Connecter vos outils. Automatiser ce qui se répète. Augmenter ce qui compte.
Agents, RAG, API et workflows IA connectés aux données et outils existants.
Explorer les cas d’usageAI CORE
humaine APPROVE / EDIT / REJECT
L’IA devient utile lorsqu’elle s’insère dans un processus réel, avec les bonnes données, des contrôles explicites et une responsabilité humaine aux étapes sensibles.
Commencer par une valeur claire.
Nous partons d’une tâche réelle, d’un résultat attendu et d’un mode de validation. La technologie vient ensuite.
Assistant métier documentaire
Interroger une base de connaissance et retrouver les sources utiles dans un contexte de travail précis.
Recherche sémantique & RAG
Relier une question aux bonnes informations avant de produire une réponse contextualisée.
Génération documentaire
Préparer rapports, synthèses ou documents personnalisés à partir de données structurées.
CRM, API & outils internes
Faire circuler les informations et déclencher des actions dans les systèmes déjà utilisés.
Un workflow visible. Pas une boîte noire.
Chaque étape possède une fonction, des entrées, des règles et un résultat observable. Les erreurs possibles sont traitées dès la conception.
Automatiser sans perdre la maîtrise.
Droits & confidentialité
Chaque source et chaque action respectent les accès déjà définis dans le système.
Validation humaine
Les étapes sensibles conservent une décision humaine explicite et traçable.
Observabilité
Les entrées, sorties, erreurs et coûts techniques restent visibles et analysables.
Mode de repli
Le processus sait s’arrêter, demander de l’aide ou revenir à une méthode classique.
09:41:03INPUT Document source accepted
09:41:04RETRIEVAL Context prepared
09:41:05POLICY Access rules checked
09:41:06VALIDATION Waiting for human decision
La fiabilité est une architecture.
Un agent fiable suppose des règles d’accès, une observabilité, des tests, une validation adaptée au risque et un mode de repli.
L’automatisation reste au service du métier, pas l’inverse.
Tester petit.
Mesurer juste.
Intégrer pour de vrai.
- 01Choisir le cas d’usage
Une tâche réelle, un résultat mesurable et un responsable clairement identifié.
- 02Qualifier les données
Sources, droits, qualité, fraîcheur et risques d’erreur.
- 03Prototyper & évaluer
Tests sur des cas concrets, critères de qualité et validation humaine.
- 04Connecter & superviser
Intégration au système existant, suivi et amélioration continue.
Partons du processus, pas de la technologie.
Une tâche répétitive, une base documentaire difficile à exploiter ou des outils qui communiquent mal ?
Identifier un premier cas d’usage