous les LLM répertoriés prennent en charge les capacités agentiques et ont été testés pour vérifier leur compatibilité avec le système. Ces résultats peuvent vous aider à choisir un modèle adapté à vos besoins.

Au-delà des charges de travail IA, la puce graphique Radeon 8060S intégrée gère sans peine les jeux en 2K. Vous craignez un ralentissement dû à la chaleur sur un système compact ? MSI a conçu un système de refroidissement à trois ventilateurs, doté d’un dissipateur thermique en cuivre pur, pour garantir un fonctionnement stable et sans surchauffe de votre système. Son encombrement réduit lui permet de s’intégrer facilement dans n’importe quel espace de travail. Cliquez ici pour en savoir plus sur le MSI PRO MAX Edge AI+.

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