Des agents conçus pour le problème opérationnel.
Les agents sur étagère forcent le processus à s'adapter à l'outil. Le modèle d'engagement inverse cette contrainte : nous partons de votre friction opérationnelle, cadrons un livrable, architecturons l'agent face à votre surface de connaissances et vos systèmes, puis le livrons en production. Le self-service n'est pas l'offre — c'est de l'ingénierie appliquée.
Pourquoi les agents AI génériques échouent en production.
Les outils AI sur étagère sont optimisés pour le client médian, pas pour le vôtre. Ils n'ont pas accès à vos connaissances privées, à vos systèmes transactionnels ni à vos règles opérationnelles — et n'ont aucune incitation à s'intégrer. Le résultat est une couche d'automatisation parallèle qui crée de nouveaux silos plutôt que de dissoudre ceux qui existent.
Le travail qualifié absorbé par la routine
Des experts métier qui consacrent leur semaine à la saisie, au tri documentaire et au rapprochement — un travail uniforme, à fort volume et structurellement automatisable.
Substrat de données déconnecté
CRM, ERP, ticketing et le corpus documentaire vivent dans des magasins séparés. Le raisonnement inter-systèmes est précisément le gap qu'un agent générique ne peut combler sans intégration explicite.
Absence de contexte opérationnel
L'hallucination est un problème de contexte avant d'être un problème de modèle. Un agent sans accès ancré à vos données privées, vos politiques et vos décisions historiques fabriquera avec assurance — et à grande échelle.
Un engagement, pas un produit self-service.
Il n'y a pas de builder glisser-déposer dans cette offre. Nos ingénieurs diagnostiquent la friction, définissent le périmètre d'autorité de l'agent, conçoivent la surface de récupération et d'outils, et livrent l'agent dans votre environnement. Le livrable est un système en production, pas un prototype renvoyé par-dessus le mur.
Ancré dans votre réalité opérationnelle
Chaque agent est connecté à votre surface de connaissances privées via RAG agentique : documentation, contrats, bases transactionnelles, décisions historiques. La récupération est auditable, les réponses citent la source, et les requêtes hors périmètre sont refusées par construction plutôt que fabriquées.
Surface d'outils déterministe
L'agent raisonne, mais il agit aussi. Les invocations d'outils portent des contrats explicites et sont conservées pour revue :
- Analyser, extraire et synthétiser des documents longs.
- Initier des actions de messagerie dans Slack, WhatsApp ou Microsoft Teams.
- Lire et écrire dans CRM (HubSpot, Salesforce) et ERP, sous autorité définie.
- Déclencher une logique métier multi-étapes via l'orchestration de workflows n8n.
Conçu face à la réalité organisationnelle
S'appuyant sur la psychologie organisationnelle, chaque engagement examine la géométrie des handoffs — où l'agent agit en autonomie, où il escalade, où il s'efface. L'objectif est l'adoption durable, pas la démo réussie.
Trois classes d'engagement que nous menons régulièrement.
La plupart des engagements se rangent dans l'une de ces trois architectures. La conversation de cadrage détermine laquelle la friction opérationnelle appelle.
Intelligence documentaire et données
Des agents qui analysent des contrats de 500 pages pour faire émerger les clauses à risque, ou des dépôts financiers pour repérer les anomalies matérielles. Le livrable est structuré, sourcé et prêt pour audit.
Orchestration multi-agents
Pipelines composés : un agent de recherche collecte, un agent analyste rapproche et raisonne, un agent rédacteur synthétise. L'entrée et la sortie de chaque étape sont inspectables — cadré par engagement ; toutes les fonctionnalités ne requièrent pas cette architecture.
Modélisation prédictive sur mesure
Lorsque l'organisation dispose de données historiques au signal suffisant, nous cadrons une modélisation prédictive sur mesure — risque de churn, posture tarifaire, classification de sentiment — pour compléter plutôt que reproduire le raisonnement LLM. Chacune est engagée au cas par cas.
S'intègre à votre stack
Notifications en temps réel, synchronisation des utilisateurs et données prêtes pour la BI. Une plateforme unique, tous les outils déjà en place.
Notifications en temps réel
Slack
Microsoft Teams
Google Chat
Provisioning et synchronisation des utilisateurs
SCIM 2.0
Microsoft Entra ID
Okta
Google Workspace
BI et reporting avancés
GraphQL
Microsoft Excel
Power BI
Google Sheets
Tableau
Synchronisation Logiciel RH
BambooHR
Personio
HiBob
Factorial
Workday
L'agent s'exécute là où vivent vos données.
Les contraintes de résidence des données, de souveraineté et de conformité déterminent l'emplacement de déploiement de l'agent — nous nous y adaptons, jamais autour.
Compatible RGPD, confidentialité par conception. Les données métier sensibles restent dans le périmètre que vous désignez — managé, cloud privé ou on-premise.
Cloud managé
Nous opérons l'infrastructure, le monitoring et le patching pour votre compte. Les SLA de disponibilité et de réponse sont inscrits dans le contrat d'engagement — pas annoncés de façon générique.
Cloud privé ou on-premise
Déploiement dans votre tenancy AWS, Azure ou GCP — ou sur infrastructure on-premise. Les données ne franchissent jamais votre périmètre réseau défini.
Intégration aux surfaces existantes
L'agent apparaît là où le travail se fait — console web, canal Slack, fil Teams, ou en API headless consommée par d'autres systèmes.
De la friction opérationnelle au système en production, en quatre phases.
Diagnostic et cadrage
Nous mettons en évidence la friction opérationnelle, définissons le périmètre d'autorité de l'agent, identifions la surface de connaissances et les intégrations outils requises. Livrable : une spécification cadrée.
Build d'ingénierie
Nos ingénieurs implémentent la logique de raisonnement, sélectionnent et configurent les modèles sous-jacents, et connectent l'index de récupération et les contrats d'outils dans un environnement isolé.
Validation et red-teaming
Avant le trafic de production, l'agent est confronté à un ensemble représentatif de prompts réels issus du périmètre d'engagement. Les modes de défaillance — hallucination, dérive de périmètre, mésusage d'outils — sont mis au jour manuellement et corrigés face à des critères d'acceptation explicites.
Production et tuning continu
L'agent entre en production. Les métriques de performance et de qualité sont monitorées dans le cadre d'un engagement continu ; l'agent est tuné à mesure que le contexte opérationnel évolue.
Ouvrez une conversation de cadrage.
Apportez la friction opérationnelle à laquelle vous vous résigneriez autrement. Nous évaluons la faisabilité, définissons le livrable et répondons sur le périmètre, le calendrier et l'économie.
Une conversation de travail avec des ingénieurs, pas une démo commerciale.
