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Agents IA sur mesure

Nous concevons des agents IA sur mesure — pas un simple chatbot générique — connectés à vos données et outils. RAG sur votre documentation, *function calling* pour exécuter des actions concrètes (créer un lead, planifier un rendez-vous, vérifier un stock), intégration avec votre CRM, WhatsApp ou Telegram, et des garde-fous pour éviter les hallucinations. Avec rotation multi-fournisseurs (Groq, Mistral, Cohere et plus) pour éviter la dépendance à un seul acteur et maîtriser les coûts.

Datos del sector

El mercado global de agentes de IA pasará de US$5.400 millones en 2024 a US$50.310 millones en 2030 (CAGR 45,8%)

Una sola fuente por vertical para no contradecirse (otras firmas dan cifras distintas).

Ce qui est inclus

Livrables

Agent IA connecté à votre base de connaissances (RAG)
*Function calling* : l'agent exécute des actions dans vos systèmes
Intégration avec CRM, WhatsApp, Telegram ou votre site web
Garde-fous et citation des sources pour éviter les hallucinations
Rotation multi-fournisseurs (Groq/Mistral/Cohere) pour optimiser coûts et disponibilité
Tableau de bord des conversations, évaluation et amélioration continue
Stack technologique
Next.jsNode.jsRAGVector DBGroqMistralCohere
Comment nous le faisons

Processus

01

Cas d'usage

Nous définissons les tâches que l'agent doit résoudre et avec quelles données.

02

Connaissance

Nous déployons le RAG sur votre documentation et connectons vos outils.

03

Actions

Nous activons le *function calling* pour que l'agent agisse, pas seulement pour qu'il réponde.

04

Évaluation

Nous mesurons la qualité, mettons en place des garde-fous et itérons.

Por ciudad

Agents IA sur mesurepor ciudad

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Questions fréquentes

FAQ

En quoi cela diffère d'un chatbot classique ?

Un chatbot répond avec des scripts ; un agent raisonne, consulte vos données réelles (RAG) et exécute des actions (créer un lead, planifier un rendez-vous, vérifier un stock) via *function calling*. Il résout, ne se contente pas de discuter.

Mes données sont-elles exposées au modèle ?

Nous utilisons le RAG : le modèle ne reçoit que le fragment nécessaire pour répondre, pas votre base entière. Nous pouvons travailler avec des fournisseurs appliquant des politiques de non-entraînement, et dans les cas sensibles, avec des modèles *self-hosted*.

Suis-je lié à OpenAI ou à un seul fournisseur ?

Non. Nous utilisons une rotation multi-fournisseurs (Groq, Mistral, Cohere et autres) pour contrôler les coûts, la latence et la disponibilité sans dépendre d'un acteur unique.

Comment évitez-vous que l'agent hallucine ?

Grâce à des garde-fous, la citation des sources et une couche d'évaluation qui mesure les réponses. Si l'agent ne dispose pas de la donnée, il l'indique ou escalade vers un humain, au lieu d'inventer.

Vous avez une idée ? Nous la rendons réelle.

Sans engagement. Juste un échange honnête sur votre projet.