En bref : pour utiliser Relevance AI, créez un compte (Free, 200 Actions/mois), puis créez votre premier agent — décrivez-le en langage naturel avec Invent, clonez un modèle du marketplace, ou partez de zéro. Connectez ensuite vos outils (Slack, HubSpot…), ajoutez vos données, et déployez. Pour aller plus loin, assemblez plusieurs agents sur le canevas Workforce afin de bâtir un workflow multi-agents. Conseils clés : commencez petit pour comprendre le modèle à double compteur (Actions + Vendor Credits), activez le BYOK pour maîtriser les coûts de modèle, et surveillez votre consommation. Étapes ci-dessous.
Avant de commencer
Relevance AI s’utilise dans le navigateur. Le Free (200 Actions/mois, 1 000 Vendor Credits une fois) suffit pour bâtir un agent de démonstration et comprendre la plateforme. Gardez en tête deux choses : c’est du « no-code », mais au-delà des bases, il faut raisonner sur le flux (c’est une plateforme de construction) ; et le modèle est à l’usage, donc surveillez votre consommation pour éviter les mauvaises surprises. Pour le contexte complet, voir notre test complet de Relevance AI.
Étape par étape : créer et déployer un agent
Étape 1 — Créer un compte et choisir un point de départ
Inscrivez-vous, puis choisissez : décrire votre agent en langage naturel (Invent), cloner un des 400+ modèles du marketplace (vente, recherche…), ou construire de zéro si votre workflow est déjà cartographié.
Étape 2 — Définir l’agent avec Invent
Décrivez en clair ce que l’agent doit faire : Relevance génère un premier brouillon fonctionnel. Affinez ensuite ses instructions, son ton et ses étapes. La plupart des utilisateurs obtiennent un agent opérationnel assez vite.
Étape 3 — Connecter vos outils et vos données
Reliez vos applications (Slack, HubSpot, Salesforce, Gmail, Notion…) parmi les 9 000+ intégrations, et importez les données d’entreprise nécessaires. C’est ce qui permet à l’agent d’agir réellement dans vos outils.
Étape 4 — Tester puis déployer
Testez l’agent sur des cas réels, vérifiez ses sorties et ajustez. Ajoutez des garde-fous et des approbations si nécessaire, puis déployez. Surveillez sa fiabilité sur plusieurs exécutions avant de l’industrialiser.
Étape 5 — Bâtir un workflow multi-agents (Workforce)
Sur le canevas Workforce, connectez plusieurs agents en chaîne : l’un recherche, un autre rédige, un troisième vérifie, un quatrième agit. Reliez-les avec des conditions et des déclencheurs (les « Edges ») pour répliquer un département entier.
Étape 6 — Maîtriser les coûts
Comprenez le double compteur : Actions (chaque exécution d’outil) et Vendor Credits (coût des modèles, refacturé sans marge). Activez le BYOK (vos clés OpenAI/Anthropic/Google) pour faire passer les coûts de modèle sur votre compte et éviter les recharges. Surveillez votre consommation pour anticiper la facture.
Erreurs fréquentes à éviter
- Sous-estimer la courbe d’apprentissage : au-delà des bases, il faut concevoir la logique du workflow.
- Ignorer la consommation : le modèle à l’usage peut « brûler » des crédits vite ; surveillez Actions et Vendor Credits.
- Ne pas activer le BYOK : sur les payants, il rend les coûts de modèle plus prévisibles.
- Déployer sans tester : vérifiez la fiabilité sur plusieurs exécutions avant la production.
- S’engager sans estimer l’usage : pas de remboursement au prorata ; commencez en Free.
Outils recommandés en complément
Si vous préférez un assistant IA clé en main plutôt que de construire, Lindy est une alternative à considérer — voir Lindy vs Relevance AI. Pour de l’automatisation simple entre apps, Zapier ; pour l’open-source, n8n. Le panorama complet est sur notre page alternatives à Relevance AI et notre sélection des meilleures plateformes d’agents IA.
FAQ
Comment créer mon premier agent ?
Décrivez-le en langage naturel avec Invent, ou clonez un modèle du marketplace, puis affinez, connectez vos outils et déployez.
Comment connecter mes outils ?
Reliez vos apps parmi les 9 000+ intégrations (Slack, HubSpot, Salesforce…) pour que l’agent puisse y agir.
Comment faire collaborer plusieurs agents ?
Sur le canevas Workforce, connectez les agents en chaîne avec des conditions et déclencheurs pour répliquer un workflow complet.
Comment maîtriser les coûts ?
Surveillez Actions et Vendor Credits, commencez en Free, et activez le BYOK (vos clés API) pour des coûts de modèle prévisibles.
Faut-il savoir coder ?
Non pour démarrer, mais au-delà des bases, il faut raisonner sur la logique du flux. C’est no-code, mais on construit.
Anis Flazi est le fondateur et rédacteur en chef d'IA Codex. Diplômé de la Sorbonne en systèmes d'information et de connaissances, il évolue depuis plus de 10 ans dans le marketing digital (publicité Meta, Google et TikTok, en agence, chez l'annonceur et en freelance). Cette double culture, technique et terrain, l'a conduit à adopter l'intelligence artificielle dès ses débuts : d'abord appliquée à ses campagnes, puis étendue à l'ensemble de ses projets. Il teste aujourd'hui les outils et modèles d'IA au quotidien pour décrypter, sans hype ni jargon, ce qui change vraiment pour les professionnels francophones.
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