IA générative et agentique
Cadrer et déployer
IA générative et agentique : de l'expérimentation à l'échelle, sous contrôle
Une IA générative et agentique intégrée à votre SI et votre modèle opérationnel, à l'échelle et sous contrôle. Nous identifions les cas d'usage à forte valeur, concevons des workflows agentiques intégrés à vos processus et mettons en place les cadres d'évaluation et de gouvernance pour passer à l'échelle de façon responsable.
Un workflow agentique intégré au processus métier
Schéma de principe, simplifié
Le spectre d'autonomie
"Agent" recouvre un continum, pas un type unique. Le niveau d'autonomie détermine le niveau de risque.
Implication stratégique : chaque montée d'un cran double les exigences de gouvernance, traçabilité et supervision humaine.
Ce que nous faisons
Identification et priorisation des cas d'usage IA générative à forte valeur, ancrés dans vos processus.
Conception et développement : assistants métier, RAG sur vos référentiels documentaires, workflows agentiques orchestrant plusieurs systèmes.
Cadres d'évaluation : mesure de la qualité des réponses, tests systématiques, suivi en production.
Garde-fous et gouvernance : politique d'usage, gestion des risques, supervision humaine, conformité AI Act.
Industrialisation : intégration au SI, sécurité, gestion des coûts d'inférence, LLMOps.
Choix de modèles et de socles : approche agnostique (Anthropic, Mistral AI, OpenAI, Google, modèles ouverts), y compris options souveraines.
Notre approche
L'IA générative crée de la valeur quand elle s'intègre aux processus, pas quand elle reste un chatbot en marge.
Nous partons du processus métier, définissons ce que l'IA doit accomplir et avec quel niveau d'autonomie, puis construisons l'évaluation avant le déploiement.
Le passage à l'échelle est conditionné à des résultats mesurés en usage réel, pas à une démonstration.
Ce qui nous distingue
L'évaluation comme discipline :
pas de mise en production sans cadre de mesure de la qualité et des risques.
L'intégration au patrimoine data :
nos piliers gouvernance et plateforme garantissent que l'IA s'appuie sur des données fiables.
Une veille active :
sur un marché qui évolue vite, avec une position agnostique sur les modèles et les frameworks.
Ville de Paris : un LLM au service de l'expérience citoyens
Référence Client
Enjeux
Améliorer l'expérience des citoyens dans le domaine de l'urbanisme, où les demandes sont nombreuses et la réglementation complexe.
Donner aux agents des outils fiables pour répondre plus vite, sans dégrader la qualité des réponses.
Solution
Mise en place d'un assistant fondé sur un grand modèle de langage, entraîné sur le corpus réglementaire de l'urbanisme parisien.
Intégration au poste de travail des agents avec supervision humaine des réponses.
Bénéfices
Un traitement plus rapide des demandes des citoyens.
Des agents recentrés sur les cas complexes à forte valeur ajoutée.
FAQ
Quelle différence entre IA générative et IA agentique ?
L'IA générative produit du contenu (texte, code, images) en réponse à une demande. L'IA agentique va plus loin : des agents utilisent des outils, enchaînent des actions et interagissent avec les systèmes d'information pour accomplir des tâches de bout en bout, sous supervision humaine définie.
Comment sécuriser un déploiement d'IA générative en entreprise ?
Par une combinaison de mesures : périmètre de données maîtrisé (le modèle n'accède qu'aux données autorisées), garde-fous sur les entrées et sorties, journalisation, supervision humaine sur les actions sensibles, cadre d'évaluation continu et conformité aux exigences de l'AI Act et du RGPD.
Quel ROI attendre d'un projet d'IA générative ?
Le ROI dépend de l'ancrage dans les processus : les gains les plus solides viennent de l'automatisation de tâches à volume élevé (traitement de documents, réponses aux demandes, synthèses) où le temps gagné est mesurable. Un cas d'usage bien cadré doit démontrer sa valeur en usage réel dès la phase pilote, avant tout passage à l'échelle.