Agence d’automatisation par l’IA
Agents IA personnalisés, RAG agentique sur votre base de connaissances et automatisation de bout en bout des flux de travail. Pilotes à prix fixe. Livraison prête pour la production. Amélioration hebdomadaire après le lancement — avec une optimisation continue intégrée dans chaque engagement.
Des chatbots à usage unique aux flux de travail d’agents autonomes
Le marché des services IA est plein de cabinets de conseil qui vous remettent un rapport de recherche puis disparaissent. Nous construisons des systèmes fonctionnels que votre équipe utilise chaque jour, puis nous continuons à les optimiser.
Chatbots fondés sur la connaissance
Support client, helpdesk interne, qualification commerciale. Fondés sur votre documentation via RAG pour éviter les hallucinations. Règles d’escalade intégrées — ils transfèrent à des humains en cas d’incertitude.
RAG agentique sur votre base de connaissances
Récupération de qualité production sur votre wiki, documentation, tickets et contrats. Raisonnement multi-étapes avec utilisation d’outils. Citations de sources sur chaque réponse pour que les utilisateurs puissent vérifier.
Agents IA personnalisés
Agents de suivi commercial, agents de triage opérationnel, agents de déflexion du support, agents de recherche. Construits autour du flux de travail spécifique que vous souhaitez automatiser, avec des pistes d’audit et des portes d’approbation là où elles comptent.
Fine-tuning & Prompt Engineering
Quand les modèles de base ne suffisent pas : fine-tuning spécifique au domaine sur vos données, harnais d’évaluation, infrastructure de versionnage des prompts pour que les modifications soient testables et réversibles.
Pipeline du POC vers la production
Passer du prototype à la production, c’est là que la plupart des projets IA s’arrêtent. Nous faisons passer les prototypes fonctionnels par l’évaluation, l’observabilité, le contrôle des coûts et le déploiement — chaque engagement se termine par un déploiement en production, avec un suivi et des contrôles des coûts en place dès le premier jour.
Couche d’orchestration des agents
Systèmes multi-agents où des agents spécialistes (recherche, rédaction, révision, dispatch) se coordonnent via une boucle de contrôle. Chacun est auditable. L’ensemble est observable.
De “l’IA semble intéressante” à “en production”
Découverte du cas d’usage
Appel de cadrage payant d’1 heure (crédité si vous signez) où nous identifions un flux de travail spécifique à automatiser. Nous cartographions les entrées, les décisions, les sorties et à quoi ressemble le succès. Résumé écrit à la fin avec des conclusions concrètes.
Pilote de 4 semaines
Pilote à prix fixe : agent fonctionnel dans votre environnement en 4 semaines. Données réelles, utilisateurs réels, évaluation réelle. Vous décidez de le mettre en production en fonction des résultats mesurés dans votre environnement.
Production & amélioration continue
Déploiement en production avec observabilité, garde-fous sur les coûts et un harnais d’évaluation. Puis, chaque semaine : ajustement des prompts, améliorations de la récupération, gestion des cas limites. L’agent s’améliore chaque semaine tout au long de l’engagement.
Ce que vous n’obtiendrez pas de nous
Un deck stratégique à €100k. Les grands cabinets de conseil sont excellents en frameworks et lents à livrer. Nos pilotes sont des constructions à prix fixe qui atterrissent en production. L’engagement complet coûte moins d’un trimestre de leur retainer typique.
Une “plateforme” que vous ne pouvez pas quitter. Nous utilisons des frameworks standards (LangChain, LlamaIndex, Vercel AI SDK — ou votre choix), archivons tout dans votre dépôt et documentons l’architecture. Vous possédez le code, les prompts et les critères d’évaluation. Le schéma “POC puis abandon” est la norme du secteur. 64% des pilotes IA n’atteignent jamais la production exactement pour cette raison. Nous travaillons de manière inverse : le pilote assume déjà la production, et notre retainer est construit autour de l’amélioration continue une fois qu’il est en ligne.
Questions fréquemment posées
Qu’est-ce qu’un agent IA ?
Un agent IA est un logiciel qui utilise un grand modèle de langage (LLM) pour raisonner, prendre des décisions et effectuer des actions de manière autonome dans un flux de travail défini. Contrairement à un chatbot qui répond simplement à des invites, un agent peut utiliser des outils (recherche, écriture de fichiers, appel d’API, interrogation de bases de données), décomposer un objectif en sous-tâches et les exécuter en séquence — avec ou sans points de contrôle humains. Exemples : un agent de triage du support qui lit les tickets entrants, les catégorise, rédige des réponses et escalade les cas limites ; ou un agent de recherche qui recueille des données de marché, synthétise les résultats et produit un document de synthèse.
Combien coûte l’automatisation par IA ?
Un appel de cadrage de découverte est à €200 (crédité à l’engagement). Les pilotes à prix fixe s’élèvent généralement à €5,000–€15,000 pour une construction d’agent unique ciblée. Un système multi-agents complet ou un déploiement RAG sur une grande base de connaissances est généralement de €20,000–€60,000. Les retainers d’amélioration continue démarrent à partir de €5,000 / month.
Combien de temps faut-il pour implémenter des agents IA ?
Un pilote ciblé dure 4 semaines. C’est un agent fonctionnel dans votre environnement, sur vos données, évalué par votre équipe. Le durcissement pour la production et le déploiement ajoutent encore 2–4 semaines. Les systèmes multi-agents prennent plus de temps — 8–16 semaines selon la complexité du flux de travail. Nous dimensionnons avant de commencer.
Quels processus métier peuvent être automatisés avec des agents IA ?
Les meilleurs candidats sont les processus actuellement gérés par des humains qui lisent des documents, prennent des décisions répétables et acheminent ou répondent. Exemples : triage du support client et rédaction de réponses ; Q&A interne sur des documents de politique, des contrats ou des manuels techniques ; recherche de prospects commerciaux et rédaction de messages personnalisés ; extraction de données de factures et de documents ; surveillance de la conformité par rapport aux textes de politique. Si un humain lit, décide et écrit — un agent peut probablement le faire.
Quelle est la différence entre une agence d’automatisation IA et un cabinet de conseil en IA ?
Un cabinet de conseil vous dit quoi faire ; une agence d’automatisation le construit. Le conseil se termine généralement par un document de stratégie ou une recommandation de fournisseur. Nous terminons avec un système fonctionnel dans votre environnement. Nous proposons le cadrage et la stratégie — toujours comme première étape vers une construction fonctionnelle.
Dois-je avoir mes données organisées avant de commencer ?
Vous n’en avez pas besoin. Une partie de notre processus de découverte consiste à évaluer quelles données existent, sous quelle forme et quelle préparation est nécessaire pour la récupération. Les wikis désorganisés, les bases de connaissances à forte teneur en PDF et les systèmes de tickets mal structurés sont le point de départ habituel. Nous dimensionnons le travail de préparation des données dans le cadre de l’engagement pour qu’il soit budgété dès le début.
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Stratégie avant implémentation — priorisation des cas d’usage, modélisation du ROI et feuille de route avant tout début de construction.
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Flux de travail augmentés par LLM au-delà de Zapier — traitement du langage naturel, extraction de documents et acheminement intelligent.
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Un cas d’usage spécifique. Nous reviendrons avec si c’est réalisable, à quoi ressemble le pilote, et ce qu’il coûte — des réponses directes par écrit.
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