Comment travailler efficacement avec les super agents ClickUp : inviter aux bonnes pratiques

Votre équipe est submergée par le battage médiatique autour de l'IA, mais les outils semblent déconnectés de votre travail réel.

Vous collez les détails d'un projet dans un chatbot, dans l'espoir d'obtenir un résumé utile, mais vous ne recevez qu'une réponse générique qui ignore tout le contexte important. Cela s'explique par le fait que la plupart des outils d'IA sont amnésiques : ils oublient tout dès que vous fermez l'onglet, vous obligeant à réexpliquer votre univers à chaque invitation.

Ces explications répétitives prennent énormément de temps et sont une source majeure de frustration.

Des études montrent que les employés passent 4,5 heures par semaine à corriger les résultats générés par l'IA. Cela crée un nouveau type de « prolifération de l'IA », c'est-à-dire la multiplication imprévue d'outils et de plateformes d'IA sans supervision ni stratégie, ce qui entraîne un gaspillage d'argent, une duplication des efforts et une absence totale de contrôle sur l'empreinte IA de votre organisation.

Dans ce scénario, vous passez plus de temps à alimenter votre IA en contexte que vous n'en retirez de valeur. Le résultat est une équipe qui estime que l'IA cause plus de problèmes qu'elle n'apporte d'avantages, qui abandonne les outils et revient à un travail manuel et répétitif.

Les super agents ClickUp sont spécialement conçus pour résoudre ce problème ! Dans cet article, nous examinons comment travailler efficacement avec les agents IA en utilisant les bonnes pratiques et stratégies en matière de prompting !

Que sont les agents IA et en quoi les super agents sont-ils différents ?

La plupart des équipes traitent les agents IA comme des chatbots sophistiqués : elles saisissent des instructions détaillées à chaque fois et se demandent pourquoi les résultats semblent incohérents.

Seuls 15 % des responsables informatiques déploient actuellement des agents IA entièrement autonomes.

Voici ce qui fonctionne réellement : ClickUp Super Agents . Il s'agit de coéquipiers alimentés par l'IA qui opèrent au sein de votre environnement de travail ClickUp Converged AI, une plateforme unique et sécurisée où les projets, les documents, les discussions et les analyses cohabitent, avec l'IA intégrée comme couche d'intelligence qui comprend et fait avancer votre travail.

Contrairement aux chatbots externes, il s'agit de systèmes autonomes qui exécutent des tâches, prennent des décisions et itèrent sur le travail sans avoir besoin d'une intervention humaine constante. Ils ont déjà accès à vos tâches ClickUp, vos documents ClickUp et l'historique de vos projets.

Cela est possible grâce à deux différences clés :

Les agents apprennent à partir du contexte de votre environnement de travail et mémorisent vos préférences. Vous pouvez ainsi définir des objectifs et des garde-fous clairs une seule fois lors de l'installation, puis laisser l'agent exécuter de manière autonome vos flux de travail sans avoir à lui donner constamment des invitations ou des instructions.

La transformation est immédiate. Au lieu de passer votre journée à copier-coller du contenu dans un champ de texte vide, vous disposez d'un coéquipier IA déjà opérationnel. Vous pouvez lui assigner un objectif, et il utilise ses connaissances intégrées pour accomplir la tâche, libérant ainsi votre équipe qui peut alors se concentrer sur le travail qui nécessite la créativité humaine et la réflexion stratégique.

🎥 Regardez cette vidéo pour en savoir plus sur les Super Agents :

Quand utiliser les agents IA plutôt que les flux de travail traditionnels ?

Vous avez mis en place quelques automatisations de base, mais vous avez désormais besoin de plus d'outils.

Par exemple, vous souhaitez automatiser un processus en plusieurs étapes qui nécessite un certain jugement, comme le triage des bogues techniques en fonction de leur impact sur les clients, mais votre système simple, basé sur des règles, ne peut pas gérer l'ambiguïté. C'est une impasse frustrante qui oblige votre équipe à revenir à une coordination manuelle et fastidieuse.

Il s'agit là d'un cas classique d'utilisation d'un outil inadapté à la tâche à accomplir. Soit vous abandonnez complètement l'automatisation, condamnant votre équipe à des heures de travail répétitif, soit vous construisez un réseau fragile et trop sophistiqué de déclencheurs qui se brise dès qu'une variable change.

La solution consiste à utiliser une approche par couches, combinant l'automatisation traditionnelle avec des agents IA pour les scénarios plus complexes. Dans ClickUp, cela signifie savoir quand utiliser ClickUp Automations et quand déployer un ClickUp Super Agent.

Les automatisations ClickUp sont parfaites pour les actions prévisibles et répétitives. Elles utilisent des déclencheurs d'automatisation simples, comme un changement de statut de tâche ClickUp ou l'arrivée d'une date d'échéance, pour effectuer une action spécifique. Considérez-les comme les piliers fiables de votre flux de travail.

Les super agents ClickUp, quant à eux, sont destinés aux tâches qui nécessitent du raisonnement et du contexte. Ils excellent lorsque le travail implique de l'ambiguïté, plusieurs étapes ou l'extraction d'informations provenant de différentes sources.

Voici quand utiliser chacun d'entre eux :

Grâce à ce cadre, le flux de travail de votre équipe sera transformé.

Les tâches simples et fréquentes sont gérées sans effort par ClickUp Automations. Pour les tâches complexes et exigeantes sur le plan cognitif, vous déployez un Super Agent. Cela crée un système puissant et résilient où vous n'automatisez pas seulement les clics, mais aussi les micro-décisions.

Pourquoi le prompting est une intégration et non une compétence fondamentale

Tout le monde a l'impression de devoir maîtriser une nouvelle compétence hautement technique, appelée « prompting », simplement pour tirer parti de la valeur de base de l'IA. En réalité, cela crée un obstacle à l'adoption de l'IA, où seuls quelques « utilisateurs expérimentés » peuvent faire fonctionner l'IA, tandis que le reste de l'équipe est laissé pour compte, frustré et improductif.

Cette dynamique est le résultat direct de l'utilisation d'outils d'IA sans contexte.

Lorsqu'une IA n'a pas de mémoire, chaque interaction est un nouveau départ, et la qualité du résultat dépend entièrement de la qualité de votre invite, vos instructions. C'est un cycle épuisant qui fait de l'IA une tâche fastidieuse plutôt qu'une aide précieuse.

Avec ClickUp Super Agents, l'apprentissage se fait en une seule fois, lors de la prise en main, et non pas quotidiennement et de manière répétitive. Les Super Agents ayant une mémoire persistante et étant natifs de votre environnement de travail ClickUp Converged IA, vous leur enseignez les règles une seule fois et ils les mémorisent pour toujours.

Considérez cela comme l'intégration d'un nouveau membre dans votre équipe. Vous n'expliqueriez pas à chaque fois la mission de l'entreprise et les objectifs du projet lorsque vous attribuez une tâche. Vous le faites une seule fois, puis vous leur faites confiance pour retenir ces informations. C'est ainsi que fonctionnent les Super Agents.

Cela transformera la manière dont votre équipe investit son énergie.

Au lieu d'organiser des ateliers interminables sur la création de prompts, vous pouvez vous concentrer sur ce qui compte vraiment : définir des objectifs clairs pour l'équipe, établir des garde-fous intelligents et mettre en place des boucles de rétroaction simples. La « création de prompts » se fait lors de l'installation initiale, et la valeur s'accroît à chaque tâche que l'agent achevait de manière autonome.

📮ClickUp Insight : La moitié de nos répondants ont des difficultés à adopter l'IA ; 23 % ne savent tout simplement pas par où commencer, tandis que 27 % ont besoin de plus de formation pour faire des tâches avancées.

ClickUp résout ce problème grâce à une interface de chat familière qui ressemble à un service de messagerie instantanée.

Les équipes peuvent se lancer directement avec des questions et des demandes simples, puis découvrir naturellement des fonctionnalités d'automatisation plus puissantes et des flux de travail d'agents au fur et à mesure, sans la courbe d'apprentissage intimidante qui freine tant de personnes.

Comment définir des objectifs, des garde-fous et des résultats pour les agents IA

La plupart d'entre nous ont déjà essayé d'utiliser un assistant IA, mais les résultats sont très variables. Nous lui demandons de « nous aider à rédiger un texte marketing », et il nous fournit un résultat tellement générique qu'il est inutilisable. 🤨

Sans orientation claire, un agent IA n'est qu'un outil puissant qui ne sert à rien. Il en résulte des résultats incohérents et un manque de confiance dans le système. Votre équipe ne déléguera pas de travail à un agent sur lequel elle ne peut pas compter, et la promesse d'une productivité optimisée par l'IA restera justement cela : une promesse.

La solution consiste à cesser de penser en termes d'invites et à commencer à penser en termes de cadres. Le travail préalable que vous faites pour définir les objectifs, les garde-fous et les résultats élimine le besoin d'invites constantes et répétitives.

Définissez clairement vos critères de réussite dès le départ.

Des objectifs vagues produisent des résultats vagues. Un agent a besoin d'un résultat spécifique et mesurable vers lequel tendre.

Ce niveau de spécificité donne à l'agent une définition claire de ce qui est « terminé ». Il sait quoi faire, quand et où, ce qui élimine les conjectures et garantit que le résultat est immédiatement utile.

Définissez des limites et des permissions

Un agent autonome est un collaborateur puissant, mais il doit connaître ses limites. La crainte qu'une IA « déraille » et prenne des mesures non approuvées constitue un obstacle majeur à son adoption. Cela conduit les équipes soit à ne pas utiliser du tout les agents, soit à les microgérer de manière si intensive que cela va à l'encontre de l'objectif de l'automatisation.

Vous pouvez résoudre ce problème en établissant des limites claires dès le départ. Dans ClickUp, les super agents sont traités comme des utilisateurs, ce qui signifie qu'ils héritent des permissions et des rôles que vous avez déjà configurés pour l'environnement de travail. Cela offre un niveau de sécurité intégré très efficace.

Vous pouvez ensuite configurer des contrôles d'accès supplémentaires pour l'agent lui-même. Par exemple, vous pouvez accorder à un super agent la permission de rédiger un nouveau document ClickUp, mais pas de le publier, ou de modifier le statut d'une tâche ClickUp, mais pas de réattribuer la propriété.

Ces garde-fous donnent à votre équipe la confiance nécessaire pour laisser l'agent travailler de manière autonome.

Définissez les points de transfert pour la révision humaine.

Toutes les décisions ne doivent pas nécessairement être automatisées. Lorsque vous déployez un agent sans points de contrôle clairs pour la supervision humaine, vous risquez qu'il commette une erreur dans une tâche à haut risque, comme l'envoi d'une mise à jour incorrecte à un client important. Cela érode la confiance et peut causer de réels problèmes dans l'entreprise.

La solution consiste à créer des flux de travail impliquant l'intervention humaine. Identifiez les moments où le jugement humain est essentiel et créez des points de transfert explicites. Il ne s'agit pas de microgestion, mais de collaboration intelligente.

Par exemple, vous pouvez configurer un Super Agent pour qu'il rédige un rapport hebdomadaire destiné aux parties prenantes, mais au lieu de l'envoyer directement, il crée une tâche assignée au chef de projet avec le brouillon en pièce jointe pour révision.

L'agent fait la tâche fastidieuse de collecte et de résumé des données, tandis que l'humain apporte la touche finale en effectuant une révision critique. Cette approche collaborative renforce la confiance et garantit la qualité sans sacrifier l'efficacité.

Voici un exemple de flux de travail de gestion des risques géré par des agents superpuissants avec intervention humaine :

Techniques efficaces pour aligner les agents

Même avec un système qui repose davantage sur l'intégration que sur les invites, les instructions initiales que vous fournissez sont essentielles. Si vos invites d'installation sont approximatives ou génériques, les performances de l'agent le seront également. Cela conduit à un cycle frustrant de perfectionnement où vous modifiez constamment les instructions de l'agent pour corriger ses résultats, ce qui est tout aussi fastidieux que la conception d'un chatbot externe.

En conséquence, l'agent ne parvient jamais à faire les choses correctement. Il peut achever 80 % d'une tâche correctement, mais les 20 % restants nécessitent une correction manuelle qui vous fait perdre tout le temps que vous étiez censé gagner.

Pour éviter cela, concentrez vos efforts d'incitation sur l'alignement initial. Ces techniques d'incitation visent à enseigner à l'agent comment travailler, et non pas simplement à lui dire quoi faire pour une tâche unique.

Soyez précis quant aux tâches et au contexte.

Des instructions génériques mènent à des résultats génériques. Lorsque vous créez un ClickUp Super Agent, ne vous contentez pas de lui indiquer son rôle, donnez-lui le contexte dont il a besoin pour exceller.

Ce niveau de détail fournit à l'agent le contexte opérationnel spécifique dont il a besoin pour prendre des décisions intelligentes. Évitez le piège qui consiste à supposer que l'agent « connaît » les conventions propres à votre équipe.

Utilisez des formats structurés pour obtenir des résultats cohérents.

Si vous avez besoin que les résultats d'un agent respectent un format spécifique, fournissez-lui un modèle clair. Les agents sont excellents pour suivre des modèles, mais ils ne peuvent pas lire dans vos pensées. Le simple fait de demander un « résumé » peut donner lieu à un paragraphe dense ou à quelques points clés.

Définissez la structure que vous souhaitez voir. Par exemple, lorsque vous configurez un agent pour résumer les notes de réunion à partir d'un ClickUp Document, vos instructions pourraient inclure :

« Veuillez résumer la réunion en utilisant le format suivant : Décisions prises :

Vous obtiendrez ainsi des résultats cohérents et prévisibles à chaque fois, ce qui facilitera l'utilisation et l'exploitation des informations.

Tirez parti de la mémoire persistante pour réduire la dépendance aux instructions.

C'est cette fonctionnalité qui distingue véritablement les Super Agents des chatbots basiques. Grâce à leur mémoire infinie, les Super Agents ClickUp apprennent à chaque interaction. Vous n'avez donc pas besoin de vous répéter.

Cela changera fondamentalement votre façon de travailler avec l'agent au fil du temps.

Il s'agit d'un élément central du cadre des agents LLM dans ClickUp.

L'agent ne se contente pas d'exécuter une liste de commandes ; il construit une base de connaissances sur votre travail, ce qui réduit considérablement votre dépendance à l'égard des invites détaillées au fil du temps.

Bonnes pratiques pour travailler avec les agents IA

Vous avez configuré votre premier agent, mais il n'a pas l'impact escompté.

Il gère quelques tâches isolées, mais n'a pas transformé la productivité de votre équipe. Cela se produit souvent lorsque les équipes déploient des agents de manière cloisonnée, sans les intégrer dans leur rythme opérationnel global.

Le résultat est une série d'automatisations « accessoires » qui sont pratiques, mais pas stratégiques. Elles permettent de gagner quelques minutes ici et là, mais ne résolvent pas les problèmes systémiques liés à la prolifération des tâches et au manque de coordination entre les équipes. Pour tirer pleinement parti de l'IA, vous devez passer de tâches ponctuelles à des flux de travail intégrés et évolutifs.

Cela nécessite un changement de mentalité, passant de la simple utilisation d'un agent à une véritable collaboration avec celui-ci. Voici les bonnes pratiques pour y parvenir.

Erreurs courantes lors de l'utilisation d'agents IA

Tout d'abord, voyons ce qui ne fonctionne pas. Si vous traitez votre super agent comme un chatbot, vous passez à côté de l'essentiel. Voici les erreurs les plus courantes que nous observons :

Considérez cela comme une opportunité d'apprentissage. Chaque équipe passe par une période d'adaptation lorsqu'elle passe d'outils dépendants des instructions à des agents autonomes.

Comment tester et améliorer les performances des agents

Commencez modestement et développez-vous intelligemment. N'assignez pas à votre nouvel agent une tâche critique en contact avec la clientèle dès le premier jour. Commencez plutôt par des tâches internes moins importantes afin d'ajuster son comportement.

Examinez attentivement ses premiers résultats. Lorsque vous trouvez une erreur, fournissez des commentaires clairs et précis. Par exemple, si le résumé d'un agent est trop long, ne vous contentez pas de dire « raccourcissez-le ». Modifiez les instructions de l'agent pour indiquer « Les résumés ne doivent pas comporter plus de trois points ».

Vous pouvez afficher l'activité d'un super agent et mettre à jour son profil à tout moment, ce qui simplifie ce processus de perfectionnement. Il s'agit d'une pratique essentielle pour l'automatisation de la base de connaissances: votre agent fait partie de votre base de connaissances et doit être entretenu.

Créez des flux de travail pour les agents qui s'adaptent à toutes les équipes.

C'est là que vous débloquez une valeur exponentielle. Les agents individuels sont utiles, mais un réseau d'agents coordonnés peut gérer l'ensemble des processus d'entreprise. Réfléchissez à la manière dont les agents peuvent se transférer du travail, partager du contexte et opérer dans différents Espaces d'équipe dans ClickUp.

Par exemple :

Ce flux de travail multi-agents orchestre un processus complexe du début à la fin. Cela est possible car les agents opèrent tous au sein du même environnement de travail ClickUp Converged IA, partageant le contexte et maintenant l'alignement sans aucune intervention manuelle.

Voici comment Kyle Coleman, notre vice-président général du marketing, gère ses flux de travail multi-agents :

Comment les super agents ClickUp fonctionnent-ils dans votre environnement de travail ?

La frustration liée à la plupart des outils d'IA ne tient pas seulement à leur imprécision. Elle tient aussi au fait qu'ils vivent ailleurs.

Les super agents ClickUp éliminent ce pont. En effet, ils fonctionnent au sein de la même structure que celle déjà utilisée par votre équipe pour planifier, exécuter et suivre le travail.

Ils opèrent au sein de la structure réelle de votre équipe.

Chaque équipe a sa propre logique interne. Des statuts spécifiques ont des significations spécifiques. Les champs personnalisés reflètent vos priorités. Certaines listes représentent l'exécution active, tandis que d'autres sont des listes de tâches en attente ou des archives.

Un super agent effectue son travail selon cette logique.

Si une tâche passe à l'état « Bloquée », ce statut n'est pas seulement un libellé. C'est un signal que l'agent peut interpréter. Si votre équipe marketing définit l'urgence d'une certaine manière et que l'équipe d'ingénierie la définit d'une autre manière, l'agent s'adapte à ce contexte, car il opère à l'intérieur de ces Espaces, et non à l'extérieur.

C'est plus important qu'il n'y paraît. L'IA échoue souvent non pas parce qu'elle manque d'intelligence, mais parce qu'elle manque de conscience opérationnelle. Dans votre environnement de travail, le Super Agent réagit à la façon dont votre équipe travaille réellement.

Ils agissent sur le travail en direct, et non sur des copies.

Lorsqu'un super agent rédige un résumé hebdomadaire, il peut publier la mise à jour directement dans la tâche correspondante.

S'il identifie des éléments hautement prioritaires en retard, il peut mettre à jour leur statut ou créer des sous-tâches de suivi dans la liste appropriée. Lorsqu'il prépare un rapport destiné aux parties prenantes, il rédige le document exactement là où votre équipe s'attend à le trouver.

Il n'y a pas de couche de duplication ; l'action se produit à la source de la vérité.

Ils réduisent les frais généraux de coordination entre les travaux connectés.

Les super agents ont une vue d'ensemble ! Ils peuvent examiner les tâches, les dépendances et les documents connexes pour comprendre comment le travail s'articule, et pas seulement comment il évolue.

Au lieu de parcourir manuellement plusieurs listes pour voir ce qui est bloqué ou de rassembler les mises à jour à partir de commentaires épars, l'agent synthétise ce qui se passe déjà dans l'environnement de travail et le transforme en informations exploitables.

Le véritable avantage réside dans la réduction du nombre de moments où quelqu'un doit s'arrêter, rassembler le contexte et assembler manuellement une image cohérente de la progression.

Super Agents : quels changements opérationnels ?

Lorsque l'IA opère au sein de votre environnement de travail, elle participe à l'exécution. Cette distinction est subtile, mais importante. Elle signifie moins d'étapes de traduction entre l'idée et l'action et moins de liens invisibles pour maintenir les systèmes ensemble.

Cependant, le Super Agent ne remplace pas le jugement. Il absorbe la coordination répétitive qui l'épuise discrètement.

Aller au-delà des instructions pour une véritable collaboration entre agents

L'objectif ultime est de faire évoluer votre relation avec l'IA, pour passer d'une simple relation de commande et réponse à une véritable collaboration.

Cela nécessite un changement organisationnel. Cela signifie que la compétence la plus précieuse de votre équipe en matière d'IA n'est plus l'ingénierie rapide. Il s'agit plutôt de la capacité à définir clairement des objectifs, à concevoir une gestion intelligente des flux de travail et à mettre en place des boucles de rétroaction efficaces.

C'est en faisant confiance à un agent pour qu'il travaille de manière autonome, dans les limites que vous avez fixées, que vous débloquerez tout son potentiel.

Les équipes qui maîtrisent ce partenariat entre humains et agents passent beaucoup moins de temps sur la coordination fastidieuse et répétitive qui ralentit les projets. Elles effectuent l'automatisation de l'exécution afin de pouvoir se concentrer sur le travail que seuls les humains peuvent faire : la réflexion stratégique, la résolution créative de problèmes et l'établissement de relations.

L'agent s'occupe du « comment », ce qui permet à votre équipe de se concentrer sur le « pourquoi ».

Prêt à aller au-delà des simples invitations et à commencer à collaborer avec l'IA ? Commencez gratuitement avec ClickUp et découvrez comment les Super Agents peuvent transformer la productivité de votre équipe.

Foire aux questions

Les outils basés sur le chat sont sans état, ce qui signifie qu'ils répondent à des demandes individuelles sans conserver le contexte entre les sessions. Les agents dotés d'une mémoire persistante, comme les super agents ClickUp, conservent les informations d'une interaction à l'autre, apprennent vos préférences et accumulent des connaissances sur votre travail au fil du temps.

Vous pouvez définir des limites claires concernant les accès et les actions que l'agent peut effectuer de manière indépendante. Dans ClickUp, les super agents sont traités comme des utilisateurs. Ils fonctionnent donc dans le cadre des permissions et des contrôles d'accès existants que vous avez déjà établis pour les membres de votre équipe.

Pour les agents autonomes, il est beaucoup plus important de définir des objectifs clairs et des résultats mesurables. Les instructions deviennent une tâche d'« intégration » initiale visant à aligner l'agent, plutôt qu'une compétence continue, requise à chaque interaction pour obtenir de la valeur.

Les agents ne peuvent conserver le contexte que pour les données auxquelles ils ont accès. Lorsqu'un agent opère dans un environnement de travail IA convergé tel que ClickUp, il dispose d'un accès natif à toutes vos tâches, tous vos documents et tous vos flux de travail, ce qui élimine le besoin de demandes répétées ou de partage manuel du contexte requis par les outils externes.