Agence IA : vos cas d'usage en production

Une agence IA accompagne une entreprise pour passer de l'usage individuel de l'intelligence artificielle à un dispositif que ses équipes utilisent au quotidien. Le périmètre varie beaucoup d'un acteur à l'autre : c'est la première question à poser.

Chez nous il couvre quatre temps :

• Le cadrage des cas d'usage et le choix de plateforme.
• La création des assets agentiques : skills, plugins, connecteurs.
• La fondation data qui les alimente, et sa documentation.
• Le run : maintenance, support, évolution des assets.

Notre cœur est le bout de la chaîne : les cas d'usage métier et leur mise en production. Nous accompagnons aussi les sujets d'infrastructure quand le projet le demande, du cloud au RAG et au fine-tuning, en mobilisant des partenaires comme Silex ou d'autres experts de notre réseau. Et nous proposons un format de régie, avec nos consultants ou notre réseau.

On parle d'IA agentique quand un modèle enchaîne des actions pour accomplir une tâche, au lieu de répondre à une question : aller chercher une donnée, appliquer une règle de calcul, produire un document, signaler une anomalie.

Ce que ça change en pratique, c'est le niveau d'exigence sur le contexte. Une réponse conversationnelle tolère l'approximation. Une chaîne d'actions non : une définition fausse à la troisième étape rend faux tout ce qui suit, sans que personne le voie.

C'est pour cette raison que nous documentons la donnée d'abord, puis que nous construisons l'agent dessus.

Oui. Brancher un agent sur la bonne donnée et sur le bon contexte d'entreprise, c'est la condition pour que les modèles travaillent bien.

Un agent branché sur des tables brutes répond vite, et à côté. Ce qui le rend fiable, c'est la documentation qu'il lit : des définitions écrites par des gens qui connaissent le sujet, et les règles métier qui vont avec.

En pratique, nous fiabilisons d'abord ce dont le premier cas d'usage a besoin, plutôt que d'attendre que toute la donnée de l'entreprise soit parfaite.

Le choix se fait sur votre écosystème existant, pas sur un classement de modèles qui change tous les six mois. Suite Google, Gemini Enterprise. Suite Microsoft, Copilot. Sans préférence marquée, Claude et ChatGPT se valent à quelques mois près.

Si l'hébergement en Europe ou la souveraineté de vos données pèse dans la décision, Mistral AI entre dans la comparaison, avec son offre entreprise et ses modèles déployables sur votre infrastructure.

Le point non négociable reste le plan entreprise, Team ou Enterprise selon votre taille : c'est lui qui porte les règles d'organisation, la rétention et la journalisation.

Nous ne revendons aucune licence, donc nous n'avons pas d'intérêt à ce que vous en preniez une plutôt qu'une autre. Ce qui compte davantage : concevoir vos assets de façon portable. Des skills en texte et des connecteurs au standard Model Context Protocol se déplacent. Une configuration enfermée dans l'interface d'un éditeur ne se déplace pas.

Quelques semaines sur un périmètre cadré, quelques mois pour un dispositif installé dans plusieurs équipes. Le facteur qui pèse le plus n'est pas la construction de l'agent : c'est l'état de la donnée qu'il doit lire et le délai d'obtention des accès.

Nous cadrons en deux temps : un échange pour qualifier le cas d'usage et l'état des données, puis une proposition avec un périmètre, un délai et un budget.

À vous, et c'est vérifiable à trois signes :

• Les skills sont des fichiers texte lisibles par votre équipe, pas du code compilé.
• Les connecteurs suivent le Model Context Protocol, un standard ouvert.
• Tout vit dans votre dépôt, avec son historique et ses revues.

Si vous changez de modèle, de plateforme ou de partenaire, le dispositif suit. C'est un parti pris, et il rend notre remplacement possible. Nous préférons être gardés pour la valeur créée.

Oui, c'est un de nos formats d'intervention. Nous plaçons un consultant en régie, chez vous ou en appui de votre partenaire, sur une durée cadrée. Nous mobilisons nos profils internes et notre réseau de partenaires, agences et indépendants.

Les profils les plus demandés sur ce format : AI Engineer, Machine Learning Engineer, LLMOps Engineer, AI Architect, Agent Developer, Data Scientist. Et si la compétence devient durablement critique chez vous, nous vous dirons que le bon geste est de recruter.

Oui, et c'est pour cela que nous savons ce qui tient. Toute l'équipe travaille avec des assets que nous avons construits : audits de compte, bilans de campagnes sur données consolidées, briefs éditoriaux, contrôle qualité de collecte.

Le dispositif est le même que celui que nous installons chez nos clients : skills versionnés dans un dépôt, connecteurs MCP vers nos entrepôts, marketplace privée déployée sur les postes. Ce que nous déployons chez vous a d'abord servi chez nous.