Pilier 1 — IA & Agents

🤖 Agents IA & Recherche intelligente

Je connecte les LLM à vos données pour qu'ils répondent juste, prennent des décisions et déclenchent vos workflows.

Cas d'usage typiques

  • Base de connaissances interne

    Vos équipes interrogent en langage naturel un index sur Notion, Drive, PDFs et tickets historiques. Réponses sourcées, audit trail conservé.

  • Support client automatisé

    Un agent répond, classe et escalade en s'appuyant sur 5 ans de tickets résolus. Vos humains se concentrent sur les cas durs.

  • Recherche produit par similarité

    Visuelle ou sémantique. Idéal e-commerce, marketplaces, médias avec un catalogue large et des recherches floues.

  • Copilote métier

    Branché sur HubSpot, votre CRM, vos PDFs, votre code. Génère brouillons, résumés, actions à exécuter.

  • Agents qui exécutent

    Ils ne se contentent pas de répondre. Ils déclenchent des workflows, mettent à jour des outils, créent des tickets, envoient des emails.

Méthode

Comment je construis un système RAG en production

  1. 01

    Diagnostic

    Audit des sources de données. Choix vectoriel + full-text. Plan d'action priorisé par ROI.

  2. 02

    Prototype

    Un cas d'usage, deux semaines. Vos équipes le testent en vrai.

  3. 03

    Build & sécurisation

    Intégration à votre stack, RGPD natif, on-prem possible, NDA / DPA signés.

  4. 04

    Run & évolution

    Mesure de qualité (precision/recall), itérations, formation Qualiopi pour l'autonomie.

Sous le capot

Pour les profils techniques

Recherche hybride : combinaison vectoriel (embeddings) + full-text (BM25) pour battre les pures-vectoriel sur le rappel des entités nommées, sigles et numéros de produit.

Reverse indexing avec Elasticsearch / Meilisearch / OpenSearch selon contrainte d'infra. Embeddings via OpenAI, Mistral, Cohere ou modèles open-source self-hostés (BGE, E5) selon coût et souveraineté.

RAG sur mesure : chunking aware du domaine, re-ranking, guardrails métiers, citations sourcées dans la réponse, métriques precision/recall mesurées en continu.

Orchestration d'agents : n8n, Flowise, LangGraph, MCP servers. Outils branchés au CRM, à l'ERP, aux PDFs internes, au code.

La prochaine étape

30 minutes. Gratuit. Sans engagement.

À la fin, vous repartez avec :

  • Une cartographie de 2 à 3 cas d'usage IA prioritaires dans votre boîte.
  • Une estimation de ROI réaliste.
  • Un plan d'action immédiat (que vous le fassiez avec moi ou pas).

⏱ Réponse sous 24h · 📍 Paris & Île-de-France (déplacements possibles)