Créer un agent ne suffit plus : les équipes cherchent à le partager, l’outiller et l’inscrire dans des flux reproductibles. Sept plateformes structurent ces usages, avec des modèles de collaboration variés et des contraintes bien réelles de licences, permissions et crédits. Tour d’horizon des approches et des cas d’emploi proposés, sans coder ou presque.
Licences, permissions et crédits conditionnent l’accès collectif
La mise en commun d’agents suppose des garde-fous techniques et contractuels. Dans Copilot Studio, l’accès à un agent en aperçu peut être restreint aux collègues en raison des contraintes de licence et de l’accord du locataire. Pour Google Workspace, la disponibilité de Workspace Studio repose sur l’éligibilité du compte ainsi que sur les paramètres définis par l’administrateur, tandis que les comptes personnels ne sont pas autorisés à partager des flux. Chez Taskade, l’utilisation des AI Teams requiert au minimum un abonnement Pro, chaque réponse d’agent déduisant des crédits, ce qui peut entraîner une consommation excessive si tous les agents sont sollicités pour une requête simple. Oasis limite son plan gratuit à trois sièges cumulant humains et agents, et recommande de vérifier la taille des salles, les modèles et les intégrations avant de s’engager. Dust invite à contrôler la couverture des connecteurs et les permissions des sources et à désigner un responsable de la documentation, sachant que relier des contenus obsolètes ne les actualise pas. Avec Lindy, il est prudent de confirmer intégrations, actions, comportement d’approbation et usage de crédits pour la tâche visée. Relevance AI précise des connexions directionnelles et suggère d’anticiper circulation d’information, résultats incomplets, outils requis, limites d’action et coûts en crédits. Enfin, tester un workflow de bout en bout, y compris ce qu’hérite un collègue et le coût d’une exécution complète, est conseillé avant un déploiement large.
Trois approches de la collaboration : agent partagé, flux cloné, multi-agents
Les offres se répartissent entre l’accès commun à un même agent et son contexte, la distribution de recettes clonées et la coordination explicite de plusieurs agents. Certaines plateformes autorisent plusieurs utilisateurs à travailler avec un agent unique et un contexte partagé, quand d’autres privilégient des flux copiés que chaque coéquipier exécute indépendamment. Les solutions orientées orchestration multi-agents enchaînent des rôles spécialisés. Dans tous les cas, la gestion des permissions, la supervision de l’activité et la cohérence des processus entre projets sont des fonctions courantes. Ces outils se distinguent des assistants généralistes comme ChatGPT ou Claude, en traitant l’agent comme une ressource réutilisable d’équipe. Plusieurs proposent des constructeurs visuels ou en langage naturel pour bâtir des workflows, tout en reconnaissant que certaines intégrations complexes exigent encore des compétences techniques.
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Écosystèmes bureautiques : Copilot Studio et Workspace Studio
Dans l’univers Microsoft, Copilot Studio permet de définir instructions, connaissances et outils d’un agent, puis de le publier sur des canaux comme Microsoft Teams. L’intégration à Teams ouvre l’accès à un grand nombre d’utilisateurs, et des agents enfants ou connectés couvrent des conceptions plus avancées. Du côté de Google, Workspace Studio élabore des flux en utilisant des modèles ou des instructions en langage naturel, exploitant Gmail, Chat, Drive et d’autres applications ; il est possible, par exemple, de programmer un flux qui résume les e-mails non lus et transmet un digest à Google Chat. Le partage dans cet environnement génère des copies distinctes : ni l’historique d’exécution ni l’accès aux fichiers du flux d’origine ne sont transférés. Les équipes déjà ancrées dans Microsoft 365 ou Google Workspace sont invitées à partir de ces écosystèmes.
Salles partagées et connaissances internes : Oasis et Dust
Oasis permet de regrouper utilisateurs et agents dans des salles où il est possible d’échanger sur une tâche, de contrôler des agents et de suivre les transferts. La solution propose à la fois des agents prêts à l’emploi ou personnalisables, des intégrations d’applications et la connexion d’agents locaux, tout en maintenant la discussion, le contexte et le travail dans un espace unique ; le plan gratuit prévoit un total de trois sièges. Dust s’adresse aux besoins liés à la gestion de la connaissance interne : des agents d’équipe, conçus pour être réutilisés, s’intègrent aux outils et ressources de l’organisation. Un agent de support construit à partir d’une documentation validée offre une base commune, avec une gestion administrative des sources et des fonctionnalités. Il est précisé que connecter un contenu qui n’est plus à jour ne le met pas à jour pour autant. Lorsque la coordination du travail dans une salle commune implique à la fois des personnes et des agents, Oasis ou Dust sont à privilégier.
Orchestration par équipes d’agents et assistant partagé : Taskade, Lindy, Relevance AI
Taskade combine projets, agents personnalisés et automatisation. Sa fonction AI Teams oriente une demande vers un agent, un sous-groupe, l’ensemble ou une équipe orchestrée, et l’étape d’automatisation Ask Agent Team inscrit cette collaboration dans des workflows récurrents, sous abonnement Pro ou supérieur avec consommation de crédits par agent répondant. Lindy se présente comme un employé IA opérant au travers d’outils métiers quotidiens, adapté à des coordinations récurrentes comme les suivis via messages et calendriers, sans multiplier les agents spécialisés ; un assistant partagé peut suffire quand aucune coordination multi-agents explicite n’est requise. Relevance AI, avec Workforce builder, relie des agents spécialisés dans un processus défini, avec transferts pouvant être obligatoires ou choisis par l’IA. Les connexions y sont directionnelles, ce qui implique de planifier les flux d’information et de vérifier outils requis, limites d’action et coûts en crédits. Pour expérimenter une coordination construite en interne, un flux de recherche multi-agents est suggéré.
