Agents d'intelligence artificielle
Un chatbot répond à des questions. Un agent d'IA exécute des tâches : il lit un e-mail, décide quoi en faire, met à jour un système, et ne fait appel à une personne que lorsque la décision exige un jugement humain.
Nous construisons des agents autonomes avec LangGraph et LangChain pour les entreprises qui veulent que le travail se fasse sans que quelqu'un supervise chaque étape.
Le problème que cela résout
Il existe un travail qui n'est pas conversationnel, mais qui n'est pas non plus de la simple automatisation à règles fixes. Qualifier un prospect exige d'évaluer un contexte. Répondre à un e-mail exige d'en saisir l'intention. Trier une demande exige de décider vers où elle doit être orientée.
Ce type de travail exige traditionnellement une personne. Un agent bien construit peut faire le premier passage seul, et n'escalader que ce qui nécessite réellement une décision humaine.
Comment ça marche
Diagnostic
Nous définissons où s'arrête l'automatisation simple et où commence le besoin de décision. Tout ne nécessite pas un agent, et nous le disons lorsque c'est le cas.
Mise en œuvre
Nous construisons l'agent sur une architecture RAG, reliée aux documents et systèmes de votre entreprise, afin que les décisions reposent sur votre contexte réel et non sur des suppositions génériques.
Résultats
Nous suivons le comportement de l'agent en production et ajustons la frontière entre ce qu'il décide seul et ce qu'il escalade.
Preuve concrète
Ce n'est pas seulement ce que nous vendons, c'est ce que nous utilisons. Notre propre activité commerciale — prospection, qualification, relance — fonctionne sur la même architecture multi-agents avec LangGraph que celle que nous construisons pour nos clients. Si la technologie n'était pas suffisamment solide, nous ne lui confierions pas notre propre entreprise.
À qui cela s'adresse
C'est pertinent pour des volumes de travail où la majorité des cas suit un schéma prévisible tout en exigeant une part d'interprétation : qualification de prospects, tri de demandes, première réponse aux e-mails. Ce n'est pas pertinent pour des décisions à fort risque ou à faible volume, où le coût de construction de l'agent ne se justifie pas.
Technologie
LangGraph, LangChain, RAG, Claude AI, FastAPI.
- LangGraph
- LangChain
- RAG
- Claude AI
- FastAPI
Questions fréquentes
L'agent peut-il agir sans aucune supervision ?
Nous définissons toujours les limites de la décision autonome lors de la phase de diagnostic. Les décisions à fort impact passent par une personne.
Comment l'agent connaît-il mon entreprise ?
Grâce à une architecture RAG, reliée à vos documents, politiques et systèmes réels.
Est-ce différent d'un chatbot ?
Oui. Un chatbot converse. Un agent exécute des tâches et prend des décisions dans des limites définies.