Déployer des agents IA

Des agents IA qui font le travail

Les agents recherchent, vérifient des documents et pilotent vos systèmes – avec une validation humaine partout où une personne doit décider. Nous les construisons sur des standards ouverts, mesurables et prêts à être transmis.

Parler de votre cas d'usage Voir les cas d'usage

Démarrage en sprint de 4 semainesMulti-agentsRAGAutomatisationMCP & A2A

Comprendre les Agents IA

Quelle différence entre agents IA et chatbots ?

Un agent IA est comme un collaborateur numérique qui accomplit des tâches de manière autonome – il ne se contente pas de répondre, il agit, apprend et se connecte à d'autres systèmes.

Chatbot

Répond aux questions selon des règles prédéfinies ou un entraînement.

Bots FAQ
Chat service client
Requêtes état commande

Réactif – attend les entrées

Agent IA

Agit de manière autonome : recherche, décide et exécute des actions.

Assistant recherche
Analyse de données
Traitement documentaire

Proactif – travaille de manière autonome

Système Multi-Agents

Plusieurs agents spécialisés travaillent de manière coordonnée sur des tâches complexes.

Pipelines de contenu
Due Diligence
Rapports automatisés

Orchestré – comme une équipe

Trois types d'agents

Le bon choix dépend de votre tâche, pas de la technologie.

(01)

Orchestration Multi-Agents

Plusieurs agents spécialisés coordonnés par un superviseur. Idéal pour les tâches complexes nécessitant différentes capacités.

Élevée · Recherche Complexe · Pipelines de Contenu · Analyse de Données

(02)

Agents RAG & Connaissances

Agents avec accès à vos connaissances propriétaires. Combine les capacités LLM avec votre base de données d'entreprise.

Moyenne · Support Client · Recherche Interne · Analyse de Documents

(03)

Workflows d'Automatisation

Agents spécifiques aux tâches avec appel d'outils. Automatisez les processus récurrents avec une prise de décision intelligente.

Faible-Moyenne · Automatisation de Processus · Traitement de Données · Reporting

Exemples par secteur

À quoi ressemblent des cas d'usage typiques. Ce sont des exemples, pas des chiffres clients.

Automatisation

Artisanat & Construction

Génération automatique de devis à partir de plans et cahiers des charges

Agent RAG

Santé

Assistant de documentation : résume les rapports de soins et prépare les transmissions – la décision reste au professionnel.

Automatisation

Hôtellerie-Restauration

Gestion intelligente des réservations avec optimisation automatique des tables

Agent RAG

Commerce de Détail

aiAgents.industries.examples.einzelhandel.example

Multi-Agents

Services

aiAgents.industries.examples.dienstleistungen.example

Agent RAG

Automobile

aiAgents.industries.examples.automotive.example

Automatisation

Fitness & Bien-être

aiAgents.industries.examples.fitness-wellness.example

Multi-Agents

Capital-Risque

aiAgents.industries.examples.venture-capital.example

Multi-Agents

Incubateurs & Accélérateurs

aiAgents.industries.examples.inkubatoren-acceleratoren.example

Multi-Agents

Agences Marketing

Des briefs de campagne au contenu multicanal dans la voix de la marque

Agent RAG

Grandes Entreprises

Révision conformité à l'échelle de l'entreprise pour contrats et politiques

État 09/2026

Avec quoi nous construisons des agents

Nous ne dépendons d'aucun fournisseur. La base reste ; modèles et outils changent quand de meilleurs apparaissent.

(01)

Socle d'agents

Notre standard est Hermes Agent (Nous Research, licence MIT) : compétences selon le standard ouvert Agent Skills, mémoire entre les sessions, planificateur et sous-agents isolés. Si votre équipe utilise déjà un framework, nous travaillons avec.

Hermes Agent
Claude Agent SDK
OpenAI Agents SDK
LangGraph
Google ADK
Microsoft Agent Framework
PydanticAI

(02)

Modèles

Nous choisissons par tâche : de grands modèles pour la planification et les décisions difficiles, de petits modèles économiques pour les étapes de routine. Les modèles ouverts peuvent tourner sur votre propre matériel.

Claude
GPT
Gemini
Mistral
Qwen
DeepSeek
GLM
gpt-oss

Modèles ouverts sur votre propre matériel : Agents IA locaux →

(03)

Protocoles & standards

MCP relie les agents aux outils et aux données, A2A relie les agents entre eux. Les deux relèvent aujourd'hui de la Linux Foundation – aucun fournisseur ne peut les retirer seul.

MCP
A2A
Agent Skills
AGENTS.md
OpenAPI

(04)

Connaissances & données

RAG sur vos documents : le plus souvent Postgres avec pgvector, une base vectorielle dédiée pour les très grands volumes.

pgvector
Qdrant
Weaviate
Pinecone
Convex
Supabase

(05)

Exploitation & qualité

Chaque exécution est journalisée et traçable. Avant la mise en production, des evals vérifient que l'agent résout de façon fiable les cas convenus – puis à nouveau après chaque changement de modèle.

Langfuse
LangSmith
OpenTelemetry
Evals
n8n
Docker

État septembre 2026. Nous tenons cette liste à jour au fil du marché.

Sécurité & contrôle

Un agent agit dans vos systèmes. C'est pourquoi nous posons d'abord les limites.

(01)

Validation humaine

Les étapes critiques – paiements, envois, suppressions – ne s'exécutent qu'après validation.

(02)

Droits minimaux

Chaque agent n'obtient que les outils et données nécessaires à sa tâche.

(03)

Garde-fous

Entrées et sorties sont contrôlées ; budget et nombre d'étapes sont plafonnés.

(04)

Traçabilité

Chaque exécution est journalisée : quelle source, quel outil, quelle décision.

(05)

Tests avant mise en production

Des evals avec vos cas réels – répétées après chaque changement de modèle ou de prompt.

(06)

UE ou votre propre matériel

Exploitation chez des fournisseurs européens ou entièrement sur site, sans que les données quittent l'entreprise.

(07)

RGPD

Nous vous accompagnons pour le registre des traitements, les contrats de sous-traitance et l’AIPD.

(08)

Arrêt d'urgence

Les agents peuvent être mis en pause à tout moment ; une personne peut reprendre chaque tâche.

Comment nous y travaillons

Atelier
Mise en place
Sprint
Réalisation & suivi

(01)

Sprint

Quatre semaines sur un seul objectif, avec un résultat opérationnel à la fin.

4 semaines · prix fixe après cadrage

(02)

Réalisation & suivi

Nous développons le projet et restons à vos côtés une fois qu'il est en production.

après cadrage, en continu · prix fixe après cadrage ; suivi facturé au mois

Inclus

(01)

Développement d'agents IA personnalisés

(02)

Intégration LLM (Claude, GPT, Gemini)

(03)

Systèmes RAG & bases de connaissances

(04)

Automatisation des workflows

(05)

Intégrations API

(06)

Formation & documentation

(07)

Optimisation continue

Non inclus

(01)

Entraînement de modèles IA propres

(02)

Annotation ou étiquetage données

(03)

Coûts API LLM continus

Déroulement

(01)

Discovery & Design

Analyse des cas d'usage, évaluation des capacités IA, conception de l'architecture

W1-2

(02)

Développement

Développement des agents, intégration LLM, mise en place de la base de connaissances

W3-6

(03)

Tests & Optimisation

Tests de qualité, optimisation des prompts, tuning des performances

W7-8

(04)

Déploiement & Formation

Déploiement en production, formation de l'équipe, optimisation continue

(01)

Tout ce que vous devez savoir sur le développement d'agents IA

Questions Fréquentes sur les Agents IA

(01)Qu'est-ce qu'un Agent IA ?

Un agent IA est un système logiciel autonome qui utilise les Large Language Models (LLM) pour exécuter des tâches de manière indépendante. Contrairement aux simples chatbots, un agent peut utiliser des outils, prendre des décisions et exécuter des workflows multi-étapes – sans intervention humaine à chaque étape.

(02)Quand utiliser Multi-Agents plutôt que Single-Agent ?

Les systèmes multi-agents sont adaptés aux tâches complexes nécessitant différentes capacités. Exemple : Un agent de recherche cherche, un agent d'analyse évalue, un agent rédacteur crée le rapport. Pour des tâches plus simples et ciblées, un seul agent avec plusieurs outils est souvent suffisant.

(03)Combien coûte le développement d'un agent IA ?

Cela dépend du périmètre. Nous commençons le plus souvent par un sprint : quatre semaines sur un agent bien délimité, à prix fixe après cadrage – l'offre arrive sous 48 heures. Pour d'abord trier vos idées, commencez par un atelier à prix fixe. Les coûts courants proviennent surtout de l'utilisation des modèles ; nous les estimons avec vous en amont.

(04)Combien de temps dure la mise en œuvre ?

Un premier agent en production naît généralement d'un sprint de quatre semaines. Les projets plus larges – plusieurs agents, de nombreux systèmes connectés, des circuits de validation stricts – sont ensuite étendus pas à pas en build, avec une démo après chaque étape.

(05)Quelles technologies Context Studios utilise-t-il ?

Notre socle est Hermes Agent de Nous Research (licence MIT) : compétences selon le standard ouvert Agent Skills, mémoire entre les sessions, planificateur et sous-agents isolés – exploitable en local, dans Docker ou dans le cloud. Si votre équipe utilise déjà le Claude Agent SDK, l'OpenAI Agents SDK, LangGraph, Google ADK ou le Microsoft Agent Framework, nous travaillons avec. Nous choisissons les modèles par tâche, par exemple Claude, GPT et Gemini, en local Qwen, DeepSeek ou GLM. Les outils sont connectés via MCP, les agents entre eux via A2A.

(06)Comment la sécurité des agents IA est-elle assurée ?

Les étapes critiques ne s'exécutent qu'après validation humaine, chaque agent ne reçoit que les droits strictement nécessaires, et des garde-fous contrôlent entrées et sorties. Chaque exécution est journalisée ; des evals testent l'agent avant la mise en production et après chaque changement de modèle. Les standards sont en cours d'élaboration : le NIST a lancé en février 2026 son AI Agent Standards Initiative – nous suivons l'état de l'art.

(07)Comment gérez-vous le RGPD et la protection des données avec les agents IA ?

La protection des données est intégrée dans notre architecture dès le départ (Privacy by Design). Nous utilisons des options d'hébergement européennes, un stockage minimal des données et des protocoles de traitement transparents. Les données personnelles ne sont traitées que lorsque c'est nécessaire pour la tâche. Nous accompagnons la création d'analyses d'impact sur la protection des données et documentons tous les flux de données pour vos exigences de conformité.

(08)Les agents IA sont-ils répandus en entreprise ?

Moins que ne le laisse croire l'engouement. Selon Gartner (enquête DSI 2026), seules 17 % des organisations ont déployé des agents IA, et plus de 60 % prévoient de le faire d'ici deux ans. Gartner s'attend aussi à ce que plus de 40 % des projets d'IA agentique soient abandonnés d'ici fin 2027 – surtout faute de valeur claire ou à cause des coûts. C'est pourquoi nous commençons par un cas d'usage dont la valeur se mesure.