Building adopted agent

Passez du pilote à des agents IA vraiment utilisés au quotidien.

Nous construisons et déployons avec vous des agents IA fiables et flexibles, ancrés dans vos workflows existants. En combinant recherche utilisateur, architecture agentique robuste et sélection des bons outils, nous sécurisons leur passage en production et pilotons leur adoption grâce à des métriques d’usage et d’impact.

Vos principaux défis

Le mur du pilote : des agents prometteurs qui restent bloqués en expérimentation.

Dans beaucoup d’organisations, les projets d’agents IA n’avancent pas au-delà du pilote. Interfaces peu intuitives, effort de prompt trop élevé, manque de fiabilité face à la variété des inputs : les utilisateurs décrochent rapidement. Résultat : les investissements se diluent et la valeur business attendue ne se matérialise jamais.

Des utilisateurs démunis face à des usages qu’ils ne maîtrisent pas.

Même lorsqu’un agent IA fonctionne techniquement, les utilisateurs n’en tirent pas de valeur. Ils ne savent pas ce qu’ils peuvent demander, hésitent sur les limites, craignent de se tromper ou de “mal utiliser” l’agent. Sans accompagnement, l’adoption reste marginale, et les gains attendus disparaissent.

Une complexité technologique qui conduit à des agents fragiles et coûteux.

La multiplication des frameworks, modèles et outils rend les choix technologiques difficiles. Sans expertise dédiée, les architectures deviennent vite instables ou surdimensionnées : coûts d’inférence élevés, performances irrégulières, impossibilité de faire évoluer l’agent. Ce manque de robustesse bloque le passage à l’échelle et met les équipes en risque.

Notre approche

Ancrer l’agent dans les usages réels.

Nous identifions les situations concrètes où un agent IA peut aider : workflows existants, irritants, attentes utilisateurs. Cette étape évite les projets hors-sol et garantit que l’agent répond à un besoin réel.

Tester rapidement une première version sur des cas réels.

À partir de situations réelles (demandes clients, tickets, dossiers, exemples de code…), nous rassemblons des cas concrets pour tester l’agent. Une première version simple est évaluée sur ces cas, et permet d’identifier immédiatement là où il se trompe, ce qu’il ne comprend pas et ce qui doit être amélioré.

Faire grandir l’agent en s’appuyant sur les erreurs observées.

Nous enrichissons l’agent étape par étape : ajout de capacités, amélioration des réponses, intégration d’outils métier. Chaque itération s’appuie sur les cas réels où l’agent se trompe, jusqu’à obtenir un niveau de fiabilité suffisant pour la production.

Déployer en production et piloter l’adoption dans la durée.

Nous mettons l’agent en situation réelle rapidement, suivons l’usage via des métriques d’impact et recueillons les retours des équipes. Nous clarifions les repères d’usage et ajustons l’agent pour favoriser une adoption durable et mesurable.