// OFFRE IA

Agents et automatisation

Déployer des agents IA qui tournent en production, pas en démo.

// LA PROMESSE

Des agents qui tournent en production, pas en démo.

Un agent qui répond bien le jour de la démo et un agent qui tient sous le trafic réel, ce sont deux objets différents. Le premier impressionne en réunion. Le second encaisse les cas tordus, les données sales et les pannes des outils auxquels il parle.

C'est le second qu'on construit. On déploie des agents branchés sur vos systèmes réels, avec les logs, le monitoring et les alertes qu'il faut pour savoir ce qu'ils font une fois mis en productionuction. On suit leur comportement dans la durée, on les reprend quand ils dérapent. Ce qui ne tient pas la charge ne sort pas de chez nous. Et si un agent n'apporte rien qu'un script bête ne ferait mieux, on le remplace par le script.

03// FICHE

Produit / service, service.

01 À quoi ça sert
À mettre un agent au travail pour de vrai : répondre à vos clients, classer des flux, enrichir vos données, déclencher des tâches. Un poste qui tourne dans votre quotidien.
02 Quand c'est pertinent (et quand ça ne l'est pas)
Quand une tâche répétitive et cadrée mange du temps tous les jours. Pas quand le besoin change à chaque cas : un agent qui doit tout improviser dérape, et vous payez ses errances en production.
03 Données nécessaires
Les contenus et les flux sur lesquels l'agent va travailler, plus un accès à l'outil qu'il doit piloter. Si la base de référence est trop maigre, on vous prévient avant de lancer le chantier.
04 Intégration possible
L'agent se branche sur vos outils existants : CRM, support, CMS, back-office. On passe par les interfaces existantes plutôt que de tout réécrire, et on cale les droits d'accès au plus serré.
05 Risques et limites
Un agent se trompe, parfois avec aplomb. On borne ce qu'il peut décider seul, on garde une main humaine sur les actions sensibles, et on trace tout pour rejouer une erreur au lieu de la subir.
06 Livrable
Un agent en production, branché et surveillé : tableau de bord de son activité, alertes quand il sort des clous, et de quoi reprendre la main sans nous. Vous voyez ce qu'il fait dans le détail, action par action.
07 Exemple de scénario
Un service client croule sous les mêmes questions. On déploie un agent qui répond aux cas connus, passe le reste à un humain et logge chaque échange. Les conseillers récupèrent du temps pour le compliqué.
// MÉTHODE

Comment on procède

On commence petit, sur un périmètre que l'agent peut vraiment tenir, et on le branche sur vos outils dès le départ plutôt que dans un bac à sable qui ment. On le fait tourner sur des cas réels, on lit ses logs, on regarde où il se plante. Tant qu'il dérape, il ne passe pas en production.

Une fois en service, le travail continue. On surveille son comportement, on ajuste quand vos données ou vos cas évoluent, et on documente comment il marche pour que votre équipe puisse le reprendre. Un agent livré puis abandonné finit par répondre faux sans que personne le voie.

Voir notre méthode
05QUESTIONS FRÉQUENTES

Pour aller plus loin.

05réponses

C'est le but de toute la méthode. On les branche sur le réel tôt, on les fait tourner sur des cas vrais et on les surveille une fois en service. Un agent qui ne tient que la démo ne sort pas.

Mistral, un modèle frontier non européen si la spécificité du cas l'exige, ou de l'open source, selon le besoin et vos contraintes de données. On choisit en fonction du cas, au mérite, et on vous explique pourquoi celui-là.

Il se trompera, c'est dans la nature de l'outil. On borne ce qu'il décide seul, on garde un humain sur les actions sensibles et on trace chaque action pour comprendre et corriger.

Non. Pour une tâche bien cadrée, une automatisation simple fait souvent mieux, coûte moins et tombe moins en panne. Si c'est le cas chez vous, on vous le dit et on part là-dessus.

Il a besoin d'être suivi : vos données bougent, vos cas changent, et un agent figé finit par répondre faux. On surveille son comportement et on le reprend quand il s'écarte.

// À EXPLORER

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