OpenAI DevDay 2025 : Apps SDK, Agent Kit, MCP, et pourquoi le prompting reste essentiel pour le succès de l’IA

Comprendre l’évolution des outils développeur pour l’IA

Le passage de simples endpoints API à des systèmes agentiques sophistiqués représente un changement fondamental dans la manière dont l’intelligence artificielle est déployée et distribuée. Lorsqu’OpenAI a lancé son API, l’entreprise a fait le choix délibéré d’ouvrir sa technologie aux développeurs du monde entier, reconnaissant qu’aucune organisation seule ne pourrait apporter les bénéfices de l’IA avancée partout dans le monde. Cette philosophie est restée constante tout au long de l’évolution d’OpenAI, mais les mécanismes permettant cette distribution sont devenus de plus en plus sophistiqués. Le modèle API d’origine permettait aux développeurs d’appeler des endpoints spécifiques et de recevoir des réponses, mais il était fondamentalement réactif : les développeurs devaient orchestrer eux-mêmes l’ensemble du workflow. Aujourd’hui, le paysage est radicalement différent : les développeurs attendent des outils permettant de créer des agents autonomes et des intégrations fluides, ainsi que des expériences riches et natives des plateformes sur lesquelles ils sont déployés.

Les chiffres de croissance racontent une histoire éloquente. OpenAI compte désormais plus de 800 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires sur ChatGPT, en faisant l’un des plus grands sites web au monde. Plus important encore pour les développeurs, la plateforme supporte maintenant 4 millions de développeurs créant des applications, contre 3 millions l’année précédente. Cette croissance explosive reflète non seulement une adoption accrue, mais aussi un changement profond dans la perception de l’IA par les développeurs : elle n’est plus un gadget à ajouter à des produits existants, mais une capacité centrale qui peut transformer des modèles d’affaires entiers. L’infrastructure qui soutient cet écosystème a dû évoluer en conséquence, passant de simples appels API à des systèmes d’orchestration complexes capables de gérer l’appel d’outils, la gestion du contexte et des interactions utilisateur sophistiquées.

Qu’est-ce que le Model Context Protocol et pourquoi est-il important ?

Le Model Context Protocol représente un tournant dans le développement de l’infrastructure IA. Plutôt qu’OpenAI ne développe des solutions propriétaires pour chaque défi d’intégration, l’entreprise a reconnu qu’une norme ouverte serait bénéfique à tout l’écosystème. MCP est essentiellement une manière standardisée pour les applications de fournir du contexte et des outils aux grands modèles de langage, agissant comme un connecteur universel qui fonctionne sur différentes plateformes et applications IA. Le protocole a été initialement développé par Anthropic, mais la décision d’OpenAI de l’adopter et de l’intégrer montre un engagement envers les standards ouverts qui dépasse les intérêts d’une seule entreprise. C’est particulièrement important car cela signifie que les développeurs peuvent construire une intégration une fois et la déployer sur plusieurs plateformes IA, plutôt que de devoir créer des implémentations spécifiques pour chaque système.

La force du MCP réside dans sa simplicité et sa généralité. Plutôt que d’imposer aux développeurs d’apprendre des modèles d’intégration propres à chaque plateforme, MCP offre une interface cohérente, qu’on se connecte à Claude, ChatGPT ou d’autres systèmes IA. L’intégration du MCP dans l’Agent SDK d’OpenAI en mars 2025 fut un moment décisif, signalant que l’entreprise considérait ce protocole ouvert comme l’évolution naturelle de la façon dont les systèmes IA doivent se connecter à des outils et des sources de données externes. Le protocole gère tout, des définitions d’outils simples à la gestion de contexte complexe, permettant aux développeurs de se concentrer sur la création d’intégrations à valeur ajoutée plutôt que sur la mécanique d’intégration. Avec des membres d’équipe comme Nick Cooper siégeant au comité de pilotage du MCP, OpenAI veille à ce que le protocole continue d’évoluer pour servir la communauté des développeurs tout en répondant aux besoins spécifiques des différentes plateformes IA.

Les Apps SDK : inversion du modèle d’intégration IA

Pendant des années, l’approche standard pour intégrer l’IA dans les applications suivait un schéma prévisible : il y avait un site web ou une application, et quelque part dans un coin, un chatbot alimenté par l’IA. Les Apps SDK inversent fondamentalement cette relation. Désormais, ChatGPT devient l’interface principale et les applications s’y intègrent comme des expériences riches et interactives. Ce renversement n’est pas seulement cosmétique : il représente un changement profond dans la façon dont les utilisateurs interagissent avec l’IA et dans la façon dont les développeurs pensent la distribution. Au lieu d’essayer d’attirer les utilisateurs vers votre site ou application, les développeurs peuvent désormais les rejoindre là où ils se trouvent déjà : dans ChatGPT, qui est devenu une destination majeure pour des millions de personnes en quête d’information, d’assistance et de solutions.

Les Apps SDK s’appuient directement sur MCP, permettant aux développeurs de créer des applications qui paraissent natives dans ChatGPT tout en gardant un contrôle total sur l’expérience utilisateur. C’est une distinction majeure par rapport aux anciens systèmes de plugins, souvent critiqués pour leur manque de contrôle pour les développeurs. Avec les Apps SDK, des entreprises comme Canva peuvent créer des expériences qui ressemblent et s’utilisent comme Canva, avec des composants d’interface et un design fidèle à la marque, tout en restant accessibles directement dans ChatGPT. Les utilisateurs peuvent discuter avec l’IA, recevoir des recommandations, puis interagir avec l’application intégrée sans jamais quitter l’interface ChatGPT. Cette intégration fluide est possible car les Apps SDK donnent aux développeurs les outils pour définir des composants UI personnalisés, gérer l’état, et créer des expériences qui s’intègrent naturellement à ChatGPT, plutôt que d’être greffées a posteriori.

Les leçons des itérations précédentes sont visibles dans la conception des Apps SDK. Lorsqu’OpenAI a lancé les plugins en mars 2023, les développeurs ont rapidement exprimé leur souhait de contrôler davantage l’apparence et le fonctionnement de leurs intégrations dans ChatGPT. L’entreprise a écouté, et les Apps SDK sont le fruit de cette boucle de retours. Les développeurs peuvent désormais maîtriser toute l’expérience, de l’apparence de leur application à son fonctionnement dans l’environnement ChatGPT. Ce passage d’une intégration basée sur les outils à une intégration basée sur l’expérience est particulièrement important pour les entreprises ayant investi dans leur marque et leur expérience utilisateur : elles n’ont plus à compromettre leur identité pour accéder à la large base d’utilisateurs de ChatGPT.

Agent Kit : démocratiser le développement d’agents IA autonomes

Agent Kit est la démarche la plus ambitieuse d’OpenAI pour démocratiser le développement de systèmes IA autonomes. Lancé lors du DevDay 2025, Agent Kit fournit aux développeurs une boîte à outils complète pour créer des agents capables d’exécuter des tâches complexes et multi-étapes avec un minimum d’intervention humaine. L’ensemble comprend des API spécifiquement conçues pour les applications agentiques, des outils d’évaluation pour tester le comportement des agents, et l’intégration avec MCP pour se connecter à des outils et données externes. Ce qui rend Agent Kit particulièrement marquant, c’est qu’il réduit considérablement la barrière à l’entrée pour créer des agents sophistiqués : plus besoin d’être chercheur en IA ou expert en prompting pour créer des agents efficaces.

Agent Kit comprend plusieurs composants critiques qui fonctionnent ensemble pour permettre le développement d’agents. L’Agents API permet aux développeurs de définir le comportement des agents, les outils auxquels ils ont accès et leur gestion des scénarios variés. Les capacités d’évaluation permettent de tester les agents de façon systématique, avec des jeux de données et du « trace grading » pour comprendre où les agents réussissent ou échouent. L’optimisation automatique des prompts aide à affiner les prompts système sans essais-erreurs manuels. Les intégrations tierces permettent de connecter les agents à des outils et services existants, créant ainsi des workflows couvrant plusieurs systèmes. Ensemble, ces éléments offrent un environnement où les développeurs peuvent se concentrer sur ce qu’ils veulent que leurs agents fassent, plutôt que sur la technique sous-jacente.

La portée d’Agent Kit dépasse les seules capacités techniques. En fournissant une boîte à outils standardisée, OpenAI affirme que créer des agents autonomes doit être aussi accessible que développer des applications traditionnelles. Cette démocratisation a des implications profondes pour la diffusion de l’IA. Les entreprises qui devaient auparavant recruter des spécialistes IA peuvent désormais utiliser Agent Kit pour construire des agents capables de gérer le service client, l’analyse de données, la création de contenu, et bien d’autres tâches. La boîte à outils masque la complexité, permettant aux développeurs de se focaliser sur la logique métier et l’expérience utilisateur plutôt que sur la mécanique interne de l’IA.

FlowHunt et l’avenir de l’automatisation des workflows IA

Dans ce paysage en mutation des outils et frameworks de développement IA, des plateformes comme FlowHunt s’imposent comme des infrastructures essentielles pour les équipes exploitant ces nouvelles capacités. FlowHunt reconnaît que si des outils comme Apps SDK, Agent Kit et MCP fournissent les briques de base pour les applications IA, les développeurs ont encore besoin d’une plateforme unifiée pour orchestrer, superviser et optimiser ces workflows. FlowHunt s’intègre aux outils et protocoles IA modernes, permettant de construire des workflows IA complexes sans gérer une multitude de systèmes déconnectés. Grâce à une plateforme centrale de gestion des workflows, FlowHunt permet aux développeurs de créer de la valeur sans se soucier de l’infrastructure.

L’approche de la plateforme s’accorde parfaitement avec la philosophie des Apps SDK et d’Agent Kit : offrir des outils qui masquent la complexité tout en préservant la flexibilité et le contrôle. FlowHunt permet aux équipes de définir des workflows couvrant plusieurs modèles IA, d’intégrer des services externes via MCP, et de superviser la performance de l’ensemble de leur portefeuille d’applications IA. C’est particulièrement précieux à l’échelle, lorsque les organisations déploient l’IA à l’échelle de l’entreprise, au-delà d’un simple cas d’usage. L’intégration de FlowHunt avec ces standards émergents garantit que les développeurs construisent sur des bases solides, tout en gardant la flexibilité nécessaire pour s’adapter à l’évolution rapide du secteur.

Pourquoi le prompting est plus important que jamais

Peut-être l’enseignement le plus crucial du DevDay 2025 est la reconnaissance que le prompting — l’art et la science de donner des instructions aux systèmes IA — est devenu plus critique que jamais. À mesure que les agents IA gagnent en autonomie et en capacités, la qualité des prompts qui les guident détermine directement leur efficacité, leur fiabilité et leur alignement avec les intentions de l’utilisateur. Cela représente un changement fondamental dans la façon de concevoir le développement IA. Aux débuts des grands modèles de langage, le prompting était souvent secondaire, quelque chose à ajuster par essais-erreurs. Aujourd’hui, le prompting est une priorité, qui mérite la même rigueur que l’ingénierie logicielle traditionnelle.

La raison de cette importance croissante réside dans la façon dont fonctionnent les agents IA modernes. Contrairement aux logiciels traditionnels, qui exécutent des instructions explicites codées, les agents IA interprètent des instructions en langage naturel et prennent des décisions selon leur compréhension de ces instructions. La qualité de cette interprétation dépend presque entièrement de la clarté, la spécificité et l’exhaustivité du prompt. Un prompt système bien conçu guide un agent à prendre de bonnes décisions de façon cohérente, à gérer les cas limites avec souplesse, et à rester aligné avec l’intention utilisateur, même dans des situations inédites. À l’inverse, un prompt mal conçu conduit à des comportements imprévisibles, des hallucinations, et des échecs difficiles à diagnostiquer car ils émergent de l’interprétation des instructions ambiguës.

Un prompting efficace pour les agents IA requiert de réfléchir à plusieurs dimensions clés. D’abord, la clarté est essentielle : les prompts système doivent utiliser un langage simple et direct, au bon niveau d’abstraction pour l’agent. Plutôt que d’être exhaustif, un prompt efficace se concentre sur les comportements et contraintes les plus importants. Ensuite, le contexte compte énormément. Les agents doivent comprendre non seulement quoi faire, mais aussi pourquoi et dans quelles limites. Les exemples sont aussi précieux : fournir des exemples concrets de comportements attendus aide l’agent à identifier des schémas et à les appliquer à de nouvelles situations. Enfin, l’amélioration itérative est indispensable. Même les meilleurs prompts peuvent être affinés par des tests et évaluations systématiques, notamment grâce aux outils d’Agent Kit pour comprendre où l’agent réussit ou échoue.

L’importance du prompting va au-delà de la seule correction technique. Les prompts système sont aussi le mécanisme permettant d’encoder des directives éthiques, des contraintes de sécurité, et des valeurs dans les agents IA. En rédigeant soigneusement les prompts, les développeurs peuvent définir des processus garantissant une utilisation réfléchie et responsable de l’IA, plutôt que de simplement optimiser des métriques étroites pouvant mener à des effets indésirables. Le prompting devient ainsi non seulement une compétence technique, mais aussi une responsabilité cruciale pour toute personne construisant des systèmes IA. À mesure que les agents gagnent en autonomie, les prompts qui les guident deviennent de plus en plus importants pour garantir des comportements bénéfiques et alignés sur les valeurs humaines.

Construire des agents IA efficaces : conseils pratiques

Les implications pratiques de ces évolutions sont considérables pour les développeurs à tout niveau. Construire des agents IA efficaces nécessite une démarche systématique, alliant compréhension technique et attention au prompting et à l’évaluation. La première étape consiste à bien définir ce que l’on attend de son agent. Cela peut sembler évident, mais beaucoup de développeurs se lancent dans l’implémentation sans avoir réfléchi aux objectifs, contraintes et critères de succès de l’agent. Prendre le temps de rédiger des spécifications claires pour le comportement de l’agent facilite tout le reste : Quelles décisions doit-il prendre ? À quels outils doit-il avoir accès ? Que doit-il faire en cas de situation ambiguë ? Ces questions doivent trouver réponse avant même d’écrire la moindre ligne de code.

Une fois la spécification posée, l’étape suivante est la rédaction du prompt système. C’est là que l’art du prompting prend toute sa dimension. Le prompt système doit clairement communiquer le rôle de l’agent, ses objectifs, et ses contraintes. Il doit fournir des exemples de comportements attendus et expliquer comment gérer les cas limites. Plutôt que de viser l’exhaustivité, concentrez-vous sur les comportements essentiels et laissez l’entraînement de l’agent faire le reste. Beaucoup de développeurs commettent l’erreur de rédiger des prompts trop longs et complexes, tentant de couvrir tous les scénarios possibles. En pratique, des prompts courts et ciblés fonctionnent souvent mieux car ils sont plus faciles à comprendre et à appliquer systématiquement pour l’agent.

La troisième étape est l’évaluation systématique. Agent Kit propose des outils pour cela, mais le principe est valable quel que soit l’outil utilisé. Il faut tester son agent sur différents scénarios, cas courants comme cas limites. Utilisez des jeux de données pour évaluer la performance de manière structurée, et le trace grading pour comprendre où l’agent réussit ou échoue. Ce processus d’évaluation n’est pas ponctuel : il doit être continu, à mesure que vous affinez votre agent et que le contexte évolue. En considérant l’évaluation comme une priorité, vous détectez tôt les problèmes et améliorez continuellement la performance de l’agent. Cette démarche itérative diffère fondamentalement du développement logiciel classique, où le code est écrit puis maintenu. Pour les agents IA, l’amélioration continue sur la base de l’évaluation est essentielle pour garantir la qualité.

L’écosystème développeur à grande échelle

La croissance vers 4 millions de développeurs représente un changement de paradigme dans le déploiement de l’IA. Il ne s’agit plus d’une niche de chercheurs et d’early adopters, mais d’un écosystème développeur grand public, couvrant tous les secteurs et toutes les régions. Cette échelle apporte son lot d’opportunités et de défis. Du côté des opportunités, la taille de la communauté favorise le partage des bonnes pratiques, la création d’outils pour résoudre des problèmes communs, et la sophistication croissante de l’écosystème. Du côté des défis, l’exigence de qualité pour les outils développeur a énormément augmenté. Les développeurs attendent des outils faciles à utiliser, bien documentés, et fiables à grande échelle.

Les Apps SDK et Agent Kit sont conçus pour cette échelle. Ils offrent des abstractions rendant la création d’applications sophistiquées accessible sans comprendre toute la complexité sous-jacente. En même temps, ils laissent assez de flexibilité aux développeurs avancés pour personnaliser le comportement et optimiser selon leurs cas d’usage. Cet équilibre entre simplicité et flexibilité est crucial pour servir une communauté de développeurs diversifiée. L’adoption du MCP comme standard ouvert est aussi essentielle à l’échelle : cela signifie que les développeurs peuvent construire des intégrations fonctionnant sur plusieurs plateformes, sans être enfermés dans l’écosystème d’un seul fournisseur.

Les implications de cette échelle dépassent les seules considérations techniques. Avec 4 millions de développeurs sur la plateforme OpenAI, l’entreprise a la responsabilité de leur offrir les outils, la documentation et le support nécessaires à leur succès. C’est pourquoi le DevDay 2025 n’a pas seulement présenté des annonces techniques, mais aussi mis l’accent sur l’expérience développeur. Le studio podcast de l’événement, les jeux d’arcade et les installations artistiques visaient à créer un environnement engageant où les développeurs peuvent apprendre, réseauter et se sentir valorisés. Ce sont peut-être de petits détails, mais ils traduisent une prise de conscience que l’expérience développeur est aussi importante que les capacités techniques pour bâtir un écosystème prospère.

L’inversion de l’intégration IA : du chatbot à la plateforme

L’un des enseignements majeurs du DevDay 2025 est la reconnaissance que la relation entre applications et IA s’est fondamentalement inversée. Pendant des années, le modèle était : vous avez une application, et vous y ajoutez un chatbot. Désormais, le modèle est : vous avez ChatGPT, et vous y intégrez des applications. Ce renversement a un impact considérable sur la façon de concevoir les produits propulsés par l’IA. Plutôt que d’essayer d’attirer les utilisateurs vers votre application, vous pouvez désormais aller là où ils se trouvent déjà. ChatGPT est devenu une destination majeure, et les Apps SDK rendent possible la création d’expériences interactives riches à l’intérieur même de la plateforme.

Cette inversion est permise par la combinaison des Apps SDK et du MCP. Les Apps SDK offrent le mécanisme pour créer des expériences riches dans ChatGPT, tandis que le MCP fournit le standard pour connecter ces expériences à des outils et données externes. Ensemble, ils créent un environnement où les applications paraissent natives à ChatGPT, tout en laissant un contrôle total sur l’expérience utilisateur. Cela tranche avec les approches précédentes, où les intégrations semblaient greffées sur ChatGPT plutôt qu’intégrées. L’exemple de Canva présenté lors du keynote l’illustre parfaitement : les utilisateurs peuvent discuter design avec ChatGPT puis interagir directement avec Canva dans ChatGPT, sans jamais quitter la plateforme.

Les conséquences de cette inversion touchent aussi la stratégie de distribution et d’acquisition utilisateur. Traditionnellement, attirer des utilisateurs vers votre application nécessitait du marketing, du SEO, et d’autres leviers d’acquisition. Avec les Apps SDK, la distribution devient une fonction de la qualité de l’expérience que vous proposez dans ChatGPT : si votre application apporte de la valeur à l’intérieur de ChatGPT, les utilisateurs la découvriront et l’utiliseront. Cela ne supprime pas le besoin de marketing, mais change la nature du défi. Plutôt que de chercher à générer du trafic vers votre site, vous cherchez à bâtir une expérience que les utilisateurs voudront utiliser dans ChatGPT. C’est une voie plus directe vers l’utilisateur, mais cela signifie aussi que la qualité de l’expérience devient encore plus critique.

Évaluer et optimiser les agents IA

À mesure que les développeurs créent des agents de plus en plus sophistiqués, la capacité à les évaluer et les optimiser devient essentielle. Agent Kit inclut plusieurs outils pour cela, mais les principes s’appliquent quels que soient les outils. L’évaluation doit être systématique, continue, et centrée sur les indicateurs qui comptent pour votre cas d’usage. Au-delà de la seule mesure de l’exactitude, il faut évaluer la satisfaction utilisateur, le taux d’accomplissement des tâches, et la qualité du raisonnement de l’agent. Chaque application aura ses propres critères de succès ; il est donc crucial de réfléchir précisément à ce que vous souhaitez optimiser.

L’une des fonctionnalités les plus précieuses d’Agent Kit est l’optimisation automatique des prompts. Cet outil exploite l’évaluation systématique pour suggérer des améliorations à votre prompt système, vous aidant à affiner le comportement de l’agent sans essais manuels fastidieux. C’est particulièrement utile car l’optimisation des prompts peut être chronophage si elle est faite à la main. En automatisant ce processus, Agent Kit permet aux développeurs de se concentrer sur des problématiques plus stratégiques tandis que l’outil prend en charge les détails du raffinage des prompts. Toutefois, il faut se rappeler que l’optimisation automatisée est une aide au jugement humain, pas un substitut : les développeurs doivent comprendre ce que font leurs agents et pourquoi, même s’ils utilisent des outils automatiques pour optimiser la performance.

Le processus d’évaluation doit également inclure des tests sur les cas limites et modes d’échec. Que se passe-t-il si l’agent rencontre une situation pour laquelle il n’a pas été entraîné ? Comment gère-t-il les demandes ambiguës ? Que fait-il s’il manque d’informations pour décider ? En testant systématiquement ces scénarios, vous pouvez identifier les problèmes avant qu’ils n’affectent les utilisateurs. C’est particulièrement important pour les agents déployés en production, où les échecs ont des conséquences réelles. La fonctionnalité de trace grading d’Agent Kit est précieuse ici : elle permet d’examiner précisément ce que l’agent a fait dans des scénarios donnés et de comprendre pourquoi il a pris certaines décisions.

L’avenir de l’infrastructure de développement IA

L’avenir s’annonce clair : l’infrastructure de développement IA va continuer à gagner en sophistication, accessibilité et standardisation. L’adoption du MCP comme standard ouvert montre que le secteur tend vers l’interopérabilité et s’éloigne du verrouillage propriétaire. C’est une bonne nouvelle pour les développeurs, qui peuvent ainsi bâtir sur des fondations solides sans craindre que leurs investissements deviennent obsolètes si un fournisseur change de cap. Les Apps SDK et Agent Kit incarnent l’état de l’art actuel pour rendre le développement IA accessible au plus grand nombre, mais ce n’est qu’un début. À mesure que l’écosystème mûrit, on peut s’attendre à des outils encore plus avancés pour faciliter la création, le déploiement et la montée en charge des applications IA.

Un domaine qui connaîtra probablement un fort développement est celui des outils de gestion de prompts et d’évaluation. Plus les développeurs créent d’agents, plus le besoin d’outils pour gérer les prompts, tester les agents et optimiser leur performance se fait sentir. On en voit déjà les prémices avec l’optimisation automatique des prompts dans Agent Kit, mais ce n’est qu’un début. À l’avenir, on peut attendre des outils encore plus sophistiqués pour aider à comprendre le comportement des agents, identifier les problèmes et optimiser la performance. Ces outils intégreront sans doute eux-mêmes de l’apprentissage machine, exploitant les données de millions d’agents pour suggérer des améliorations et identifier les meilleures pratiques.

Un autre axe de développement sera celui de la sécurité et de l’alignement. À mesure que les agents IA gagnent en autonomie, il devient crucial de s’assurer qu’ils se comportent de façon sûre et alignée sur les valeurs humaines. Cela stimulera le développement d’outils pour spécifier les contraintes, tester les comportements inattendus et superviser les agents en production. L’accent mis sur le prompting comme mécanisme d’encodage des valeurs et contraintes va déjà dans ce sens, mais des approches plus avancées émergeront à mesure que le domaine mûrit. Les développeurs ont ici une responsabilité particulière : réfléchir aux implications des systèmes qu’ils construisent et utiliser tous les outils disponibles pour garantir un comportement responsable de leurs agents.

Premiers pas pratiques pour les développeurs

Pour les développeurs souhaitant tirer parti de ces nouveaux outils et capacités, plusieurs étapes concrètes peuvent être suivies. D’abord, familiarisez-vous avec la documentation des Apps SDK et Agent Kit. Ces outils sont conçus pour être accessibles, mais nécessitent tout de même un apprentissage. Prenez le temps de comprendre les concepts clés, de suivre les tutoriels, et de bâtir une première application pour acquérir de l’expérience pratique. Ensuite, réfléchissez bien à ce que vous souhaitez construire : plutôt que de viser l’agent le plus sophistiqué, commencez par un cas d’usage clair et bien défini. Cela facilitera l’évaluation de l’agent et l’amélioration itérative.

Troisièmement, investissez du temps dans la rédaction de votre prompt système. C’est là que l’art du prompting est crucial. Rédigez un prompt clair et ciblé, explicitant le rôle et les objectifs de l’agent. Testez-le sur différents scénarios et affinez-le selon les résultats. Ne cherchez pas la perfection du premier coup : considérez cela comme un processus itératif d’amélioration continue. Quatrièmement, utilisez les outils d’évaluation d’Agent Kit pour tester votre agent de façon systématique. Créez des jeux de données couvrant les scénarios courants et limites, et exploitez le trace grading pour comprendre où votre agent réussit ou échoue. Ce processus d’évaluation est indispensable pour garantir la fiabilité des agents en production.

Enfin, engagez-vous dans la communauté développeur. Ils sont désormais des millions à construire avec ces outils, partageant astuces, bonnes pratiques et solutions aux problèmes courants. Participez aux forums, lisez des articles de blog, et apprenez des expériences d’autrui. La communauté IA est encore jeune et beaucoup d’apprentissages se font en temps réel. S’y impliquer vous permettra d’accélérer votre propre progression et de contribuer à la maturation collective de l’écosystème.

Conclusion

Les annonces du DevDay 2025 d’OpenAI marquent une étape majeure dans l’évolution de l’infrastructure de développement IA. Les Apps SDK, Agent Kit et l’adoption du MCP créent un environnement où les développeurs peuvent bâtir des applications IA sophistiquées sans être chercheurs ou experts en machine learning. L’inversion du modèle d’intégration — du chatbot dans l’application à l’application dans ChatGPT — ouvre de nouvelles perspectives pour la distribution et l’accessibilité de l’IA. Mais surtout, la reconnaissance que le prompting est plus important que jamais traduit un changement profond dans l’approche du développement IA. À mesure que les agents IA deviennent plus autonomes et puissants, la qualité des prompts qui les guident devient le levier principal pour garantir des comportements efficaces et responsables. Pour les développeurs, la combinaison d’outils puissants, de standards clairs et d’une communauté dynamique offre des opportunités inédites pour créer des applications IA à forte valeur ajoutée, capables de toucher des millions d’utilisateurs.