Déployez vos premiers
agents IA

Un chatbot répond à des questions sur la base de scripts ou d'une base de connaissances figée. Un assistant IA génère des réponses contextuelles à partir d'un modèle de langage, mais reste passif — il attend qu'on lui pose des questions. Un agent IA est actif : il comprend une intention, planifie ses actions, utilise des outils (lecture de documents, appels API, écriture dans vos systèmes) et restitue un résultat. C'est cette capacité d'action autonome qui change la nature de la valeur produite — un agent qualifie un lead de bout en bout là où un assistant aurait juste rédigé l'email.

Le budget d'une mission de déploiement varie entre 25 000 € HT pour un agent simple sur un cas d'usage bien cadré et 80 000 € HT pour un agent complexe avec plusieurs intégrations métiers et un volume conséquent. À cela s'ajoutent les coûts d'inférence du modèle (Claude, OpenAI, Mistral) en production — généralement entre 50 € et 500 € par mois selon le volume d'usage. Nous fournissons systématiquement une estimation détaillée des coûts d'exploitation avant la mise en production. Premier échange de cadrage gratuit pour qualifier votre besoin.

Aucun a priori. Le choix du modèle dépend du cas d'usage, de vos contraintes de souveraineté et de vos enjeux de coûts. Pour des tâches complexes nécessitant raisonnement et précision, Claude (Anthropic) est souvent notre premier choix. Pour des intégrations larges via OpenAI, GPT-4 reste pertinent. Pour des contraintes de souveraineté européenne, Mistral est une option solide. Pour des usages à très haut volume ou sensibles, des modèles open source déployés en interne (Llama, Mixtral) peuvent être préférables. Nous expliquons systématiquement le pourquoi du modèle recommandé.

La confidentialité est cadrée dès la phase de conception. Concrètement : nous utilisons des contrats Zero Data Retention avec les fournisseurs de modèles (Claude, OpenAI proposent ces options en B2B), nous déployons les composants de l'agent dans votre environnement cloud, et nous mettons en place des contrôles d'accès aux données. Pour les organisations avec des contraintes fortes (santé, finance, défense), nous pouvons proposer des architectures avec modèles open source déployés en interne, sans aucune donnée qui sort de votre SI.

Pour la phase de mission, non — nous gérons le développement et le déploiement de bout en bout. Pour la suite, oui : un agent IA en production a besoin d'une équipe capable de le maintenir et de le faire évoluer. Si vous n'avez pas cette équipe, nous l'identifions dès la phase de cadrage et nous adaptons la mission : soit nous restons en support post-déploiement (forfait mensuel), soit nous formons des profils en parallèle de la mission, soit nous concevons l'agent pour qu'il soit maintenable par une équipe IT classique sans expertise IA forte.

C'est la question centrale, et c'est ce qui distingue une vraie mission d'une démo. Nous définissons les métriques de succès dès le cadrage — précision sur un échantillon de cas réels, taux d'acceptation par les utilisateurs métiers, gain de temps mesurable, coût d'inférence par tâche. Un agent qui ne passe pas ces seuils n'est pas mis en production. Nous mettons aussi en place un monitoring continu pour détecter les dérives — un modèle qui marchait il y a 3 mois peut devenir moins fiable avec une mise à jour, et il faut le savoir avant les utilisateurs.

Ça arrive — et c'est normal. Si à la fin du cadrage, l'analyse coût / bénéfice ne tient pas, ou si le cas d'usage est mal mûr, ou si vos données ne sont pas suffisamment qualitatives pour faire fonctionner l'agent, nous le disons. Nous facturons la phase de cadrage (5 à 10 jours selon le périmètre) mais nous ne forçons pas un déploiement qui ne créera pas de valeur. C'est plus rentable pour vous, et pour notre crédibilité long terme.