La technologie n’est pas le point de départ. Nous regardons d’abord la tâche à simplifier, les informations nécessaires, les outils déjà utilisés et les décisions qui doivent rester humaines. Ce cadre permet de choisir une solution compréhensible pour l’équipe.
Un agent IA comprend une demande, retrouve le contexte utile et prépare une réponse ou une action. Son rôle reste limité à une mission définie. Il peut demander une validation lorsqu’une situation sort du cadre prévu ou qu’une décision doit rester humaine.
Découvrir nos agents IAUne automatisation relie des étapes connues entre plusieurs outils. Elle peut déplacer une information, créer une tâche, envoyer un message ou mettre un dossier à jour. Les règles, les contrôles et les cas d’arrêt sont fixés avant la mise en service.
Voir nos automatisationsUne infrastructure IA réunit les données, les accès et plusieurs usages dans un même système. Elle devient utile lorsque plusieurs équipes, agents ou automatisations doivent partager des sources fiables, des permissions et un suivi commun.
Comprendre notre infrastructure IACertains projets combinent ces trois niveaux. Un agent peut s’appuyer sur une infrastructure interne et déclencher une automatisation après validation. Dans d’autres cas, une seule connexion entre deux outils suffit. Le bon périmètre dépend du besoin, pas du nombre de fonctions ajoutées.
Ces cas clients IA servent de repères concrets. Pour voir les outils que nous pouvons relier, vous pouvez parcourir nos intégrations. Si votre besoin ressemble à l’un de ces projets, vous pouvez aussi nous décrire simplement votre contexte.
Pour approfondir les enjeux de données, de contrôle et de conformité, la CNIL regroupe ses ressources sur l’intelligence artificielle.
Voir les études de cas : Maison Bonaparte, Le Martin, Vitreflam, Agence Habitat, SoonGo, ABILWAYS Academy, Loutsa, Marbera, LaFabrique, BrokerOne et Auto24.
