Assistant IA d’entreprise
Un point d’entrée conversationnel vers vos documents et applications, dans le respect des droits d’accès.
Développement d’agents IA
Développer des agents IA qui agissent dans un cadre défini
Un agent IA ne se résume pas à un modèle de langage. Il associe un objectif, des sources d’information, des outils qu’il peut utiliser et des règles qui encadrent ses actions. Nous concevons chacun de ces éléments à partir de votre processus, puis nous le développons, le testons et l’intégrons à votre environnement.
01Développement d’agents IA
Ce qui compose un agent
Chaque agent est décrit avant d’être développé, pour que son comportement soit compréhensible et vérifiable.
- Un rôle et un objectif précis, rattachés à un processus métier.
- Des sources d’information autorisées : documents, bases de données, applications.
- Des outils : lecture, recherche, création de brouillons, mises à jour, notifications.
- Des règles : ce que l’agent peut faire seul, ce qu’il doit soumettre, ce qu’il ne doit pas traiter.
02Développement d’agents IA
Choisir le niveau d’autonomie
L’autonomie d’un agent se règle. Il peut se limiter à préparer un travail relu par une personne, exécuter certaines actions après confirmation, ou agir seul sur un périmètre restreint et bien maîtrisé. Nous recommandons généralement de commencer par le niveau le plus encadré, puis d’élargir à mesure que les résultats sont observés.
03Développement d’agents IA
Tester avant de déployer
Les agents sont évalués sur des cas réels ou représentatifs, y compris les exceptions et les demandes ambiguës. Les écarts constatés conduisent à ajuster les instructions, les sources ou les règles avant toute mise en production.
- Jeux de scénarios normaux et de cas limites.
- Vérification des sorties par les équipes métier.
- Journalisation des actions pour l’analyse après coup.
04Développement d’agents IA
Choix techniques
Le choix du modèle d’IA, de l’hébergement et des briques logicielles dépend de vos contraintes : nature des données, exigences de confidentialité, volumes, coûts de fonctionnement et compétences internes pour la maintenance.
05Pertinence
Quand cette approche est-elle adaptée ?
Nous recommandons la solution la plus simple qui répond au besoin.
Plutôt pertinente lorsque…
- La tâche implique de comprendre du texte libre, des documents variés ou des demandes formulées différemment.
- Plusieurs sources doivent être consultées avant d’agir.
- Le résultat peut être vérifié par une personne ou par des règles.
À reconsidérer lorsque…
- Le processus est entièrement prévisible : un workflow classique est souvent plus simple et plus robuste.
- Aucune erreur n’est tolérable et aucune vérification n’est possible.
06Questions
Questions fréquentes
Quelle différence entre un agent IA et un chatbot ?
Un chatbot répond à des questions. Un agent peut, en plus, consulter des outils et réaliser des actions — créer un ticket, mettre à jour une fiche, préparer un document — dans le périmètre qui lui est autorisé.
Quel modèle d’IA utilisez-vous ?
Il n’y a pas de choix unique. Le modèle est sélectionné selon la tâche, la confidentialité des données, l’hébergement souhaité et le coût de fonctionnement.
07Agents IA
Agents IA associés
Agent IA service client
Classer les demandes, retrouver les bonnes informations et enrichir les tickets avant intervention.
Agent IA commercial
Rechercher, qualifier, préparer les relances et tenir le CRM à jour dans les outils autorisés.
Un projet à instruire ?
Présentez-nous le processus, les outils et les contraintes : nous partagerons notre lecture.