Des agents IA qui font le travail. Sous votre contrôle.
Nous concevons, construisons et exploitons des agents autonomes qui planifient, utilisent vos outils et accomplissent des tâches en plusieurs étapes, avec des évaluations, des garde-fous et une validation humaine là où c'est important.
Chaque agent fonctionne sur la pile adaptée à vos données : modèles de pointe comme Claude, GPT ou Gemini, ou modèles open-weight comme Llama, Qwen et Mistral dans votre cloud, sur site ou en périphérie. Ils se connectent à vos systèmes via le Model Context Protocol (MCP) et des API, gardent le contexte d'une tâche à l'autre et journalisent chaque action.
Concevoir un agent avec nousFonctionnement d'un agent
Planifier, agir, vérifier. Un humain là où c'est important.
Chaque agent que nous déployons suit la même boucle encadrée : il planifie la tâche, utilise vos outils, agit, et s'arrête pour une validation humaine dès qu'une étape est risquée. Chaque action est journalisée.
- 01ObjectifUne tâche arrive, par ex. rapprocher les factures du mois.
- 02PlanLe planificateur la découpe en étapes ordonnées.
- 03OutilsIl appelle vos systèmes : ERP, e-mail, base de données.
- 04ActionIl exécute chaque étape et enregistre le résultat.
- 05Validation humaineToute étape risquée attend l'accord d'une personne.
La pile agentique
Huit couches que nous concevons, construisons et exploitons.
Un agent, c'est bien plus qu'un modèle et un prompt. Voici les couches qui le rendent assez fiable pour un vrai travail.
Modèles de pointe et open-weight, choisis tâche par tâche selon le coût, la rapidité et la sensibilité des données.
Planificateurs et workflows multi-agents qui découpent un objectif en étapes et répartissent le travail entre agents spécialisés.
Connexions sécurisées à vos systèmes via des serveurs MCP, des API et des webhooks : ERP, CRM, e-mail, bases de données, fichiers.
Mémoire à court et long terme et recherche dans vos documents, pour que les agents travaillent avec votre contexte, pas des suppositions.
Des agents qui pilotent navigateurs et applications là où il n'existe pas d'API, avec les mêmes droits qu'une personne.
Contrôles de politique, permissions limitées et validation humaine pour toute action risquée ou irréversible.
Des jeux d'évaluation tirés de vos cas réels avant le lancement ; traçage et tableaux de bord qualité, coût et latence ensuite.
Cloud, VPC privé, sur site, isolé ou en périphérie : là où vos données ont le droit de résider.
Choisir la bonne forme
Un agent, ou une équipe d'agents ?
Cas d'usage
Ce que font les agents autonomes en production.
- Recherche et collecte de données automatisées multi-étapes
- Automatisation de processus métier complexes avec logique décisionnelle
- Assistants de connaissance d'entreprise avec accès aux outils en direct
- Agents de productivité développeur intégrés à la CI/CD
- Support client autonome face-client avec logique d'escalade
- Pipelines d'intelligence documentaire — contrats, conformité, dépôts réglementaires
Notre méthode
Du premier appel à la production.
Étape 1 - Découverte (semaine 1)
Nous cartographions le processus, les données, les systèmes et les risques, puis choisissons la conception de l'agent, les modèles et le déploiement adaptés à votre environnement.
Étape 2 - Construction & évaluation (semaines 2 à 4)
Nous construisons l'agent, connectons vos outils et le testons sur un jeu d'évaluation issu de vos cas réels avant que quiconque ne s'y fie.
Étape 3 - Lancement & exploitation (en continu)
Nous déployons avec les validations en place, suivons la qualité et le coût, et améliorons l'agent à mesure que votre processus évolue.
Prêt à mettre un agent au travail ?
Décrivez-nous le processus. Nous vous dirons honnêtement si un agent est adapté et à quoi ressemblerait un premier pilote.
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