AgentLabs conçoit et met en œuvre des projets d’agents IA chez le client — dans les processus, les connaissances et les systèmes qui font déjà fonctionner l’organisation. Du Use Case métier jusqu’à un Agent en Production, avec intégrations, permissions, Human Handoff, monitoring et formation des équipes.
Nous construisons la couche Agent autour des systèmes, procédures et personnes du client. Ainsi l’IA ne se contente pas de répondre : elle comprend le contexte, collecte des informations, active des outils, met à jour des systèmes et implique un humain aux bons moments.
Nous cartographions le parcours existant, les sources d’information, les systèmes cibles, les points de décision, les exceptions et les permissions — et choisissons un Use Case à valeur métier claire et mesurable.
Vers le processus d’implémentation →Définition du rôle, outils, Instructions, mémoire, méthodes de travail, limites de responsabilité et scénarios d’échec.
CRM, ERP, Ticketing, eCommerce, calendrier, paiements, DMS, systèmes internes, Webhooks et API.
Politiques, documents, FAQ, SharePoint, bases de connaissances et données métier — avec source, contexte et permissions.
Accès par rôle, validation avant actions sensibles, logs, limitation des outils et politique d’usage de l’IA.
Escalade intelligente, validations, transfert complet du Context et points de contrôle où l’humain garde l’autorité.
Journalisation des conversations, actions, erreurs et exceptions — pour améliorer l’Agent dans le temps, pas seulement le jour du lancement.
Après preuve de valeur, nous étendons à d’autres départements et scénarios en conservant des standards communs.
L’écart entre une Demo impressionnante et un projet qui tient en Production se trouve dans les intégrations, permissions, exceptions, données, UX employés, monitoring et responsabilité opérationnelle. C’est exactement là que nous nous concentrons.
Nous commençons petit et précis : un processus à forte valeur, pilote contrôlé, mesure, puis extension. Cela réduit le risque et crée de la confiance auprès de la direction, de l’IT et des équipes métier.
Objectifs, points de douleur, systèmes, données, business owners et KPI.
Architecture, outils, modèle de permissions, RAG et Human Handoff.
Construction de l’Agent et connexion aux systèmes via API, Webhooks ou connecteurs.
Scénarios réels, tests de cas limites, red-team métier et ajustement du comportement.
Formation, rollout contrôlé, permissions, monitoring et support.
Analyse de performance et extension à d’autres départements, outils et Agents.
La solution peut commencer par le service, les ventes ou les opérations, puis s’étendre à un ensemble d’Agents coordonnés, chacun avec ses sources et outils.
Identifie le client, trouve une commande ou un ticket, récupère la politique, exécute les actions autorisées et escalade vers un agent avec le Context complet si besoin.
Pose des questions de qualification, récupère des infos produit, planifie un rendez-vous, met à jour le CRM et lance le follow-up selon des règles définies.
Collecte des données, vérifie des conditions, ouvre une tâche, met à jour un système, attend une validation et continue automatiquement à l’étape suivante.
Lit des documents, extrait des champs, compare aux données système, prépare un résumé et envoie pour validation humaine lorsque la politique l’exige.
AgentLabs peut se connecter au CRM, au commerce, au support, à l’e-mail, au calendrier, aux paiements et aux systèmes internes via des intégrations prêtes, Webhooks ou API. L’architecture suit les contraintes de sécurité et le processus du client.
Vérifier la faisabilité d’intégrationNous définissons à l’avance ce que l’Agent peut voir, ce qu’il peut faire, quand il doit demander une validation et quand il doit s’arrêter et passer à un humain.
Une couche de contrôle qui sépare la compréhension de l’IA de l’autorisation d’agir dans le monde réel.
Dans chaque projet, nous définissons le niveau de risque et de contrôle selon le processus : données personnelles, actions financières, modifications de données, engagements clients ou accès aux systèmes internes.
Les exemples ci-dessous sont des scénarios d’usage possibles — pas des témoignages clients ni des promesses de performance. Lors de la réunion de discovery, nous évaluons ceux qui correspondent à vos systèmes et politiques.
Identifier le client → vérifier le statut → vérifier la politique → mettre à jour le système → message de confirmation.
Collecte des informations et documents → contrôle de complétude → ouverture client → affectation de tâches → mise à jour du statut.
Diagnostiquer le problème → chercher dans Knowledge → exécuter une action autorisée → ouvrir un Ticket ou escalader.
Lors d’une réunion de discovery ciblée, nous comprendrons le processus, les systèmes et les données, et proposerons l’architecture d’un premier pilote — y compris les points de contrôle humains.
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