Développement d'agents IA
Des agents IA qui terminent le travail dans vos processus.
Nous partons de votre processus métier, choisissons les étapes qu'un agent prend en charge et le construisons pour la production, dans votre cloud ou sur vos serveurs.
- Le processus d'abord, le modèle ensuite
- Votre cloud ou sur site
- Validation humaine là où ça compte
- Commande lue dans la boîte mail
- Données extraites et vérifiées selon vos règles
- Rapprochement avec l'ERP
- Exception transmise à une personne pour validation
- Commande enregistrée
Chaque étape journalisée et traçable
Ils nous font confiance
Le problème
Un chatbot n'est pas un agent.
Il répond, il ne termine rien
Une fenêtre de chat devant un modèle répond aux questions. Elle ne termine aucune tâche.
Parti du modèle
La plupart des agents échouent parce que le projet part du modèle et non du processus. Voir pourquoi les chatbots internes échouent.
Ni limites, ni contrôle
Sans outils, périmètre, droits et une personne qui vérifie, personne ne fait confiance au résultat.
Comment les agents sont construits et exploités
Construits, testés et exploités sur FlowHive.ai.
1Construire
Chaque agent avec une mission et des limites claires.
Modèle, instructions, outils et connaissances sont définis par agent. Des tests montrent la réponse avant toute publication.
- Outils, connaissances et scénarios par agent
- Le dit au lieu de deviner sous un seuil fixé
- Plafond de coût par exécution
2Exploiter
Beaucoup d'agents, une seule vue.
Agents publiés, en brouillon ou en échec côte à côte, chacun avec son responsable, son modèle et ses utilisateurs.
- L'état de chaque agent d'un coup d'œil
- Des versions réversibles
- Accès par groupe
3Contrôler
Humains et agents sur un même tableau.
Les agents transmettent le travail qui demande une décision. Les personnes valident là où le risque est élevé et voient ce qui bloque.
- Colonne des résultats à valider
- Un responsable par tâche
- Limite du travail en cours
Cas d'usage
Là où les agents prennent le relais.
Traitement de documents
Commandes, contrats ou sinistres lus, extraits et vérifiés selon vos règles. Les exceptions vont à une personne.
Agents de connaissance
Des réponses tirées de vos documents et systèmes, avec sources et l'expert qui a validé l'information.
Ventes et CRM
Les agents repèrent les signaux d'achat, tiennent les fiches à jour et préparent l'étape suivante, par exemple dans Sigma CRM.
Tri du support
Demandes classées, réponse rédigée et dossier orienté vers la bonne équipe.
Systèmes multi-agents
Plusieurs agents aux missions étroites sur un même processus, coordonnés par une couche d'orchestration plutôt qu'un seul grand prompt.
Outils internes
Des agents qui produisent des rapports, rapprochent des données entre systèmes ou préparent des décisions selon un calendrier.
Pourquoi ça marche
Des agents en production, pas en démo.
- Le processus d'abord. Nous cartographions le processus avant de choisir un modèle ou un outil.
- Des missions étroites. Un processus découpé en étapes se teste et se pilote mieux qu'un seul grand agent.
- Mesurés. La qualité est vérifiée sur des cas validés par vos experts, avant et après la mise en service.
Trouvons le premier processus pour un agent.
Réserver un appel de 30 minutesDéploiement
Votre cloud ou vos propres serveurs.
Les agents manipulent souvent des données sensibles. Nous les déployons là où vos données se trouvent déjà, sur FlowHive.ai, notre plateforme d'agents IA en instance dédiée par entreprise.
- Instance dédiée dans votre tenant cloud ou sur site
- Connexion via votre fournisseur d'identité
- Droits par groupe pour agents, outils et connaissances
- Chaque action d'agent enregistrée
Notre méthode
Du processus à la production en quatre étapes.
- 1
Cartographier le processus
Avec vos experts, nous décrivons activités, décisions et exceptions, et choisissons où un agent apporte de la valeur.
- 2
Construire un premier agent
Un agent pour un cas d'usage, avec outils, instructions et limites, testé sur des cas réels.
- 3
Évaluer et fiabiliser
Qualité mesurée sur des cas validés, points faibles corrigés, revue humaine là où le risque est élevé.
- 4
Exploiter et étendre
L'agent passe en production chez vous, puis nous l'étendons aux étapes suivantes.
Questions fréquentes
Combien coûte le développement d'un agent IA ?
Cela dépend du processus, des systèmes concernés et du déploiement. Après un premier échange, nous proposons un premier agent au périmètre défini et à prix fixe. Le coût est connu avant le démarrage.
Combien de temps faut-il pour créer un agent IA ?
Un premier agent ciblé sur un cas d'usage demande en général quelques semaines, pas des mois. C'est la cartographie du processus qui détermine le calendrier.
Qu'est-ce qu'un système multi-agents ?
Une architecture où plusieurs agents IA aux missions étroites travaillent ensemble sur un processus, coordonnés par une couche d'orchestration. Elle se teste et se pilote plus facilement qu'un seul grand agent.
Les agents peuvent-ils fonctionner sur site ?
Oui. Nous déployons les agents dans votre tenant cloud ou sur vos serveurs. Les données restent dans votre environnement.
Quels modèles d'IA utilisez-vous ?
Nous choisissons le modèle avec vous, cas par cas : un modèle d'un grand fournisseur, un modèle hébergé dans votre région ou un modèle ouvert sur votre matériel.
Faut-il des data scientists en interne ?
Non. Nous apportons l'ingénierie, vos experts métier la connaissance du processus. Voir l'IA générative sans data scientists.
Trouvons le premier processus pour un agent.
30 minutes sur votre processus et ce qu'un agent pourrait prendre en charge. Vous repartez avec un premier cas d'usage clair.
Dr. Marcel Müller · Founder & COO, JadenX