Comment construire des compétences d'agents IA qui fonctionnent vraiment

Pourquoi les compétences d’agents sont la nouvelle couche logicielle

Ben de Ben AI fait un argument convaincant que l’ingénierie des compétences — l’art de conditionner l’expertise de domaine en instructions d’agents réutilisables — sera l’une des capacités les plus importantes à développer en 2026. Avec des agents IA sur Claude Code, Copilot et Codex devenant de plus en plus puissants, le goulot d’étranglement se déplace de la capacité brute du modèle à donner aux agents les bonnes garde-fous, le contexte et les procédures opérationnelles standard pour vos flux de travail spécifiques.

L’écart que les compétences comblent : “No matter how good they get, they still need those specific guardrails, context, and SOPs around all the unique ways you and a business do things and use software.” (Peu importe à quel point ils s’améliorent, ils ont toujours besoin de ces garde-fous spécifiques, du contexte et des procédures opérationnelles standard autour de toutes les façons uniques dont vous et une entreprise faites les choses et utilisez le logiciel.) Les GPT personnalisés et les invites système sont isolés. Les plateformes d’automatisation comme n8n sont déterministes. Les compétences se situent au milieu — ce sont des instructions flexibles qui peuvent s’auto-améliorer et soutenir des flux de travail avec intervention humaine.

Les compétences comme connaissance structurée : Au cœur, les compétences d’agents sont des dossiers contenant un fichier skill.md (la procédure opérationnelle standard), plus des fichiers de référence optionnels — des documents texte (guides de style, descriptions de persona client idéal), des actifs (images, présentations), et même des scripts de code (appels API, fonctions). Cette structure composable signifie qu’un agent peut accéder à des milliers de compétences par divulgation progressive, ne chargeant que ce dont il a besoin.

Le modèle de divulgation progressive : “Only the metadata — the description and the name — are stored in the agent memory. And then only when the skill is triggered, the skill MD will be loaded into the context window.” (Seules les métadonnées — la description et le nom — sont stockées dans la mémoire de l’agent. Et ensuite seulement quand la compétence est déclenchée, le fichier MD de compétence sera chargé dans la fenêtre de contexte.) Cette architecture élégante signifie qu’un agent peut avoir des milliers de capacités sans surcharge de fenêtre de contexte.

Un framework pour construire de meilleures compétences d’agents IA

Ben décrit une approche structurée qui reflète l’ingénierie logicielle mais pour les agents IA :

1. Définir le déclencheur et l’objectif — Donnez à la compétence un nom et une description clairs pour que l’agent sache quand l’invoquer. Ces métadonnées sont ce que l’agent analyse pour correspondre l’intention utilisateur à la compétence.

2. Préparer le contexte et les fichiers de référence — Avant de rédiger l’invite, rassemblez vos sources de connaissances : descriptions commerciales, profils de persona client idéal, guides de voix/personnalité, frameworks d’écriture. “Once you have a few of these, building skills will get a lot more efficient.” (Une fois que vous en avez quelques-uns, la construction de compétences devient beaucoup plus efficace.)

3. Concevoir le processus étape par étape — La partie la plus critique. Pour chaque étape, définissez : ce qu’elle doit faire, quand inclure une intervention humaine (et quel type — cases à cocher, champ ouvert, sélection unique), quels fichiers de référence charger, et quel résultat attendre.

4. Construire plusieurs variations — Au lieu de résultats uniques, instruisez la compétence de toujours présenter plusieurs options aux étapes d’intervention humaine. Cela améliore dramatiquement la productivité en donnant aux utilisateurs des choix plutôt que des résultats à prendre ou à laisser.

5. Ajouter des règles et l’auto-amélioration — Prédisez les modes de défaillance et codifiez-les comme règles. Puis ajoutez des mises à jour progressives : “Every time I define a clear thing not to do anymore in this skill, update the rule section.” (Chaque fois que je définis clairement quelque chose à ne plus faire dans cette compétence, je mets à jour la section des règles.) Et quand un utilisateur approuve un résultat final, enregistrez-le comme un bon exemple pour que la compétence apprenne à quoi ressemble la qualité.

5 éléments clés pour l’ingénierie des compétences en 2026

• Les compétences sont un logiciel pour les agents IA — Elles suivent les principes d’ingénierie : conception UX (placement d’intervention humaine), ingénierie du contexte (quelle information produit les meilleurs résultats), itération des fonctionnalités et gestion des cas limites
• Gardez le skill.md propre — Le fichier de processus devrait se concentrer purement sur le flux d’exécution. Toutes les informations supplémentaires appartiennent aux fichiers de référence, ce qui améliore significativement les performances de l’agent
• L’auto-amélioration surpasse le statique — Construisez des boucles de rétroaction où les résultats approuvés deviennent des exemples d’entraînement et les corrections d’erreurs mettent automatiquement à jour les règles
• Un écosystème à trois couches émerge — Compétences à usage général (d’Anthropic, OpenAI), compétences de marché (Skills.mp, Smithy), et compétences personnalisées d’entreprise/individuelles — chaque couche devient plus spécifique
• Les plugins regroupent les compétences en packages déployables — Plusieurs compétences + commandes + équipes d’agents + connecteurs, partageables sous forme de fichiers zip ou via GitHub, versionnables entre les comptes

Ce que l’économie des compétences signifie pour les équipes alimentées par l’IA

L’insight le plus avant-gardiste est que les compétences créent une nouvelle couche monétisable. Tout comme l’ingénierie logicielle et l’ingénierie d’invites sont devenues des disciplines distinctes, l’ingénierie des compétences émerge comme son propre métier — celui où l’expertise de domaine devient productifiable. Le processus d’examen de contrat d’un expert juridique, le framework de campagne d’un marketeur, la checklist de déploiement d’un développeur — tous deviennent des capacités d’agents partageables et améliorables. Pour les organisations, cela signifie que l’expertise d’une personne peut instantanément s’adapter à l’ensemble de l’équipe par le biais de compétences partagées, changeant fondamentalement l’onboarding, la cohérence et la capacité opérationnelle.