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Intelligence artificielle

Des agents et des modèles qui servent votre métier

Nous concevons des agents IA branchés sur vos outils et des modèles entraînés sur vos données. Pas des démos : des systèmes mesurés, encadrés et en production.

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Ce que nous faisons

De l'agent au modèle sur mesure

  • Agents IA

    Des agents qui lisent vos entrées, appellent vos outils et agissent dans vos processus, avec des droits limités et une validation humaine là où elle compte.

    • Automatisation de processus métier
    • Agents connectés à l'ERP, au CRM, aux API
    • Assistants internes et copilotes
    • Orchestration multi-agents

  • LLM et RAG

    Des LLM qui répondent à partir de vos documents et de vos bases, avec les sources citées, et qui savent dire quand ils ne savent pas.

    • Recherche sémantique sur vos documents
    • Extraction de données non structurées
    • Choix du modèle et maîtrise des coûts
    • Hébergement en Europe possible

  • Modèles sur mesure

    Quand un LLM n'est pas la bonne réponse : des modèles entraînés sur vos données, plus précis, plus rapides et moins chers à l'usage.

    • Classification et NLP
    • Vision par ordinateur
    • Prévision et séries temporelles
    • Recommandation et ranking

  • Mise en production

    Ce qui sépare une démo d'un système fiable : jeux d'évaluation, garde-fous, monitoring, maîtrise des coûts et documentation.

    • Évaluation continue de la qualité
    • Garde-fous et journalisation
    • Observabilité et alertes
    • Transmission à vos équipes

Un agent en production

Votre prochain collègue est un agent

  1. Il lit vos entrées

    Mails, PDF, tickets, formulaires. L'agent comprend la demande et en extrait les données utiles.

  2. Il agit dans vos outils

    Il appelle votre ERP, votre CRM ou vos API internes, avec des droits limités à ce dont il a besoin.

  3. Il respecte vos garde-fous

    Seuils, validations humaines, journalisation. Chaque action est tracée et réversible.

  4. Il rend des comptes

    Taux de réussite, coût, latence, erreurs. Vous mesurez ce que l'agent apporte, semaine après semaine.

agent · facturation-fournisseursprod
→ lecture mail fournisseur #4821→ tool_call ocr.extract(facture.pdf) · 210 ms
→ tool_call erp.match_po(PO-1193) · 96 ms→ tool_call erp.create_invoice() · 388 ms
→ garde-fou montant < 5 000 € · ok→ journal audit.log #88213 · écrit
✓ facture saisie · 0 intervention coût 0,004 € · durée 1,9 s

Exemple illustratif d'exécution.

Réalisations

Ils l'ont mis en production

Intelligence artificielle

Un agent IA qui écrit des questions sourcées pour des jeux télévisés

Société de production audiovisuelle

questions générées en six mois
12 000
questions générées en six mois
validées par les rédacteurs au premier passage
94 %
validées par les rédacteurs au premier passage
temps de rédaction par émission
÷ 4
temps de rédaction par émission
Lire le cas

Intelligence artificielle

Détecter la fraude et les faux papiers d'identité dans une fintech

Fintech de paiement mobile

de pertes liées à la fraude
− 38 %
de pertes liées à la fraude
de précision sur les faux documents
96 %
de précision sur les faux documents
de dossiers en revue manuelle
− 60 %
de dossiers en revue manuelle
Lire le cas

Questions fréquentes

Ce qu'on nous demande souvent

Quelle différence entre un agent IA et un chatbot ?

Un chatbot répond à des questions. Un agent agit : il appelle vos outils, enchaîne des étapes et termine une tâche, comme saisir une facture ou qualifier un ticket. Il le fait dans un cadre défini, avec des droits limités et des validations humaines là où c'est nécessaire.

Combien de temps pour mettre un agent en production ?

Comptez en général deux à quatre semaines pour un premier prototype sur vos vraies données, puis quelques semaines de plus pour l'industrialisation : sécurité, monitoring, intégration à vos outils. Le cadrage initial fixe un calendrier précis.

Nos données restent-elles chez nous ?

Oui. Nous privilégions votre infrastructure ou votre cloud, et des fournisseurs de modèles hébergés en Europe quand c'est nécessaire. Aucune donnée ne sert à entraîner des modèles tiers.

Faut-il forcément un LLM ?

Non. Beaucoup de problèmes se résolvent mieux avec un modèle classique, plus précis et moins cher. Nous faisons de l'IA en production depuis 2016, avant les LLM : nous choisissons l'outil adapté, pas le plus à la mode.

Un processus à automatiser ?

Décrivez-le en trente minutes. Nous vous dirons s'il est mûr pour un agent, et comment s'y prendre.

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