Agents IA — pas des chatbots.
Un chatbot attend qu'on lui parle. Un agent agit. On déploie des agents qui tournent dans ton app ou tes outils — ils lisent tes données, détectent les signaux et exécutent des tâches opérationnelles. Supervisés, auditables, intégrés.À partir de 4 000 € par agent.
Chaque agent révèle un scénario complet d'action réelle — trigger, contexte, résultat.
Ce qu'un agent IA fait que ton chatbot ne fera jamais.
Le marché colle le mot « IA » sur tout. Un agent ne se confond ni avec un chatbot, ni avec une automatisation classique. Voilà la grille de lecture qu'on utilise pour t'expliquer ce qu'on déploie.
Un chatbot, c'est un répondeur. Il attend une question, il répond dans la limite de ce qu'on lui a mis dans la bouche, il oublie la conversation au prochain reset. Utile pour le support de niveau 1 sur un site vitrine, pas pour piloter une entreprise.
Une automatisation (Make, Zapier, n8n), c'est un enchaînement rigide. Si A se passe, alors B, puis C. Elle ne sait pas arbitrer, elle n'a aucun contexte métier — tu dois tout prévoir à l'avance. Elle casse dès que les données sortent du cas nominal.
Un agent IA, c'est une entité qui tourne dans ton système. Il a un objectif métier (ex. « relancer les candidats franchise endormis »), un périmètre d'action (« tu peux envoyer un message email ou LinkedIn, pas appeler »), des garde-fous (« valide avec un humain si le profil dépasse 3 interactions »). Il lit tes données, il décide, il agit.
6 types d'agents — ceux qu'on déploie en vrai.
On ne prétend pas couvrir tous les cas d'usage IA possibles. On a identifié 6 typologies d'agents qui reviennent systématiquement chez les groupes qu'on accompagne — on les maîtrise, ils sont testés, et ils génèrent un ROI mesurable.
Agent Reporting
Consolide les données clés (CA, marge, NPS, trafic) et produit un reporting exécutif envoyé sur une cadence définie — quotidien, hebdo ou mensuel.
Agent Alertes
Surveille en continu des seuils métier (food cost, trésorerie, stock, ratings). Quand une anomalie franchit le seuil, il notifie la bonne personne avec la procédure associée.
Agent Relances
Identifie les prospects / candidats / factures inactifs et envoie un message contextualisé. Adapte le ton, le canal et le timing au profil détecté.
Agent Veille
Scanne régulièrement les sources que tu lui as données (concurrents, sites publics, presse). Il filtre, résume et remonte dans ton dashboard ce qui mérite ton attention.
Agent Qualité & conformité
Vérifie périodes d'essai, échéances RGPD, fin de CDD, renouvellements contrats. N'agit jamais seul : il alerte et propose, un humain décide. Audit trail complet.
Agent Ops (Q&R interne)
Répond aux questions métier des équipes terrain à partir de la base de connaissance de l'entreprise (procédures, prix, règles, historiques d'incidents). Enrichit la base à chaque nouveau cas résolu.
Comment on déploie un agent IA en production.
Ce n'est pas un prompt qu'on colle dans ChatGPT. C'est un cycle de cadrage → build → shadow run → mise en production, avec supervision continue. 5 à 6 semaines par agent pour le premier, 2-3 semaines pour les suivants.
Cadrage agent
On définit le périmètre, les signaux déclencheurs, les actions autorisées, les garde-fous. Qu'est-ce que l'agent peut faire seul ? Qu'est-ce qu'il doit faire valider ?
Build & guardrails
Développement de l'agent avec prompts métier, connecteurs, logs, dashboard de supervision. Tests intensifs sur un jeu de données réel anonymisé.
Shadow run
L'agent tourne en prod mais n'exécute pas — il propose. On compare ses décisions aux décisions humaines. On ajuste jusqu'à convergence.
Mise en action + supervision
L'agent passe en mode autonome sur son périmètre validé. Supervision 6 mois avec ajustements. Dashboard d'activité accessible à tout moment.
Ce que ça donne dans une vraie entreprise.
6 agents déployés dans le Hub d'un groupe multi-enseignes food
Pour un groupe de 3 marques et 4 restaurants, on a déployé 6 agents IA intégrés directement dans leur hub de pilotage : Reporting, Alertes, Relances franchise, Veille concurrentielle, Qualité RH et assistant Ops.
Avant : reporting à J+15, périodes d'essai oubliées, prospects franchise endormis pendant des mois. Après : le hub se pilote seul sur les tâches récurrentes, et l'équipe récupère 1 ETP sur les sujets stratégiques.
Le tout avec un monitoring transparent — chaque action de chaque agent est loggée, auditable, reproductible.
- Food cost Restaurant 3 > 34% sur 7jil y a 12 min
- Période d'essai Alex M. se termine dans 4jil y a 1h
- Marque B — objectif mensuel atteint à 92%il y a 3h
Aperçu du Hub avec 6 agents actifs — données anonymisées
Pourquoi nos agents sont industrialisables (pas des démos).
Faire une démo impressionnante avec ChatGPT est facile. Construire un agent que tu peux mettre en prod, auditer, débrancher, monitorer, et qui gère un cas d'usage métier sensible — ça demande une autre discipline. Voilà les 3 piliers techniques qu'on met systématiquement en place.
Modèles choisis par cas
Claude Opus pour le raisonnement complexe et la rédaction sensible. GPT-4 quand la tâche est structurée. Modèles open source (Mistral, Llama) quand la donnée est sensible et doit rester on-prem. Pas de vendor lock-in.
Guardrails & sécurité
Chaque agent est contraint par un prompt système strict et des garde-fous applicatifs (valeurs hors plage, actions hors périmètre, montants au-delà d'un seuil = validation humaine obligatoire). Tests adverses réguliers.
Observabilité & audit
Dashboard d'activité par agent : volumétrie, latence, coût, taux de succès, interventions humaines. Logs structurés exportables. Audit trail complet — tu sais qui (humain ou agent) a fait quoi, quand, avec quelles données.
Pourquoi ce niveau d'exigence ? Un agent IA qui agit sur tes données n'est pas un gadget. Il faut pouvoir le débrancher, le relancer, le comparer au jugement humain, l'auditer quand un partenaire ou un commissaire aux comptes demande des preuves. C'est la différence entre une démo impressionnante et un produit industrialisable.
Hébergement et données. Tes données restent chez toi — sur ton compte Supabase, Vercel ou AWS selon ta contrainte. Les appels modèles sont faits depuis ton infrastructure, pas la nôtre. Conformité RGPD native, hébergement France disponible sur demande.
Tarifs et modalités.
Trois formats selon ton niveau de maturité. Tu peux démarrer par un pilote, puis étendre. Les tarifs s'entendent par agent — chaque agent additionnel coûte moins cher car l'architecture est mutualisée.
- 1 agent simple (Reporting, Veille, Alertes)
- Cadrage + build + shadow run
- Déploiement en 4-5 semaines
- Dashboard de supervision inclus
- Tu récupères tout si tu arrêtes
- 3 agents métier au choix dans les 6 typologies
- Architecture mutualisée
- Supervision 6 mois incluse
- Intégration à ta stack existante
- Formation équipes à la supervision
- Application sur mesure + 3 à 6 agents IA natifs
- Les agents agissent directement dans l'app
- Dashboard d'activité + guardrails
- Supervision + maintenance 6 mois
- Voir l'offre Applications sur mesure
Coûts récurrents : infrastructure cloud + appels modèles IA entre 150 et 600 € / mois par agent selon la volumétrie. Ces coûts sont transparents — tu payes ton compte cloud et tes credits modèles directement.
Besoin d'un hub complet avec agents intégrés ? Voir l'offre Applications sur mesure.
Explore les offres connectées à celle-ci.
Hub de pilotage métier avec agents IA intégrés au produit — pas posés à côté.
Comment un groupe multi-enseignes utilise Reporting, Alertes, Relances, Veille, Qualité et Ops en production.
Questions fréquentes
Identifier ton premier agent — en 30 minutes.
Un appel de 30 min pour identifier quelle tâche récurrente de ton activité peut devenir un agent IA, et te donner une fourchette d'investissement réaliste avant tout engagement.