De la macro Excel à l’agent IA : mon premier projet agentique pour un client

Le besoin : constituer un dossier locatif à partir d’une seule saisie

Le client gère la location de bureaux professionnels. À chaque nouvelle location, il doit constituer un dossier qui peut comprendre environ une vingtaine de documents : contrats, annexes et autres pièces administratives. Chaque document dépend à la fois des informations du candidat ou du futur locataire et des caractéristiques du bureau concerné.

Il faut donc reporter des noms, des coordonnées, une société, des dates et des conditions de location à plusieurs endroits. Le besoin porte sur la cohérence de l’ensemble du dossier. Une correction effectuée dans un fichier doit se retrouver partout où cette information est utilisée. Les recopies manuelles rendent ce travail fastidieux et multiplient les occasions d’introduire des écarts.

Le principe retenu est simple côté utilisateur : le gestionnaire renseigne un formulaire PDF avec les informations du candidat et du bureau. Une fois ce formulaire transmis au système, ses données servent de source commune à la production des documents. L’agent et l’application exploitent ces informations dans les modèles prévus.

C’est un point de départ très concret pour un agent IA en entreprise : une tâche répétitive, des règles métier identifiables et un résultat que le gestionnaire doit pouvoir contrôler.

Générer les documents, les classer et garder la maîtrise des modèles

La génération des documents constitue une partie du travail. Il faut également enregistrer les fichiers et les organiser dans l’arborescence de gestion prévue. Les pièces associées au candidat, puis au locataire et à sa location, doivent rester faciles à retrouver. Le système prend donc aussi en charge ce classement documentaire.

Cette fonction est moins visible qu’une réponse produite par une intelligence artificielle, mais elle compte beaucoup dans l’usage quotidien. Un dossier correctement généré perd une bonne partie de son intérêt si le gestionnaire doit ensuite chercher où chaque fichier a été enregistré.

Séparer les documents de la mécanique qui les produit

Les modèles devaient aussi rester modifiables. Une formulation peut évoluer, une clause être corrigée ou un document être remplacé. J’ai donc conçu le système en distinguant plusieurs éléments :

• les données du candidat et de la location ;
• les modèles documentaires ;
• les règles métier ;
• les traitements de l’application ;
• l’agent qui utilise les fonctions prévues.

Cette séparation permet de faire évoluer le pack documentaire sans reconstruire toute l’application. L’utilisateur conserve la possibilité de mettre à jour ses modèles manuellement. Une modification doit ensuite être vérifiée dans le processus qui l’utilise : changer un document de référence demande toujours de s’assurer que le résultat attendu reste correct.

Une veille juridique qui alerte le client en cas de changement

La veille juridique fait partie des fonctions déjà mises en place dans ce projet. Les articles de loi dont dépendent les documents administratifs font l’objet de contrôles à partir de sources sélectionnées, notamment Légifrance et des sites gouvernementaux. Le système surveille ces références pour détecter les évolutions des textes suivis.

Lorsqu’un changement est détecté dans ces sources, une alerte juridique est adressée au client. Il est ainsi informé d’une évolution à examiner au regard des documents qu’il utilise. Cette fonction complète la génération et le classement du dossier par un suivi des références légales sur lesquelles les modèles reposent.

La détection d’un changement et la validation juridique d’un document restent deux étapes distinctes. Les modèles de référence restent ceux utilisés et validés par le gestionnaire. Lorsqu’une évolution nécessite une adaptation juridique, celle-ci doit être examinée avec un professionnel compétent avant de mettre à jour les documents.

L’intérêt de cette fonction est concret : le client reçoit une alerte lorsqu’une évolution est repérée dans les sources surveillées. La décision sur les modifications à apporter au pack documentaire reste humaine et contrôlée.

Cette automatisation était déjà possible avant l’IA

Je n’ai pas inventé l’eau chaude. Recueillir des données, les injecter dans des modèles, créer des fichiers et les ranger dans des dossiers était déjà techniquement réalisable avec des outils bien connus. Word, Excel, VBA, Access, du publipostage ou des scripts auraient pu former la base d’une application adaptée à ce besoin.

Une automatisation classique peut également enchaîner des traitements complets. Il serait trompeur de présenter les macros comme incapables d’aller au-delà d’une opération isolée. Le sujet est surtout la manière de construire le système, de le faire évoluer et de permettre à l’utilisateur d’en mobiliser les fonctions.

Le parallèle suivant décrit ainsi l’évolution de ma manière d’aborder ce projet. Les outils bureautiques et le développement classique restent des moyens pertinents d’automatisation.

L’automatisation documentaire existait donc déjà. L’expérience devient intéressante lorsqu’on regarde qui peut désormais parvenir à la construire et avec quels moyens.

Ce qui a changé : je peux désormais orchestrer ce projet

Je travaille depuis longtemps avec le Web, WordPress, les outils numériques et l’automatisation. Cette expérience m’aide à comprendre un besoin, à observer une organisation et à imaginer comment simplifier un processus. Mais je ne suis pas développeur VBA, spécialiste Access ou ingénieur logiciel capable de construire seul une application métier traditionnelle de bout en bout.

Face à ce cahier des charges, il y a quelques années, j’aurais probablement dû faire appel à un développeur, sous-traiter une partie du travail ou réunir plusieurs compétences. J’aurais aussi pu conclure que le développement était trop important pour la taille du besoin. Comprendre ce qu’il faudrait faire ne suffisait pas à rendre sa réalisation accessible.

Passer de la compréhension du besoin à la construction

L’IA m’a permis de franchir cet écart. Je peux décrire précisément les comportements attendus, découper le problème et faire construire les composants nécessaires. Je peux ensuite les tester, observer les erreurs, demander des corrections et relier progressivement l’ensemble. La connaissance du métier et la capacité à formuler les règles deviennent des points d’appui concrets pour avancer.

Cela ne signifie pas que j’ai acquis instantanément toutes les compétences des spécialistes concernés. Je dois toujours comprendre suffisamment ce que je demande pour apprécier le résultat, repérer un comportement incohérent et revenir sur une mauvaise décision. L’outil facilite la construction ; il me laisse la responsabilité de vérifier ce que je livre.

Mon rôle consiste à orchestrer

C’est le mot qui décrit le mieux mon travail sur ce projet. Définir l’architecture, préciser les règles, organiser les composants, conduire les essais et contrôler leurs interactions forment un ensemble. La génération de code intervient dans ce parcours, mais elle ne résume pas la conduite du projet.

J’explore également cette manière de travailler dans d’autres contextes, notamment avec mon expérience de création d’un design system WordPress piloté par un agent IA. Ce parallèle concerne ma démarche d’orchestration ; il ne décrit pas les technologies employées dans l’application de gestion locative.

L’enseignement principal est personnel : je peux aujourd’hui piloter la réalisation d’un système que je n’aurais pas su développer seul auparavant. C’est une évolution importante de ce que je peux proposer et construire à partir d’un besoin métier que je comprends.

Environ quinze jours pour une première version opérationnelle

Dans une approche traditionnelle, il aurait fallu réunir des compétences en automatisation Word et Excel, programmation, gestion documentaire, conception d’interface, traitement des données et logique métier. Il aurait également fallu prévoir les tests, puis la maintenance. Selon l’organisation retenue, ces compétences auraient pu être portées par un développeur polyvalent ou par plusieurs intervenants.

Pour ce besoin et compte tenu des compétences à réunir, j’estime qu’une telle approche aurait représenté plusieurs semaines de conception, de développement, d’intégration et de tests. C’est une appréciation du contexte, pas le résultat d’un développement comparatif que j’aurais fait réaliser en parallèle.

Les quinze jours de ce projet rappellent aussi que l’utilisation de l’IA demande du travail. Il a fallu élaborer la solution, assembler les éléments et contrôler leur fonctionnement. Une première version opérationnelle ouvre ensuite la question de son suivi et de sa maintenance.

L’intérêt économique que je retiens concerne d’abord l’accès au développement. Une petite structure peut envisager certains outils très spécifiques lorsqu’elle parvient à mobiliser les compétences nécessaires avec des moyens adaptés. Pour mon activité, cette possibilité compte autant que l’automatisation des tâches du gestionnaire. Je ne dispose cependant d’aucune comparaison fiable permettant d’en déduire un montant économisé ou un ratio de coût.

Ce que l’agent ajoute à l’application métier

L’application réunit les fonctions nécessaires au traitement des données et des documents. L’agent apporte une couche d’interprétation entre l’objectif de l’utilisateur et les outils disponibles. Dans cette approche, l’utilisateur peut exprimer davantage ce qu’il souhaite obtenir, puis l’agent mobilise les fonctions qui lui ont été explicitement autorisées.

Cette articulation explique pourquoi je parle de projet agentique. L’IA participe à un processus métier qui comprend des données, des outils, la génération de documents, leur classement, une veille juridique et une connexion au site du client. Sa place dans l’ensemble dépend de fonctions et de limites définies à l’avance.

Une connexion MCP avec le site internet du client

J’ai également mis en place une connexion MCP entre l’agent et le site internet du client. Elle lui permet de gérer, depuis cet agent, les disponibilités, les prix et la liste des locataires présents sur son site.

Le projet dépasse ainsi la seule production de fichiers : il relie le travail documentaire à des opérations de gestion réalisées sur le site du client. Cette connexion fait partie des fonctions livrées dans l’application.

Définir les outils et les limites fait partie du projet

Une consigne générale ne suffit pas à encadrer une application professionnelle. Il faut déterminer quelles opérations l’agent peut exécuter, sur quelles données et dans quel périmètre. Cette réflexion sur les outils autorisés rejoint celle présentée dans la construction d’un agent WordPress avec des outils et des skills définis.

Les contrôles doivent également accompagner cette capacité d’action. Le sujet dépasse la qualité d’une réponse rédigée : il concerne le comportement du système et les instructions qu’il accepte. L’article consacré à la mise à l’épreuve d’un agent IA face aux prompt injections prolonge cette question de la vérification. Ces principes guident la conception ; ils ne constituent pas, à eux seuls, une garantie de fiabilité.

Ce que je retiens de ce premier projet agentique

Ce projet marque une étape dans mon activité parce que j’ai pu partir d’un problème administratif réel et aller jusqu’à une application fonctionnelle pour un client. L’IA m’a aidé à assembler des technologies et des compétences que je ne maîtrise pas toutes individuellement au niveau d’un spécialiste.

Les bases du travail n’ont pourtant pas disparu. Il faut des données fiables, des règles métier compréhensibles, des modèles documentaires propres et une organisation cohérente des fichiers. Il faut aussi des tests, des contrôles et des responsabilités clairement définies. L’utilité quotidienne dépend de cet ensemble.

Le parcours entre la macro Excel et l’agent IA conserve ainsi une continuité : formaliser une tâche répétitive pour que la machine en exécute une partie. Ce que cette expérience a changé pour moi, c’est la possibilité de construire et de coordonner l’ensemble avec des moyens accessibles à mon activité.

L’IA ne m’a pas permis d’inventer une automatisation impossible auparavant. Elle m’a permis de construire une automatisation que, personnellement, je n’aurais pas su construire auparavant.

C’est cet élargissement de ma capacité à concevoir et à produire que je retiens de ce premier projet. L’automatisation aide le gestionnaire dans son travail ; l’IA m’a également permis, en amont, de rendre cette automatisation réalisable à mon échelle.