Agents IA
Des agents qui comprennent l'organisation où ils agissent.
Les agents IA font l'actualité. Mais un agent ne peut pas agir dans une organisation qu'il ne comprend pas. La vieille équation de la data n'a pas changé : garbage in, garbage out. Quelle que soit la performance du modèle, si les données sont mauvaises, le résultat le sera aussi.
Ces dernières années, chaque besoin s'est traduit par un SaaS de plus : des briques standards, louées, non maîtrisées, et une donnée fragmentée à chaque ajout. Déployer des agents sur ce paysage, c'est automatiser l'erreur.
L'approche
1. Rendre les données AI-ready. Audit du paysage applicatif, structuration, construction de la couche de contexte que les agents consomment : le jumeau numérique, une représentation unifiée, gouvernée, maintenue par l'IA.
2. Déployer des agents sur les workflows. Traitement de documents, réclamations, reporting : des solutions sur mesure, sous contrôle, adaptables à volonté. Chaque action est tracée jusqu'à sa source, et les décisions engageantes passent par l'humain.
La couche de contexte, en détail : Pour organisations →