StaffDeck Open Source : Une Plateforme d'Entreprise pour Créer des Employés Numériques

Introduction

Le 15 juillet 2026, OpenBMB a rendu StaffDeck open source, une plateforme d'entreprise conçue pour créer, gérer et exploiter des employés numériques.

Ce projet suit une approche différente des chatbots d'entreprise classiques. Plutôt que de considérer l'IA comme une simple fenêtre de dialogue temporaire, StaffDeck vise à transformer l'expertise métier, les processus opérationnels, les procédures opérationnelles standardisées et les critères de décision en employés numériques capables de travailler en continu et de s'améliorer constamment.

Le code source a été publié publiquement sur GitHub, avec des packages d'installation pour macOS, Windows et Linux. StaffDeck peut également être déployé à partir du code source via des points de terminaison de modèles compatibles avec OpenAI.

Du Chatbot d'Entreprise à l'Employé Numérique

De nombreux produits d'IA d'entreprise commencent encore par une interface de chat et s'y arrêtent. L'utilisateur ouvre une conversation, pose une question, reçoit une réponse, puis ferme la session.

Ce modèle est utile pour des tâches d'assistance simples, mais il montre ses limites lorsque l'entreprise souhaite que l'IA participe à des tâches reproductibles.

Un employé numérique a besoin de bien plus que la capacité de dialoguer. Il doit comprendre son poste, respecter les règles de l'organisation, utiliser des connaissances approuvées, invoquer des outils, enregistrer ses actions et, si nécessaire, permettre une intervention humaine.

StaffDeck est construit autour de cette vision plus ambitieuse. Il caractérise les employés numériques par des attributs organisationnels, tels que :

• Rôle et périmètre d'action
• Identité professionnelle
• Profil de compétences
• Ressources de connaissances
• Compétences et procédures opérationnelles standardisées
• Permissions d'outils
• Historique de travail et d'exécution
• Périmètre d'accès
• Historique des retours et améliorations

Cette structure rapproche le système d'une plateforme de gestion des employés numériques, plutôt que d'une interface de chatbot générique.

Transformer les Connaissances Organisationnelles en Capacités Réutilisables

L'un des problèmes les plus épineux des opérations d'entreprise est que les connaissances précieuses sont souvent dispersées.

Certaines informations se trouvent dans des documents, d'autres sont intégrées dans des feuilles de calcul et des manuels de processus, et une grande partie des connaissances réside dans l'expérience des employés seniors, y compris ces jugements nuancés rarement formalisés dans les procédures opérationnelles standardisées.

Lorsqu'un employé expérimenté quitte l'entreprise ou change de poste, une partie de ces connaissances peut disparaître avec lui.

StaffDeck vise à transformer diverses formes d'expertise organisationnelle en capacités numériques durables :

1. Expertise métier
2. Processus opérationnels
3. Procédures opérationnelles standardisées
4. Critères de décision
5. Connaissances documentées
6. Règles opérationnelles informelles
7. Retours d'expérience issus du travail réel

L'objectif n'est pas une "immortalité numérique" littérale, mais une tentative pragmatique de rendre l'expertise importante réutilisable, traçable et plus facile à améliorer.

Un Projet Collaboratif Industrie-Université

StaffDeck n'est pas présenté comme un produit interne d'une seule entreprise.

Selon les informations du dépôt officiel, la plateforme a été développée conjointement par :

• ModelBest
• Laboratoire conjoint de l'Université du Nord-Est et de ModelBest pour l'intelligence des données
• Laboratoire de traitement du langage naturel de l'Université Tsinghua (THUNLP)
• OpenBMB
• AI9Stars

Cette combinaison rassemble l'expertise en modélisation, le traitement du langage naturel, l'expérience du déploiement en entreprise et les compétences en ingénierie open source.

Son public cible comprend les entreprises et institutions qui souhaitent transformer l'IA d'un outil de productivité personnel en une capacité organisationnelle réutilisable.

Fonctionnalités Principales de StaffDeck

Le projet officiel décrit quatre grands domaines de capacités.

Création et Gestion d'Employés Numériques

Les utilisateurs peuvent définir des employés numériques avec des rôles distincts, des numéros d'employé, des profils de compétences, des permissions et des historiques de travail.

Les employés numériques peuvent être publiés, réutilisés ou ajustés en fonction des besoins organisationnels. Un mécanisme d'isolement des permissions aide à empêcher chaque utilisateur de modifier directement les ressources partagées.

Cette fonctionnalité est particulièrement utile lorsque les entreprises souhaitent maintenir un ensemble de rôles numériques approuvés et contrôlés, plutôt que de permettre à chaque employé de construire des robots personnels isolés.

Compétences Procédurales Pilotées par Machine à États

StaffDeck est capable de transformer des descriptions de processus en langage naturel en procédures opérationnelles standardisées structurées, exécutées via une machine à états.

La machine à états aide à décomposer les tâches complexes en phases définies, conditions de transition et branches d'état. Cette approche est plus prévisible que de demander au modèle d'improviser l'ensemble du processus en un seul prompt.

La plateforme prend en charge :

• Parallélisme multi-processus
• Commutation en temps réel de processus
• Préservation du contexte
• Édition visuelle de processus
• Gestion de versions
• Évolution par branches

Ces fonctionnalités sont particulièrement adaptées aux tâches qui doivent suivre des processus stables tout en nécessitant un jugement limité de l'IA.

Recherche de Connaissances Sensible à la Structure des Documents

Les systèmes de recherche classiques découpent souvent les documents en petits blocs de texte et effectuent une recherche directe. Cette méthode est fonctionnelle mais peut perdre les informations structurelles du document original.

StaffDeck construit des index navigables à plusieurs niveaux : documents, sections, pages et résumés.

L'employé numérique peut d'abord estimer l'emplacement probable des informations pertinentes, puis localiser plus précisément le texte original.

La plateforme prend également en charge :

• Compartiments de connaissances indépendants
• Recherche précise
• Citation des sources
• Débogage de la recherche
• Accès sensible aux permissions

Cela permet aux équipes de mieux comprendre pourquoi un employé numérique a choisi une source particulière.

Exécution Autonome et Amélioration Continue

StaffDeck peut exécuter des tâches via des interfaces HTTP, des outils de protocole de contexte de modèle et des tâches planifiées.

Le processus d'exécution n'est pas une boîte noire. La plateforme enregistre les événements intermédiaires tels que la reconnaissance d'intention, la recherche, la sélection de compétences, l'utilisation d'outils, la validation et la génération de réponses.

Les capacités des employés numériques peuvent ensuite être améliorées grâce à la mémoire à long terme, aux retours des utilisateurs, aux journaux de conversation et à l'analyse des retours.

Les utilisateurs humains peuvent également intervenir si nécessaire, annuler des exécutions, poursuivre des tâches en file d'attente ou reprendre des tâches à leur compte.

Comment StaffDeck Pérennise les Connaissances au-delà d'une Seule Conversation

La différence la plus importante entre une plateforme d'employés numériques et un chatbot standard réside dans la persistance.

Dans les produits de chat classiques, la majeure partie du contexte utile appartient à une seule conversation. Une fois cette session terminée, les connaissances associées risquent de ne pas devenir un actif organisationnel géré.

StaffDeck sépare les capacités réutilisables du contexte de conversation temporaire.

L'employé numérique peut conserver et réutiliser :

• Les bases de connaissances approuvées
• Les définitions de processus
• Les compétences
• Les outils connectés
• Les règles spécifiques au poste
• La mémoire à long terme
• Les enregistrements de retours
• Les traces d'exécution
• Les tâches planifiées

Cela ne signifie pas que chaque conversation doit automatiquement devenir une mémoire permanente. Les systèmes d'entreprise doivent toujours respecter les règles de permissions, la protection de la vie privée, les processus de validation et des politiques de conservation claires.

L'essentiel est que les connaissances peuvent être intentionnellement transformées en ressources contrôlables, plutôt que d'être enfermées dans les journaux de chat personnels des employés.

Flux de Travail Principal

Le flux de travail officiel de StaffDeck peut être résumé en six étapes.

1. Créer un Employé Numérique

Définir le poste, le périmètre du rôle, le style de service, le créateur et le périmètre d'accès.

Une définition claire du rôle aide à empêcher l'employé numérique d'agir au-delà de ses responsabilités prévues.

2. Configurer les Capacités

Associer des bases de connaissances, des compétences générales, des procédures opérationnelles standardisées et des outils.

Les équipes peuvent copier des ressources depuis le marketplace ou en créer de nouvelles, sans modifier les modèles partagés originaux.

3. Démarrer une Session

Ouvrir un employé numérique depuis le marketplace ou la liste des employés, et envoyer la première requête.

Une fois le premier message soumis, la session officielle est sauvegardée de manière persistante.

4. Exécuter et Observer

Suivre le journal d'exécution pendant que l'employé numérique travaille.

L'interface peut afficher les événements liés à l'intention, la recherche, les compétences, les outils, la validation et la réponse finale.

5. Intervenir si Nécessaire

Les utilisateurs peuvent gérer les requêtes en file d'attente, annuler des exécutions, transférer des tâches à un traitement manuel, ou traiter les réponses en attente.

L'intervention humaine reste importante pour les tâches incertaines, sensibles ou à fort impact.

6. Optimiser Continuellement les Performances de l'Employé

Utiliser la mémoire, les retours, les journaux de conversation et les tâches planifiées pour améliorer les performances de l'employé numérique.

Lorsque les équipes analysent les échecs et mettent à jour les connaissances, les définitions de processus ou les outils, l'employé numérique devient plus précieux.

Démarrage Rapide avec StaffDeck

L'article source annonçait la publication open source mais ne contenait pas d'instructions d'installation. Les commandes suivantes sont extraites du dépôt officiel StaffDeck pour permettre aux lecteurs de vérifier et tester directement la plateforme.

Prérequis Environnementaux

Préparez l'environnement suivant :

• macOS, Linux ou WSL (pour les scripts de développement)
• Python 3.11 ou version ultérieure
• Node.js 20 ou version ultérieure
• npm
• Interface de complétion de chat compatible OpenAI
• Une clé API valide pour le service de modèle choisi

StaffDeck lui-même ne nécessite pas CUDA. Les besoins matériels dépendent de l'interface de modèle que vous choisissez d'exécuter ou d'accéder.

1. Cloner et Installer

git clone https://github.com/OpenBMB/StaffDeck.git
cd StaffDeck

python3 -m venv backend/.venv
backend/.venv/bin/python -m pip install -e "backend[dev]"
npm --prefix

enterprise ci
cp

```plaintext
backend/.env.example backend/.env

### 2. Configuration du modèle

Ouvrez le fichier `backend/.env` et définissez la clé secrète de l'application ainsi que les informations du service de modèle :

```Plaintext
APP_SECRET="replace-with-a-long-random-secret"
DEMO_MODEL_BASE_URL="https://your-openai-compatible-endpoint/v1"
DEMO_MODEL_NAME="your-model-name"
DEMO_MODEL_API_KEY="your-api-key"

La clé API sert à créer la configuration initiale du modèle et est chiffrée avant d'être stockée dans la base de données.

Ne pas soumettre backend/.env vers un dépôt public.

Après le démarrage du service, vous pouvez également gérer les fournisseurs de modèles via le chemin suivant :

Gestion → Configuration des modèles

3. Lancement de la démo web

DETACH=1 scripts/dev_up.sh

Ce script compile le frontend et fournit l'interface, l'API et la documentation Swagger via un processus FastAPI sur le port 5173.

Les identifiants administrateur initiaux sont :

Nom d'utilisateur : admin
Mot de passe : admin

Veuillez modifier le mot de passe par défaut immédiatement après la première connexion.

4. Vérification de l'installation

Effectuez une vérification de l'état :

curl http://127.0.0.1:5173/api/health

Réponse attendue :

{"status":"ok"}

Ouvrez ensuite :

http://127.0.0.1:5173/workspace/gallery

Sélectionnez un employé numérique et envoyez un message. La réponse et les enregistrements d'exécution doivent s'afficher dans le même tour de conversation.

Commandes courantes

scripts/dev_status.sh       # Voir l'état des services
scripts/dev_down.sh         # Arrêter les services locaux
scripts/dev_up.sh           # Lancer en avant-plan

Téléchargement de la version bureau

Les utilisateurs qui ne souhaitent pas déployer à partir des sources peuvent utiliser la version bureau publiée par le projet officiel StaffDeck.

Plateforme	Architecture	Package officiel
macOS	Apple Silicon, arm64	Télécharger.dmg
Windows	x64	Télécharger l'installateur.exe
Linux	x86_64, Debian ou Ubuntu	Télécharger.deb

Le projet étant encore en phase de test précoce, les équipes doivent tester chaque version dans un environnement contrôlé avant de l'utiliser pour des tâches de production importantes.

Structure du projet

Le dépôt officiel divise l'application en composants backend, frontend, documentation, scripts et packaging.

StaffDeck/
├── backend/                  # API FastAPI, exécution Agent, stockage et workers de tâches
├── frontend-enterprise/      # React/TypeScript StaffDeck workspace
├── docs/                     # Tutoriels, API, définitions de schémas et flux d'exemple
├── scripts/                  # Scripts de gestion du cycle de vie des services et de validation
├── packaging/                # Ressources de packaging pour macOS, Linux et Windows
├── README.md                 # Documentation en anglais
└── README.zh.md              # Documentation en chinois simplifié

Le backend est principalement basé sur Python, tandis que le frontend d'entreprise utilise React et TypeScript.

Cas d'utilisation en entreprise

StaffDeck peut servir de base à plusieurs rôles numériques internes.

Assistant de connaissances internes

L'employé numérique peut rechercher dans les documents approuvés de l'entreprise, citer les sources et aider les employés à trouver des informations sur les processus ou les politiques.

Assistant d'exécution SOP

Les équipes peuvent transformer des processus répétitifs en parcours structurés et laisser l'employé numérique guider ou exécuter chaque étape.

Coordinateur opérationnel

Grâce à des tâches planifiées et des API connectées, l'employé numérique peut surveiller le travail de routine et déclencher des actions approuvées.

Support client

L'employé numérique peut intégrer les connaissances sur les produits, les règles de service et les processus d'escalade, tout en conservant les enregistrements d'exécution pour examen.

Assistant de recherche ou d'analyse

Le système peut synthétiser des informations, suivre des processus de recherche établis et conserver les étapes utilisées pour générer des réponses.

Conservation de l'expertise

Avant de changer de poste ou de quitter l'organisation, les employés expérimentés peuvent transformer leurs jugements, critères de révision et méthodes de travail réutilisés en capacités numériques réutilisables.

Risques et limitations

L'open source ne signifie pas que les systèmes d'IA sont automatiquement adaptés à un déploiement en entreprise sans restrictions.

Le dépôt StaffDeck énumère plusieurs limitations importantes :

• Les réponses du modèle peuvent être erronées, incomplètes ou incohérentes.
• Les enregistrements d'exécution améliorent l'auditabilité mais ne garantissent pas l'exactitude.
• La qualité de la recherche dépend de la qualité des documents, de l'analyse, de l'indexation, des autorisations et des capacités du modèle.
• Les outils externes peuvent avoir des effets secondaires réels.
• Les tâches planifiées nécessitent des workers en fonctionnement continu et une configuration de fuseau horaire correcte.
• Les opérations à haut risque doivent utiliser des identifiants avec des privilèges minimaux et nécessitent une approbation humaine.
• Cette plateforme ne remplace pas une revue professionnelle qualifiée dans les secteurs réglementés.
• Les décisions importantes nécessitent autorisation, confidentialité et supervision humaine.

Les organisations devraient commencer par des flux de travail à faible risque, limiter les autorisations des outils et examiner les résultats avant d'étendre les responsabilités du système.

Licence open source

StaffDeck est publié sous la licence publique générale GNU Affero v3.0 (généralement appelée AGPL-3.0).

Les équipes qui prévoient de modifier la plateforme ou de fournir des services sur le réseau doivent lire attentivement la licence. L'AGPL-3.0 peut imposer des obligations de divulgation du code source pour les versions modifiées fournies aux utilisateurs via des services réseau.

Pour les décisions commerciales ou juridiques, les organisations doivent consulter le texte complet de la licence et, si nécessaire, obtenir des conseils professionnels.

Questions fréquentes

Qu'est-ce que StaffDeck ?

StaffDeck est une plateforme open source de niveau entreprise pour créer et gérer des employés numériques. Elle intègre la définition des rôles, la base de connaissances, les SOP, les outils, les autorisations, la mémoire et les enregistrements d'exécution en un seul système.

Comment StaffDeck diffère-t-il d'un chatbot ?

Les chatbots traitent principalement la conversation. StaffDeck, quant à lui, est conçu pour prendre en charge des rôles persistants, des connaissances réglementées, des processus structurés, des

Outils de connexion, travail planifié, enregistrement d'audit et amélioration continue.

### StaffDeck peut-il fonctionner sans GPU local ?
Oui. L'application se connecte à un point de terminaison de modèle compatible OpenAI, donc StaffDeck n'a pas besoin de GPU local. Les besoins matériels dépendent du service de modèle choisi, qu'il soit déployé localement ou hébergé à distance.

### Quels fournisseurs de modèles peuvent être utilisés avec StaffDeck ?
La plateforme nécessite un point de terminaison de complétion de chat compatible OpenAI. La compatibilité dépend de la mise en œuvre de l'API requise par le fournisseur et de la capacité du modèle choisi à fonctionner correctement avec les flux de travail de StaffDeck.

### StaffDeck peut-il être déployé sur Windows ?
Le projet officiel fournit un installateur de bureau pour Windows x64. Pour les flux de travail de développement basés sur le code source, le dépôt prend en charge macOS, Linux ou le sous-système Windows pour Linux comme environnements d'exécution.

### Pourquoi les utilisateurs ordinaires peuvent-ils utiliser les ressources de la place de marché mais pas les modifier ?
Les ressources de la place de marché sont des modèles partagés protégés par les droits du créateur et de l'administrateur. Les utilisateurs ordinaires peuvent copier ou lier des ressources autorisées à leurs employés numériques, mais ne peuvent pas modifier la ressource originale.

### StaffDeck est-il prêt pour une utilisation en production ?
Le projet est open source et inclut déjà des fonctionnalités destinées aux entreprises, mais la version actuelle est encore en phase de test précoce. Les organisations doivent effectuer des tests de sécurité, de confidentialité, de fiabilité et de flux de travail avant de le déployer en production.

### Sous quelle licence StaffDeck est-il distribué ?
StaffDeck utilise la licence AGPL-3.0. Les organisations qui modifient le logiciel ou le font fonctionner via un service réseau doivent examiner les termes de la licence et les obligations liées au code source.

## Outils connexes
- [StaffDeck](https://staffdeck.openbmb.cn/) : Site officiel de la plateforme d'employés numériques d'entreprise.
- [OpenBMB](https://www.openbmb.cn/) : Écosystème de modèles de langage ouverts qui a incubé StaffDeck.
- [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/) : Framework Web Python utilisé pour fournir l'API et le backend applicatif de StaffDeck.
- [React](https://react.dev/) : Bibliothèque frontale utilisée dans l'espace de travail d'entreprise de StaffDeck.
- [Protocole de contexte de modèle](https://modelcontextprotocol.io/) : Protocole que StaffDeck peut utiliser pour connecter des employés numériques à des outils externes.
- [GitHub](https://github.com/) : Plateforme hébergeant le code source, les problèmes, les versions et l'historique du projet StaffDeck.

## Liens connexes
- [Dépôt GitHub de StaffDeck](https://github.com/OpenBMB/StaffDeck) : Dépôt officiel du code source et référence technique principale.
- [Site officiel de StaffDeck](https://staffdeck.openbmb.cn/) : Site officiel du produit et porte d'entrée de la documentation.
- [Versions de StaffDeck](https://github.com/OpenBMB/StaffDeck/releases) : Versions bêta officielles et paquets d'installation de bureau.
- [Documentation en anglais de StaffDeck](https://github.com/OpenBMB/StaffDeck/blob/main/README.md) : Informations officielles sur les fonctionnalités, les étapes de déploiement, les flux de travail, les risques et la licence.
- [Documentation en chinois de StaffDeck](https://github.com/OpenBMB/StaffDeck/blob/main/README.zh.md) : Documentation en chinois simplifié maintenue dans le dépôt du projet.
- [Signalement de problèmes StaffDeck](https://github.com/OpenBMB/StaffDeck/issues) : Canal officiel pour les rapports de bogues reproductibles et les suggestions de fonctionnalités.
- [Organisation GitHub OpenBMB](https://github.com/OpenBMB) : Autres modèles, systèmes et projets open source maintenus par OpenBMB.

## Aperçu

StaffDeck représente une transition des chatbots d'entreprise temporaires vers des employés numériques continus. Il est conçu pour transformer l'expertise, les procédures opérationnelles standard, les règles de décision, les outils et les retours d'expérience en capacités gouvernables et réutilisables au sein de l'organisation.

La plateforme intègre la gestion des rôles, les flux de travail par machine d'état, la recherche structurée, les appels d'outils API et MCP, les tâches planifiées, la mémoire à long terme, l'intervention humaine et des enregistrements d'exécution détaillés. Son code source, les paquets d'installation de bureau et les instructions de déploiement sont disponibles publiquement.

Le projet est encore en phase de test précoce, donc les entreprises devraient commencer par des scénarios à faible risque contrôlables et appliquer strictement des politiques de permissions, de confidentialité et de révision humaine.

**Le concept central de StaffDeck est simple : lorsque les connaissances et les processus appartiennent à l'organisation plutôt que de disparaître avec la fin d'une conversation, la valeur de l'IA d'entreprise est considérablement accrue.**