Premier rendez-vous 30 min : gratuit
Calendly, sans engagement, sans discours commercial. Vous repartez avec un diagnostic même si on ne travaille pas ensemble.
04 · Service
Agents autonomes IA
Des agents IA supervisés (programmes IA qui décident seuls sous votre contrôle) qui exécutent des tâches en autonomie : notation des prospects (scoring), enrichissement B2B (d'entreprise à entreprise), qualification de demandes entrantes, recherche multi-sources, collecte structurée de données publiques. Plusieurs agents en parallèle qui se passent l'info et vous livrent un résultat structuré, avec des règles configurables que vous validez. La différence avec une automatisation classique : ils choisissent leurs actions au lieu de suivre un script figé, dans le cadre que vous avez défini. L'agent autonome est open source sur GitHub : la preuve par le code.
L'essentiel : un agent IA supervisé se met en place en 2 à 6 semaines, sur devis avec réponse sous 48h, en mission ou en abonnement mensuel. Il exécute des tâches en autonomie (notation, enrichissement, qualification, recherche) dans un cadre que vous validez. Démo réelle disponible : l'agent HubSpot. Premier rendez-vous de 30 minutes gratuit. Agents IA à Martigues →
Premier rendez-vous 30 min · gratuit
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Devis fixe sous 48h
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Code livré sur votre GitHub
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Pas de récurrent imposé
À qui s'adresse cette offre ?
PME avec des processus métier complexes (qualification commerciale, recherche d'informations, analyse de données entrantes) que les outils standard ne couvrent pas.
Quel problème elle résout
Vos équipes traitent un volume d'information qui dépasse leur capacité. Les logiciels en ligne classiques (SaaS) ne s'adaptent pas à vos besoins spécifiques. Vous voulez un système qui exécute des tâches complexes en autonomie, mais sous votre supervision.
Ce qui est mis en place
- Plusieurs agents spécialisés qui coopèrent, adaptés à votre cas d'usage
- Agents IA supervisés qui exécutent des tâches définies (notation, enrichissement, qualification, recherche)
- Règles de décision configurables que vous validez
- Interface de pilotage pour visualiser ce que font les agents et reprendre la main si besoin
- Journal complet et vérifiable des actions effectuées
Résultat attendu
Un système qui traite en continu un flux d'information ou de demandes, avec une qualité constante et une trace auditable.
→ Anatomie
Comment fonctionne un agent IA
Pas une boîte noire. Un cycle clair, observable de bout en bout, que vous pouvez mesurer et corriger. C'est ce qui sépare un agent fiable d'un gadget d'IA qui invente.
01 · Mission reçue
Reçoit une mission
Prospect (lead) entrant, demande client, signal d'achat détecté.
→
02 · Réflexion
Réfléchit, décompose
« Pour qualifier ce prospect, je dois enrichir sa fiche + vérifier LinkedIn + le noter ».
→
03 · Actions
Se connecte aux bons outils
Apollo, recherche web, votre fichier clients (CRM), base interne, autres agents.
01 · Le constat
L'IA générative seule ne suffit pas
Vous avez déjà testé ChatGPT pour automatiser certaines tâches. Vous avez vite buté contre les mêmes murs. Voilà pourquoi les agents existent : et pourquoi un assistant ChatGPT personnalisé ne suffit pas.
L'IA générative seule ne fait rien
Un modèle de langage (LLM, comme ChatGPT ou Claude) attend qu'on lui parle. Il ne va pas chercher vos prospects dans HubSpot, n'envoie pas d'email, ne se réveille pas à 3h du matin pour qualifier une demande entrante. Sans agent autour, l'IA est passive : elle subit.
Les workflows sont rigides
Un workflow (suite d'actions automatisées) Zapier ou Make suit un chemin figé. Si la donnée d'entrée varie, il casse. Un agent gère l'imprévu : il choisit ses outils selon le contexte, retente quand ça échoue, demande de l'aide si bloqué.
Les réponses inventées vous coûtent cher
Un assistant ChatGPT personnalisé mal cadré invente des informations (les « hallucinations » de l'IA), cite des sources qui n'existent pas, sort une note sans logique. Sans traçage de chaque décision (observabilité), vous découvrez le problème quand un client vous le signale. Trop tard.
Le « copier-coller dans ChatGPT » n'est pas une stratégie
Vos équipes utilisent l'IA comme un assistant manuel. Chacun ses instructions à l'IA, son outil, sa version. Aucune capitalisation, aucune cohérence, aucune mémoire d'entreprise. L'IA reste un gadget individuel au lieu d'un système.
02 · En pratique
Ce que vous obtenez, livré clé en main
Un agent IA n'est pas un script. C'est un système avec une mémoire, des outils, des garde-fous et une supervision. Voilà ce qui est dans la boîte.
Cadrage de mission & choix d'architecture
Atelier de 2h pour définir précisément ce que l'agent doit faire, ses entrées, ses sorties, ses limites. Choix entre agent simple, multi-agents, ou hybride humain-dans-la-boucle selon la criticité.
Conception des instructions & outils de l'agent
Rédaction des instructions données à l'IA (prompts) par rôle, définition des outils accessibles (accès à vos logiciels par API, fonctions, accès aux données), schéma de communication entre agents. La rédaction de ces instructions n'est pas un détail : c'est le cerveau de l'agent.
Mémoire & base de connaissance
Indexation de vos documents internes (procédures, fiches produits, historique client) dans une base de connaissances consultable par l'IA (mémoire vectorielle), technique appelée RAG : l'agent répond avec VOS données et pas avec son entraînement générique. Mise à jour automatique quand vos documents changent.
Garde-fous & traçage de chaque décision
Validation des résultats avant action, passage de main à un humain sur les cas sensibles, journal détaillé de chaque raisonnement, tableau de bord de supervision. Vous voyez en temps réel ce que l'agent décide et pourquoi.
Intégration dans vos outils existants
Connexion à votre CRM (HubSpot, Pipedrive, Salesforce), votre messagerie, vos bases de données, vos outils métier. L'agent travaille là où votre équipe travaille, sans interface supplémentaire à apprendre.
Tests, calibrage & itérations
Jeu de cas de test représentatifs, mesure du taux de réussite, repérage des dérives, ajustement des instructions et outils. On n'arrête pas tant que les indicateurs ne sont pas au vert.
03 · Pour qui
Vous allez vous reconnaître dans l'un de ces 3 profils
Les agents IA ne sont pas pour tout le monde. Voici les contextes où ils sont une vraie révolution, et ceux où c'est prématuré.
Profil 01
L'équipe commerciale noyée sous les prospects à qualifier
Vous recevez 50 à 500 demandes entrantes par mois et vos commerciaux passent un temps fou à trier. Un agent qualifie en amont, enrichit avec des données externes, note chaque prospect et n'envoie au commercial que ceux qui valent un appel. Gain : souvent 60 à 80% du temps de qualification, selon le volume et la qualité de vos données.
Profil 02
Le dirigeant qui veut industrialiser sa veille
Vous lisez 30 sources par semaine pour rester au courant de votre secteur, vos concurrents, vos prospects. Un agent fait la veille pour vous : scrute, résume, alerte sur les signaux faibles, vous livre un point quotidien. Vous lisez 10 min ce qui vous prendrait 3h.
Profil 03
L'entreprise avec une expertise unique à industrialiser
Votre avantage compétitif, c'est l'expertise pointue d'une ou deux personnes : qui sont saturées de travail. Un agent encode leur méthode, leur grille d'analyse, leurs critères. Il pré-traite les dossiers pour que vos experts ne fassent que ce qu'eux seuls savent faire : arbitrer.
04 · Exemples
3 missions type
Parmi les chantiers d'agents les plus courants. Chaque cas est adapté à votre contexte, mais voilà à quoi ressemble une intervention typique.
01
Agent de qualification de prospects entrants
Pour : équipe commerciale B2B
Chaque demande entrante (formulaire, email, chatbot) est captée par l'agent. Il enrichit l'entreprise via Apollo / Pappers / recherche web, vérifie l'adéquation avec votre client idéal (ICP), note sur 100 selon votre grille de critères, et l'oriente vers le bon commercial avec un résumé de 5 lignes. Les prospects sous le seuil reçoivent automatiquement une série d'emails pour garder le contact (nurturing) et les mûrir.
ClaudeHubSpot APIApollon8nPostgres
02
Système multi-agents de veille concurrentielle
Pour : dirigeant de PME / cabinet de conseil
3 agents en parallèle. L'« éclaireur » parcourt automatiquement 40 sources (sites concurrents, presse spécialisée, LinkedIn, Crunchbase) toutes les 6h. L'« analyste » trie les signaux faibles, écarte le bruit, regroupe par thème. Le « rédacteur » vous livre chaque matin un point de 10 minutes avec les 5 sujets qui comptent.
ClaudeLangChainmémoire vectoriellePlaywrightn8n
03
Agent expert métier (cabinet de conseil)
Pour : structure avec une méthodo propriétaire
Indexation intelligente de 200 dossiers passés (mémoire vectorielle), encodage de la méthode d'analyse du cabinet, agent qui pré-instruit chaque nouveau dossier : identifie les enjeux, propose une grille de questions, esquisse une recommandation. L'expert valide ou corrige : il n'écrit plus à partir d'une page blanche.
ClaudePythonPineconeFastAPIPostgres
05 · Les outils
Les outils utilisés au quotidien
Sélection selon vos contraintes de souveraineté, de coût et de criticité. Pas de dogme outil, du résultat.
Claude (Anthropic)
OpenAI GPT-5.5
LangChain
LangGraph
LlamaIndex
CrewAI
Mistral
Llama 3
Qwen
Pinecone
Postgres pgvector
Neo4j
FastAPI
Python
Node.js
Playwright
Apollo
n8n
Make
+ briques techniques standard
06 · Le déroulé
Le déroulé d'une mission type
Pas de jargon inutile, pas de projet tunnel planifié des mois à l'avance. 4 étapes, transparentes, où vous validez à chaque palier avant qu'on continue.
01 · J0
Premier rendez-vous (30 min, gratuit)
On parle du processus à automatiser, des données disponibles, de la criticité. Verdict honnête : un agent IA est-il pertinent ou une simple automatisation suffirait ?
02 · J+5
Atelier de cadrage
2h ensemble pour définir précisément l'agent, ses entrées, ses outils, ses garde-fous. Vous recevez une note technique et une proposition d'exécution chiffrée.
03 · J+15
Prototype fonctionnel
Premier agent en environnement de test, sur votre vrai jeu de données. Vous jouez avec, vous testez les cas limites, on calibre les instructions données à l'IA et les outils.
04 · J+30+
Mise en service & supervision
Déploiement progressif (10% du flux, puis 50%, puis 100%), tableau de bord de supervision, point de calibrage hebdo le premier mois, formation des utilisateurs.
Outil gratuit
Faites le point avant de vous lancer
Un outil gratuit, sans email, pour poser un premier chiffre ou un premier verdict avant d'en parler. Les résultats sont indicatifs et restent dans votre navigateur.
07 · FAQ
Les questions qui reviennent
Si la vôtre n'est pas là, le plus simple est d'en parler 30 minutes en visio.
C'est quoi un agent IA ?
Un agent IA, c'est un programme qui prend des décisions par lui-même pour atteindre un objectif que vous lui avez donné. Il peut chercher de l'information, appeler d'autres outils (CRM, web, base de données), raisonner sur les résultats et adapter sa stratégie. La différence avec une simple automatisation, c'est qu'il choisit ses actions au lieu de suivre un script figé. La différence avec un chatbot, c'est qu'il agit dans vos systèmes au lieu de juste répondre à une question.
Pourquoi pas juste utiliser ChatGPT ?
ChatGPT répond à une question. Un agent fait une mission. ChatGPT ne se connecte pas à votre CRM, ne lance pas des recherches web autonomes, ne tourne pas 24h/24 sur vos demandes entrantes, ne mémorise pas vos processus internes. Un agent oui : il agit dans vos systèmes, sur vos données, vers un résultat livré, avec une trace de ses raisonnements pour que vous puissiez superviser.
Mes données sont-elles envoyées à OpenAI / Anthropic ?
Pas forcément. Selon votre niveau de sensibilité, on peut utiliser des modèles cloud (OpenAI, Anthropic, Mistral) avec hébergement européen et des accords qui interdisent d'utiliser vos données pour entraîner les modèles (no-training), des modèles open-source hébergés sur vos serveurs (Llama, Qwen, Mistral local) pour qu'aucune donnée ne sorte de chez vous, ou un mix des deux (modèle local pour les tâches sensibles, cloud pour le reste). La donnée sensible reste où vous voulez qu'elle reste.
Combien ça coûte à faire tourner ?
Le coût d'utilisation du modèle d'IA est marginal comparé à un humain : quelques appels au modèle par décision, de l'ordre du centime à l'usage. Le vrai investissement, c'est la conception et l'intégration : 2 à 6 semaines de mission selon la complexité (simple agent ou système multi-agents avec mémoire et garde-fous), chiffrée après un cadrage du périmètre.
Comment je sais qu'il fait bien son travail ?
Chaque agent livré est tracé : vous voyez ses raisonnements, ses appels d'outils, ses décisions, dans un tableau de bord de supervision. On définit ensemble des indicateurs de réussite mesurables (taux de qualification correcte, coût par prospect traité, temps gagné, taux de passage de main à un humain). Si l'agent dérive, vous le savez en temps réel et on recalibre.
Et s'il fait une bêtise ?
C'est précisément pour ça qu'on conçoit des garde-fous. Validation systématique des actions critiques (envoi d'email, modification du CRM, appel payant à un service externe), seuils de confiance pour passer la main à un humain, environnement d'essai isolé (sandbox) pour les premiers jours, retour en arrière en un clic. Un agent bien conçu n'a pas le droit d'aller plus loin que ce qu'on lui a explicitement permis.
Engagements
Ce sur quoi vous pouvez compter à 100%.
Devis fixe sous 48h
Chiffrage à la mission : prix fixe pour le périmètre validé. Toute demande hors périmètre est chiffrée avec vous avant d'être engagée.
Code transmis sur votre GitHub
Dépôt privé à votre nom, documentation incluse. Vous pouvez tout reprendre en interne ou changer de prestataire à tout moment.
Aucune relance commerciale
Pas d'email de démarchage, pas de chasse. Si vous voulez avancer vous revenez, sinon on en reste là. Honnêteté radicale.
08 · Contact
Un projet, une idée, un doute ?
Réservez un créneau de 30 minutes en visio. C'est gratuit, sans engagement, sans discours commercial. On regarde ensemble si votre projet est faisable, dans quel délai, à quel coût.
→ Et aussi
Les autres services
Les agents IA se combinent souvent avec de la prospection (pour qualifier les prospects), de l'automatisation (pour exécuter leurs décisions) ou un chatbot (pour les mettre à disposition des utilisateurs).
03
Prospection multi-canal
Recherche de vos clients idéaux, séquences LinkedIn + email + téléphone. Souvent en duo avec un agent de qualification.
Découvrir →02
Automatisation de processus
Workflows n8n / Make pour exécuter ce que les agents décident.
Découvrir →05
Création de chatbots
Module de discussion pour mettre un agent à disposition de vos utilisateurs.
Découvrir →