Hermes Agent et le multi-IA : comment ça marche ?

Hermes Agent est un logiciel open source développé par Nous Research. Il fournit un moteur d'agent : organisation des échanges avec les modèles, utilisation d'outils, sessions, mémoire et tâches planifiées. Ce n'est pas simplement le nom d'un modèle de langage.³

Cette page présente ses possibilités techniques. Les fonctions effectivement retenues pour un projet dépendent du cas, des accès autorisés et des contraintes de données. Hermes est présenté ici comme une technologie pouvant entrer dans cette architecture, et non comme une liste de fonctions activées dans tous les projets Opvia.

Hermes Agent et les modèles Hermes : ne pas confondre

Nous Research développe aussi des modèles de langage nommés Hermes. Ces modèles et Hermes Agent appartiennent au même écosystème, mais n'ont pas le même rôle. Un modèle génère une réponse ; le logiciel d'agent organise une tâche et appelle les fonctions nécessaires.³⁴

Hermes Agent peut être relié à différents fournisseurs ou à un serveur de modèles local. Il n'impose donc pas d'utiliser un modèle Hermes.¹

Dans une architecture de ce type, quatre éléments doivent rester distincts : le moteur d'agent, les modèles, les connecteurs vers vos logiciels et les règles métier du projet. Changer l'un ne remplace pas les trois autres.

Pour une entreprise, cette distinction évite une ambiguïté : le choix d'une technologie d'agent n'est pas une décision automatique sur le fournisseur qui recevra les données, ni sur les actions que l'agent pourra exécuter.

Ce que fournit le moteur Hermes

Hermes organise la boucle entre la demande, le modèle et les outils. Il conserve l'état des sessions et peut recevoir des demandes par plusieurs points d'entrée, notamment une interface ou une passerelle de messagerie. Il dispose également d'un mécanisme de tâches planifiées.³

Brique	Rôle dans un projet
Moteur d'exécution	Faire avancer une tâche à travers les échanges avec le modèle et les outils.
Connexion aux modèles	Définir les fournisseurs et les modèles utilisés.
Outils et MCP	Exposer des opérations précises sur des ressources autorisées.
Sessions et mémoire	Conserver le contexte utile, selon les réglages retenus.
Procédures ou « skills »	Fournir des instructions réutilisables pour une tâche.

Ces briques ne constituent pas, à elles seules, un processus métier prêt à l'emploi. Le moteur ne connaît pas spontanément vos règles de devis, vos documents de référence ou les limites d'envoi accordées à chaque utilisateur.

L'intégration consiste à définir le résultat attendu, choisir les fonctions nécessaires et construire les contrôles autour de leur exécution. Pour un cas simple, une procédure fixe avec quelques appels au modèle peut rester préférable à un agent très autonome.⁵

Multi-LLM, multi-IA et multi-agent : des notions différentes

Multi-LLM signifie que plusieurs modèles de langage sont utilisables dans le système. Ils peuvent intervenir à des moments différents ; il n'est pas nécessaire de les consulter tous à chaque demande.

Multi-fournisseur signifie que les services d'IA peuvent provenir de plusieurs prestataires. C'est une dimension distincte : deux modèles peuvent être servis par le même intermédiaire, tandis qu'un même modèle peut être accessible par plusieurs chemins.¹

Multi-IA est plus large. Une chaîne peut associer un modèle de langage, un service de transcription et un modèle de vision. Certains modèles réunissent plusieurs de ces capacités ; d'autres traitements peuvent être spécialisés.

Multi-agent signifie que plusieurs agents se partagent le travail. Ils peuvent utiliser le même modèle ou des modèles différents. Hermes permet notamment de déléguer des tâches à des sous-agents. Ce mécanisme n'est pas nécessaire pour chaque automatisation.³

Pour le client, la question utile reste : quelle répartition améliore réellement le résultat, sans multiplier inutilement les traitements et les destinataires des données ?

Les différentes façons d'utiliser plusieurs modèles

Un modèle principal et des modèles auxiliaires

Hermes distingue un modèle principal, utilisé dans la boucle de l'agent, et des modèles auxiliaires pour certaines opérations. La documentation prévoit notamment des réglages séparés pour l'analyse d'images, la compression du contexte ou la synthèse de pages.²

L'intérêt est de ne pas mobiliser systématiquement le même modèle pour toutes les opérations. Résumer un contenu, analyser une image et traiter une demande complexe peuvent justifier des choix différents.

Ce partage reste un réglage technique. Il ne signifie pas qu'Hermes mesure automatiquement la qualité de tous les modèles disponibles pour trouver, à chaque instant, le meilleur pour votre métier.

Un routage défini selon la tâche

Un projet peut prévoir une règle du type : les demandes courtes suivent un parcours simple ; les dossiers complexes passent par un modèle évalué pour ce type d'analyse. Cette règle peut être construite dans l'intégration ou confiée à une passerelle compatible. Hermes documente également des connexions à des routeurs de modèles.¹

Le choix peut dépendre de la nature du contenu, des capacités requises, du coût et des contraintes de traitement. La politique de données doit intervenir avant l'optimisation du prix : un modèle moins coûteux n'est pas une solution valable s'il ne peut pas recevoir le dossier concerné.

Un relais en cas d'indisponibilité

Hermes permet de configurer des fournisseurs de secours, ou fallbacks. Si l'appel principal échoue dans les situations prises en charge, le moteur peut essayer une autre configuration. Les tâches auxiliaires disposent aussi de possibilités de repli.⁶

Ce relais peut améliorer la continuité d'un traitement. Il ne garantit ni l'absence d'interruption ni un résultat identique. Il faut vérifier le format des réponses, les capacités d'appel d'outils et le respect des règles avec le modèle de secours.

Le secours doit également être autorisé à traiter les mêmes données. En l'absence de chemin approuvé, le comportement attendu peut être de suspendre la tâche et d'alerter, plutôt que de transmettre le dossier ailleurs.

Plusieurs analyses, puis une synthèse

Hermes propose aussi un mécanisme nommé Mixture of Agents. Des modèles de référence produisent des analyses ; un modèle agrégateur les utilise pour préparer la réponse et conduire les appels d'outils dans la boucle habituelle.⁷

Cette approche peut être étudiée pour un problème qui bénéficie de plusieurs lectures, par exemple repérer les manques dans un dossier. Elle entraîne cependant plusieurs traitements et peut augmenter le coût comme le délai.

Il ne faut pas la présenter comme une preuve automatique d'exactitude. Plusieurs modèles peuvent partager une erreur, et la synthèse peut en introduire une autre. Les vérifications contre les documents de référence et les contrôles métier restent nécessaires.

Quels modèles peuvent être utilisés ?

La documentation d'Hermes prévoit notamment des accès à des modèles d'OpenAI, d'Anthropic et de Google, des passerelles multi-fournisseurs ainsi que des points d'accès compatibles, dont Mistral et des serveurs auto-hébergés. Le chemin exact dépend du fournisseur et de la configuration.¹

La compatibilité technique ne constitue pas une qualification pour un cas métier. Avant de retenir un modèle, il faut vérifier son comportement sur les tâches concernées : extraction correcte, respect des formats, appels d'outils, traitement des informations manquantes et qualité des réponses en français.

Une évaluation utile part de dossiers représentatifs, avec des résultats attendus et des cas difficiles. Elle mesure le traitement complet : erreurs, corrections nécessaires, délai et coût. La fluidité d'une démonstration ne suffit pas.

Le choix doit aussi tenir compte de la taille des documents, des images éventuelles et des conditions de traitement. Un modèle performant pour un type de tâche ne doit pas être déclaré « le meilleur » pour toute l'entreprise.

La mémoire et les « skills » : conserver une méthode, pas entraîner un modèle en continu

Hermes dispose d'une mémoire persistante intégrée et d'un accès à l'historique des sessions. Des extensions de mémoire peuvent aussi être configurées. Les informations conservées ne sont donc pas limitées au contenu visible dans la dernière conversation.⁸

Une skill est une procédure réutilisable : des instructions, éventuellement accompagnées de références, de modèles de documents ou de scripts. Hermes peut créer ou modifier ces procédures ; la documentation prévoit également des mécanismes d'approbation de leurs changements.⁹

Exemple de procédure à concevoir pour un projet : « préparer un compte rendu de chantier ». Elle pourrait préciser les sources autorisées, les rubriques attendues, la manière de signaler une incertitude et le dossier de destination.

Il faut distinguer cette capitalisation de l'entraînement des paramètres d'un LLM. Mémoriser une convention ou enregistrer une procédure ne signifie pas que le modèle de base est réentraîné à chaque échange.

Pour une activité professionnelle, ces mécanismes doivent être gouvernés. Une correction ne devrait pas modifier silencieusement une règle de facturation. Une préférence ne devrait pas devenir une vérité permanente si elle peut changer. Et la mémoire ne devrait pas accumuler des informations personnelles sans utilité pour le cas.¹⁰

L'amélioration utile est celle qui peut être examinée, testée et, si nécessaire, retirée.

Où tournent l'agent et les modèles ?

Un agent dédié qui appelle des modèles externes

Le moteur peut fonctionner sur une infrastructure attribuée au client tandis que l'inférence est réalisée chez un fournisseur. Il n'est alors pas nécessaire que cette infrastructure dispose de la puissance de calcul requise pour exécuter elle-même le modèle.

En contrepartie, le contenu inclus dans les requêtes est transmis au service d'inférence. L'hébergement dédié du moteur ne signifie donc pas que toute la chaîne est locale.¹

Un agent et des modèles dans un environnement maîtrisé

Hermes permet aussi l'utilisation de modèles locaux. La documentation couvre un fonctionnement local et des connexions à des serveurs compatibles, par exemple autour d'Ollama ou de llama.cpp.¹¹

Cette option demande de dimensionner les ressources et d'évaluer la qualité sur les cas attendus. Les besoins dépendent notamment du modèle, du contexte et du nombre de traitements simultanés. La possibilité de lancer un modèle n'est pas, à elle seule, la preuve qu'il répondra assez vite ou correctement.

Un modèle local ne suffit pas non plus à rendre tout le système local si la transcription, la recherche, la mémoire ou d'autres outils utilisent encore des services externes.

Une architecture hybride

Une autre possibilité consiste à garder certains traitements dans un environnement maîtrisé et à réserver des services externes à d'autres usages. Les règles de routage et les sorties réseau doivent alors correspondre à cette séparation.

Retirer quelques noms ne rend pas automatiquement un dossier anonyme : son contenu peut encore permettre d'identifier une personne. Pour le cadrage, il faut examiner les données réellement transmises, pas seulement l'étiquette donnée au traitement.

Le point à surveiller en multi-IA : tous les chemins de sortie

La politique de données doit couvrir le modèle principal, mais aussi les auxiliaires, les secours, les éventuels sous-agents et les services annexes. Un résumé automatique ou une analyse d'image peut contenir des informations aussi sensibles que la demande initiale.

Dans Hermes, des réglages auxiliaires en mode automatique peuvent utiliser des chaînes de repli. Fixer seulement le nom du modèle principal ne décrit donc pas nécessairement tous les fournisseurs susceptibles d'être sollicités. Il faut examiner les configurations effectives et contrôler les destinations autorisées.²⁶

Les agrégateurs et les services d'inférence possèdent également leurs propres conditions. Par exemple, les documents publics de Nous Portal prévoient des usages de données pour l'amélioration ou l'entraînement, ainsi qu'un Privacy Mode qui limite certains usages des contenus d'inférence, avec des exceptions et un périmètre à vérifier. Ces conditions concernent le service Portal ; elles ne prouvent pas qu'une installation indépendante d'Hermes Agent y envoie des données.¹²¹³

La question n'est donc pas seulement « quel modèle utilisons-nous ? », mais « quel chemin suit chaque catégorie de données, sous quelles conditions, et que se passe-t-il si ce chemin échoue ? ».

Ce que l'open source apporte, et ce qu'il ne garantit pas

Hermes Agent est distribué sous licence MIT. Son code peut être examiné et le logiciel peut être déployé dans une infrastructure choisie. Cette ouverture facilite l'étude et l'adaptation du moteur. Elle ne signifie pas que le déploiement particulier d'une entreprise a été audité.¹⁴

Elle ne rend pas non plus gratuits le calcul, les API, l'hébergement ou la maintenance. Et la licence du moteur ne remplace pas les conditions applicables aux modèles, aux connecteurs et aux services externes.

Hermes documente des mécanismes de sécurité, notamment des autorisations d'utilisateurs, des contrôles sur certaines commandes et des environnements d'exécution isolés. Leur portée dépend des réglages et du mode de déploiement.¹⁵

Ces contrôles ne doivent pas être confondus avec une validation métier universelle. Demander l'accord avant une commande technique dangereuse n'implémente pas automatiquement « aucun devis ne part sans relecture ». Cette règle doit être matérialisée dans le parcours d'envoi, sans voie de contournement par un autre outil.

De même, le filtrage des outils MCP permet de réduire les fonctions présentées à l'agent. Il doit être complété par les autorisations du connecteur et les contrôles côté serveur. Cacher une fonction dans une interface n'est pas l'équivalent d'une politique d'accès complète.¹⁶

Exemple : plusieurs capacités pour préparer un compte rendu

Architecture illustrative à évaluer, et non liste de fonctions activées par défaut chez Opvia

Une équipe transmet un vocal et des photos de chantier dans le canal prévu. Une première étape associe ces éléments au bon dossier. Le vocal est transcrit par le service choisi ; les images sont analysées uniquement si cela répond au besoin et si le fournisseur est autorisé à les recevoir.

Le modèle chargé du texte prépare ensuite le compte rendu dans le format retenu : travaux réalisés, points bloquants et suite à donner. Une vérification contrôle la présence des rubriques et des références nécessaires. Les éléments incertains restent signalés ; une photo ne prouve pas une conformité technique.

Si le projet le justifie, une seconde analyse peut rechercher des omissions. Elle ne vaut pas validation du chantier. Le document est ensuite enregistré ou soumis à relecture selon le niveau d'autonomie prévu.

Ce parcours peut utiliser plusieurs modèles, ou un seul modèle capable de traiter plusieurs types d'entrées. L'objectif n'est pas d'en multiplier le nombre : c'est d'obtenir un compte rendu exploitable, avec des flux de données et des coûts maîtrisés.

Questions fréquentes

Hermes Agent remplace-t-il ChatGPT ou Claude ?

Ce ne sont pas exactement les mêmes catégories. Hermes est un moteur d'agent ; une application conversationnelle est une interface et un ensemble de services ; un LLM est le modèle utilisé pour certaines opérations. Hermes peut appeler des modèles de plusieurs fournisseurs, sans imposer de remplacer tous les outils déjà utilisés.¹³

Faut-il un abonnement à chaque service d'IA ?

Pas nécessairement. Les accès peuvent être directs, passer par une plateforme intermédiaire ou utiliser une infrastructure locale. La facturation et les droits d'usage doivent être examinés pour le chemin retenu. Un abonnement conversationnel ne doit pas être supposé couvrir automatiquement une intégration professionnelle ou des appels d'API.

Utiliser plusieurs modèles coûte-t-il moins cher ?

Cela peut être un objectif de conception, pas une garantie. Une répartition adaptée peut éviter certains appels coûteux ; à l'inverse, les doubles analyses, les tentatives supplémentaires et les longs contextes peuvent augmenter la consommation. Il faut mesurer le coût par tâche aboutie, relectures comprises.

Plusieurs IA rendent-elles le résultat forcément plus fiable ?

Non. L'accord de plusieurs modèles ne remplace pas une vérification contre les sources. L'intérêt d'une seconde analyse doit être évalué sur les erreurs qu'elle permet réellement de détecter, en tenant compte des erreurs supplémentaires qu'elle peut introduire.

Peut-on changer de modèle plus tard ?

Oui, Hermes prévoit cette configuration. Mais il faut retester les cas : les formats, l'appel d'outils, les limites de contexte et les comportements ne sont pas nécessairement identiques. La séparation du moteur et du modèle facilite une évolution ; elle n'annule pas le travail de validation.²

Une installation locale signifie-t-elle qu'aucune donnée ne sort ?

Non, pas sans vérification de l'ensemble. Le modèle, les outils, la mémoire externe et les mécanismes de secours peuvent avoir des destinations différentes. Une exigence de traitement local doit être appliquée à toute la chaîne et vérifiée techniquement.¹⁶¹¹

Le choix technique doit servir votre cas

Pour Opvia, la question de départ n'est pas le nombre de modèles connectés. C'est le travail à préparer, les informations nécessaires et les décisions que vous gardez.

Hermes peut constituer une brique de cette architecture. La valeur du projet se construit dans le choix des fonctions, l'intégration aux logiciels, les contrôles, les essais et le suivi du cas. Ces éléments restent nécessaires, quel que soit le moteur retenu.

Un cas concret. Le vôtre.

Décrire votre cas

Pour comprendre le passage d'une demande à une action · Page 1 Comment un agent IA travaille dans vos outils Modèle, agent, automatisation ; connexions, validations et données.

Sources

Documentation consultée le 5 septembre 2026. Les fonctionnalités évoluent : leur présence et leur comportement doivent être vérifiés sur la version effectivement déployée.

1Hermes Agent - LLM and Model Providers. Fournisseurs, points d'accès compatibles, modèles locaux et routeurs. hermes-agent.nousresearch.com/docs/integrations/providers
2Hermes Agent - Configuring Models. Modèle principal, auxiliaires, changements de modèles et chemins de repli. hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/configuring-models
3Hermes Agent - Architecture. Moteur, sessions, passerelles, tâches planifiées et délégation. hermes-agent.nousresearch.com/docs/developer-guide/architecture
4Nous Research - Hermes 3. Exemple officiel de la famille de modèles Hermes, distincte du logiciel Hermes Agent ; cette référence n'est pas une recommandation de version. nousresearch.com/hermes3
5Anthropic - Building Effective AI Agents. Workflows, agents et arbitrage entre simplicité et autonomie. anthropic.com/engineering/building-effective-agents
6Hermes Agent - Configuration. Réglages des auxiliaires et chaînes de secours. hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/configuration
7Hermes Agent - Mixture of Agents. Modèles de référence et agrégateur dans la boucle d'agent. hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/mixture-of-agents
8Hermes Agent - Persistent Memory. Mémoire, recherche dans les sessions et extensions. hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/memory
9Hermes Agent - Skills System. Procédures, ressources associées et approbation des changements. hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/skills
10CNIL - IA agentique et données personnelles, 20 juillet 2026. Mémoire, multiplicité des flux et responsabilités. cnil.fr/fr/ia-agentique-cnil-cianum-note
11Hermes Agent - Local Models. Exécution locale et serveurs compatibles. hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/local-models
12Nous Portal - Terms of Service. Conditions publiques de traitement et d'utilisation des données, notamment section 12.3. portal.nousresearch.com/terms
13Nous Portal - Privacy Policy. Prestataires tiers et limites du Privacy Mode. portal.nousresearch.com/privacy
14Hermes Agent - Présentation officielle. Projet Nous Research et licence MIT. hermes-agent.nousresearch.com
15Hermes Agent - Security. Mécanismes de contrôle, approbations et isolation. hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/security
16Hermes Agent - MCP. Connexions et filtrage des outils exposés. hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/mcp

Hermes Agent : un moteur pour travailler avec plusieurs IA