Une fois vos données structurées dans un dataset, vous pouvez les interroger en langage naturel via un agent IA. Voici comment relier les deux.
1. Disposer d’un dataset
Assurez-vous d’avoir au moins un dataset créé dans votre workspace (voir le tutoriel Créer un dataset). C’est la source de connaissances que l’agent viendra consulter.
2. Créer ou ouvrir un agent
Créez un agent IA depuis le bloc Accès rapide (voir le tutoriel Créer un agent IA), ou ouvrez un agent existant.
3. Associer le dataset comme connaissance
Dans la configuration de l’agent — accessible aussi via Paramètres une fois l’agent ouvert — rendez-vous dans la section Connaissances. Choisissez le type Catalogues (données structurées et tables), puis recherchez et sélectionnez le dataset à exploiter. Un agent ne consulte qu’un seul type de connaissance à la fois : pour dialoguer avec un dataset, retenez bien Catalogues, et non Documents. Le compteur source confirme que votre dataset est bien associé.
4. Vérifier le paramétrage de l’agent
Toujours dans les Paramètres, contrôlez le fournisseur LLM et le modèle (ex. openai / gpt-4.1), et affinez les instructions pour cadrer le rôle de l’agent et le type de réponses attendues.
5. Converser avec l’agent
Ouvrez l’agent et posez vos questions en langage naturel dans la zone de conversation. L’agent s’appuie sur les données du dataset associé pour répondre : par exemple, à la question « Combien d’employés sont enregistrés dans la base de données ? », il interroge le dataset et renvoie le chiffre exact accompagné d’une réponse contextualisée. Vous pouvez retrouver et reprendre vos échanges via le bouton Conversations.