# TagoAI expliqué : l'assistant IA intégré à votre plateforme IoT

> TagoAI est l'assistant IA intégré à TagoIO. Où il tourne, les deux voies vers votre compte, les modes Read Only, Edit Mode et Full Access, et comment brancher votre propre fournisseur d'IA.

![TagoAI expliqué : l'assistant IA intégré à votre plateforme IoT](https://tago.io/og/fr/blog/tagoai-explained.png)

Vous gardez déjà un assistant IA ouvert une bonne partie de la journée. Il rédige du code, répond aux questions et fait avancer le travail que vous avez sous les yeux. Puis vous passez sur votre compte IoT, et cet assistant n'en sait rien. Vos appareils, vos formats de payload, vos dashboards, vos scripts Analysis : tout cela est invisible pour l'outil que vous aviez ouvert une seconde plus tôt. Vous exportez donc un CSV, vous le collez dans une conversation, et vous obtenez une réponse sur le passé pendant que vos appareils continuent de remonter de nouveaux chiffres.

[TagoAI](https://tago.io/ai) comble ce fossé.

![TagoAI construit un dashboard de comptage d'eau à partir d'un seul prompt : cartes KPI, graphiques de débit et de pression, et jauges reliées aux variables en direct de l'appareil.](https://tago.io/images/blog/tagoai-explained/tagoai-dashboard-build.webp)

TagoAI est l'assistant IA intégré à TagoIO, et il part de votre propre compte pour chaque réponse : vos vrais appareils, vos vraies données, dans les limites de vos propres permissions.

## Intégré à la plateforme, pas greffé dessus

TagoAI tourne dans l'Admin TagoIO, dans les AI Dashboards et dans les portails TagoRUN. Il lit vos appareils, écrit du code Analysis, modifie vos dashboards et répond aux questions sur TagoIO lui-même.

C'est le contexte qui change la nature du travail. Ouvrez TagoAI depuis une page et il lit ce qui se trouve à l'écran pour comprendre votre question. Depuis un dashboard, "pourquoi ce widget est-il vide ?" est une question complète. Depuis un script Analysis, "pourquoi l'exécution de cette nuit a-t-elle échoué ?" l'est aussi. Aucun identifiant d'appareil à coller, aucun schéma à décrire : l'assistant regarde déjà ce que vous regardez.

Il vérifie aussi avant de construire. Demandez un dashboard et TagoAI commence par lire un échantillon réel de l'appareil, puis relie chaque widget aux variables qu'il vient de confirmer. Vous récupérez des vues branchées sur les données que vous envoyez réellement, pas des panneaux vides en attente de raccordement.

## Deux voies vers le même compte

TagoAI est un seul assistant avec deux portes d'entrée. Les deux agissent sur le même compte, avec les mêmes données et les mêmes permissions.

### L'assistant dans l'Admin

Dans TagoIO, TagoAI se trouve derrière l'icône en étoile de la barre latérale, et la barre supérieure des pages Analysis et Dashboards l'ouvre sur ce que vous avez sous les yeux. Interrogez-le sur un appareil, faites-lui inspecter l'Action derrière une alerte, ou demandez-lui d'écrire le script Analysis qui décode un payload. L'historique des conversations est conservé par profil et plafonné à 20 conversations : les plus anciennes disparaissent quand de nouvelles commencent. Rien à installer, c'est déjà dans l'Admin.

### Le serveur MCP TagoIO

Certaines questions surgissent là où vous travaillez déjà, dans un éditeur de code ou au milieu d'une conversation plus longue. Pour celles-là, le serveur MCP TagoIO relie un assistant externe à votre compte via le [Model Context Protocol](https://tago.io/blog/what-is-model-context-protocol-mcp-for-iot). Branchez Claude Code, Cursor, Copilot ou n'importe quel client MCP sur votre compte avec un token, et vos appareils, vos données, vos dashboards et vos analyses apparaissent dans ce client. TagoIO héberge le serveur, un client peut donc se connecter sans que vous ayez quoi que ce soit à faire tourner, et le code est open source sur [github.com/tago-io/mcp-server](https://github.com/tago-io/mcp-server) si vous préférez l'exécuter vous-même. La portée suit le token que vous lui confiez : un token Profile atteint tout le profil, un token Analysis seulement ce que cette analyse peut atteindre, un token Device seulement les données de cet appareil.

![Un client MCP comme Claude, ChatGPT ou Cursor découvre et appelle les outils du serveur MCP TagoIO, qui atteint les appareils, les données, les Analysis et les Actions du compte auquel appartient son token.](https://tago.io/images/blog/tagoai-explained/mcp-standard-interface.svg)

L'assistant de l'Admin couvre toutes les personnes qui travaillent sur la plateforme. MCP couvre celles dont l'assistant est déjà ouvert dans une autre fenêtre.

## Ce qu'il fait en une seule session

TagoAI construit, modifie et répond, et chaque étape s'affiche dans le panneau de conversation au moment où elle se produit.

Quand il construit, il part de l'échantillon qu'il a confirmé : le dashboard revient donc relié à vos vrais noms de variables et à vos vraies unités. Quand il modifie, il réorganise et réécrit mais ne supprime pas, et les mêmes widgets reviennent dans un ordre plus lisible. Dans les deux cas, TagoIO sauvegarde les modifications de dashboard, si bien que [restaurer une version précédente](https://docs.tago.io/docs/tagoio/dashboards/restoring-your-dashboard-to-a-previous-version) annule un changement, qu'il vienne de TagoAI ou d'une personne. Quand il répond, il ouvre vos appareils et vos dashboards pour lire à l'échelle du parc, et c'est pourquoi Read Only est déjà un mode utile en soi.

Pour un guide pas à pas sur la façon de bien poser vos questions et de lire les résultats, voir [comment utiliser un assistant IA pour interroger les données d'appareils IoT en direct](https://tago.io/blog/use-ai-assistant-query-live-iot-device-data). Pour un workflow complet, de l'exploration à la production, [détecter des anomalies dans les données de capteurs IoT avec l'IA](https://tago.io/blog/detect-iot-anomalies-with-ai) montre TagoAI qui explore un parc, génère l'Analysis de détection et la raccorde à une Action.

## Vous décidez de ce qu'il peut toucher

TagoAI tourne dans le mode que vous fixez, et vous le fixez en bas du panneau de conversation avant d'envoyer.

Read Only inspecte les ressources, lit les données et répond aux questions, sans rien écrire. Edit Mode peut créer et modifier des ressources, par exemple rédiger un script Analysis ou monter un dashboard, mais il ne peut pas supprimer. Full Access ajoute la suppression : passez-y délibérément, pour la tâche que vous avez sous les yeux, pas pour une session que vous laissez tourner sans surveillance.

Deux limites s'appliquent aux trois modes. TagoAI agit dans les limites des permissions de votre propre compte : il ne peut pas atteindre ce que votre utilisateur ne peut pas atteindre, et il ne peut pas s'accorder davantage d'accès. Et chaque création, modification et suppression est consignée dans l'[Audit Log](https://docs.tago.io/docs/tagoio/profiles/audit-log) avec le compte qui l'a exécutée, l'heure et la nature du changement.

## Vos données, et le fournisseur de votre choix

TagoAI est livré avec un fournisseur par défaut, et vous pouvez le brancher sur le vôtre à la place. Le réglage se fait par profil, dans Profile Settings, Services, AI Provider.

Par défaut, c'est TagoIO qui choisit le modèle et le fournisseur, et ces fournisseurs opèrent sous des accords qui interdisent l'utilisation de vos données pour entraîner leurs modèles. Chaque message que vous envoyez compte pour une TagoAI Request sur le quota mensuel du profil, et ce quota augmente avec le plan. Pour utiliser un compte que vous payez déjà, connectez OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Google Gemini ou OpenRouter : les requêtes passent alors par votre propre compte chez ce fournisseur, qui vous en facture le coût, et la limite mensuelle TagoIO cesse de s'appliquer. Les clés de fournisseur sont stockées dans TagoIO Secrets, chiffrées au repos, et l'Admin ne les affiche plus une fois enregistrées.

Le contrôle reste au niveau du profil. Un profil réglementé et un profil de développement peuvent tourner sur des fournisseurs différents, ou l'un peut utiliser TagoAI pendant que l'autre l'a désactivé. Les profils créés dans la région UE ont TagoAI désactivé par défaut, et tant qu'il est désactivé, aucune donnée de ce profil n'atteint un fournisseur d'IA. Les certifications qui appuient tout cela figurent sur [Trust and Security](https://tago.io/trust).

## Commencez par une seule question

Ouvrez TagoAI depuis l'icône en étoile de la barre latérale de votre Admin, mettez-le en Read Only et interrogez-le sur un appareil que vous exploitez déjà. Rien ne change avant que vous ne le décidiez. Pour la version longue, qui montre comment l'ancrage, les permissions et le choix du fournisseur s'articulent, [interroger vos données IoT en langage naturel](https://tago.io/blog/query-iot-data-natural-language-ai) fait le tour du sujet.

Si vous n'avez pas encore de compte, [commencez gratuitement](https://admin.tago.io) et connectez un appareil, ou [réservez une démo](https://tago.io/request-demo) pour dérouler votre cas d'usage avec un ingénieur.

[llms.txt](https://tago.io/llms.txt)