Wilfried de Renty est fondateur de Catapulz AI, une entreprise qui crée et met en place des systèmes d’IA agentiques capables d’agir de façon autonome, pour des petites entreprises et des travailleurs indépendants. Il les conçoit, les vend et les déploie lui-même. Rencontre avec un praticien de terrain, convaincu que la bataille entre les grands modèles d’IA est déjà terminée, et que la vraie opportunité est ailleurs.
On entend beaucoup parler d’agents IA ces temps-ci. Mais concrètement, c’est quoi un agent IA vraiment opérationnel, par rapport à tout ce qu’on voit sur le marché ?
Un agent IA répond à un besoin fonctionnel précis, avec un objectif défini. On décompose une action en une succession d’étapes, et l’agent exécute chacune à la place du client. Techniquement, c’est un cœur LLM (Claude, Mistral, GPT) connecté à un orchestrateur comme N8N ou Dust, qui lui-même appelle des outils externes : bases de données, recherche web, envoi d’e-mails…
Ce qu’on voit surtout sur le marché, ce sont des micro-agents distribués gratuitement sur des plateformes, qui répondent plus ou moins à un besoin. C’est une entrée en matière, mais ce n’est pas ce qui crée de la valeur business. Ce qui est intéressant, c’est le système agentique : un ensemble de sous-agents coordonnés qui enchaînent des actions pour produire un résultat concret.
Fin 2024, Anthropic a lancé le MCP (Model Context Protocol), qui est une boîte à outils standardisée dans laquelle les LLM peuvent piocher. C’est une brique importante pour construire des systèmes robustes. Et par abus de langage, tout le monde parle d’agent IA alors qu’on parle en réalité de systèmes agentiques.
Vous travaillez surtout avec des hôtels et des cabinets comptables, des secteurs assez éloignés de la Silicon Valley. Qu’est-ce que cela vous a appris sur la façon dont les entreprises adoptent réellement l’IA au quotidien ?
Je n’ai pas choisi ces secteurs par stratégie. J’ai plutôt répondu à des besoins qui venaient à moi. Un client reprenait des hôtels avec des investisseurs et cherchait à les rendre plus compétitifs. J’ai commencé par des agents pour la gestion opérationnelle des équipes, puis pour la formation interne des collaborateurs, puis pour répondre aux questions des extras. C’est ainsi que l’IA entre vraiment dans une organisation, par une douleur précise, pas par une vision.
Sur la comptabilité, idem. Un groupement de cabinets m’a contacté pour automatiser certains processus et construire de nouvelles offres. Ce que j’apprends à chaque fois, c’est que l’IA est inutile sans expertise métier solide en face. Elle amplifie ce qui existe, elle ne remplace pas la connaissance du terrain.
Vous utilisez des outils comme N8N, Supabase, ElevenLabs… Comment assemblez-vous ces briques pour construire un système opérationnel ?
Mon architecture de référence, c’est toujours un LLM au cœur, un orchestrateur pour enchaîner les étapes, des outils externes appelés via des connecteurs ou via MCP, et une base de connaissances RAG pour contraindre le périmètre d’intervention de l’IA. Ce dernier point est essentiel.
Dans un système agentique, l’IA ne représente que 20 à 30 % du code. Le reste, c’est de l’algorithmique, du code déterministe. Si vous laissez l’IA tout gérer seule, ça part en vrille. L’IA est bonne sous contraintes et bien scopée. C’est pour ça que les RAG agentiques se multiplient. Ils donnent des garde-fous aux modèles, à savoir un périmètre de connaissance défini et un périmètre d’action délimité.
Je commence souvent par du low-code pour prototyper, valider le go-to-market, puis on industrialise avec du code complet une fois que le client a trouvé de la valeur.
Avec l’IA, on peut légitimement se demander si les logiciels classiques ne vont disparaître. Vous construisez vous-même un outil de gestion hôtelière basé sur l’IA. Pensez-vous que les logiciels traditionnels soient vraiment condamnés ?
Je crois que c’est le business model du SaaS qui va mourir, pas forcément l’interface. Le SaaS repose sur la standardisation et l’idée de faire rentrer les besoins clients dans un moule unique. Avec la croissance exponentielle du vibe-coding, il est devenu très facile et abordable de tout faire sur mesure. Je crois davantage à un modèle d’IA as a service.
En revanche, l’interface de centralisation reste précieuse. Tous mes clients ont accès à un tableau de bord qui leur montre ce que font leurs agents, leur permet de les paramétrer, voire d’en créer de nouveaux. Ce n’est pas le SaaS d’il y a 20 ans ; c’est une nouvelle forme, beaucoup plus modulaire et sur-mesure.
La question des risques se posent également. Des agents qui accèdent à des données clients, envoient des e-mails, prennent des décisions seuls… Quels sont les dangers que vous observez sur le terrain ?
Les risques sont colossaux. Le vibe-coding crée de vraies failles de sécurité, c’est mécanique. Ce que je recommande systématiquement, c’est de créer un agent dédié à l’audit de sécurité de vos propres systèmes. Il existe aussi des outils pour mapper ces failles, mais trop peu de builders les utilisent.
Le comportement des agents est lui-même un problème. On l’a vu avec le lancement d’OpenClaw… Des agents IA autonomes qui se sont mis à créer leur propre réseau social et à interagir entre eux de façon non prévue. Au-delà de l’aspect spectaculaire, c’est une démonstration concrète de faille de sécurité systémique.
Les acteurs de l’IA générative eux-mêmes sont des vecteurs de risque. Les questions autour de l’utilisation des données par certaines plateformes sont très réelles. On assiste à un clivage entre des acteurs aux pratiques opaques et d’autres qui affichent une posture plus éthique, ce qui devient un argument de recrutement des meilleurs profils techniques. La cybersécurité a un rôle énorme à jouer pour apporter de la clairvoyance dans cet écosystème.
Entre de grands cabinets, une aventure à Lisbonne, une entreprise qui a périclité, etc., votre parcours professionnel est aussi riche que varié. Qu’est-ce qui vous a finalement amené à vous spécialiser dans l’IA ?
J’ai monté différentes entreprises en 10 ans, dans le conseil, l’immobilier, la finance. J’ai même tout perdu en me lançant dans deux activités financières à Lisbonne, dans un domaine qui ne me passionnait pas. J’avais voulu apporter de la clarté dans des offres d’investissement et j’ai découvert en creusant que 40 % des acteurs (même estampillés par l’État) avaient des zones d’ombre. J’ai préféré me retirer.
Je suis revenu à mon premier amour, à savoir la tech et l’IA. J’ai commencé dans l’IA générative il y a 3 ans, mais je fais des projets IA (machine learning, big data) depuis 2017. La vraie rupture, ça a été la vidéo. J’avais lancé des studios d’enregistrement avec des investisseurs, et mes clients arrivaient sans savoir quoi dire devant la caméra. J’ai créé des stratégies de contenu à la main, ça m’a débordé, et c’est ainsi que j’ai construit mes premiers systèmes agentiques, pour automatiser ce que je faisais manuellement.
Sur votre site, vous parlez de votre père, architecte passionné mais qui n’a jamais réussi à développer son activité. En quoi cette expérience influence-t-elle ce que vous construisez aujourd’hui ?
Mon père était rarement présent parce qu’il travaillait en permanence. Il était passionné, expert dans son domaine, mais il n’a jamais su mettre son activité à l’échelle. Et ça a des conséquences concrètes sur une famille.
Ce que je construis aujourd’hui, c’est exactement ça. Je veux permettre à des experts (entrepreneurs indépendants, PME) de scaler sans avoir besoin d’une équipe XXL ou de capitaux importants. L’IA est le meilleur vecteur de mise à l’échelle qu’on ait jamais eu pour des indépendants et des petites structures. C’est une blessure d’enfance qui est devenue une conviction business.
Vous gérez seul beaucoup de choses : la création, les clients, la communication, etc. Où tracez-vous la ligne entre ce que l’IA peut faire à votre place et ce qui reste irremplaçable ?
Je ne travaille plus vraiment seul. J’ai une équipe d’ingénieurs IA en délégation, mais ce sont mes modèles, ma vision architecturale, car je fais tout moi-même avant de déléguer. Comme ça je sais exactement quoi faire quand ils sont bloqués, quand il faut challenger l’architecture. J’ai frôlé plusieurs fois le burn-out en voulant tout faire moi-même. J’en suis sorti en apprenant à déléguer ce qui était délégable.
Ce que l’IA gère entièrement chez moi, c’est toute la préparation des workshops (les questions, les livrables, les cahiers des charges). J’y ai intégré tous mes frameworks issus du conseil stratégique, de la transformation digitale, du product design. Maintenant, je n’ai plus qu’à animer et à relancer. Ce qui n’est pas délégable, c’est la relation, la confiance, l’intuition sur un client, le fait de sentir où est la vraie douleur.
Entre Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral… la course aux modèles d’IA s’accélère. Dans tout ça, où se trouve vraiment la valeur ? Dans les modèles eux-mêmes, ou dans ceux qui savent les utiliser ?
La vraie valeur est dans les intégrateurs. Malgré la course permanente des labs (chaque semaine, Anthropic lance de nouvelles fonctionnalités, et on a l’impression qu’ils détruisent des pans entiers du conseil et des services financiers), ce n’est pas une destruction, c’est un déplacement de valeur.
Avoir l’information n’a plus de valeur. Quand vous allez voir un avocat, vous ne le payez pas pour l’information : vous le payez pour l’exécution, pour la défense, pour la relation. C’est exactement pareil avec l’IA. Les intégrateurs qui construisent des cas d’usage hyper-concrets, sur des niches métier précises, auront un avantage structurel durable sur l’application des LLM.
Je pense également que les LLMs vont finir par se cannibaliser entre eux. Ce qui restera, c’est la couche applicative et la couche infra. Et je suis convaincu que les world models de Yann LeCun sont, à terme, beaucoup plus intéressants que les LLM actuels dans leur nature même.
Concrètement, qu’est-ce que Catapulz AI propose aujourd’hui ? Et si une petite entreprise veut se lancer dans l’IA, par où lui conseillez-vous de commencer ?
CatapulzAI, c’est 3 choses. D’abord du consulting IA, à savoir identifier les besoins, les prioriser, et décrocher les financements disponibles.
Ensuite du “build”, autrement dit concevoir et déployer des systèmes agentiques sur-mesure selon des problématiques précises. Rien n’est infaisable techniquement. La vraie question est toujours : est-ce qu’il y a un ROI ?
Et une troisième activité que j’aime beaucoup, c’est le co-venturing avec des experts métier. Je rencontre un expert (en comptabilité, en hôtellerie, en cyber) qui a une vraie expertise, mais ne sait pas comment l’IA peut la démultiplier. On construit une offre ensemble, je prototype le système agentique, on va chercher des clients à deux.
Enfin, pour quelqu’un qui veut maîtriser l’IA, je conseillerais 3 étapes :
- Première étape : apprendre à prompter. Pas utiliser ChatGPT comme un moteur de recherche, mais prompter avec un framework structuré. Le mien, c’est ROCIE : Rôle, Objectif, Contraintes, Contexte, Instructions, Exemples. Si vous intégrez ça dans vos échanges avec un LLM, vous en tirez déjà 80 % de la valeur.
- Deuxième étape : apprendre un orchestrateur. N8N pour les plus techniques, Dust pour une approche plus accessible, d’autant qu’il est français. À partir de là, vous pouvez construire vos premiers agents.
- Troisième étape : identifier un vrai besoin dans votre quotidien (professionnel ou personnel) et construire un agent pour y répondre. C’est à dire une succession d’agents avec un cadre d’intervention bien défini.
La meilleure façon d’apprendre, c’est de construire quelque chose d’utile pour soi.
