Rôle de l’agent délimité
Entrées acceptées, résultat attendu, seuil de confiance et cas de refus sont définis en langage métier.
Intégration de l’IA
Construire un agent IA relié à vos données et à vos outils
Nous construisons un agent IA sur une tâche délimitée — lire, classer, extraire ou préparer — puis nous le raccordons au processus qui existait déjà.
Parler de ce besoinCe que vous obtenezUn agent IA utile dans le flux de travail, pas un assistant isolé dans un nouvel onglet.
Cette mission est utile si…
- Le contenu à lire varie, mais les informations recherchées sont toujours les mêmes.
- Un brouillon peut faire gagner du temps à condition d’être relié au bon dossier.
- Les réponses doivent citer une source interne plutôt que s’appuyer sur le web.
- L’équipe veut savoir qui tranche, quand, et sur quelle information.
Du concret à chaque étape.
La mission ne se résume pas à une configuration technique. Les règles, les choix et la reprise restent lisibles après notre intervention.
Choix du modèle
Le modèle est choisi selon la donnée, le coût, le temps de réponse et les contraintes d’hébergement, pas selon une préférence de marque.
Connexion au processus
Le résultat rejoint le CRM, l’ERP, la GED ou la boîte mail avec son contexte et ses sources.
Jeu de tests métier
Des exemples réels et des cas limites servent à vérifier les réponses avant l’ouverture à l’équipe.
Un chemin court, vérifiable.
Chaque passage produit un élément que votre équipe peut relire et contester.
- 01
Échantillonner
Réunir des exemples représentatifs et les erreurs à éviter.
- 02
Comparer
Tester plusieurs approches sur les mêmes critères métier.
- 03
Intégrer
Raccorder la sortie au bon dossier et au bon responsable.
- 04
Surveiller
Suivre refus, corrections, coût et dérive dans le temps.
Des situations que l’on peut montrer.
- Extraire références, dates, quantités et pièces manquantes d’un PDF.
- Classer une demande et proposer le bon destinataire avec une explication.
- Préparer un compte rendu ou une réponse à partir du dossier réel.
- Comparer un document à une liste de contrôle métier.
Systèmes concernés
- OpenAI
- Anthropic
- Azure AI
- AWS
- Supabase
- GED
- CRM
Avant de commencer.
Quelle différence entre un agent IA et un assistant IA ?
Un assistant répond ou prépare un contenu à la demande. Un agent IA peut aussi enchaîner des étapes et appeler des outils dans un périmètre autorisé. Dans les deux cas, Flux45 définit les sources, les droits, les limites et les validations avant la mise en production.
Utilisez-vous toujours le même modèle d’IA ?
Non. Le choix dépend du format, de la sensibilité, du coût, du délai attendu et des systèmes déjà en place.
Nos données servent-elles à entraîner un modèle public ?
Ce point dépend du fournisseur et du contrat retenus. Il est vérifié avant la connexion et documenté dans l’architecture choisie.
Comment vérifier la qualité des réponses ?
Un jeu de tests métier, des sources visibles et le suivi des corrections permettent de mesurer la qualité sur votre tâche réelle.
Montrez-nous un exemple réel.
Un e-mail, un dossier ou une capture du passage actuel suffit pour préparer un premier échange utile.
Premier échange non facturé. Le devis précède toute connexion à vos systèmes.