Agents IA & automatisation

Des agents IA branchés sur
vos outils métier

Un agent utile n'est pas un agent plus doué : c'est un agent qu'on a cadré. Nous concevons des automatisations qui s'appuient sur vos données, se vérifient toutes seules, et s'arrêtent là où votre responsabilité commence.

Pourquoi la plupart des projets d'IA ne sortent jamais du test

  • Un assistant qui répond à côté : il ne connaît ni vos tarifs, ni vos références, ni vos procédures. Il produit du texte plausible, jamais exploitable.

  • Personne n'ose le laisser agir : tant qu'on ne sait pas ce qu'il fera en cas d'erreur, il reste un jouet qu'on relance à la main.

  • Aucun moyen de savoir si ça marche : pas de chiffre avant, pas de chiffre après. Le projet meurt faute d'argument, pas faute de résultat.

Le problème n'est presque jamais le modèle

La génération de texte est devenue une commodité. Ce qui manque, c'est le cadre autour : d'où viennent les données, qui vérifie, et où l'agent doit s'arrêter.

Ce que nous construisons

Connecteurs vers vos logiciels métier

Un agent n'a de valeur que branché sur le réel : votre ERP, votre CRM, votre outil de devis, vos fichiers, votre boîte mail. Nous construisons les connexions qui lui donnent accès à vos données — en lecture seule tant que ce n'est pas nécessaire, et avec une trace de chaque action.

Tri et qualification des demandes

Mails entrants, formulaires, appels d'offres : l'agent lit, classe, extrait ce qui compte et prépare une réponse. Vous validez, vous n'écrivez plus de zéro.

Veille et production éditoriale

Surveillance d'un sujet, recoupement des sources, rédaction et publication assistée. C'est l'agent qui alimente ce site — vous en lisez le résultat.

Garde-fous, traçabilité et point d'arrêt

C'est la partie qui fait la différence entre une démo et un outil en production : vérification obligatoire des faits, journal de ce que l'agent a fait, et une règle simple — toute action irréversible reste tenue par une personne. Une erreur coûte alors une relecture, jamais une rétractation.

Compétences couvertes

De la première automatisation utile jusqu'à l'agent qui tourne seul tous les matins.

Cadrage et choix du cas d'usage

Identifier la tâche répétitive qui vaut le coup, et écarter celles qui n'en valent pas la peine.

Connexion aux données de l'entreprise

ERP, CRM, fichiers, messagerie, API tierces : l'agent travaille sur vos données, pas sur des généralités.

Vérification automatique des faits

Recoupement obligatoire avant d'affirmer, et refus d'affirmer quand la source manque.

Exécution planifiée et supervision

L'agent tourne à heure fixe, rend compte de ce qu'il a fait, et alerte quand il n'a pas pu.

Conformité et responsabilité éditoriale

Transparence sur ce qui est produit par une machine, et contrôle humain là où l'AI Act l'attend.

Mesure des résultats

Un chiffre avant, un chiffre après. Sans quoi il est impossible de dire si l'agent sert à quelque chose.

Notre banc d'essai

Nous faisons tourner un agent sur notre propre blog. Ces chiffres sont les siens — l'article que vous lirez en cliquant sur « Blog » en est sorti.

1 / jour ouvré

Un article par jour ouvré, sans interruption depuis le 23 juillet 2026. Sujets arbitrés entre l'actualité et nos données de référencement.

2 sources

Minimum exigé avant d'écrire un chiffre ou une date. Sans confirmation, la précision est retirée.

0 publication auto

L'agent prépare et s'arrête. La mise en ligne reste un geste humain, à chaque fois.

Questions Fréquentes

Quelle tâche vaut la peine d'être confiée à un agent ?

Ce n'est pas une question de taille d'entreprise mais de répétition. Une tâche faite trois fois par semaine, qui suit toujours les mêmes étapes et dont le résultat est vérifiable, est un bon candidat — même dans une structure de cinq personnes. À l'inverse, une tâche rare, ou qui demande un arbitrage différent à chaque fois, ne s'automatise pas bien : nous vous le dirons.

Que devient l'agent si mon logiciel métier change ?

C'est le risque réel de ce type de projet, et il se traite à la conception. Nous isolons la connexion à chaque outil dans un composant séparé : le jour où une interface change, on reprend ce composant sans toucher au reste. L'agent signale par ailleurs de lui-même quand une source ne répond plus, plutôt que de continuer sur des données périmées.

Que se passe-t-il quand l'agent se trompe ?

C'est la question qui structure toute la conception. Nous identifions d'abord les actions irréversibles — envoyer, publier, facturer, supprimer — et nous les gardons pour un humain. L'agent prépare, propose, alerte ; il ne franchit pas ce pas. Une erreur coûte alors une relecture.

Faut-il signaler les contenus produits par une IA ?

Moins souvent qu'on ne le dit. L'obligation de signalement visible de l'AI Act concerne les textes publiés pour informer le public sur des questions d'intérêt public, et elle tombe dès lors qu'un contrôle éditorial humain réel s'exerce. Le marquage technique, lui, incombe au fournisseur du modèle. Attention toutefois à l'exception : la relecture humaine ne couvre pas les images. Un visuel photoréaliste d'un lieu, d'une équipe ou d'une réalisation qui n'existent pas doit être signalé, relu ou non. Nous faisons le point sur votre situation — et nous affichons la mention sur nos propres articles par choix, pas par contrainte.

Une réalisation

Quelle tâche vous coûte le plus de temps ?

Décrivez-la en deux lignes. Nous vous dirons franchement si un agent y change quelque chose — et sinon, pourquoi.

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