Un agent IA utile n'est pas un chatbot posé sur votre site. C'est un système branché sur vos documents, vos bases et vos outils, qui exécute des tâches précises, qui sait dire « je ne sais pas », et que vos équipes utilisent tous les jours. C'est ce que nous construisons.
Assistants connectés à votre savoir (RAG)
01Vos procédures, contrats, tickets, rapports : nous les indexons et les rendons interrogeables en langage naturel, avec les sources citées. Chunking, embeddings, reranking et évaluation du retrieval sont réglés sur votre corpus, pas sur un tutoriel.
Agents qui agissent
02Créer un devis, qualifier un lead, relancer un dossier, préparer une synthèse : un agent enchaîne les étapes, appelle vos outils et s'arrête quand il doute.
Plateforme IA d'entreprise
03Un point d'entrée unique vers plusieurs modèles (Claude, GPT, Mistral, modèles locaux), avec gestion des droits, quotas, journalisation et coûts par équipe. Vos collaborateurs accèdent à l'IA sans que vos données partent n'importe où.
Fiabilité & anti-hallucination
04Extraction structurée validée par schéma, double passage, vérification contre la source, jeux d'évaluation versionnés. Sur des données sensibles (médicales, juridiques, financières), une réponse fausse coûte plus cher qu'une absence de réponse.
Un cas d'usage, pas une vision
Nous partons d'une tâche précise qui coûte du temps aujourd'hui. Nous mesurons comment elle est faite, combien elle prend, et ce qu'un bon résultat veut dire pour vous.
Prototype sur vos vraies données
En deux à trois semaines, un prototype branché sur un échantillon réel de vos documents ou de vos outils. Vous jugez sur pièces, pas sur une démo préparée.
Évaluation avant production
Un jeu de test représentatif, des métriques explicites, et un seuil en dessous duquel on ne déploie pas. Si le modèle ne fait pas mieux que l'existant, nous vous le disons.
Déploiement et supervision
Hébergement en Europe ou chez vous, journalisation des échanges, suivi des coûts et de la qualité dans le temps. Les modèles changent ; votre système doit suivre sans régresser.
Groupe de services (2 500 agents)
Plateforme IA interne multi-modèles avec gestion des rôles, quotas et journalisation, pour que les équipes terrain et siège utilisent l'IA sur les données du groupe sans les exposer.
Pipeline d'extraction médicale
Extraction de posologies depuis des publications scientifiques, avec validation structurée et vérification systématique contre le texte source pour éliminer les hallucinations.
Veille commerciale automatisée
Agent de détection de nouveaux établissements sur un territoire, avec qualification et priorisation des prospects livrées directement à l'équipe commerciale.
Seulement ce qui est strictement nécessaire à la requête, et uniquement vers des fournisseurs dont les conditions excluent l'entraînement sur vos données. Lorsque la confidentialité l'exige, nous déployons des modèles open source sur une infrastructure européenne ou sur vos serveurs.
Rarement. Dans la grande majorité des cas, un bon RAG et un prompt soigné sur un modèle récent font mieux, pour moins cher et avec une maintenance plus simple. Le fine-tuning reste un outil que nous utilisons quand les tests montrent qu'il apporte un gain réel.
Par la conception : réponses sourcées, sorties validées par schéma, arrêt en cas de doute, et un jeu d'évaluation qui tourne à chaque changement. Nous ne pouvons pas promettre zéro erreur ; nous pouvons mesurer le taux, le réduire et le rendre visible.
Un prototype sur vos données réelles en deux à trois semaines. Une mise en production sécurisée prend généralement entre six et douze semaines selon l'intégration à votre système d'information.
“Un agent qui sait s'arrêter vaut plus qu'un agent qui répond à tout.”