import lark_oapi as lark
from volcengine.engines import maas

1. Initialiser le client Feishu (pour les opérations sur les messages et documents)

lark_client = lark.Client.builder() \
.app_id("cli_xxxxx") \
.app_secret("xxxxx") \
.build()

2. Initialiser le client du grand modèle Doubao (MaaS de Volcano Engine)

maas_client = maas.MaasService(
'maas-api.ml-platform-cn-beijing.volces.com',
'cn-beijing'
)
maas_client.set_ak("your_access_key")
maas_client.set_sk("your_secret_key")

3. Appeler le modèle Doubao pour générer un résumé de document

req = maas.ChatRequest(
model="doubao-pro-256k",
messages=[{"role": "user", "content": "Résumez les trois décisions clés de ce compte rendu de réunion"}],
temperature=0.3,
max_tokens=500
)
resp = maas_client.chat(req)
print(f"Résultat généré par Doubao : {resp.choices[0].message.content}")

4. Écrire le résultat dans un document Feishu (intégration native)

doc_content = resp.choices[0].message.content

create_doc(lark_client, title="Résumé généré par l’IA", content=doc_content)

### 7.2 WorkBuddy : exemple d’extension de type Skill personnalisé + MCP

```python
# WorkBuddy Enterprise : intégration d’un Skill personnalisé + d’un connecteur de type MCP
# WorkBuddy prend en charge la connexion aux systèmes internes de l’entreprise via le protocole MCP

import json
from typing import Any, Dict

# 1. Définir un Skill personnalisé (unité d’extension de WorkBuddy)
class CRMDataSkill:
    """Récupérer les données clients du CRM de l’entreprise pour l’agent WorkBuddy"""

    def __init__(self, crm_api_url: str, api_key: str):
        self.crm_api_url = crm_api_url
        self.api_key = api_key

    @property
    def name(self) -> str:
        return "fetch_crm_customers"

    @property
    def description(self) -> str:
        return "Récupérer la liste des clients du CRM et filtrer par région ou secteur"

    def get_parameters(self) -> list:
        return [
            {"name": "region", "type": "string", "description": "Région du client"},
            {"name": "industry", "type": "string", "description": "Secteur du client"},
            {"name": "limit", "type": "int", "description": "Nombre de résultats", "default": 50}
        ]

    def execute(self, params: Dict[str, Any]) -> str:
        import requests
        resp = requests.get(f"{self.crm_api_url}/customers",
            headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
            params=params, timeout=10)
        return json.dumps(resp.json(), ensure_ascii=False)

# 2. Enregistrer le Skill dans la configuration WorkBuddy
skill_config = {
    "skill_name": "crm_customer_fetch",
    "skill_class": "CRMDataSkill",
    "permissions": ["read:crm", "network:internal"],
    "timeout_seconds": 30,
    "rate_limit": "100/hour"
}

# 3. Connecter le flux de validation OA via un connecteur MCP
 oa_connector = {
    "connector_type": "dingtalk_approval",  # Prend également en charge WeCom/Feishu
    "approval_code": "xxxxx",
    "auto_submit": True,
    "agent_id": "workbuddy_agent_001"
}

print("Enregistrement du Skill terminé : WorkBuddy peut désormais appeler les données CRM depuis une conversation")

7.3 QwenWork : exemple DingTalk + API Qwen

# QwenWork : appel via la plateforme ouverte DingTalk + l’API DashScope
# Dépendances : pip install dingtalk-sdk dashscope

import dingtalk.api
import dashscope
from dashscope import Generation

# 1. Initialiser le client DingTalk (25 capacités natives)
dingtalk_client = dingtalk.api.DingTalkClient(
    app_key="dingxxxxx",
    app_secret="xxxxx",
    agent_id="xxxxx"
)

# 2. Initialiser le modèle Qwen3.8
dashscope.api_key = "sk-xxxxx"

# 3. Scénario : extraire automatiquement les tâches après une réunion et les distribuer dans DingTalk
def process_meeting_and_assign_tasks(meeting_transcript: str):
    """Extraire les actions du compte rendu → créer des tâches DingTalk → attribuer les responsables"""

    # Étape 1 : Qwen extrait les actions
    prompt = f"""Extrayez toutes les actions du compte rendu de réunion suivant et produisez un résultat au format JSON :
    {{
      "tasks": [
        {{"title": "Titre de la tâche", "assignee": "Nom du responsable", "deadline": "YYYY-MM-DD"}}
      ]
    }}

    Compte rendu de réunion : {meeting_transcript}
    """

    resp = Generation.call(
        model="qwen-max",
        prompt=prompt,
        result_format="message",
        temperature=0.1  # Une température basse améliore la stabilité du format
    )

    tasks = eval(resp.output.choices[0].message.content)

    # Étape 2 : créer les tâches via l’API DingTalk et les distribuer
    for task in tasks["tasks"]:
        dingtalk_client.todo_create(
            title=task["title"],
            assignee=task["assignee"],
            deadline=task["deadline"],
            source="Compte rendu de réunion généré par l’IA"
        )
        dingtalk_client.send_group_message(
            msg_type="text",
            content=f"📋 Nouvelle tâche attribuée : {task['title']} → {task['assignee']}, échéance : {task['deadline']}"
        )

    return f"{len(tasks['tasks'])} tâches extraites et distribuées"

# 4. Utiliser Night Plan pour exécuter les tâches groupées pendant la nuit
 def nightly_batch_report():
    """Exécuter à 2 h du matin pour bénéficier d’un tarif nocturne"""
    import schedule
    schedule.every().day.at("02:00").do(generate_daily_reports)
    # Night Plan : réduction de 60 % de la consommation de crédits de 22 h à 8 h

Pour le code de production, évitez d’utiliser eval() sur une sortie générée par un modèle. Analysez plutôt un JSON validé et appliquez des contrôles de schéma avant de déclencher des actions dans les systèmes d’entreprise.

8. Comparaison des écosystèmes

L’article source soutient que choisir un outil bureautique d’IA pour entreprise revient en partie à choisir un écosystème.

Les trois stratégies d’écosystème peuvent être résumées avec davantage de prudence comme suit :

• Doubao / Feishu : meilleure adéquation pour les organisations déjà centrées sur la collaboration Feishu et les services Volcano Engine.
• WorkBuddy / Tencent Cloud : choix étendus de déploiement en entreprise, opérations sur les fichiers locaux, intégration du développement et vaste écosystème de Skills.
• QwenWork / DingTalk / Alibaba Cloud : forte intégration à la messagerie instantanée d’entreprise, livrables modifiables et accès aux sources de données commerciales liées à Alibaba dans les flux pris en charge.

Certains chiffres d’écosystème présents dans l’image originale ont déjà évolué depuis sa publication. L’image doit donc être considérée comme un instantané daté.

9. Sécurité et conformité

La sécurité est le domaine où les affirmations marketing doivent être vérifiées avec le plus de soin.

La documentation officielle actuelle de Tencent confirme les éditions entreprise SaaS, VPC dédié et déploiement privé pour WorkBuddy Enterprise.

WorkBuddy constitue donc une option particulièrement importante pour les organisations qui exigent une certaine flexibilité de déploiement. Cela ne signifie pas automatiquement qu’il s’agit du seul choix conforme : la conformité réelle dépend de la classification des données, des exigences régionales, des règles sectorielles, de l’architecture réseau et des conditions contractuelles.

10. Exemples de scénarios de déploiement

L’article source regroupe les scénarios réels par écosystème.

Le schéma pratique est le suivant :

• Les équipes fortement utilisatrices de Feishu bénéficient surtout d’un contexte de collaboration accessible avec peu de friction.
• Les organisations d’ingénierie orientées vers Tencent peuvent combiner WorkBuddy et CodeBuddy au sein d’une couche d’entreprise partagée.
• Les organisations fortement utilisatrices de DingTalk peuvent exploiter les 25 fonctionnalités de messagerie instantanée d’entreprise de QwenWork pour relier réunions, messages, validations, calendriers, fichiers et tâches.

Pour le commerce de détail et le e-commerce, le site officiel actuel de QwenWork annonce l’accès à des sources de données commerciales, notamment 1688, ainsi qu’à d’autres sources commerciales et sociales prises en charge.

11. Forces et faiblesses

Doubao Enterprise

Forces

• Très bonne adéquation avec les organisations centrées sur Feishu.
• Les données de collaboration peuvent être proches du flux de travail de l’IA.
• Soutenu par le modèle Doubao de ByteDance et l’infrastructure Volcano Engine.
• Faible friction de migration pour les utilisateurs actuels de Feishu.

Faiblesses

• Moins intéressant lorsque l’entreprise n’utilise pas Feishu comme principale couche de collaboration.
• Les limites du produit dépendent fortement de l’écosystème d’entreprise de ByteDance.
• La programmation n’est pas son différenciateur le plus évident face aux outils Tencent orientés vers les développeurs.

WorkBuddy Enterprise

Forces

• Flux de travail d’agent natif pour ordinateur avec accès direct aux fichiers locaux.
• Forte connexion avec CodeBuddy et la pile de développement Tencent.
• Vaste écosystème de Skills ; le site officiel actuel annonce désormais plus de 70 000 Skills.
• Les déploiements SaaS, VPC dédié et privé sont officiellement documentés.
• L’identité d’entreprise, la sécurité, l’audit et la prise en charge d’OpenAPI sont documentés.

Faiblesses

• Le déploiement natif pour ordinateur peut nécessiter davantage de gestion des terminaux.
• Les flux de collaboration avancés peuvent nécessiter des intégrations plutôt que de vivre nativement dans une seule suite de messagerie instantanée.
• Les niveaux supérieurs peuvent être coûteux pour les utilisateurs individuels intensifs.

QwenWork

Forces

• Intégration approfondie à DingTalk avec 25 fonctionnalités de messagerie instantanée d’entreprise.
• Accès via le web, l’ordinateur et DingTalk.
• Livrables modifiables au format PPTX, Word, Excel et HTML.
• Compréhension et génération multimodales.
• Très bonne adéquation avec l’écosystème Alibaba et les flux de données commerciales pris en charge.

Faiblesses

• Les capacités et le conditionnement du produit évoluent encore rapidement après son lancement.
• Les options de déploiement privé en entreprise doivent être confirmées directement et ne doivent pas être supposées.
• Les équipes engagées dans d’autres écosystèmes de messagerie instantanée peuvent avoir besoin de davantage de travail d’intégration.

12. Arbre de décision pour le choix

Une version plus prudente du tableau de décision original est la suivante :

13. Synthèse et perspectives d’évolution

Il n’existe pas de vainqueur universel parmi les trois produits. Leur valeur dépend largement de l’emplacement actuel des flux de travail de l’entreprise.

Doubao / Feishu est le choix le plus naturel pour les équipes ayant déjà standardisé Feishu. WorkBuddy est le plus solide lorsque les fichiers locaux, la programmation, le travail interapplications, la flexibilité de déploiement et la gouvernance des agents d’entreprise sont prioritaires. QwenWork se distingue par son intégration à DingTalk, ses livrables modifiables et ses flux liés à l’écosystème Alibaba.

La prédiction générale de l’article original reste pertinente : la concurrence se déplace des listes de fonctionnalités vers la complétude des flux de travail. L’indicateur important n’est pas le nombre de sujets dont l’IA peut parler, mais le nombre de tâches métier qu’elle peut mener de bout en bout avec un niveau acceptable de sécurité, d’auditabilité et de coût.

Notes sur les versions et l’environnement

L’article source utilisait l’environnement de référence suivant au 10 août 2026 :

Comme ces produits évoluent rapidement, les noms des modèles, les API, les noms des paquets, les tarifs, les quotas et les limites fonctionnelles doivent être vérifiés avant toute implémentation.

FAQ

Quelle est la principale différence entre Doubao Enterprise, WorkBuddy et QwenWork ?

La principale différence concerne l’architecture produit. Doubao est étroitement lié aux flux de travail Feishu, WorkBuddy est un espace de travail IA d’entreprise natif pour ordinateur, et QwenWork couvre l’ordinateur, le web et DingTalk avec un accent marqué sur les livrables d’entreprise.

Quel produit convient le mieux à une entreprise qui utilise déjà Feishu ?

Doubao et la pile IA Feishu constituent le point de départ le plus naturel, car les données et les flux de collaboration existent déjà dans le même écosystème. Le principal avantage réside dans la réduction des efforts de migration et d’intégration.

Quel produit prend en charge le déploiement privé ?

Tencent documente officiellement les éditions WorkBuddy Enterprise en SaaS, VPC dédié et déploiement privé. Pour Doubao et QwenWork, les entreprises ayant des exigences strictes en matière de déploiement doivent confirmer directement les options actuelles auprès du fournisseur.

WorkBuddy convient-il aux équipes de développement ?

Oui. Tencent positionne WorkBuddy aux côtés de CodeBuddy et Managed Agents dans une même matrice de produits d’IA pour entreprises. Cela le rend particulièrement pertinent pour les organisations qui souhaitent gérer l’automatisation bureautique et l’assistance au développement logiciel sous une même couche de gouvernance.

QwenWork prend-il réellement en charge DingTalk en profondeur ?

Oui. Le site officiel actuel de QwenWork annonce 25 fonctionnalités de messagerie instantanée d’entreprise, notamment les messages, les discussions de groupe, le suivi des présences, les validations, les réunions, les calendriers, les documents, les bases de connaissances et les flux d’entreprise associés.

QwenWork peut-il travailler avec des fichiers locaux ?

Oui. Sa documentation officielle de démarrage rapide indique que le client de bureau peut analyser et traiter directement des documents, feuilles de calcul, images et vidéos locaux.

Les exemples de code de cet article sont-ils prêts pour la production ?

Non. Ils sont conservés de l’article CSDN original comme exemples d’intégration illustratifs. Plusieurs API et noms de classes doivent être vérifiés dans la documentation actuelle des SDK officiels avant toute utilisation. La sortie JSON générée par un modèle doit être validée plutôt qu’exécutée avec eval().

Quel produit est le moins cher ?

Il n’existe pas de réponse universelle stable, car les abonnements individuels, les licences d’entreprise, les crédits promotionnels et les contrats de déploiement privé évoluent fréquemment. Comparez le coût total en fonction de l’utilisation réelle, du mode de déploiement requis, des crédits d’agent, des intégrations et du support, plutôt que de vous limiter au prix mensuel affiché.

Outils associés

• Tencent WorkBuddy : page officielle de WorkBuddy consacrée aux flux bureautiques IA sur ordinateur, aux opérations sur les fichiers locaux, aux Skills et à l’automatisation.
• WorkBuddy Enterprise : page officielle du produit entreprise présentant les modèles de déploiement, la gestion, la sécurité et OpenAPI.
• QwenWork : site officiel de QwenWork par Alibaba consacré à la collaboration en entreprise, aux livrables modifiables, au travail multimodal et aux Skills.
• Documentation QwenWork : documentation officielle sur l’utilisation, le produit, l’ordinateur, le web et les flux de travail d’entreprise.
• Feishu Open Platform : plateforme officielle pour les développeurs Feishu, les applications, les bots, les API et les intégrations d’entreprise.
• Alibaba Cloud Model Studio : plateforme officielle Alibaba Cloud permettant d’accéder aux modèles Qwen et de les intégrer.

Liens associés

• Site officiel de WorkBuddy : forfaits individuels actuels, téléchargements et aperçu des fonctionnalités.
• Guide de la version entreprise de WorkBuddy : documentation officielle sur les éditions SaaS, VPC dédié et déploiement privé.
• Présentation du produit QwenWork : description officielle de la plateforme, des livrables pris en charge, de l’administration d’entreprise et des capacités fondées sur Qwen.
• Démarrage rapide de QwenWork : instructions officielles pour l’utilisation via DingTalk, le web et l’ordinateur.
• Feishu Open Platform : portail officiel des API et des intégrations d’applications de l’écosystème Feishu.
• Volcano Engine : plateforme cloud et d’infrastructure IA de ByteDance.
• Plateforme ouverte DingTalk : plateforme officielle pour les développeurs DingTalk et les intégrations d’entreprise.
• Article CSDN original : article original de comparaison, distribué sous licence CC BY-SA 4.0.

Synthèse

Doubao Enterprise, WorkBuddy et QwenWork représentent trois voies différentes pour l’IA d’entreprise : l’IA native d’une suite de collaboration, les agents natifs pour ordinateur et les agents de productivité d’entreprise multi-supports.

Pour les achats, la décision la plus fiable consiste à partir de la pile de collaboration existante de l’entreprise, de ses exigences de déploiement, de ses besoins en fichiers locaux, de l’intensité du développement et de son modèle de gouvernance. Le nombre de fonctionnalités est moins utile que la vérification de la capacité de l’agent à mener un flux de travail réel de manière sûre, du début à la fin.

Choisissez la plateforme qui correspond au flux de travail dont vous disposez déjà, puis vérifiez les tarifs 2026 exacts, les API, le modèle de déploiement et les contrôles de sécurité avant de vous engager.

Note sur la source

L’article original a été publié sur CSDN le 10 août 2026 et est explicitement distribué sous licence CC BY-SA 4.0. Cette édition française est une adaptation dérivée qui conserve le sujet, la structure principale, l’ordre de comparaison, les tableaux, les exemples techniques et les schémas particulièrement pertinents de l’article original, tout en améliorant la lisibilité et en ajoutant des notes de vérification. L’attribution à la source originale est incluse ci-dessus, et cette œuvre dérivée doit être redistribuée selon les mêmes conditions CC BY-SA 4.0.

Huit images sources particulièrement pertinentes ont été conservées : la chronologie, la comparaison architecturale, le radar des capacités, la répartition des scores, le graphique tarifaire, le schéma de l’écosystème, la comparaison des déploiements et cas d’usage, ainsi que l’arbre de décision. Les éléments promotionnels CSDN, avatars, codes QR, éléments de réaction et images décoratives sans rapport ont été exclus.

La source contient plusieurs affirmations sensibles au facteur temps ou relevant de l’éditorial plutôt que de benchmarks indépendants. En particulier, ses scores selon six dimensions constituent le propre cadre d’évaluation de l’auteur ; les chiffres d’écosystème et les tarifs sont datés du 10 août ; et les affirmations telles que « le plus solide », « le seul » ou « leader du marché » ne doivent pas être interprétées comme les résultats d’un benchmark indépendant, sauf si elles sont sourcées séparément.

Plusieurs faits officiels ont été revérifiés avant publication. Tencent documente actuellement les opérations sur les fichiers locaux de WorkBuddy, plus de 70 000 Skills, la gouvernance d’entreprise, OpenAPI et les éditions SaaS, VPC dédié et déploiement privé. QwenWork documente actuellement l’accès via le web, l’ordinateur et DingTalk ; 25 fonctionnalités de messagerie instantanée d’entreprise ; les livrables modifiables PPTX, Word, Excel et HTML ; les capacités multimodales ; le traitement des fichiers locaux sur ordinateur ; ainsi que les Skills et kits d’experts.

Les trois exemples Python sont conservés de l’article source, car l’utilisateur a demandé la préservation des blocs de code. Ils doivent être considérés comme des exemples illustratifs issus de la source et non comme des exemples SDK vérifiés et exécutables. Les méthodes SDK actuelles, les identifiants de modèles, les flux d’authentification et les versions des paquets doivent être vérifiés dans la documentation officielle. L’utilisation de eval() dans l’exemple QwenWork pour traiter la sortie du modèle est dangereuse en production et doit être remplacée par une analyse JSON validée.