Systèmes multi-agents qui raisonnent, planifient et agissent pour automatiser des processus complets.
Un 'chef' IA coordonne plusieurs agents pour exécuter un processus de bout en bout sans microgestion.
Orchestration LangGraph avec agent orchestrateur, sous-agents avec outils MCP, mémoire/état partagé, files d'attente et observabilité end-to-end.
Lit les PDF, extrait les données et génère des commandes/factures connectées à votre inventaire.
Extraction structurée + validations ; connecteurs MCP vers ERP/Inventaire ; traçabilité et vérifications de politique.
Flux automatisés avec routes claires ; l'IA classe, résume et rapporte.
n8n/Genkit pour le noyau de flux ; nœuds IA spécifiques ; webhooks/DB ; versioning et audit.
Trouve des prospects et envoie des emails qui sonnent humains et pertinents.
Enrichissement (APIs externes), modèles avec garde-fous, LLM avec profil de marque, limites et warm-up ; synchronisation CRM.
Un chat qui comprend le contexte, pose des questions, qualifie et planifie.
Agent avec mémoire, outils MCP (calendrier, CRM) ; règles/garde-fous et transfert humain.
Combine les signaux du support, produit et ventes pour vous dire quels comptes vont bien ou mal.
Feature store léger ; scoring configurable ; ingestion multi-sources ; tableaux de bord exécutifs.
L'IA répond avec vos documents et données comme base, n'invente rien.
Pipelines ETL, vecteurs + re-ranking, récupération style LightRAG, évaluations de qualité et confidentialité par espace.
Priorise les leads par probabilité réelle de conversion.
Modèles de propension + règles hybrides ; MLOps léger ; surveillance de la dérive.
Écoute sociale pour voir ce que les gens pensent de votre marque et des concurrents.
Capture via APIs/scraping ; analyse de sentiment/sujets avec LLM ; rapports et alertes.
Agent de prospection → plus de réponses et réunions.
Chatbot agentique → leads mieux qualifiés.
RAG interne → réponses fiables et auditables.
Dépend du cas. Peut être auto-hébergé (on-prem) avec des LLMs open-source (permet le fine-tuning et est plus rentable à long terme, nécessite investissement/matériel) ou cloud (AWS, Azure, GCP, Runpod) pour aller plus vite sans gérer l'infrastructure.
Oui : CRM, ERP, calendriers, email, bases de données et vos propres APIs.
SSO/OIDC, chiffrement, contrôle d'accès, audit, secrets et politiques par environnement.
Nous utilisons ce qui convient le mieux : si vous avez déjà des serveurs ou souhaitez réduire les coûts à long terme, nous installons l'IA sur votre propre infrastructure ; si vous préférez la vitesse, nous allons vers le cloud.
Stack de base : React, Angular, Genkit, OpenAI, DeepSeek, AWS, GCP, Azure, LangGraph, MCP, RAG. Déploiement auto-hébergé (GPU on-prem/colocation) ou cloud (AWS/GCP/Azure/Runpod). Observabilité, traçage et évaluations ; politique/garde-fous ; confidentialité par espace/domaine.