Au-delà du chatbot. Nous concevons des agents IA qui raisonnent, planifient et exécutent des tâches métier complexes en se branchant sur vos outils existants (CRM, ERP, base de données) via le Model Context Protocol (MCP). Pas de démo qui brille : du déploiement en production réelle, avec ROI mesurable.
Trois mots, trois objets différents. Si vous mélangez, vous achetez ce dont vous n'avez pas besoin et vous payez 10× le prix juste.
Répond à partir d'arbres de décision pré-définis. Ne sait que ce qu'on lui a appris à dire.
Bon pour : FAQ basique, qualification simple. Mauvais pour : tout ce qui demande du contexte.
Cherche dans une base vectorielle vos documents, puis répond avec un LLM. Comprend le contexte.
Bon pour : assistant documentaire, support niveau 1. Mauvais pour : agir, déclencher des actions.
Raisonne, choisit ses outils via MCP, exécute des actions, vérifie le résultat, itère. Agit comme un employé senior.
Bon pour : automatiser un processus métier complet (vente, support, finance). C'est ce qu'on fait ici.
Le Model Context Protocol est un protocole standardisé open-source créé par Anthropic. Il permet aux modèles d'IA (Claude, GPT, Mistral) de se connecter à n'importe quel outil ou source de données via une interface unifiée.
Avant MCP : chaque intégration outil ↔ IA était à coder manuellement. Avec MCP : c'est l'équivalent d'un USB-C — un seul protocole, tous les outils. Concrètement, on connecte un agent à HubSpot, Notion, votre base SQL, vos APIs métier, en quelques heures au lieu de plusieurs semaines.
On commence par un POC sur un cas d'usage précis. Si le ROI est là, on bascule en agent en production avec monitoring, conformité RGPD et passation à vos équipes.
2 à 3 semaines. Un cas d'usage ciblé, agent fonctionnel testable avec vos vraies données. Restitution + ROI mesuré.
4 à 8 semaines. Agent déployé en prod avec monitoring, conformité RGPD, formation de vos équipes. Code maintenable.
Cas d'usage atypique ou besoin sur mesure ? On adapte.
Tirés de nos 100+ projets. Chiffres réels, secteurs anonymisés à la demande des clients.
Connecté à HubSpot/Salesforce + Gmail + Google Meet via MCP. Écoute les appels, met à jour le CRM, déclenche les relances, alerte sur les deals qui stagnent.
Pipeline OCR + GPT-4 Vision + LLM. Extraction structurée des factures, rapprochement automatique avec bons de commande, injection dans Sage.
Architecture RAG Python + Pinecone connectée à Zendesk. Le bot résout 60% des tickets niveau 1 en moins de 30 secondes, avec confiance mesurée.
Agent connecté à Notion + Drive + base SQL via MCP. Rédige des comptes rendus, génère des reportings hebdo, prépare des dossiers à la demande.
Agent qui qualifie chaque lead entrant en se connectant aux sources de vérité (LinkedIn, site web, base SIRENE), score le prospect, route vers le bon commercial.
Agent qui surveille les niveaux de stock, prévoit les ruptures, déclenche les commandes fournisseurs, ajuste selon saisonnalité.
Vous avez un cas d'usage en tête mais pas sûr du ROI ?
Choisies pour leur fiabilité, leur maintenabilité et leur conformité RGPD. Pas de hype.
OpenAI (GPT-4, GPT-5), Anthropic Claude, Mistral & Llama (open-source pour souveraineté). Choix selon contraintes RGPD, latence et coût.
Serveurs MCP custom en Go ou TypeScript. Connecteurs préfaits pour HubSpot, Notion, Slack, Stripe, PostgreSQL, Salesforce, Gmail, etc.
Pinecone (cloud), Qdrant (souverain ou cloud), Weaviate. Indexation incrémentale, recherche sémantique, hybride dense+sparse.
Go (1.26+) pour la performance, NATS JetStream pour le messaging multi-agents, PostgreSQL pour le transactionnel. Pas de Python en prod.
Hébergement OVH/Scaleway pour la souveraineté française. RGPD, OWASP, journalisation des prompts pour audit. NDA systématique sur demande.
Sentry pour les erreurs, logs structurés, eval frameworks pour mesurer la qualité des réponses dans le temps. Alertes si dérive.
On identifie le bon cas d'usage, on valide le ROI attendu, on choisit la stack.
Agent fonctionnel sur vos données, testable. Restitution avec métriques.
Hardening, monitoring, conformité, gestion des erreurs. Déploiement.
Formation équipes, mise à jour des prompts, suivi qualité.
30 minutes pour comprendre votre cas. On identifie le bon agent, on chiffre le POC, on vous dit si ça vaut le coup. Sans bullshit.