Des agents qui finissent le vrai travail.
Une IA orientée objectifs qui exécute des workflows multi-étapes — appeler des leads, traiter des documents, répondre aux clients — avec une fiabilité qui mérite votre nom dessus.
La démo est facile. La 10 000e exécution est le produit.
N'importe qui peut brancher un modèle sur un outil et enregistrer une démo. La différence entre ça et un agent en production, c'est tout ce qui arrive quand la réalité résiste : entrées ambiguës, appels d'API en échec, un client en colère, une question de conformité. C'est cette partie-là que notre ingénierie prend en charge.
Nos agents sont livrés avec garde-fous, suites d'évaluation et pistes d'audit complètes. Chaque action est journalisée, chaque cas limite a un repli, et un humain peut reprendre la main en pleine tâche. Nous avons fait passer plus de cent mille appels réels à nos agents — nous savons où ils cassent, parce que nous les avons déjà cassés.
Des agents avec une fiche de poste.
Nous construisons des agents autour d'un rôle défini et d'un résultat mesurable — pas une fenêtre de chat greffée sur votre produit.
Agents vocaux
Des appels entrants et sortants qui qualifient, réservent et routent par conversation naturelle — avec transfert en direct vers un humain.
Agents de workflow
Des processus multi-étapes exécutés de bout en bout : réception de documents, tri de dossiers, traitement de commandes, séquences de relance.
Assistants ancrés par retrieval
Des agents de support et de connaissance qui répondent depuis vos propres données — avec citations, pas d'improvisation.
Services d'intégration
Des agents branchés sur votre CRM, votre ERP et votre ticketing via APIs et MCP — qui agissent dans vos systèmes, pas à côté.
Copilotes métier
Des agents spécialisés entraînés sur vos playbooks et vos contraintes, de la conformité aérienne aux opérations de restauration.
Évals & garde-fous
Suites de tests comportementaux, contraintes de sortie et supervision qui gardent les agents dans le script à mesure que modèles et prompts évoluent.
L'autonomie se gagne par étapes.
Nous élargissons ce qu'un agent a le droit de faire seulement quand il a fait ses preuves — comme vous le feriez avec une nouvelle recrue.
01Définir le poste
Un rôle, des entrées claires, un résultat mesurable. Nous écrivons la fiche de poste de l'agent et sa métrique de succès avant toute ligne de code.
02L'humain dans la boucle
Les premiers déploiements tournent sous supervision — l'agent propose, un humain approuve. La confiance se construit sur des transcriptions, pas sur des promesses.
03Mesurer & durcir
Les suites d'évaluation tournent à chaque changement. Nous traquons les 2% d'exécutions qui échouent et les éliminons par l'ingénierie.
04Étendre l'autonomie
Les classes d'actions validées passent en autonomie ; les actions sensibles gardent leurs portes d'approbation. Piste d'audit complète à chaque étape.
Nous l'avons déjà livré.
Une plateforme d'agents multi-tenant que nous avons construite et que nous exploitons — numérotation automatique, qualification et routage des leads par conversation naturelle.
Lead Track AI
Un SaaS multi-tenant qui automatise l'engagement des leads avec des agents vocaux IA — numérotation automatique des prospects, qualification par conversation, et routage des leads à forte intention vers les commerciaux avec tout le contexte.
Choisis pour le problème, pas pour le CV.
Orchestration, téléphonie et outillage d'évaluation choisis pour leur fiabilité sous charge — pas pour le mur de logos.
Une seule équipe. Zéro passation.
Les disciplines le plus souvent combinées avec les agents IA — même architecture, mêmes ingénieurs, aucune taxe d'intégration.
Des questions, des réponses.
Ce que les acheteurs d'agents IA nous demandent le plus. Pour le reste — envoyez un brief, un ingénieur senior répond sous un jour ouvré.
Décrivez-le dans un brief. Un ingénieur senior — pas un commercial — répond sous un jour ouvré.
Q.01Comment empêchez-vous un agent de sortir du script ?
Sorties contraintes, actions en liste blanche, et suites d'évaluation comportementale exécutées à chaque changement de prompt ou de modèle. Les actions sensibles passent par des portes d'approbation, et chaque exécution est journalisée pour auditer exactement ce que l'agent a fait, et pourquoi.
Q.02Les agents peuvent-ils travailler dans nos systèmes existants ?
Oui — c'est là que réside l'essentiel de la valeur. Nous intégrons via vos APIs et le Model Context Protocol : les agents lisent et écrivent dans votre CRM, votre ERP ou votre ticketing avec le même modèle de permissions qu'un opérateur humain.
Q.03Les agents vocaux sonnent robotiques. Les vôtres aussi ?
Les modèles vocaux modernes tiennent une conversation naturelle, interruptible, avec une latence inférieure à la seconde. Les nôtres ont passé 100K+ appels réels ; nous vous ferons écouter de vrais enregistrements — non scriptés, non triés sur le volet — avant tout engagement.
Q.04Que se passe-t-il quand l'agent est bloqué ?
Il escalade. Chaque agent que nous livrons a un comportement d'échec explicite : transfert à un humain avec tout le contexte, mise en file pour revue, ou annulation de la tâche. L'échec silencieux est un défaut d'ingénierie, et nous le traitons comme tel.
Q.05Combien de temps faut-il pour construire un agent ?
Un agent interne mono-usage : 4–6 semaines. Un agent face au client avec plusieurs outils, flux d'approbation et observabilité : 10–16 semaines. Nous commençons toujours par un spike de cadrage payant d'une semaine.
Q.06Agent unique ou multi-agents — quand le découpez-vous ?
Par défaut, un agent unique avec un jeu d'outils clair ; le multi-agents ajoute de la surcharge de coordination et une surface d'échec. Nous découpons en rôles planificateur/exécuteur/critique seulement quand une seule fenêtre de contexte ne peut contenir la tâche, quand les sous-tâches nécessitent des outils ou modèles réellement différents, ou quand la sortie d'un rôle doit être revue indépendamment avant qu'un autre n'agisse.
Q.07Comment empêchez-vous un agent de boucler à l'infini ou de brûler le budget ?
Limites de pas strictes, un budget de tokens et de dollars par tâche appliqué à la couche d'orchestration, et une détection de boucle qui repère quand l'agent répète le même appel d'outil avec les mêmes arguments. Quand un budget est dépassé, l'agent escalade vers un humain plutôt que d'échouer silencieusement — nous utilisons LangGraph ou Temporal pour que l'exécution soit checkpointée et reprenable.
Q.08Comment testez-vous un agent avant qu'il ne touche les systèmes de production ?
Nous le faisons tourner contre des outils en bac à sable ou mockés avec une suite de scénarios scriptés couvrant les chemins heureux et les modes d'échec connus, puis nous rejouons du trafic réel (anonymisé) en mode shadow. La suite d'évaluation comportementale tourne à chaque déploiement et bloque les merges qui régressent sur les benchmarks de sécurité ou de taux d'achèvement.
Un workflow qu'un agent
devrait prendre en charge ?
Décrivez le poste — qualifier, trier, répondre, traiter. Nous répondons sous un jour ouvré avec une lecture honnête : un agent peut-il vraiment le faire ?