De l'idée à l'agent en production
Nous accompagnons un projet d'IA agentique de bout en bout, ou seulement sur l'étape qui vous manque. À chaque étape, la même question : qui décide, et avec quelles données ?
Stratégie
Tous les processus ne méritent pas un agent. Nous partons de votre activité, pas de la technologie, pour trouver les cas où un agent fait gagner du temps sans créer de risque disproportionné.
Audit des cas d'usage
Inventaire des tâches candidates, classées par valeur attendue, faisabilité et exposition au risque.
Feuille de route
Un ordre de réalisation, des premiers pilotes à la généralisation, avec ce qu'il faut mesurer à chaque jalon.
Gouvernance
Quelles données un agent peut voir, qui approuve quoi, comment on relit et on corrige ses décisions.
Choix techniques
Modèles, hébergement, outils : des choix argumentés en fonction de vos contraintes de coût, de confidentialité et de dépendance.
Développement
Un agent n'est utile que s'il agit dans vos systèmes. Nous construisons les agents et, surtout, les outils qu'ils utilisent, avec les mêmes exigences que n'importe quel logiciel métier.
Systèmes multi-agents
Plusieurs agents spécialisés qui se répartissent le travail, avec des rôles et des responsabilités explicites.
Outils et serveurs MCP
Des outils au périmètre étroit, exposés via le Model Context Protocol, que vos agents peuvent appeler en sécurité.
Intégrations
Branchement à vos applications web, bases de données, files de messages et stockages de fichiers.
Tests et évaluation
Jeux de cas réels, tests automatisés et revue de code, pour savoir ce que l'agent fait avant qu'il le fasse en production.
Mise en production
La production est l'endroit où un agent rencontre de vraies données et de vrais clients. Nous la préparons comme un déploiement sensible, parce que c'en est un.
Garde-fous
Approbation humaine sur les actions qui comptent, listes fermées d'opérations, limites de coût et de volume.
Moindre privilège
Comptes séparés, identifiants hors de portée du modèle, accès en lecture seule par défaut.
Observabilité
Journaux d'audit, traces des appels d'outils et indicateurs pour suivre ce que font vos agents, et ce qu'ils coûtent.
Données personnelles
Masquage à la source et minimisation, pour que le modèle ne voie que ce dont il a besoin.
Par où commencer ?
Souvent par un audit court de vos cas d'usage. Parlons-en.