Ses agents personnalisés sont disponibles pour les abonnés aux formules Business et Enterprise. Ils exécutent de manière autonome des workflows récurrents selon des déclencheurs ou des plannings définis, en capitalisant sur le patrimoine de connaissance présent dans l’espace de travail Notion et ses intégrations. Ce déploiement marque une étape vers l’automatisation agentique de bout en bout, avec un modèle économique basé sur les crédits.
La proposition des Custom Agents repose sur un principe d’ancrage contextuel. Les agents opèrent là où la connaissance et l’activité coexistent déjà, sans nécessiter de migration de données ni de couche d’intégration supplémentaire. Connectés à Slack, Mail, Calendar et aux autres outils de l’écosystème, ils accèdent aux informations disponibles dans l’espace de travail pour contextualiser leurs actions et produire des résultats sans intervention manuelle. « Plus de trois ans après l’essor de l’IA, un écart subsiste entre les promesses et la réalité. Nos clients ont besoin d’outils d’IA capables d’automatiser des workflows de bout en bout — connecter l’information, automatiser les mises à jour et faire avancer le travail en arrière-plan », détaille Mick Hodgins, general manager EMEA chez Notion.
Les Custom Agents couvrent trois catégories fonctionnelles. Les agents Q&A mobilisent les informations disponibles dans Notion et les outils connectés pour produire des réponses aux questions, sans solliciter un collaborateur. Les agents de routage de tâches capturent, priorisent et répartissent les tâches entrantes en continu, 24 h/24, selon des règles définies une fois par l’administrateur. Les agents de reporting suivent les équipes, agrègent les mises à jour et produisent des rapports récurrents selon un calendrier préétabli, sans que l’auteur du rapport n’ait à collecter manuellement les informations sources.
Interaction en langage naturel avec Notion AI
La configuration d’un agent repose sur une interaction en langage naturel avec Notion AI — l’utilisateur décrit le workflow souhaité, Notion AI rédige les instructions ou construit l’agent depuis zéro. Une fois déployé, l’agent devient une ressource partagée accessible à l’ensemble de l’équipe. Ce mécanisme de mutualisation — une personne configure, tous en bénéficient — réduit la charge de duplication des efforts de configuration entre équipes et homogénéise les pratiques d’automatisation à l’échelle de l’organisation.
Les données d’usage des clients en accès anticipé illustrent l’effet d’adoption à l’échelle. Chez Pigment, éditeur de logiciels de planification financière, 70 % des collaborateurs utilisent les Custom Agents dans l’ensemble des équipes, et la majorité s’y appuie chaque semaine, selon Anastasia Caireac-Sailleau, Program Manager Data and Automations. Chez SumUp, plus de 3 000 collaborateurs utilisent Notion pour partager les connaissances et intégrer des workflows IA — les Custom Agents y génèrent des tâches depuis des comptes rendus de réunion, priorisent les demandes marketing et produisent des rapports d’équipe, réduisant le travail manuel de plusieurs heures par semaine selon Frederik Severin, Head of Procurement and Artificial Intelligence.
Le modèle de crédits active la tarification à l’usage
Le modèle économique des Custom Agents repose sur un système de crédits disponible en module complémentaire pour les forfaits Business et Enterprise, activé à partir du 4 mai 2026. Jusqu’à cette date, les agents sont accessibles gratuitement durant la période de bêta publique. Les forfaits existants ne sont pas modifiés, les autres fonctionnalités IA de Notion, Notion Agent, AI Meeting Notes et Enterprise Search, restent incluses sans surcoût dans les plans Business et Enterprise.
La tarification à l’usage répond à une contrainte opérationnelle spécifique aux workflows agentiques, contrairement aux fonctionnalités IA à la demande, les agents s’exécutent en continu, potentiellement sur des volumes de tâches imprévisibles. Notion a intégré des mécanismes de contrôle budgétaire directement dans l’architecture du produit. Un tableau de bord d’utilisation en temps réel fournit une visibilité complète sur la consommation de crédits, des alertes proactives notifient les équipes lorsqu’elles approchent de leur limite, et les agents se mettent automatiquement en pause pour éviter tout risque de surfacturation. Les administrateurs peuvent contrôler qui peut créer ou exécuter des Custom Agents et désactiver un agent à tout moment.
Pour les décideurs du numérique impliqués dans les arbitrages d’outillage collaboratif, ce modèle introduit une nouvelle variable dans le calcul du coût total de possession, le coût par workflow automatisé, variable selon l’intensité d’usage. La transparence du tableau de bord et les mécanismes de pause automatique réduisent le risque de dérive budgétaire, mais impliquent un suivi de consommation à intégrer dans les processus de gouvernance IT existants.
Les permissions héritent du modèle Notion
L’architecture de gouvernance des Custom Agents s’appuie sur le modèle de permissions et de contrôle d’accès existant de Notion. Les permissions accordées aux agents reflètent celles des pages Notion — chaque utilisateur contrôle explicitement ce à quoi les agents peuvent accéder et modifier. Chaque exécution est enregistrée, avec visibilité complète sur le déclencheur de l’action et les modifications effectuées. Comme les agents opèrent sur la couche collaborative de Notion, toutes les modifications sont entièrement réversibles — mécanisme de traçabilité et de correction directement intégré au flux de travail.
Sur le volet confidentialité, Notion précise que son IA n’utilise pas les données clients pour entraîner ses modèles, et qu’aucune rétention de données n’est effectuée pour les utilisateurs des plans Enterprise. Ces garanties sont directement pertinentes pour les équipes IT gérant des environnements soumis à des exigences de conformité RGPD — l’absence de rétention et de réutilisation des données à des fins d’entraînement constitue un critère d’évaluation explicite dans les processus de qualification des outils SaaS en contexte réglementé européen.
La capacité de désactivation instantanée d’un agent par un administrateur, combinée à la traçabilité complète des exécutions, répond aux exigences minimales de contrôle opérationnel attendues dans les environnements Enterprise. Elle ne se substitue pas à une politique de gouvernance des agents IA formalisée — les DSI devront définir des règles d’usage, des périmètres d’accès et des procédures de revue des agents déployés, à mesure que leur nombre et leur complexité augmentent dans l’organisation.
Custom Agents, une couche d’orchestration
Le positionnement stratégique de Notion avec les Custom Agents est distinct de celui des plateformes d’automatisation de workflow comme Zapier, Make ou n8n. Ces dernières orchestrent des flux entre applications à partir de déclencheurs événementiels, sans accès natif à la connaissance organisationnelle structurée. Notion ancre ses agents dans l’espace de travail collaboratif où les documents, bases de données, comptes rendus et processus coexistent, ce qui permet aux agents de contextualiser leurs actions à partir d’un patrimoine informationnel existant, sans phase de migration ou d’indexation préalable.
Cette architecture d’ancrage contextuel constitue à la fois la force et la limite du dispositif. La force, les agents produisent des résultats directement exploitables parce qu’ils s’appuient sur des informations validées par l’organisation. La limite ? Leur efficacité est proportionnelle à la qualité et à la complétude du patrimoine documentaire Notion existant. Les organisations dont la connaissance est fragmentée entre de multiples outils non connectés à Notion bénéficieront d’un effet moindre, jusqu’à ce que les intégrations couvrent l’ensemble de leur stack.
Les Custom Agents de Notion constituent une convergence entre espace de travail collaboratif et couche d’orchestration agentique, convergence que Microsoft tente de réaliser via Copilot dans Microsoft 365, et que Google adresse avec Gemini dans Workspace. La différence d’échelle est réelle, mais Notion dispose d’un avantage indéniable : son produit est conçu autour de la structuration de la connaissance, là où les suites bureautiques généralistes intègrent l’IA comme couche additionnelle sur des outils historiquement non structurés pour ce type d’usage.
