Des agents IA qui font le travail, sous votre contrôle
Gjethe construit des agents IA qui accomplissent des tâches en plusieurs étapes dans vos outils : rechercher des prospects et mettre à jour le CRM, trier les tickets de support, rédiger et classer des documents, planifier et relancer. Chaque agent ne reçoit que les autorisations dont il a besoin, demande une validation humaine avant les actions risquées et journalise chaque étape qu'il effectue.
- Première consultation gratuite
- Devis écrit pour votre projet
- Paiements échelonnés par étapes, avec souplesse
En un coup d'œil
- Agit dans
- CRM, e-mail, agenda, documents, API
- Contrôle
- Autorisations limitées, validation humaine
- Transparence
- Chaque étape journalisée
- Technologies utilisées
- Appel d'outils et MCP
Definition
Qu'est-ce que le développement d'agents IA?
Un agent IA est un logiciel qui utilise un modèle de langage pour planifier et exécuter une suite d'étapes vers un objectif, en appelant des outils (API, bases de données, recherche, e-mail) et en vérifiant les résultats en chemin, plutôt que de seulement produire du texte.
Un chatbot répond ; un agent agit. Cela rend les agents puissants et relève aussi les enjeux, car une mauvaise action coûte plus cher qu'une mauvaise phrase. Nous concevons les agents comme tout autre système qui touche aux données de l'entreprise : périmètre étroit, autorisations minimales, points de contrôle clairs où une personne valide, et journaux qui montrent exactement ce qui s'est passé et pourquoi. De nombreuses tâches s'avèrent nécessiter un workflow fiable avec une étape d'IA plutôt qu'un agent entièrement autonome, et nous vous le dirons.
À qui s'adresse-t-elle ?
Ventes et développement commercial
Rechercher des prospects, enrichir les fiches, rédiger une prospection personnalisée et garder le CRM à jour.
Équipes de support
Trier les tickets entrants, rassembler les informations de compte, rédiger des réponses et orienter les cas complexes.
Opérations et back-office
Traiter des documents, rapprocher des enregistrements, relancer pour des informations manquantes et mettre à jour des systèmes.
Produits logiciels
Ajouter des fonctionnalités d'agents qui permettent à vos utilisateurs de déléguer des tâches dans votre produit.
Ce qui est inclus, et ce que vous conservez
Ce qui est inclus
- Analyse des tâches : ce que l'agent doit et ne doit pas faire
- Conception des outils : les actions que l'agent peut effectuer
- Modèle d'autorisations au moindre privilège
- Étapes de validation avec l'humain dans la boucle
- Instructions de planification et de raisonnement
- Intégration avec le CRM, l'e-mail, l'agenda et les API internes
- Serveurs MCP pour un accès réutilisable aux outils
- Garde-fous, limites et solutions de repli
- Journaux d'audit étape par étape
- Évaluation sur des tâches de test réalistes
- Contrôle des coûts et suivi de l'utilisation
- Tableau de bord opérateur pour relire et corriger les exécutions
Ce que vous recevez
Remis en fin de mission. À vous pour toujours.
- Agent déployé sur votre infrastructure
- Documentation des outils et des autorisations
- Résultats d'évaluation sur les tâches de test
- Tableau de bord de supervision et de journal d'audit
- Guide d'exploitation pour les opérateurs
Comment fonctionne un agent IA ?
Objectif
Une demande en langage courant, d'un utilisateur ou d'une planification
Planifier
Le modèle découpe l'objectif en étapes
Utiliser des outils
Appelle votre CRM, agenda, base de données ou API : uniquement ceux qu'il est autorisé à utiliser
Vérifier
Valide les résultats ; les actions risquées attendent l'approbation d'un humain
Terminé et consigné
Résultat renvoyé, chaque étape enregistrée
Workflow, assistant ou agent ?
Toutes les tâches n'exigent pas une autonomie complète. Choisir l'option la plus légère qui fonctionne garde les choses fiables et abordables.
| Approche | Ce qu'il fait | À choisir quand |
|---|---|---|
| Workflow automatisé | Étapes fixes avec une étape d'IA, comme classer ou extraire | Le processus est prévisible |
| Assistant (copilote) | Suggère des brouillons et des actions ; une personne décide | Le jugement compte et le volume est modéré |
| Agent | Planifie et exécute lui-même les étapes, avec des points de validation | Les tâches varient et demandent plusieurs outils pour être menées à bien |
Règles de sécurité que suit chaque agent que nous construisons
- Seulement les outils et les données dont la tâche a besoin
- Accès en lecture par défaut ; accès en écriture seulement si nécessaire
- Validation humaine pour envoyer, payer, supprimer ou publier
- Limites de dépenses et d'étapes par exécution
- Chaque appel d'outil et chaque décision journalisés
- Interrupteur simple pour mettre l'agent en pause
- Messages d'échec clairs plutôt que des suppositions silencieuses
Exemples d'agents que nous construisons
Agent de recherche de prospects
Recherche les nouvelles inscriptions ou prospects entrants, enrichit la fiche du CRM et rédige un premier e-mail personnalisé à valider.
Agent de tri des tickets
Lit les tickets entrants, rassemble le contexte du compte, définit la priorité et rédige une réponse ou oriente vers la bonne équipe.
Agent de traitement de documents
Vérifie que les documents soumis sont complets, extrait les données et réclame par e-mail les éléments manquants.
Agent de planification
Coordonne les réunions entre les agendas, propose des créneaux et relance jusqu'à ce qu'un créneau soit confirmé.
Comment fonctionne le développement d'agents IA, étape par étape
Chaque étape produit un résultat clair que vous pouvez relire. Le calendrier est convenu dans votre devis.
- 1
Choisir la tâche
Une tâche précise et répétitive avec des critères de réussite clairs : pas « automatiser le service ».
- 2
Cartographier les outils et les autorisations
Les actions dont l'agent a besoin, au niveau d'autorisation le plus bas qui fonctionne.
- 3
Prototype
Une première version testée sur de vrais exemples pour voir où elle réussit et où elle échoue.
- 4
Ajouter des garde-fous
Étapes de validation, limites, contrôles et solutions de repli autour des points faibles.
- 5
Évaluer
Un jeu de tâches de test mesuré en taux de réussite, en erreurs et en coût.
- 6
Déployer et superviser
Lancement avec des opérateurs qui relisent les exécutions, puis élargissement de l'autonomie à mesure que la confiance s'installe.
Les outils, et ce qui détermine votre devis
Le prix dépend de votre projet et est convenu dans votre devis. Voici ce qui le fait varier.
| Facteur | Pourquoi c'est important |
|---|---|
| Nombre d'outils | Chaque système dans lequel l'agent peut agir demande un outil bien conçu et testé. |
| Variabilité des tâches | Les tâches prévisibles sont moins chères à fiabiliser que les tâches ouvertes. |
| Risque des actions | Les actions impliquant de l'argent, des clients ou des suppressions demandent plus de garde-fous et de flux de validation. |
| Profondeur de l'évaluation | Construire un bon jeu de tests prend du temps, mais c'est ce qui rend l'agent digne de confiance. |
| Volume d'exécutions | Les coûts d'utilisation du modèle augmentent avec le nombre de tâches que l'agent effectue. |
| Domaine | Tools |
|---|---|
| Models | Anthropic Claude, OpenAI, Google Gemini |
| Outillage des agents | appel d'outils, Model Context Protocol (MCP), Vercel AI SDK, LangGraph |
| Integrations | HubSpot, Salesforce, Gmail et Outlook, Google Agenda, Notion, API internes |
| Observability | Langfuse, journaux d'audit structurés, tableaux de bord de coûts |
Erreurs courantes à éviter
Ce qui tourne le plus souvent mal, et comment un bon projet l'évite.
Trop d'autonomie trop tôt
Commencez par une validation pour chaque action importante ; ne retirez des points de contrôle qu'une fois que l'agent a fait ses preuves.
Autorisations larges
Un agent avec un accès administrateur à tout est un incident de sécurité en attente.
Pas de jeu d'évaluation
Sans tâches de test, vous ne pouvez pas savoir si un changement d'instruction a amélioré ou dégradé l'agent.
Des agents pour du travail prévisible
Si les étapes ne changent jamais, un workflow avec une étape d'IA est moins cher et plus fiable.
Raisonnement invisible
Quand quelque chose tourne mal, les journaux de chaque étape sont le seul moyen de comprendre pourquoi.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre un chatbot et un agent IA ?
Un chatbot répond à des messages. Un agent travaille vers un objectif en planifiant des étapes et en utilisant des outils (recherche, mise à jour d'enregistrements, envoi de brouillons) avec des points de contrôle où une personne valide.
Est-il sûr de laisser l'IA agir dans nos systèmes ?
Avec la bonne conception, oui : autorisations minimales, validation humaine pour les actions lourdes de conséquences, limites par exécution et journaux complets. Nous commençons prudemment et n'élargissons l'autonomie que lorsque les résultats le justifient.
Qu'est-ce que MCP ?
Le Model Context Protocol est une norme ouverte pour connecter les modèles d'IA à des outils et à des données. Construire les outils sous forme de serveurs MCP les rend réutilisables par différents assistants et agents IA.
Quelles tâches sont de bonnes candidates pour des agents ?
Des tâches répétitives qui demandent plusieurs étapes à travers des outils et un certain jugement : recherche de prospects, tri de tickets, traitement de documents, planification et relances.
Quelle est la fiabilité des agents ?
La fiabilité dépend de la tâche et des garde-fous. Nous mesurons les taux de réussite sur un jeu de tests avant le lancement et partageons les résultats, pour que vous décidiez de ce que vous automatisez.
Combien coûte l'exploitation d'un agent ?
L'utilisation du modèle par tâche plus l'hébergement. Les tâches en plusieurs étapes consomment plus de jetons que les réponses uniques ; nous estimons les coûts par tâche et fixons des limites.
L'agent peut-il travailler dans nos outils de discussion existants ?
Oui, les agents peuvent être déclenchés et supervisés depuis Slack, Teams, l'e-mail ou un simple tableau de bord web.
Que se passe-t-il lorsque l'agent est bloqué ?
Il s'arrête, explique ce qu'il a essayé et pourquoi il n'a pas pu continuer, et passe la tâche à une personne plutôt que de deviner.
Pouvons-nous voir ce que l'agent a fait ?
Oui. Chaque exécution est journalisée avec le plan, chaque appel d'outil, les résultats et les validations, consultables dans un tableau de bord opérateur.
Sommes-nous propriétaires de l'agent ?
Oui. Le code, les instructions, les outils et les journaux tournent sur vos comptes et vous appartiennent.
Un agent peut-il travailler sur plusieurs de nos outils à la fois ?
Oui, c'est là que les agents apportent le plus de valeur. Une seule exécution peut lire un e-mail, rechercher le client dans le CRM, vérifier une commande dans la boutique et rédiger une réponse, chacun via son propre outil limité.
Services associés
Automatisation par l'IA
Workflows Make, Zapier, n8n et Python avec étapes d'IA.
Développement de chatbots IA
Des chatbots qui répondent à partir de votre propre contenu.
Systèmes RAG
Une IA qui recherche dans vos documents et les cite.
Intégration d'API d'IA
Des modèles de langage, de vision et de parole dans vos logiciels.
Intégration d'API
Connectez les outils que vous utilisez déjà pour que les données circulent d'elles-mêmes.
Développement d'agents IA par secteur
Mettez un agent IA au travail.
Dites-nous ce dont vous avez besoin. Vous recevez une évaluation honnête, un plan clair et un devis écrit. La première consultation est toujours gratuite.
- Et ensuite ?
- 1Vous nous dites ce dont vous avez besoin
- 2Nous nous efforçons de répondre sous 24 heures avec des questions
- 3Vous recevez un devis écrit pour votre projet