Agents IA : automatisation de tâches complexes multi-étapes

Avant d'écrire la moindre ligne de code, nous comprenons votre métier. Cette étape permet d'identifier avec précision les processus où un agent IA aura le plus d'impact.

• Analyse des processus cibles : quelles tâches sont répétitives, multi-étapes et consommatrices de temps ?
• Définition du périmètre de l'agent : quelles actions doit-il exécuter, dans quel ordre, selon quelles conditions ?
• Inventaire des outils à connecter : CRM, ERP, messagerie, agenda, bases de données, APIs tierces
• Définition des règles de délégation : quand l'agent agit seul, quand il sollicite une validation humaine ?

Ce cadrage garantit que l'agent développé correspond exactement à vos besoins opérationnels.

Un agent IA est un système technique complexe. Son architecture détermine directement sa fiabilité, sa vitesse et sa capacité à gérer les situations imprévues.

• Choix du LLM : Claude (Anthropic), GPT-4o, Mistral selon les exigences de raisonnement et de confidentialité
• Définition des outils (tools) : quelles actions l'agent peut exécuter — recherche, lecture, écriture, envoi, calcul
• Stratégie mémoire : mémoire court terme (contexte de session) et long terme (base de connaissance, historique)
• Orchestration : agent unique, multi-agents parallèles ou chaîne d'agents spécialisés selon la complexité
• Gestion des erreurs : que fait l'agent en cas d'échec d'un outil ou d'ambigüité dans les instructions ?

L'architecture est validée avec vous avant tout développement.

C'est la phase de construction. L'agent est développé de façon modulaire pour être robuste, maintenable et évolutif.

• Développement du cœur de l'agent : logique de raisonnement, prompt système, boucle d'action
• Connexion aux outils métier : intégration API avec vos systèmes (CRM, ERP, Slack, Gmail, Notion, Airtable...)
• Mise en place du système RAG si l'agent doit s'appuyer sur une base documentaire interne
• Interface de supervision : tableau de bord pour suivre les actions de l'agent, consulter les logs et intervenir si nécessaire
• Tests unitaires et de bout en bout sur des scénarios réels représentatifs de vos cas d'usage

L'agent est conçu pour fonctionner en production, pas seulement en démo.

Un agent IA agit en autonomie. Avant tout déploiement, nous vérifions méthodiquement son comportement dans toutes les situations, y compris les plus inhabituelles.

• Tests sur cas normaux : l'agent exécute-t-il correctement les tâches attendues ?
• Tests sur cas limites : que se passe-t-il si une donnée manque, si un outil échoue, si l'instruction est ambiguë ?
• Validation des garde-fous : l'agent respecte-t-il les limites définies ? Ne prend-il jamais d'action non autorisée ?
• Conformité RGPD : les données traitées sont-elles sécurisées, anonymisées et conformément stockées ?
• Validation métier : vos équipes testent l'agent sur leurs vrais scénarios et valident les outputs

Cette étape est non négociable : la fiabilité d'un agent IA se construit avant le déploiement, pas après.

Le déploiement n'est pas la fin du projet : c'est le début de la phase d'exploitation. Nous mettons en place les conditions d'un fonctionnement durable et sérénin.

• Mise en production progressive : déploiement par paliers pour valider les comportements en conditions réelles
• Système de supervision : alertes, logs d’activité, tableau de bord de suivi des actions de l'agent
• Formation des équipes : comment interagir avec l'agent, comment l'arrêter, comment interpréter ses actions
• Processus de feedback : collecte des retours utilisateurs pour identifier les axes d'amélioration
• Mises à jour et optimisation : évolution des prompts, ajout de nouveaux outils, extension du périmètre

Mirax peut assurer la maintenance et l'optimisation continue de vos agents après le déploiement.