Des systèmes d’IA autonomes qui accomplissent des tâches d’affaires complexes de bout en bout — pas seulement répondre à des questions. Construits sur des cadres d’agents LLM modernes et déployés sur votre infrastructure, pour un contrôle et une traçabilité complets.
Ce que nous construisons #
Contrairement aux agents conversationnels, les agents IA passent à l’action. Ils planifient, utilisent des outils, parcourent les systèmes internes, appellent des API et exécutent des flux de travail en plusieurs étapes avec une intervention humaine minimale. Core-AI conçoit des systèmes d’agents qui se connectent de façon sécurisée à vos outils — CRM, systèmes de billetterie, bases de données, API internes — afin d’automatiser le travail qui exige encore aujourd’hui une personne à chaque étape.
Chaque agent que nous construisons fonctionne sur votre infrastructure, avec des journaux d’exécution complets, des permissions d’outils limitées par rôle et la possibilité d’exiger une approbation humaine pour les actions sensibles.
Exemples d’agents #
- Agent de recherche — Recueille de l’information dans les documents internes, sur le web et dans des bases de données structurées ; produit des dossiers complets avec sources citées.
- Agent des opérations — Se connecte aux systèmes de billetterie, d’ERP et de CRM pour automatiser des flux de travail interplateformes qui exigeaient auparavant des transferts manuels.
- Agent d’analyse de données — Interroge les jeux de données internes, dégage les tendances et génère des constats exploitables avec graphiques et explications en langage naturel.
- Agent de conformité — Examine les documents et les contrats à la lumière de votre bibliothèque de politiques ; signale les risques pour révision juridique.
- Agent DevOps — Trie les alertes, exécute des diagnostics et propose (ou, avec approbation, applique) des correctifs.
Architecture #
Demande
Planificateur
Exécution
Systèmes
Résultat
Principes d’ingénierie #
- Permissions limitées par outil — Les agents n’obtiennent l’accès qu’aux outils et aux API dont ils ont besoin.
- Points de contrôle humains — Des portes d’approbation configurables avant toute action irréversible.
- Piste d’audit complète — Chaque décision, appel d’outil et résultat est journalisé pour révision.
- Garde-fous déterministes — Des règles codées en dur se superposent au jugement du LLM pour les chemins critiques en matière de conformité.
- Cadres d’agents ouverts — Construits sur des bibliothèques bien établies (LangGraph, AutoGen, orchestrateurs sur mesure) afin que vous puissiez étendre le système vous-même.
Services connexes #
- Agents conversationnels d’entreprise — lorsque la conversation suffit et que l’action autonome n’est pas nécessaire.
- Déploiement d’infrastructure IA — l’environnement d’exécution de vos agents.
- Intelligence documentaire — les agents ont besoin d’une base de connaissances bien structurée pour raisonner.
Foire aux questions #
Quelle est la différence entre un agent IA et un agent conversationnel ?
Un agent conversationnel répond à des questions. Un agent IA passe à l’action. Les agents peuvent planifier des tâches en plusieurs étapes, appeler des API externes, interroger des bases de données, écrire et exécuter du code, et enchaîner des appels d’outils pour atteindre un objectif — le tout avec une intervention humaine minimale. Nous intégrons des points de contrôle humains pour toute action sensible ou irréversible.
À quels systèmes d'entreprise un agent IA peut-il se connecter ?
Les agents peuvent se connecter à tout système doté d’une API ou d’un SDK : CRM (Salesforce, HubSpot), systèmes ERP, plateformes de billetterie (Jira, ServiceNow), bases de données internes, outils de communication (Slack, Teams) et API internes sur mesure. L’accès aux outils est limité aux permissions strictement nécessaires à chaque agent.
Comment empêchez-vous les agents de poser des gestes non voulus ou nuisibles ?
Nous mettons en place plusieurs couches de garde-fous : des règles déterministes pour les chemins critiques en matière de conformité, qui priment sur le jugement du LLM ; des points d’approbation humaine configurables avant toute action irréversible ; des journaux d’audit complets de chaque décision et de chaque appel d’outil ; et des environnements de test isolés avant le déploiement en production.
Sur quels cadres d'agents construisez-vous ?
Nous travaillons avec des cadres libres bien établis — LangGraph, AutoGen et des orchestrateurs sur mesure — selon la complexité et les exigences de traçabilité de votre cas d’usage. Nous privilégions les cadres offrant une bonne observabilité et un vrai contrôle humain plutôt que des solutions opaques.