Développement d'Agents IA
Nous construisons des agents IA qui tiennent en production, avec tool calling, retrieval, evals et supervision intégrés dès le premier jour, et non ajoutés après la démo.
Le défi
La plupart des agents IA font une démo superbe puis s'effondrent en production. Ils hallucinent des appels d'outils, échouent en silence, dérivent au fil des changements de prompts, et rien ne permet de mesurer si une modification les a améliorés ou dégradés. C'est dans l'écart entre un prototype fonctionnel et un système auquel confier de vrais utilisateurs et de vraies données que la plupart des projets s'enlisent.
Notre approche
Nous traitons les agents comme du logiciel, pas comme de la magie. Cela signifie des interfaces d'outils typées, des pipelines de retrieval évaluables, des guardrails sur ce que l'agent peut faire, des traces structurées de chaque décision, et une suite d'evals qui transforme « on le sent mieux » en un chiffre. Le résultat : un agent que vous pouvez modifier en confiance et exploiter sans surprises.
Ce que nous livrons
Tool Calling et Intégrations
Des interfaces d'outils typées et validées vers vos API internes, bases de données et plateformes SaaS, avec authentification, limitation de débit et idempotence prises en charge.
RAG et Retrieval
Des pipelines d'ingestion, de chunking, d'embedding, de recherche hybride et de reranking réglés et évalués sur votre corpus, et non un simple wrapper générique autour d'un vector store.
Workflows Multi-Étapes
Des graphes d'agents à état avec branchements, reprises, étapes avec intervention humaine et exécution durable, via LangGraph, Google ADK ou les SDK directement.
Evals et Observabilité
Des suites d'evals et un tracing structuré pour que chaque décision du modèle et chaque appel d'outil soit mesurable, débogable et protégé contre les régressions.
Guardrails et Sécurité
Validation des entrées et sorties, périmètres de permissions et contrôles de politique qui encadrent ce qu'un agent peut faire sur de vrais systèmes et de vraies données.
Systèmes Multi-Agents
Des agents coordonnés aux responsabilités claires, avec mémoire partagée et orchestration, lorsqu'un agent unique est la mauvaise abstraction pour le problème.
Notre méthode
Cadrer et Évaluer
Nous définissons le workflow, les outils et, d'abord, la façon dont nous mesurerons le succès. Les evals précèdent le code.
Construire la Colonne Vertébrale
Interfaces d'outils, retrieval et graphe d'orchestration, câblés sur de vrais systèmes dans un bac à sable.
Durcir
Guardrails, reprises, tracing et gestion des pannes jusqu'à ce que l'agent se comporte correctement face à des entrées réelles et désordonnées.
Livrer et Superviser
Mise en production avec tableaux de bord et alertes, plus une passation pour que votre équipe puisse itérer sans risque.
Questions fréquentes
Nous concevons et construisons des systèmes d'IA autonomes ou semi-autonomes capables d'appeler des outils, de récupérer du contexte, de décider et d'accomplir des tâches en plusieurs étapes. Cela couvre l'architecture, l'intégration d'outils et d'API, les pipelines de retrieval, les harnais d'évaluation, les guardrails et la supervision en production, pas seulement le prompt engineering.
Cadrons votre projet.
Parlez-nous de vos besoins. Nous répondons sous 24 heures avec une première évaluation d'architecture.
DÉMARRER UN PROJET