Data & IA
Développement d'IA agentique
Des agents IA qui planifient et exécutent des tâches en plusieurs étapes dans vos outils, avec des permissions claires, des journaux complets et une personne qui valide ce qui compte. Conçus par une équipe dirigée par ses fondateurs.
Parler aux fondateursCe que vous apporte le développement d'IA agentique avec Authect
Un agent IA ne se contente pas de répondre à une question : il poursuit un objectif. Il décide des étapes à suivre, des outils à utiliser et du moment où le travail est terminé. C'est ce qui rend les agents si utiles pour les tâches en plusieurs étapes qui accaparent votre équipe. C'est aussi pour cela qu'ils demandent plus de soin qu'un chatbot.
Nous concevons un agent comme tout système qui agit en votre nom. Les fondateurs cartographient le processus avec vous, un ingénieur senior pilote le développement, et chaque agent reçoit des permissions limitées, un journal complet de ses actions, des tests sur des cas réels et une étape de validation humaine partout où une erreur coûterait cher.
Nous commençons petit, avec un seul processus et un critère de réussite clair, puis nous élargissons une fois que l'agent a gagné votre confiance. Le code, les prompts et les connexions aux outils vous appartiennent dès le premier jour.
Ce que nous faisons
Les types d'agents IA que nous pouvons développer pour vous
À chaque problème son type d'agent. Beaucoup de systèmes réels en combinent plusieurs, avec des éléments simples et prévisibles dès que c'est possible.
Agents apprenants
Des agents qui progressent grâce aux retours : les corrections de votre équipe et les résultats des tâches passées orientent la façon dont ils traitent la suivante. Chaque changement est testé avant sa mise en production.
Agents fondés sur l'utilité
Des agents qui comparent les options au regard des coûts, des risques et des priorités pour choisir la meilleure action. Utiles pour la planification, l'allocation des ressources et les décisions de prix.
Agents fondés sur les objectifs
Des agents à qui l'on confie un objectif, comme préparer un rapport ou résoudre un ticket, et qui planifient les étapes, utilisent vos outils et vérifient leur propre travail en cours de route.
Agents fondés sur un modèle
Des agents qui gardent une vision à jour d'un environnement changeant, comme les niveaux de stock ou l'état des équipements, et réagissent à ce qu'ils observent.
Agents réflexes simples
Des agents rapides, fondés sur des règles, qui réagissent immédiatement à des signaux précis, comme une alerte ou un seuil. Idéaux pour la surveillance, là où la prévisibilité prime.
Systèmes multi-agents
Plusieurs agents spécialisés, coordonnés par un orchestrateur, chacun faisant bien une seule chose. Pour les processus trop vastes pour qu'un seul agent les gère de façon fiable.
Vous ne savez pas quel type d'agent convient à votre processus ? Les fondateurs peuvent vous aider à choisir.
Nous contacterAvantages
Les avantages des agents IA
- 01
Des tâches en plusieurs étapes traitées plus vite
Les agents rassemblent des informations issues de plusieurs systèmes, remplissent des formulaires, rédigent des réponses et mettent à jour les fiches en un seul flux. Ce qui demandait des heures de clics ne demande plus que quelques minutes de relecture.
- 02
Un service meilleur et plus régulier
Chaque demande est traitée avec le même soin, selon vos règles, et les cas complexes ou sensibles sont aussitôt transmis à la bonne personne.
- 03
Un travail qui continue jour et nuit
Les agents continuent de traiter les demandes la nuit et d'un fuseau horaire à l'autre. Vos clients reçoivent une réponse rapide sur tous les marchés, et votre équipe commence la journée avec une file d'attente claire.
- 04
Une capacité qui suit la demande
Quand les volumes s'envolent, les agents absorbent la charge supplémentaire. Vous pouvez croître sans dégrader votre qualité de service ni voir vos coûts grimper au même rythme.
- 05
Des enseignements tirés de chaque tâche
Comme les agents consignent ce qu'ils font et pourquoi, vous voyez en détail d'où viennent les demandes, où les processus bloquent et ce qu'il faut améliorer ensuite.
Secteurs
L'IA agentique par secteur
Santé
Surveiller les données des appareils et les dossiers pour signaler des anomalies aux soignants, coordonner plannings et ressources, suivre les stocks de médicaments et anticiper les besoins d'approvisionnement, coordonner le travail des laboratoires. Les décisions cliniques restent toujours au personnel médical.
Commerce de détail
Suivre les stocks et les ventes pour proposer des commandes, ajuster les prix selon les règles que vous fixez, coordonner les plannings du personnel, suivre les livraisons des fournisseurs et anticiper les retards, gérer la fidélité et les relances omnicanales.
Médias et divertissement
Coordonner la diffusion des contenus sur plusieurs plateformes, étiqueter et organiser les médiathèques, suivre les licences et l'utilisation des droits, gérer les plannings et les ressources de production.
Fintech
Surveiller les transactions pour repérer les schémas inhabituels, préparer les contrôles et rapports de conformité, rapprocher les paiements et épauler les équipes trésorerie et gestion de portefeuille avec des analyses qu'elles relisent et valident.
Assurance
Vérifier les pièces des sinistres, signaler les fraudes possibles et régler les dossiers simples dans des limites fixées, préparer les dossiers de souscription, gérer les renouvellements et orienter les demandes complexes vers le bon spécialiste.
Logistique
Adapter les itinéraires et l'ordre des livraisons selon le trafic et la météo, coordonner les tâches en entrepôt, planifier l'entretien de la flotte, suivre les expéditions et déclencher les plans de secours dès qu'un retard apparaît.
Énergie
Surveiller les données des capteurs sur les sites et les équipements, planifier la maintenance avant les pannes, coordonner les équipes de terrain et compiler les rapports dont les régulateurs et les exploitants ont besoin.
Exemple de système
Un exemple de système IA multi-agents
Voici comment un système multi-agents pourrait aider une société de services à répondre à des appels d'offres. Il s'agit d'une illustration de conception, pas d'un projet client : des agents spécialisés préparent le terrain, et des personnes vérifient et valident chaque proposition.
Réception et filtre de confidentialité
Les demandes arrivent par e-mail, par formulaire ou via un portail web. Les profils et CV de l'équipe passent par une étape d'anonymisation qui supprime les données personnelles et confidentielles avant qu'un modèle ne les voie.
Agent de structuration des profils
Agent d'analyse des demandes
Agents de mise en correspondance et d'estimation
Assemblage et relecture de la proposition
Notre méthode
Comment nous livrons des systèmes d'IA agentique
Les agents agissent en votre nom, donc la confiance se construit par étapes : d'abord ils suggèrent, puis ils agissent avec validation, et seulement ensuite, là où c'est sûr, de façon autonome.
FAQ
FAQ sur l'IA agentique
Qu'est-ce que l'approche agentique en IA ?
C'est une façon de concevoir des systèmes d'IA qui poursuivent un objectif au lieu de répondre à une seule requête. Le système observe sa situation, planifie des étapes, utilise des outils comme la recherche, des bases de données ou des applications métier, vérifie le résultat et décide de la suite.
Quel est un exemple d'IA agentique ?
Un agent qui traite la demande d'un client souhaitant modifier une réservation : il lit le message, vérifie les disponibilités, applique votre politique, met à jour le système de réservation, rédige une confirmation et demande à une personne de valider tout ce qui sort des règles.
Quelle est la différence entre IA générative et IA agentique ?
L'IA générative produit du contenu, comme du texte ou des images, à la demande. L'IA agentique utilise des modèles génératifs au sein d'une boucle plus large : elle planifie, agit dans d'autres systèmes et enchaîne plusieurs étapes pour atteindre un objectif.
Comment garder le contrôle sur les agents IA ?
Chaque agent ne reçoit que les permissions dont il a besoin, chaque action est journalisée, les actions à fort impact exigent une validation humaine, et les agents sont testés sur des cas réels avant leur lancement puis suivis ensuite. Leur autonomie augmente pas à pas, en fonction des résultats.
Par où commencer avec les agents IA ?
Par un processus répétitif et bien maîtrisé, qui touche quelques systèmes et dispose d'un critère de réussite clair. Nous vous aidons à le choisir lors du cadrage, nous développons une première version qui suggère des actions, puis nous élargissons à partir de là.