Nos services de développement d’IA agentique
Agents de connaissance basés sur le RAG
Nous construisons des agents capables de répondre aux questions à partir de votre documentation produit, de vos bases de connaissances et de vos hubs de contenu. Une récupération précise via une recherche hybride combine sémantique, BM25 et reranking. Les solutions complètes incluent pipelines d’ingestion, configuration de l’architecture de retrieval (RAG) et évaluation qualitative itérative.
Agents de connaissance basés sur le RAG
Nous construisons des agents capables de répondre aux questions à partir de votre documentation produit, de vos bases de connaissances et de vos hubs de contenu. Une récupération précise via une recherche hybride combine sémantique, BM25 et reranking. Les solutions complètes incluent pipelines d’ingestion, configuration de l’architecture de retrieval (RAG) et évaluation qualitative itérative.
Intégration MCP pour systèmes agentiques
Le Model Context Protocol est notre standard privilégié pour connecter les agents aux systèmes métier : CRM, ERP, CMS et plateformes BI. L’ajout de nouvelles sources de données nécessite la mise en place d’un serveur MCP plutôt qu’un développement spécifique, créant une architecture pensée pour l’extension.
Observabilité & évaluation continue
Les systèmes d’IA agentique en production nécessitent une observabilité complète pour éviter les opérations en boîte noire. Nous intégrons Langfuse (OpenTelemetry) comme composant essentiel de chaque système agentique, rendant chaque étape de retrieval, chaque décision d’agent et chaque réponse générée traçable et évaluable. Les évaluations en batch détectent les régressions très tôt.
Plateformes d’agents pensées sur plusieurs années
Les premiers pilotes réussis ne sont qu’un début. Nous aidons à développer des feuilles de route pour étendre l’architecture à de nouveaux canaux, marques et marchés, en identifiant les connexions MCP nécessaires aux pilotes suivants et en planifiant l’évolution d’un agent unique vers un écosystème multi-agents.
Discutons de vos besoins en matière d’IA agentique
Notre approche du développement d’IA agentique
La plupart des expérimentations IA fonctionnent comme des démonstrations : elles tournent de manière isolée, ne gèrent que des scénarios idéaux et n’atteignent jamais la production dès que des cas limites apparaissent. L’IA agentique prête pour la production implique des défis d’ingénierie différents : des agents capables de raisonner sur des tâches multi-étapes, de se remettre d’erreurs, de collaborer avec d’autres agents et de fonctionner en continu avec une supervision contrôlée.
Une architecture capable de changer d’échelle
Les choix architecturaux du Pilote 1 déterminent si le Pilote 2 sera faisable. Nous concevons avec les besoins futurs en tête : MCP comme standard d’intégration permettant d’ajouter facilement de nouvelles sources de données, A2A comme protocole pour la collaboration multi-agents dans les phases ultérieures, et Infrastructure as Code (IaC) via Terraform pour des déploiements fiables. Cette approche permet de construire des plateformes qui grandissent au lieu d’exiger un refactoring après chaque pilote.
L’observabilité comme exigence de production
Nous intégrons Langfuse dès le premier jour comme composant essentiel du système, et non comme un ajout optionnel. Chaque étape de retrieval, chaque décision d’agent et chaque réponse générée devient entièrement traçable. Les évaluations en batch testent systématiquement les régressions. Les experts business participent aux premières sessions d’évaluation, en appliquant les enseignements tirés des projets en production.
La gouvernance avant la technologie
La sélection de la technologie à utiliser pour l’IA agentique est la partie la plus simple. Le défi complexe réside dans la gouvernance : déterminer quelles décisions les agents peuvent prendre de manière autonome, quand une intervention humaine devient nécessaire, et comment chaque action ultérieure est auditée. Nous commençons par les cadres de gouvernance, puis sélectionnons les plateformes qui s’alignent sur ceux-ci.
Pourquoi travailler avec nous pour le développement d’IA agentique ?
Parcours complet du PoC à la production
De nombreuses agences créent des démos convaincantes. Nous construisons des solutions complètes incluant la mise en production, les cycles d’évaluation, les couches d’observabilité et une architecture capable de soutenir plusieurs pilotes. La différence se joue dans la capacité d’implémentation après la présentation.
Une approche programmatique pour des plateformes d’agents sur plusieurs années
Notre expert Nimo Beeren dirige les programmes d’agents en tant que coordinateur plutôt que comme simple chef de projet de pilote. Cela garantit une cohérence architecturale entre les pilotes, un alignement systématique des parties prenantes et le développement d’une véritable maîtrise interne de l’IA.
Proprietary tooling : Claws framework
Nous avons développé Claws, un framework propriétaire pour construire des systèmes d’IA agentique. Ses composants incluent zeroclaw (agents zero-shot), openclaw (briques open source) et nemoclaw (orchestration d’agents), offrant une avance significative pour le développement d’agents prêts pour la production.
Des garde-fous pour les domaines sensibles
L’IA agentique B2B rencontre inévitablement des sujets sensibles. Nous avons l’expérience de la création de garde-fous qui redirigent les questions hors périmètre de manière sûre, sans compromettre l’utilité des agents, démontrant que sécurité et utilisabilité se renforcent mutuellement.
Approche de conseil axée sur la gouvernance
Les défis de gouvernance dépassent la complexité du choix de la technologie à mettre en œuvre. Nous commençons par les cadres de gouvernance, puis sélectionnons les outils en fonction du contexte et des exigences spécifiques.
