Agent IA.L’IA qui agit vraiment.
On conçoit des agents IA autonomes branchés à vos outils. Veille, prospection, extraction de données, reporting — l’agent planifie, cherche, décide et exécute sous votre supervision.
- Tâches complexes en quelques minutes
- Branchés à vos outils & au web
- Traces & audit à chaque étape
- Validation humaine configurable
Six missions où l’agent livre des résultats concrets
Pas de chatbot déguisé en agent. Des workflows autonomes qui produisent de vrais livrables — rapports, leads enrichis, données structurées.
Veille & recherche automatisée
L'agent scrute le web, agrège 50 sources, synthétise et dépose un rapport structuré dans votre Notion ou Slack toutes les 24h.
Prospection & enrichissement
Enrichit vos leads (LinkedIn, site, presse), rédige des messages personnalisés pour chaque prospect, les envoie au bon moment.
Extraction & structuration de données
Parcourt des centaines de PDF, contrats, factures ou pages web et ressort des tableaux prêts à importer dans votre CRM ou ERP.
Monitoring concurrentiel
Surveille les prix, les offres et les annonces de vos concurrents. Vous alerte dès qu'un signal faible mérite votre attention.
QA & review de code
Passe vos PR en revue, détecte les bugs, vérifie les conventions, commente sur GitHub. Vos devs passent moins de temps sur le boilerplate.
Reporting & analyses métier
Collecte les données depuis 5 sources, calcule les KPIs, génère le rapport PDF et l'envoie au bon destinataire — sans intervention humaine.
Un agent, pas un script.Qui s’adapte.
Un agent IA n’est pas un workflow pré-codé. Il reçoit un objectif, planifie, utilise les outils qu’il faut, récupère ses erreurs et livre un résultat mesurable.
Demander un devisUn agent qui planifie
On ne pré-code pas le parcours. L'agent reçoit un objectif, décompose le problème, choisit les outils à appeler et adapte son plan en cours d'exécution.
Tool layer sur-mesure
Web search, lecture de fichiers, appels API, requêtes SQL, envoi d'emails, création de tickets — on câble exactement les outils dont votre agent a besoin.
Mémoire courte & longue
Context window géré, résumés automatiques entre étapes, base vectorielle pour la mémoire longue. L'agent se souvient de ce qui compte.
Traces & observabilité
Chaque tool call, chaque décision, chaque token loggé. Vous voyez exactement ce que l’agent a fait, dans quel ordre, et pourquoi.
Garde-fous & validation humaine
On définit ensemble les checkpoints humains obligatoires. L'agent s'arrête, notifie, attend votre feu vert avant les actions irréversibles.
Orchestration multi-agents
Pour les workflows complexes : un agent coordinateur délègue à des sous-agents spécialisés (recherche, rédaction, validation). Parallélisé et supervisé.
Ce qui compose un agent IA robuste
Chaque composant est instrumenté, observable et remplaçable. On ne vend pas de boîte noire.
LLM Core
GPT-5, Claude 4.7, Mistral
Web & Recherche
Brave, Serper, Scraping
Données & API
SQL, REST, CRM, ERP
Code & Fichiers
Python sandbox, PDF, CSV
Mémoire
pgvector, résumés auto
Orchestration
LangGraph, CrewAI, custom
Notifications
Slack, email, webhook
Human-in-the-loop
Checkpoints configurables
On bosse avec ce qui marche
Next.js
Dashboard de supervision
Node.js
Orchestration & API runtime
Postgres
Logs, mémoire, pgvector
OpenAI
GPT-5, embeddings
Anthropic
Claude 4.7, contextes longs
Mistral
Modèles EU si souveraineté
OVH
Hébergement EU souverain
Docker
Sandboxes isolés par agent
De l’objectif à l’agent en prod
Cadrage & use case
On définit l'objectif exact de l'agent, ses inputs, ses outputs attendus, les outils à câbler et les garde-fous humains nécessaires.
Architecture & outils
Choix du framework d'orchestration, conception du tool layer, stratégie mémoire. On livre un document de conception que vous validez.
Build & tests (2–4 sem.)
Développement itératif : agent basique → ajout des outils → tests sur données réelles → tuning des prompts et garde-fous.
Production & monitoring
Déploiement en prod avec tableau de bord d’observabilité. On monitore les hallucinations, les coûts et les erreurs d’outil en continu.
12h
de recherche manuelle
ramenées à 8 min par un agent
×4
de leads qualifiés
grâce à l'enrichissement automatique
3 sem.
délai moyen
pour un premier agent en production
Un agent calibré à votre use case
Pas de licence mensuelle cachée. Un prix au projet, une base de code qui vous appartient.
Agent simple
à partir de 6 k€
2 à 3 semaines
Un agent ciblé sur une tâche précise, avec un tool layer limité. Idéal pour prouver la valeur rapidement.
- 1 objectif métier ciblé
- Jusqu'à 3 outils connectés
- Mémoire courte (context window)
- Traces complètes
- Checkpoint humain sur actions critiques
- Documentation & formation
Agent avancé
à partir de 14 k€
4 à 6 semaines
Agent autonome avec mémoire longue, multi-outils, planification dynamique et dashboard de supervision.
- Planification dynamique (ReAct / CoT)
- Jusqu'à 10 outils connectés
- Mémoire longue (pgvector)
- Dashboard de supervision en temps réel
- Notifications Slack / email
- Orchestration parallèle
- SLA & astreinte disponible
Suite d'agents
sur devis
en continu
Architecture multi-agents avec un coordinateur et des sous-agents spécialisés. Pour les workflows d'entreprise complexes.
- Tout l'Agent avancé inclus
- Orchestration multi-agents
- Agent coordinateur + N spécialisés
- Pipelines parallèles
- Audit de sécurité & RGPD
- Intégration ERP / SI existant
- Référent technique dédié
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- Tracking & analytics
Les questions qu’on nous pose le plus souvent
C'est quoi la différence entre un agent IA et un chatbot ?+
Un chatbot répond à des questions. Un agent IA agit : il reçoit un objectif, planifie les étapes, appelle des outils (web, base de données, API), interprète les résultats, s'adapte si quelque chose échoue, et produit un livrable concret. Il peut tourner 20 minutes sans intervention humaine.
Peut-on vraiment lui faire confiance pour agir de façon autonome ?+
On instrumente des garde-fous à chaque niveau : les actions irréversibles (envoi d'email, écriture en base, appel téléphonique) déclenchent une validation humaine obligatoire. Chaque tool call est loggé avec son résultat. Vous pouvez relire l'intégralité de ce que l'agent a fait et annuler si nécessaire.
Quels outils peut-il utiliser ?+
Web search, lecture de fichiers (PDF, CSV, Word), requêtes SQL, appels API REST, navigation web (scraping), exécution de code Python en sandbox, envoi d'emails, création de tickets Jira ou Linear, mise à jour CRM… On câble sur mesure les outils pertinents pour votre use case.
Et si l'agent fait une erreur ?+
L'observabilité est un prérequis non-négociable. On logge chaque étape : raisonnement, tool call, résultat. En cas d'erreur, le système retente avec un prompt différent ou escalade vers un humain. Les actions critiques ont toujours un checkpoint manuel. L'agent n'agit jamais en mode boîte noire.
Quel modèle utilisez-vous ?+
Selon le use case : GPT-5 pour les tâches de raisonnement et de recherche, Claude 4.7 pour les contextes longs et l'analyse documentaire, Mistral ou Llama auto-hébergés si vous avez des exigences de souveraineté. On peut aussi mixer selon les étapes du workflow.
Combien ça coûte de faire tourner un agent ?+
Très variable selon le volume et les outils. Un agent de veille qui tourne 1h/jour consomme typiquement 5 à 30 € de tokens par mois. On instrumente le monitoring des coûts dès le départ et on optimise les appels (cache, modèles plus petits sur les sous-tâches simples).
Combien de temps pour un premier agent en production ?+
Un agent simple (1 objectif, 2-3 outils) : 2 à 3 semaines. Un agent avancé avec mémoire et orchestration complexe : 4 à 6 semaines. On travaille toujours en itératif : un MVP en prod rapidement, puis on enrichit selon les retours réels.
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