Imaginez : vous entrez pour la première fois dans un restaurant tout juste ouvert, séduit par les avis enthousiastes, et vous vous installez d’un pas assuré à une table côté fenêtre. À peine assis, le serveur s’approche, et avant qu’il puisse ouvrir la bouche, vous lancez :pour la première fois séduit par les avis enthousiastes, et vous vous installez d’un pas assuré à une table côté fenêtre. À peine assis, le serveur s’approche, et avant qu’il puisse ouvrir la bouche, vous lancez :« Comme d’habitude, s’il vous plaît. »

Le serveur vous regarde comme si vous aviez perdu la tête. Il ne vous a jamais vu. Il n’a aucune idée de ce que « comme d’habitude » signifie.

C’est exactement ce que vit votre agent IA à chaque nouvelle conversation. Il ne sait absolument pas qui vous êtes, ce que vous voulez, ni pourquoi vous lui demandez de « vérifier mes tâches ». Quelles tâches ? À qui ?C’est qui, vous ?

Cette même situation gênante se produit avec beaucoup d’agents IA, surtout ceux sans mémoire des échanges précédents. À chaque nouvelle conversation, ils vous« rencontrent »pour la première fois, et vous devez (ou le développeur de l’agent doit) leur fournir tout un historique sur votre identité et vos préférences avant qu’ils puissent vraiment vous aider.

Pour les développeurs qui créent des agents IA, chaque interaction utilisateur commence par un jeu de questions laborieux. Vos utilisateurs doivent expliquer qui ils sont avant que l’agent puisse faire quoi que ce soit d’utile.

On sait qui vous êtes

Pensez au nombre de fois où ça arrive avec des requêtes pourtant simples :

  • « Réserve une réunion avec Sarah » (Quel agenda ? Dans quel fuseau horaire ?)
  • « Mets à jour mon statut sur Slack » (Quel espace de travail ? Quel est ton identifiant ?)
  • « Liste mes tâches dans mon espace d’équipe » (Quelle équipe ? Quel espace de travail ?)

Sans le contexte nécessaire, l’agent ne sait pas qui vous êtes ni quel espace de travail est le vôtre. Il doit d’abord poser une série de questions basiques avant de faire quoi que ce soit d’utile. Pour des requêtes aussi simples, répéter ça à chaque fois devient vite fastidieux. On pourrait résoudre ça en ajoutant unemémoirepropre à chaque utilisateur dans votre application ou agent, mais le problème reste entier : comment savoir quand charger labonnemémoire pour les bons services ou cas d’usage ? Et surtout…Pourquoidemander à vos utilisateurs des informations que le bot devrait, en théorie, déjà connaître ?

Soucieux d’améliorer l’expérience de nos clients lorsqu’ils utilisent nos outils dans leurs agents, nous avons réalisé, chez Arcade.dev, à quel point il était important d’offrir aux développeurs d’agents LLM un moyen simple et standardisé de récupérer les informations de base sur l’utilisateur quand c’est nécessaire. C’est pourquoi nous avons créé un nouveau type d’outil que nous appelons« WhoAmI ». Leur objectif est simple : vous présenter à l’agent quand c’est utile.

WhoAmILes outils WhoAmI fonctionnent comme une carte d’identité numérique pour vos interactions avec l’agent. Ils lui disent exactement qui vous êtes dans chaque service (votre identifiant Slack, votre espace Jira, votre adresse Gmail) sans que vous ayez à le répéter à chaque fois. Les informations qu’un outil WhoAmI récupère dépendent de ce que le fournisseur rend disponible : identifiant unique, nom, coordonnées, photo de profil, fuseau horaire, et bien d’autres.

Vous êtes plusieurs à la fois

(Généré avec Nano Banana)

La questionQui suis-je ? n’est pas aussi simple qu’elle en a l’air. Cela dépend du contexte. À la maison vous êtes parent, au travail vous êtes chef, sur votre MMORPG préféré vous êtes CutePieKitty1337. Tout comme vous portez plusieurs casquettes dans le monde physique, il en va de même dans le monde numérique.

Au travail vous êtesjohn.smith@company.com. Sur Discord vous êtes xXDragonSlayer420Xx. Sur LinkedIn vous êtes « Architecte Solutions Senior ». Chaque service connaît une version différente de vous, et votre agent IA doit jongler avec toutes ces identités sans les mélanger.

Vous êtes un « vous » différent sur chacun de vos profils, selon les fournisseurs. Chacun contient un ensemble d’informations qui compose votre persona là-bas, certaines définies par vous en tant que préférences, d’autres assignées automatiquement comme les identifiants. Certaines de ces infos se recoupent d’un fournisseur à l’autre, d’autres non.

Pour que l’agent ait le bon contexte sur qui vous êtes chez un fournisseur donné, il lui faut des données ciblées que ce fournisseur détient sur vous. C’est pour ça qu’Arcade a créé les outilsWhoAmI : ils vont chercher ces informations pour votre agent, à condition que vous lui en donniez l’autorisation.

Voyons si ça marche

Voyons maintenant comment ça fonctionne avec notre tout nouveau toolkit ClickUp, qui dispose de l’outil WhoAmI depuis le premier jour :

Voici l’interaction avec un agent de chat ClickUp lors de« la première utilisation »où ma première requête est d’obtenir les tâches qui me sont assignées. Même si l’agent a quelques éléments de contexte basiques, il ne sait pas du toutqui je suis dans ClickUp. Il a besoin de monuser_id et de monworkspace_id.

Mais voilà la magie : plutôt que de m’interroger dans tous les sens, l’agent appelle proactivement l’outil Clickup_WhoAmI, récupère les infos dont il a besoin, puis liste immédiatement mes tâches. Pas d’allers-retours gênants. Pas de « quel est votre workspace ID ? ». Juste des résultats.

Même quand l’agent ne comprend pas d’emblée, il peut utiliser l’outil WhoAmI pour obtenir les informations nécessaires aux appels d’outils suivants. Les fonctionnalités de récupération d’erreurs intégrées à Arcade, comme les RetryableToolErrors, fournissent à l’agent un retour précieux avec des descriptions d’erreur adaptées au LLM et des conseils de récupération. Cela l’aide à comprendre qu’invoquer l’outil WhoAmI résoudrait le problème. Ce processus itératif permet à l’agent de relancer l’appel efficacement, et cette fonctionnalité est bien plus simple à mettre en place qu’on ne le croit !

Essayez par vous-même

Chez Arcade, nous cherchons constamment de nouvelles approches pour améliorer nos toolkits IA et offrir aux développeurs la meilleure expérience possible dans la création d’agents Arcade. Une meilleure expérience développeur, c’est des interactions plus fluides pour les utilisateurs finaux. C’est la différence entre une démo qui impressionne et un agent qui passe vraiment en production.

C’est pourquoi nous avons ajouté des outils WhoAmI à nos toolkits les plus populaires. Ils sont entièrement optionnels : vous êtes libre de les utiliser ou non !

Arrêtez de faire expliquer à vos utilisateurs qui ils sont. Les outils WhoAmI sont disponibles dès maintenant dans :

Google Suite :

  • Gmail
  • Google Calendar
  • Google Contacts
  • Google Drive
  • Google Docs
  • Google Sheets
  • Google Slides

Microsoft :

  • Outlook Mail
  • Outlook Calendar
  • Microsoft Teams
  • SharePoint

Et plus encore :

  • Slack
  • Jira
  • Notion
  • Zendesk

Vos agents peuvent enfin savoir à qui ils parlent. Essayez par vous-même, vos utilisateurs vous remercieront de ne plus leur demander leur adresse e-mail pour la 47e fois de la journée.

Créez des agents qui savent vraiment à qui ils parlent.
Commencer avec Arcade.dev →

Voir tous les outils compatibles WhoAmI →

Temps de configuration : 6 minutes. Frustration utilisateur éliminée : n’a pas de prix.

Francisco Liberal est Ingénieur en intégrations IA chez Arcade.dev, où il conçoit les outils qui rendent les agents IA vraiment utiles. Développeur full-stack et expert .NET passionné par la qualité et l’efficacité, Francisco est spécialisé dans la création d’intégrations robustes qui connectent les capacités de l’IA aux applications du monde réel. Quand il ne résout pas des crises d’identité pour des agents IA, il milite pour les tests automatisés et rappelle à tout le monde : n’oubliez pas d’être formidable !