Pas un chatbot de plus. Un agent qui agit dans vos outils.
Nous concevons et déployons des agents IA qui lisent vos données, exécutent des actions dans vos outils métier et livrent un résultat mesurable — pas une démo, une brique opérationnelle intégrée à votre stack.
Intégré à vos APIs et bases
Garde-fous et validation humaine
Premier prototype en 4 à 6 semaines
Un chatbot répond. Un agent agit.
La différence n'est pas conversationnelle, elle est opérationnelle.
Donne des réponses, redirige vers la documentation, vous demande de faire l'action vous-même. Coincé hors de vos systèmes.
Consulte vos bases, appelle vos APIs, déclenche vos workflows, et vous rend compte. Le résultat arrive, pas juste une réponse.
Pourquoi passer à un agent ?
Les limites des solutions actuelles, et ce qu'un agent résout vraiment.
Les chatbots restent en dehors de votre stack
Les chatbots classiques répondent par du texte sans pouvoir consulter votre CRM, votre ERP ou votre base interne. Vos équipes doivent tout faire à la main derrière.
Le RAG seul ne suffit pas
Chercher dans une base de documents est utile, mais ne déclenche rien. Un agent combine recherche, raisonnement et appels d'outils pour aller jusqu'à l'action.
Les plateformes verticales sont rigides
Les SaaS d'agents "clé en main" imposent leurs intégrations et leur modèle. Vos cas d'usage entrent rarement dans la grille — et vous payez par utilisateur.
L'IA sans garde-fous est ingérable
Un agent qui modifie vos données sans audit ni validation, c'est un risque. On définit dès le départ ce qu'il peut faire, avec quelle approbation et quelle traçabilité.
L'observabilité manque
Beaucoup de POC d'agents tournent sans qu'on sache ce qu'ils ont fait. On installe les logs, les replays et les métriques pour mesurer vraiment le ROI.
Vous restez prisonnier d'un modèle
Si vous êtes verrouillés sur un seul provider, le jour où les prix changent ou que le modèle régresse, vous subissez. Notre archi vous laisse switcher.
Ce que vous gagnez avec un agent sur mesure
Des bénéfices opérationnels concrets, mesurables sprint après sprint.
Automatisation de tâches à valeur
Devis, qualifications de leads, réponses clients de niveau 1, mise à jour de fiches : l'agent prend le routinier et libère vos équipes pour l'expertise.
Intégration native à votre stack
Email, calendrier, CRM, ERP, base produit, APIs internes : l'agent se branche aux outils que vous avez déjà, pas à ceux d'un éditeur.
Contrôle et garde-fous
Permissions par action, validation humaine sur les opérations sensibles, dry-run avant exécution, rollback : vous gardez la main.
Modèles fermés ou open source, à votre choix
Modèles propriétaires (Claude, GPT) pour le meilleur de l'état de l'art, ou modèles ouverts (Mistral, Llama, Hermes) hébergés chez vous ou en Europe pour la souveraineté. On combine selon votre cas.
Traçabilité complète
Chaque appel d'outil, chaque réponse, chaque décision : tout est loggé, rejouable, auditable. Indispensable pour la conformité et l'amélioration continue.
ROI mesurable
On définit dès le cadrage les indicateurs (temps gagné, taux d'auto-résolution, conversions) et on les suit en continu pour piloter.
Notre méthode
Cinq étapes pour passer de l'idée à un agent qui tourne en production.
Cadrage du cas d'usage
On part d'un workflow concret, on identifie les tâches automatisables, les données et outils nécessaires, et les indicateurs de succès. Pas d'IA pour l'IA.
Architecture et garde-fous
Choix du modèle, conception du graphe d'outils, définition des permissions, des points de validation humaine et de la traçabilité. C'est la couche qui rend l'agent fiable.
Prototype rapide
Un premier agent fonctionnel sur un périmètre restreint, en 4 à 6 semaines, branché sur vos vraies données (avec dry-run par défaut pour les actions sensibles).
Itérations en conditions réelles
Vos utilisateurs l'éprouvent. On analyse les logs, on ajuste les prompts, on ajoute des outils, on affine les garde-fous, on muscle l'évaluation.
Mise en production et suivi
Déploiement progressif, monitoring de la qualité et des coûts, alertes sur les dérives, et un accompagnement pour faire évoluer l'agent avec vos besoins.
Exemple type
Un cas représentatif des projets que nous menons.
PME de 60 personnes, équipe support de 8 personnes. 200 à 300 demandes clients par jour, dont 60 % récurrentes (statut commande, retour, FAQ produit, doc).
Le support passe l'essentiel de son temps à copier-coller des réponses et à chercher l'info dans 4 outils. Le temps de réponse moyen dépasse 24 h. Les commerciaux n'arrivent plus à suivre les leads chauds.
Un agent IA connecté au CRM, au back-office commande et à la base documentaire. Il traite les demandes simples bout-en-bout (réponse + action) et qualifie les complexes pour un humain.
70 % des demandes traitées sans intervention humaine, temps de réponse moyen passé à 8 minutes, l'équipe support se recentre sur les cas à valeur. Premier ROI atteint au bout de 3 mois.
La stack que nous utilisons
Un mix maîtrisé de modèles fermés (Claude, GPT) et open source (Mistral, Hermes), orchestré avec des briques ouvertes comme n8n et OpenClaw.
Modèles propriétaires ou open source · orchestration n8n + OpenClaw · hébergement Europe possible
Claude (Anthropic)
GPT (OpenAI)
Mistral AI
Hermes · Hugging Face
n8n
OpenClaw
Questions fréquentes
Comptez 4 à 6 semaines pour un premier prototype branché sur vos données, et 2 à 4 mois pour une mise en production stable avec garde-fous et observabilité. La durée dépend surtout du nombre d'outils à intégrer.
On combine selon votre cas. Les modèles fermés (Claude d'Anthropic, GPT d'OpenAI) sont souvent l'état de l'art en raisonnement et tool-use. Les modèles open source (Mistral pour l'Europe, Llama, Hermes de Nous Research, Qwen) permettent l'hébergement chez vous ou en Europe, la confidentialité totale et un coût d'inférence maîtrisé. Beaucoup de nos projets utilisent un fermé pour le raisonnement principal et un ouvert pour les tâches locales.
On peut héberger l'agent et ses données en Europe, anonymiser ou pseudonymiser ce qui sort vers les APIs de modèles, et tout journaliser pour répondre aux exigences d'audit. C'est cadré dès l'architecture.
Non. L'agent est construit derrière une couche d'abstraction qui permet de switcher de modèle ou de provider sans réécrire la logique. Vous gardez le code, les prompts et les données.
Le fine-tuning adapte un modèle à votre style. Le RAG l'enrichit avec vos documents. L'agent ajoute la capacité d'exécuter des actions dans vos outils. Les trois se combinent selon le besoin.
Le coût se décompose en build (développement initial, en général 20 à 60 k€ selon le périmètre) et run (coût des appels modèles, hébergement, supervision). On vous fournit un modèle de coût clair dès le cadrage.
On s'appuie sur des briques open source éprouvées. n8n pour les workflows déclaratifs et l'intégration avec vos outils métier (CRM, ERP, email, bases). OpenClaw quand on veut un agent autonome auto-hébergé, model-agnostic et privacy-first. MCP (Model Context Protocol) et LangChain/LangGraph côté développement custom quand la logique sort du cadre d'un workflow. Le choix dépend du degré d'autonomie et du niveau d'intégration nécessaire.
Discutons de votre cas d'usage
Décrivez-nous votre besoin, on vous revient sous 24 à 48 h avec une première recommandation et un cadrage chiffré.
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