AI agentique :
des workflows intelligents, un impact accéléré
Optimisez vos opérations grâce à une équipe digitale d’experts
Qu'est ce que l'AI agentique ?
L’AI agentique désigne une classe de systèmes opérationnels où automatisation, règles, intégrations, modèles d’apprentissage et validation humaine sont orchestrés pour exécuter des tâches de façon fiable.
Constituez une équipe de digital workers sous gouvernance
Deploy Déployez une force de travail digitale évolutive, précise et sous contrôle.
L'autonomie de l'IA est un spectre : nous vous aidons à calibrer le niveau d'indépendance exact de chaque workflow, pour garantir fiabilité, sécurité et alignement stratégique.
Que peut faire l'IA Agentique pour votre entreprise ?
Résolution instantanée des demandes récurrentes
Automatisez les tâches récurrentes à fort volume : réinitialisation de mots de passe, contrôles de statut, mises à jour de commande ou récupération d’informations de service. Les agents se connectent à vos systèmes, interprètent les demandes et exécutent les actions automatiquement, avec intervention humaine uniquement en cas d’exception.
Coordination intelligente des workflows entre vos outils
L'IA Agentique orchestre les actions entre vos systèmes métier (CRM, ERP, RH, Ticketing) pour exécuter des processus de bout en bout. Elle collecte et structure la donnée, analyse le contexte, planifie les séquences de tâches et exécute les actions, avec une validation humaine aux étapes clés.
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Exécution proactive et autonome
Les agents surveillent en continu les signaux métier (stocks, disponibilité système, activité client) et déclenchent automatiquement les actions requises : ajustement des workflows, réallocation des ressources ou notification des équipes, sans supervision manuelle.
Notre méthodologie
Une approche de conseil structurée, ancrée dans CRISP-DM et orchestrée en Scrum
1. Cadrer l’enjeu
Nous commençons par un cadrage métier : alignement des parties prenantes, mise en place de la gouvernance, et entretiens qualitatifs au sein des équipes. Via des comités de pilotage et des ateliers structurés, nous clarifions les objectifs, les critères de succès, les contraintes et les dépendances. En parallèle, nous évaluons les sources de données disponibles afin d’ancrer les décisions dans la réalité opérationnelle.
2. Construire et itérer
Nous traduisons les objectifs métier en pipelines data, et modèles. Cette phase couvre l'ingénerie des caractéristiques et la modélisation itérative, avec des points de validation fréquents. En cycles courts, nous testons les hypothèses, ajustons les configurations, et veillons à ce que les modèles restent explicables, robustes et alignés avec l’intention métier.
3. Valider et opérationnaliser
Nous évaluons les résultats au regard des objectifs initiaux. Une fois validés, nous déployons les solutions dans vos systèmes, accompagnons l'adoption des utilisateurs et documentons les livrables. Cette étape clôture le cycle avec les parties prenantes et pose les fondations de l'amélioration continue.
