Des agents IA qui font un vrai travail, pas juste de la conversation.
Un agent IA, c'est plus qu'un chatbot : il lit, décide et agit dans vos outils. On construit des agents sur mesure ancrés dans vos propres données qui gèrent le support, trient et rédigent, et enlèvent la réflexion répétitive à votre équipe, avec un humain dans la boucle partout où ça compte.
+40 entreprises nous font confiance
Noté 5/5 sur 10 avis Google
votre situation
Quand le travail demande du jugement, pas juste une règle.
Certaines tâches sont trop nuancées pour une simple automatisation mais trop répétitives pour votre équipe. C'est dans cet écart qu'un agent gagne sa place.
Votre équipe retape les mêmes réponses depuis les mêmes docs toute la journée, alors qu'un agent pourrait en gérer la plupart.
Boîtes et tickets qui s'accumulent
Du contenu et des brouillons à la main
Un chatbot générique qui devine
nos expertises
D'un modèle brut à un agent qui colle à votre entreprise.
Une seule équipe conçoit l'agent, l'ancre dans vos données, le connecte à vos outils et le garde honnête.
Un agent, construit de bout en bout
Du premier cas d'usage aux garde-fous, une seule équipe conçoit votre agent, l'ancre dans vos données, le connecte à vos outils et le garde fiable. Vous obtenez un assistant qui fait vraiment le travail, avec un humain dans la boucle là où ça compte.
Cas d'usage et conception
Un agent qui impressionne en démo mais ne résout rien ne sert à rien, donc on part de la tâche, pas de la techno. On choisit un travail qui vaut vraiment le coup d'automatiser, on définit exactement ce que l'agent touche et ne touche pas, et on fixe les moments où un humain reste dans la boucle. Cadré ainsi, il livre une vraie valeur, pas un projet de labo.
- Un cas d'usage qui vaut vraiment le coup
- Ce qu'il fait, et ne fait pas, défini
- Points d'humain dans la boucle fixés d'emblée
- Cadré serré pour livrer une vraie valeur
- Réaliste dans l'ambition, pas un projet de labo
Ancré dans vos données
Un agent qui impressionne en démo mais ne résout rien ne sert à rien, donc on part de la tâche, pas de la techno. On choisit un travail qui vaut vraiment le coup d'automatiser, on définit exactement ce que l'agent touche et ne touche pas, et on fixe les moments où un humain reste dans la boucle. Cadré ainsi, il livre une vraie valeur, pas un projet de labo.
- Vos docs et base de connaissances connectés
- CRM et données produit à sa disposition
- Réponses tirées de vos données, pas inventées
- Dit clairement quand il ne sait pas
- Savoir tenu à jour quand vous changez
Développement de l'agent
Un bot générique se comporte rarement comme il faut, donc on construit l'agent lui-même. On écrit les prompts, la logique et l'ensemble des outils qu'il peut appeler, on règle son comportement et son ton sur vous, et on ajoute du raisonnement multi-étapes là où la tâche l'exige. Il tourne sur des modèles récents et capables, et il est testé sur vos vrais cas avant la mise en ligne.
- Comportement et ton réglés sur votre marque
- Les outils et actions précis qu'il peut prendre
- Raisonnement multi-étapes ajouté là où il faut
- Construit sur des modèles récents et capables
- Testé d'abord sur vos vrais cas
Connexions et actions
Un agent qui ne fait que parler n'est qu'une demi-solution, donc on donne au vôtre la capacité d'agir. Connecté à vos outils métier, il peut lire la donnée puis répondre, mettre à jour, notifier ou rédiger, le tout dans les limites que vous fixez. Chaque action passe par des garde-fous, les étapes sensibles attendent une validation humaine, et tout ce qu'il fait est journalisé.
- Connecté à vos outils métier du quotidien
- Lit la donnée et agit, pas seulement parle
- Chaque action encadrée par des garde-fous clairs
- Étapes sensibles retenues pour validation humaine
- Tout ce qu'il fait est journalisé
Garde-fous et supervision
Un agent qu'on ne peut ni voir ni contenir est un risque, pas un atout, donc on intègre des limites dès le départ. On fixe des bornes claires sur ce qu'il peut faire, on ajoute un repli vers un humain en cas de doute, et on supervise son comportement une fois en ligne. À mesure que les cas limites apparaissent, on l'affine, pour qu'il reste sûr par conception, pas par espoir.
- Limites claires sur ce qu'il peut faire
- Repli vers un humain en cas de doute
- Comportement supervisé de près une fois en ligne
- Affiné en continu à mesure des cas limites
- Sûr par conception, jamais par espoir
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Un bon agent connaît votre entreprise et reste tenu en laisse.
Si la plupart des projets IA déçoivent, c'est qu'ils utilisent un modèle généraliste sans accès à votre monde. Demandez à un chatbot brut vos tarifs, votre process ou la commande de la semaine dernière et il devine, avec assurance et à côté. Un agent utile, c'est différent : il est connecté à vos vraies données et vos outils, donc ses réponses viennent de votre réalité, pas de l'imagination du modèle.
Alors on ancre chaque agent dans vos propres sources : votre documentation, votre base de connaissances, votre CRM, vos données produit. Quand il répond à une question ou rédige une réponse, il s'appuie sur ce qui est vrai pour votre entreprise, et on le structure pour que, quand il ne sait pas, il le dise au lieu d'inventer.
Un agent qui agit a aussi besoin de limites. On définit ce qu'il a le droit de faire seul et où un humain doit confirmer, pour qu'il puisse envoyer une réponse de routine sans validation mais jamais, disons, rembourser ou supprimer une fiche sans une personne dans la boucle. Le but, c'est un levier de confiance, pas un système qui tourne sans surveillance.
Et un agent, ça ne se pose pas pour l'oublier. On le teste sur de vrais cas, on observe son comportement une fois en ligne, et on affine ses instructions et ses sources dans le temps. Le résultat, c'est un système qui devient plus utile à mesure qu'il apprend vos cas particuliers, pas une démo qui a impressionné une fois puis a dérivé.
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Témoignages
Des résultats concrets, quel que soit le projet.
FAQ
Tout est clair ?
C'est quoi un agent IA, exactement ?
Un système d'IA qui peut lire une information, décider quoi faire et agir dans vos outils, pas juste discuter. Il peut répondre à des questions, trier des messages, rédiger des réponses ou déclencher des actions, dans les limites que vous fixez.
En quoi c'est différent de ChatGPT ?
Un modèle brut ne connaît rien à votre entreprise et peut inventer des réponses. Un agent est ancré dans vos données et connecté à vos outils, donc il travaille depuis votre réalité et peut réellement faire des choses.
Va-t-il inventer des choses ?
On l'ancre dans vos sources et on le structure pour qu'il dise quand il ne sait pas, au lieu de deviner. C'est la principale différence entre un agent utile et un agent risqué.
Peut-il agir de lui-même ?
Oui, dans les limites que vous définissez. Les actions de routine peuvent tourner automatiquement ; les sensibles demandent la confirmation d'un humain. C'est vous qui décidez où est la ligne.
Mes données sont-elles en sécurité ?
Les connexions passent par les API officielles et des accès authentifiés, sans stockage inutile de vos données chez des tiers. On limite chaque scénario aux informations dont il a réellement besoin. Les accès sensibles sont gérés via des identifiants dédiés, révocables à tout moment.
Quels modèles utilisez-vous ?
On construit sur des modèles récents et capables et on choisit selon le cas, en équilibrant qualité, vitesse et coût. On n'est pas lié à un seul fournisseur.
Combien coûte un agent ?
Ça dépend du périmètre, des données à connecter et des actions concernées. On cadre un cas d'usage clair d'abord et on chiffre avant de construire.
Vous pouvez toujours nous contacter
Nous adorons échanger sur vos projets, alors n'hésitez pas à nous contacter, ne serait-ce que pour nous faire un petit coucou !
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