Agents IA sur mesure Des agents qui font avancer le travail.
Une demande formulée simplement peut devenir une suite d’actions dans votre CRM, votre PrestaShop ou votre application. Nous développons l’agent, ses outils et son cadre de travail. Quand une automatisation simple suffit, nous la retenons.
- Un premier avis, sans engagement de suivi
- Pas besoin de cahier des charges
- Une équipe à Valenciennes
Des projets auxquels nous avons contribué
- Harrys FoodService
- Esprit Dog
- Jeans Industry
- Diamant Gems
- Maison Fika
- France Barnums
- Aurlom
- Digicel
- SCS Sentinel
- Cogeferm
- Module CIC
Le point de départ.
Vos équipes passent d’une conversation à un fichier, puis d’un fichier à un logiciel pour terminer la même tâche. Un agent utile doit comprendre le contexte, accéder aux bonnes informations et exécuter les étapes autorisées jusque dans l’outil concerné.
Comment nous travaillons.
Chaque étape se termine par une décision prise avec vous.
Validé avec vousChoisir une tâche complète
Nous partons d’un début et d’une fin observables : une demande reçue, un brouillon enregistré, un ticket correctement orienté. Le scénario précise aussi les cas où une personne doit reprendre la main.
Décidé avec vousLa tâche, ses limites et ses critères de réussite.
Connecter l’agent aux outils nécessaires
Recherche dans les documents, consultation du catalogue, création d’un brouillon ou mise à jour d’un dossier : nous développons des connexions avec des droits et des paramètres explicites.
Décidé avec vousLa liste des outils et ce que chacun peut modifier.
Construire son environnement de travail
Le harness est l’environnement de travail de l’agent. Il relie le contexte, la mémoire, les procédures, les outils et les contrôles nécessaires pour poursuivre la tâche.
Décidé avec vousLe comportement de l’agent sur les scénarios prévus.
Vérifier que les actions ont bien été réalisées
Les scénarios de test contrôlent ce qui a réellement changé dans le logiciel. Nous suivons les échecs, les reprises humaines et le coût d’une tâche pour décider des évolutions.
Décidé avec vousLa mise à disposition, puis les évolutions à engager.
Concrètement, à la fin.
- Un scénario métier et ses critères de réussite
- Un agent intégré à vos interfaces
- Des outils documentés et limités au périmètre prévu
- Un harness, son environnement de travail, avec le contexte et l’état de la tâche
- Des scénarios de test et un suivi des exécutions
Qui travaille sur votre projet.
Une équipe centrale à Valenciennes et un réseau de partenaires spécialisés, mobilisés selon votre besoin.
LilianIngénieur développement IA
JubaFounder et consultant Tech
Les questions que vous vous posez.
Une autre question ? Écrivez à hello@dilios.fr ou appelez-nous.
Qu’est-ce qu’un agent IA ?
Un agent IA comprend une demande, accède aux informations utiles et enchaîne des actions autorisées dans vos outils : CRM, PrestaShop ou application métier. Contrairement à un chatbot, il ne se contente pas de répondre. Dilios Interactive, à Valenciennes, développe l’agent, ses outils et son cadre de travail, et retient une automatisation simple quand elle suffit.
Quelle différence avec un chatbot ?
Le chatbot est une interface de conversation. Un agent peut utiliser des outils et enchaîner des actions. Une même interface peut donner accès aux deux : la différence se voit dans la tâche accomplie, les connexions et les contrôles.
Agent ou automatisation simple ?
Une règle fixe suffit pour un calcul ou une décision strictement définie. Un agent se justifie quand il faut interpréter une demande et enchaîner des outils. Le cadrage compare les deux sur votre tâche.
Que peut-on lui déléguer ?
Des tâches dont le périmètre, les sources et le résultat attendu peuvent être définis : préparer une fiche, classer une demande client ou mettre à jour un dossier. Les décisions sensibles et les actions irréversibles suivent des règles adaptées au projet.
L’agent peut-il fonctionner avec un modèle local ?
Oui, si le modèle et l’infrastructure retenus répondent aux besoins du scénario. Nous évaluons l’usage des outils, la qualité, le temps de réponse et les ressources nécessaires avant de choisir.
Peut-il continuer après une erreur ?
L’environnement de travail de l’agent peut mémoriser les étapes terminées et prévoir de nouvelles tentatives sans répéter une modification déjà effectuée. Nous définissons et testons les cas où il faut reprendre la tâche ou demander l’aide d’une personne.
Comment repère-t-on une erreur ou une invention du modèle ?
Par des contrôles qui ne dépendent pas du modèle : sources citées, vérification de l’effet réel des actions dans le logiciel, jeu de scénarios rejoué avant chaque mise à disposition. Le journal d’exécution permet de retrouver ce qui s’est passé.
Que se passe-t-il quand le modèle change ?
Une nouvelle version peut modifier les résultats, en mieux comme en moins bien. Les scénarios de test sont rejoués avant la bascule, et l’architecture permet de revenir à la version précédente si besoin.
Faut-il d’abord lancer un projet data ?
Pas forcément. L’agent s’appuie sur les données et les fonctions déjà présentes dans vos outils. Le cadrage vérifie qu’elles suffisent pour la tâche choisie ; si une source manque ou n’est pas fiable, on la traite avant.
Combien coûte un agent IA ?
Le budget réunit le développement (agent, outils, harness, tests) et l’usage (appels au modèle ou matériel, hébergement, suivi). Il dépend surtout du nombre d’outils à connecter et des validations à prévoir. Nous le chiffrons après le cadrage de la tâche.
