AgentIX d’Inqom vs Claude (ou Make) : quel outil choisir pour déployer des agents IA dans un cabinet d’expertise comptable ?

Un cabinet d’expertise comptable qui veut déployer des agents IA a aujourd’hui trois routes : l’agent de son éditeur, comme AgentIX chez Inqom ou l’IA native de Pennylane (nous l’avons décryptée), une IA généraliste comme Claude, ou l’automatisation no-code, dont Make est l’un des représentants les plus connus. Les trois fonctionnent. Elles se départagent sur la destination des données, sur la personne qui construit les agents et sur celle qui les utilise tous les jours. Cinq questions, en fin d’article, permettent de trancher.

L’IA est de toute façon déjà dans les cabinets. Dans un cabinet que nous accompagnons, deux enquêtes internes ont été menées, en décembre 2025 auprès de 179 collaborateurs puis en juin 2026 auprès de 56 associés, directeurs et managers. Dans la seconde, plus de huit répondants sur dix utilisent l’IA au moins chaque semaine, surtout via ChatGPT, Claude et Copilot.

AgentIX d’Inqom, la plateforme d’agents du cabinet

AgentIX est la plateforme d’agents IA d’Inqom, éditeur français de production comptable de la famille Visma. Selon la tribune publiée par Inqom sur Compta Online, elle a été conçue avec un consortium de quinze cabinets. Elle s’adresse d’abord aux clients Inqom, même si l’éditeur annonce une architecture ouverte à d’autres outils comptables.

Comment un agent se construit et s’utilise

Selon Inqom, le cabinet décrit l’agent en langage naturel. La plateforme le décompose en un plan d’action modifiable, on le teste sur un compte de données factices, avec le coût de chaque exécution affiché, puis on le publie aux collaborateurs.

Pour le collaborateur, il n’y a rien à rédiger : un bouton « exécuter », et une variable à renseigner si besoin, comme l’identifiant d’un dossier. L’agent peut tourner sur un dossier ou sur tout un portefeuille, avec des filtres (les dossiers dont l’échéance de TVA approche) et une planification récurrente.

Selon Inqom, les tâches qui peuvent s’écrire en script s’écrivent en script, et l’IA n’intervient que là où il faut raisonner. Sur des centaines de dossiers, les coûts et les résultats restent sous contrôle.

Ce que les cabinets en font

• Pièces manquantes : reclassement des petites dépenses comme les péages, gestion des prélèvements récurrents déjà connus, brouillons de mails personnalisés par dossier.
• Dossiers à risque : détection chaque semaine, par exemple d’une SCI qui perçoit des loyers sans pièce justificative.
• Pilotage : état d’avancement des dossiers de l’équipe d’un chef de mission, selon des règles définies.
• Excel en ligne : analyse et modification de fichiers hébergés sur SharePoint.

Le social et la paie ont été explorés par un cabinet. Selon Inqom, ils ne sont pas construits nativement à ce jour.

La confidentialité, l’argument qui pèse le plus

Dans ce cabinet, les collaborateurs adoptent trois attitudes face aux données sensibles : renoncer à l’IA sur ces tâches, anonymiser à la main avant l’envoi au modèle, ou transmettre quand même quand le gain de temps paraît important. Faute de cadre commun, la confidentialité est le premier frein à la généralisation des usages. C’est là qu’AgentIX marque un point.

Selon Inqom, la plateforme tourne dans son propre tenant Azure, avec les modèles d’Azure OpenAI. D’après la documentation de Microsoft, les prompts et les contenus générés restent inaccessibles à OpenAI et ne servent pas à entraîner les modèles. Trois points restent à demander à l’éditeur : le type de déploiement (certains déploiements dits « Global » peuvent traiter les données hors d’une zone géographique unique), la zone de traitement, et la conservation d’un éventuel échantillon de contenus signalés, que Microsoft peut analyser en cas de suspicion d’abus.

Claude entre aussi dans le cadre professionnel. Sur les offres Team, Enterprise et API, Anthropic s’interdit d’entraîner ses modèles sur les contenus des clients, sauf participation volontaire à un programme partenaire, et le cabinet reste responsable de traitement quand Anthropic agit comme sous-traitant. Sur les comptes personnels (Free, Pro, Max), l’entraînement est actif par défaut depuis fin septembre 2025, sauf opt-out. Le risque se loge dans le compte utilisé : un collaborateur qui colle une balance client dans un abonnement personnel expose le cabinet, quel que soit le modèle.

Pour un cabinet, la question dépasse le RGPD : les données clients relèvent du secret professionnel. Le contrat doit donc contenir une clause de sous-traitance au sens du RGPD et dire qui peut accéder aux contenus, où et pour combien de temps.

AgentIX contre Claude : ce qui change vraiment

Comparaison point par point (colonne AgentIX selon Inqom).

• Utilisateur au quotidien : AgentIX, le collaborateur clique, sans prompt. Claude, le collaborateur cadre l’IA lui-même, sauf si un référent a préparé le travail.
• Expertise comptable : AgentIX, vocabulaire et logique comptables intégrés. Claude, à construire : projets, instructions, skills.
• Connexion aux outils : AgentIX, connecteurs génériques à partir d’une spécification OpenAPI. Claude, connecteurs MCP, par exemple vers Pennylane.
• Périmètre : AgentIX, production comptable, outils branchés. Claude, tout usage : rédaction, analyse, contrôle.
• Coût : AgentIX, facturé à l’usage, selon la consommation. Claude, abonnement par utilisateur ou API à l’usage.

Avec AgentIX, le collaborateur n’a rien à apprendre : un référent construit, les autres exécutent. Avec Claude, la même séparation existe, mais il faut la monter. Dans une mission récente, nous avons associé un complément Excel qui analyse localement un classeur d’une soixantaine d’onglets à un skill Claude qui applique plus de soixante points de contrôle et sort un rapport. Rien ne quitte le poste tant que l’utilisateur n’a pas décidé d’envoyer le fichier préparé. Cela marche, mais quelqu’un a dû le concevoir.

Claude sert à tout le reste : il rédige une lettre de mission, relit un livrable, analyse un fichier et se branche sur les logiciels de plusieurs éditeurs. Nos articles sur Claude et Pennylane et sur ChatGPT et Pennylane donnent cinq cas d’usage chacun.

Côté limites, AgentIX est d’abord réservé aux clients Inqom. Selon l’éditeur, il n’a pas encore de mode conversationnel généraliste, ni de génération de rapport à la volée, ni de connecteurs pour Cegid Loop, Silae ou les logiciels juridiques. Confier ses agents à son éditeur ajoute aussi un coût de changement, mécanisme que nous avons décrit à propos du rapprochement Cegid et Silae.

AgentIX contre Make : deux façons d’automatiser

Make assemble des scénarios à partir de modules propres à chaque application : une facture arrive, un fichier est classé, un message part. C’est efficace pour relier des outils et exécuter des flux dont on connaît toutes les branches. Notre guide sur les workflows automatiques en cabinet comptable explique comment évaluer ce que vos logiciels laissent entrer et sortir, avant de construire le moindre scénario.

Celui qui construit un scénario doit prévoir chaque cas, et un dossier atypique casse le flux. On peut appeler un modèle d’IA depuis Make, mais la confidentialité dépend alors du modèle appelé et de son contrat.

Combien ça coûte

AgentIX facture à l’usage, selon la consommation. Le coût de chaque exécution s’affiche pendant la phase de test, ce qui permet de chiffrer avant de publier. Claude se paie par abonnement ou à l’usage via l’API, et Make en crédits depuis août 2025. La seule comparaison fiable porte sur un cas d’usage chiffré : nombre de dossiers, fréquence, temps gagné par passage.

Le vrai point de friction : l’adoption

Créer un agent est facile. Obtenir que cinquante collaborateurs l’utilisent chaque semaine l’est beaucoup moins, et Inqom constate que l’enjeu de terrain se situe là, au-delà de la démonstration. Une démonstration impressionnante ne prouve plus la qualité d’un agent : la bonne question, après chaque démo, porte sur ce qu’il y a derrière, comme le détaille notre note sur l’effet WOW. Enfin, l’IA amplifie la maturité d’un cabinet et ne compense pas un référentiel brouillon, comme le montre notre analyse de l’impact de l’IA sur l’organisation des cabinets.

Comment choisir : cinq questions avant de signer

1. Quels cas d’usage en premier ? Notez chaque cas sur l’impact (dossiers concernés, collaborateurs, fréquence, gain par passage) et sur la faisabilité (difficulté actuelle, données et API, délai, retour sur investissement). Une priorité très haute combine les deux.
2. Quelles contraintes ? Confidentialité, logiciels en place, personne qui construit, personne qui exécute.
3. Quelle protection des données ? Première option : retirer ou remplacer les informations identifiantes avant l’envoi au modèle. Si les noms deviennent des codes avec une table de correspondance gardée à part, on parle de pseudonymisation : l’identité reste retrouvable, donc ces données restent des données personnelles au sens du RGPD. L’anonymisation, elle, est irréversible. Cette option fonctionne avec plusieurs modèles. Seconde option : un environnement IA d’entreprise, avec comptes, droits et gouvernance administrés par le cabinet.
4. Quelle famille d’outil ? Agent d’éditeur, IA généraliste, no-code, ou outil à héberger soi-même comme n8n, sous licence « fair-code », donc pas de l’open source au sens strict. Ce dernier choix demande de savoir héberger et maintenir. Sans équipe technique, les offres clés en main se mettent en place le plus simplement. Notre article sur le système d’information du cabinet invite à partir de la performance opérationnelle plutôt que de l’outil.
5. Comment tester ? Un POC sur un cas, avec mesure des gains, de la qualité, de l’adoption et des coûts avant tout déploiement. Notre guide sur le plan de transformation d’un cabinet aide à cadrer cette étape.

En pratique, un cabinet Inqom dont les collaborateurs exécutent des tâches répétitives de production a de bonnes raisons de tester AgentIX. Un cabinet multi-logiciels, aux besoins variés, s’orientera vers Claude, avec un cadre d’usage écrit. Make couvre les liaisons simples entre applications.

Conclusion

Un cabinet qui choisit son outil avant de poser ses règles de confidentialité et ses cas d’usage prioritaires obtient un agent que personne n’ose lancer sur un vrai dossier. Le cadre vient en premier : les cinq questions ci-dessus s’appliquent aux trois routes, et le meilleur outil est celui que vos équipes utiliseront dès la semaine suivante.

Liberall Conseil vous accompagne

Cartographier ses cas d’usage, tester, encadrer l’usage de l’IA et former les équipes : c’est le périmètre de nos missions Intégrer l’IA et Intégration de Claude. Prenons rendez-vous pour définir ce qui a du sens dans votre cabinet.