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ES Des AI Agents qui ne se contentent pas de répondre :
ils accomplissent un vrai travail
Construisez un AI Agent qui comprend l'intention, récupère les réponses dans votre base de connaissances (RAG), déclenche des actions dans vos systèmes (CRM / commandes / tickets) et transfère à un humain lorsque c'est nécessaire, avec contrôle, mesure et sécurité de bout en bout.
traitement réduit
conversions et leads
sur tous les canaux
Se connecte à votre écosystème : canaux, systèmes de connaissance et outils
Plus de réponses, moins de frictions
Un excellent AI Agent n'est pas un simple widget de chat. C'est une couche opérationnelle complète : connaissance à jour, outils sécurisés, mesure de performance et transfert fluide vers un humain. Notre plateforme a été conçue précisément pour cela.
Connaissance fiable et ancrée (RAG)
Recherche intelligente dans les procédures, PDF, bases de connaissances et FAQ, avec références internes aux sources pour réduire les hallucinations et les réponses incorrectes.
Tool Calling sécurisé
Uniquement des actions préapprouvées : ouvrir un ticket, mettre à jour des champs CRM, créer un document ou vérifier le statut d'une commande, le tout encadré par des permissions.
Contrôle, journalisation et sécurité
Audit logs complets, permissions basées sur les rôles, application des politiques d'information et Human Handoff immédiat dès qu'une incertitude ou un risque apparaît.
Boîte de réception omnicanale :
toutes les conversations au même endroit
Un AI Agent fonctionne mieux lorsqu'il voit l'ensemble du contexte. Notre système unifie les demandes issues de votre site, de WhatsApp, de l'email et des réseaux sociaux dans un seul espace de travail, avec historique, fichiers et données contextuelles.
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Unification intelligente des canaux
Évite les demandes en double et rattache automatiquement le contexte du client.
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Priorisation basée sur les SLA
Identifie les clients VIP, l'urgence et les sujets de demande afin de router et prioriser le travail efficacement.
Connaissance & RAG :
des réponses fondées sur une connaissance réelle
Au lieu de laisser l'IA deviner ou halluciner, notre agent récupère les informations uniquement depuis les sources que vous définissez : procédures internes, catalogues produits, politiques de retour et bases de connaissances.
Sources contrôlées
Vous décidez ce qui entre dans la connaissance de l'agent et quand ces informations sont mises à jour.
Vérification avant réponse
Lorsque le système n'est pas pleinement confiant, il pose une question de clarification ou transfère à un représentant.
Actions & outils :
l'agent agit de manière autonome
Un AI Agent de qualité ne s'arrête pas aux réponses. Il travaille pour vous : ouvre de nouveaux tickets, modifie des statuts, crée des devis et met à jour les enregistrements dans vos systèmes d'information selon les permissions que vous définissez.
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Connexion aux outils existants
S'intègre au CRM, aux logiciels de gestion des tickets, aux systèmes de paiement et aux Webhooks.
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Confirmation avant exécution
Pour les actions sensibles, comme l'annulation d'un prélèvement, l'agent attend l'approbation finale d'un représentant.
const agent = new AgentLabs({
tools: [
getOrderStatusTool,
updateShippingAddressTool,
escalateToHumanTool
],
knowledgeBase: 'internal-docs'
});
// Exécution de la demande client...
await agent.execute(request);
Humain dans la boucle :
la combinaison gagnante entre humain et machine
Une règle essentielle : chaque agent a besoin de niveaux d'autonomie. Lorsque le système détecte un client mécontent, un sujet sensible ou une faible confiance dans la réponse, il effectue un Human Handoff fluide et documenté vers un représentant humain.
Human Handoff automatique
Transfert automatique basé sur l'analyse de sentiment, les mots-clés, les SLA ou le scoring de la demande.
Résumé pour le représentant (Copilot)
Le représentant reçoit un résumé concis du problème et de ce que l'agent a déjà tenté, ce qui lui fait gagner un temps précieux.
Analytique & Evals :
mesure et amélioration continue
Vous ne laissez pas la performance au hasard. La plateforme mesure ce qui compte : résolution au premier contact (FCR), qualité des réponses de l'agent, temps de traitement, conversions et points d'abandon.
Gouvernance :
sécurité et permissions de niveau entreprise
Pour exécuter un AI Agent en environnement Production, vous avez besoin d'un contrôle complet : quels membres de l'équipe peuvent ajouter de la connaissance, quelles informations sont stockées, ce qui relève des données sensibles (PII) et comment les exceptions sont détectées.
Permissions basées sur les rôles
RBAC avancé pour gérer les équipes et les unités métier dans toute l'organisation.
Audit & traçabilité
Des journaux entièrement transparents pour savoir à tout moment qui a fait quoi, quand et pourquoi.
Des capacités supplémentaires pour les grandes organisations
Tout ce dont vous avez besoin pour déployer, superviser et faire évoluer vos agents sans prendre de risques inutiles.
Supervision et Observability
Suivez la latence, les erreurs, les anomalies et les analyses conversationnelles approfondies afin d'identifier les problèmes d'infrastructure avant qu'ils n'affectent les clients.
Simulations et tests
Exécutez des scénarios de test automatisés sur les mises à jour de connaissance avant le déploiement pour garantir fiabilité et conformité aux politiques.
Assistance multilingue fluide
Accompagnez vos clients naturellement dans des dizaines de langues tout en préservant un ton de marque cohérent sur chaque marché et chaque canal.
Hub d'intégration central
Connectez rapidement vos outils d'entreprise existants avec API, Webhooks et modèles prêts à l'emploi pour des actions standard et réutilisables.
FAQ produit
Les chatbots d'ancienne génération reposent sur des arbres de décision rigides (logique si-alors) et répondent surtout à partir de textes prédéfinis. Un AI Agent AgentLabs récupère une connaissance à jour depuis les sources (RAG), comprend des intentions client complexes en langage naturel, utilise des outils, exécute des processus comme le remplissage de champs dans un CRM et transfère activement à un représentant avec tout le contexte.
Nous appliquons une approche stricte : nous travaillons avec une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui empêche le modèle de s'appuyer sur sa connaissance générale et l'oblige à fonder ses réponses uniquement sur les documents sources que vous définissez. Nous configurons également des Guardrails et demandons au système de transférer à un représentant dès que la confiance dans la réponse n'est pas suffisante.
Absolument. AgentLabs prend en charge des connexions intégrées aux principaux outils, notamment Salesforce, Zendesk, HubSpot, Shopify et d'autres. Pour les systèmes personnalisés, vous pouvez utiliser API et Webhooks. Chaque action que l'agent est autorisé à effectuer est prédéfinie dans la couche de gouvernance du Tool Calling.
La plateforme respecte les standards les plus élevés en matière de confidentialité et de sécurité. Vos données métier ne sont pas utilisées pour entraîner des modèles publics. Le système fournit des Audit logs complets, un filtrage PII et une gestion des permissions RBAC qui définit qui, dans l'organisation, peut consulter les données ou mettre à jour la base de connaissances de l'agent.
À propos d'AgentLabs
Nous construisons des systèmes agentiques avancés qui relient l'IA au travail réel : connaissance pertinente, outils opérationnels, processus définis et mesure rigoureuse. Notre système est conçu pour rendre vos équipes de service, de vente et d'opérations mesurables, efficaces et entièrement sécurisées, sans perdre le contrôle.
- RAG sécurisé sur la connaissance interne
- Tool Calling contrôlé pour les systèmes
- Gouvernance, contrôles et journaux
Vous voulez démarrer de la bonne manière ?
Avant de vous engager, nous serons heureux de vous envoyer une liste de contrôle pour implémenter l'IA en entreprise : connaissance, actions, escalade, supervision et métriques.
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