Des agents IA qui exécutent du vrai travail dans vos systèmes

Un chatbot répond à des questions prédéfinies ou génère du texte avec un LLM. Un agent IA a un objectif, raisonne sur la manière de l'atteindre, utilise des outils externes (APIs, bases de données, email), exécute des actions, et se corrige si quelque chose échoue. C'est la différence entre un assistant qui informe et un employé digital qui exécute.

Cela dépend de la complexité. Agent en production (single-agent, 2-3 outils) : 25 000-50 000€. Agents avec ML (classification, analyse prédictive) : 50 000-100 000€. Systèmes multi-agents en entreprise (orchestration, intégrations multiples) : 100 000-500 000€+. Toujours avec une proposition détaillée avant de commencer.

Un agent fonctionnel basique : 4-6 semaines. Un agent complexe avec intégrations multiples et système multi-agent : 8-16 semaines. Nous incluons un prototype fonctionnel à la semaine 3-5 pour valider l'approche avant de construire la version complète.

Nous concevons des agents avec human-in-the-loop : les actions à haut risque (paiements, communications externes, modifications de données) nécessitent une approbation humaine. À mesure que l'agent démontre sa fiabilité, vous pouvez élargir son autonomie progressivement. Chaque décision est enregistrée pour audit.

Données traitées sur des serveurs européens, conformité RGPD dès la conception. Les agents n'accèdent qu'aux données nécessaires (principe du moindre privilège). Guardrails configurables : ce qu'il peut faire, ce qu'il ne peut pas faire, et ce qui nécessite une supervision. Audit complet de chaque action.

Oui, l'intégration avec les systèmes existants est l'une des capacités principales. Nous connectons HubSpot, Salesforce, SAP, Odoo, PostgreSQL, APIs REST/GraphQL, et tout système avec une interface programmatique. S'il n'a pas d'API, nous évaluons des alternatives (scraping contrôlé, RPA hybride).

Vous n'avez pas besoin d'entraîner un modèle à partir de zéro. Les agents utilisent des LLMs pré-entraînés (OpenAI, Anthropic, Google) et accèdent à vos données en temps réel via des outils. Ce dont vous avez besoin, c'est un accès programmatique à vos systèmes et des processus documentés. Si vous utilisez le RAG, il vous faut une base de connaissances (documents, FAQs, manuels).

Notre architecture est agnostique de modèle : vous pouvez basculer entre OpenAI, Anthropic, Google, ou des modèles open-source sans réécrire l'agent. Nous surveillons les coûts par exécution avec des alertes de budget. Si un fournisseur augmente ses prix, nous migrons en heures, pas en semaines. Cette surveillance continue des coûts, de la qualité et des versions de modèle en production relève du LLMOps.

Oui. Nexo, notre propre plateforme construite sur Laravel, opère des agents IA 24/7 en production : ils gèrent les tâches de projets, préparent les réponses aux clients et enregistrent le travail réalisé, toujours avec supervision humaine. Les coûts par exécution, les erreurs et les guardrails que nous recommandons viennent de cette opération quotidienne, pas d'un paper.

Cela dépend du niveau de risque du cas d'usage. Le règlement (UE) 2024/1689 exige transparence, supervision humaine et traçabilité, avec des amendes pouvant atteindre 35 millions d'euros ou 7 % du chiffre d'affaires mondial (le montant le plus élevé) pour les infractions les plus graves. Nous concevons chaque agent avec journalisation des décisions et human-in-the-loop dès le départ, et couvrons la conformité complète avec notre service de conformité à la loi IA.

Un chatbot converse et répond aux questions. Un système RAG d'entreprise répond avec vos données vérifiées. Un agent va plus loin et exécute des actions : il interroge les systèmes, crée des enregistrements, envoie des communications. Ils ne s'excluent pas : beaucoup d'agents utilisent le RAG comme source de vérité. Si le cas d'usage n'est pas encore clair, un conseil en IA court le définit avant d'investir dans le développement.