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Pôle Digital
IA appliquée aux opérations

Intelligence artificielle et agents intelligents

Nous mettons l’IA au travail sur des tâches précises : des agents outillés, branchés à vos systèmes, supervisés par vos équipes et évalués sur des résultats mesurables.

01

Demande reçue

Courriel client avec pièce jointe

02

Compréhension

Type de demande, urgence, dossier lié

03

Outils appelés

Recherche interne · ERP · calendrier

04

Proposition

Réponse rédigée, soumise à validation

Là où l’IA rapporte vraiment

Quatre usages qui tiennent en production.

Nous ne cherchons pas la démonstration impressionnante, mais la tâche répétitive dont le coût est déjà connu.

Spécialiste des opérations traitant une demande client avec un agent IA

Agents métiers

Traiter les demandes répétitives de bout en bout

L’agent lit la demande, consulte vos systèmes, prépare la réponse ou l’action, et laisse la décision finale à une personne quand l’enjeu le justifie.

Journal complet de chaque décision et de chaque outil appelé

Équipe consultant ses connaissances internes avec un assistant conversationnel

Assistants conversationnels

Donner une porte d’entrée unique à vos données

Vos équipes posent une question en langage naturel et obtiennent une réponse issue de vos propres contenus, avec les sources et les droits d’accès respectés.

Réponses sourcées, jamais inventées

Professionnel validant des documents analysés par intelligence artificielle

Analyse documentaire

Transformer des documents en données exploitables

Factures, contrats, rapports, formulaires : extraction des champs utiles, classement, résumé et transfert direct dans vos outils de gestion.

Contrôle de confiance et mise en attente des cas ambigus

Équipe supervisant un processus automatisé reliant IA et outils d’entreprise

Automatisation intelligente

Combiner règles, IA et intégrations

L’IA n’intervient que là où elle apporte un avantage réel. Le reste du processus reste déterministe, donc prévisible, testable et auditable.

Chemin déterministe conservé pour les étapes critiques

Anatomie d’un agent

Un agent utile n’est pas un modèle, c’est un assemblage.

Cinq pièces indissociables. Retirez la supervision ou la connaissance, et la démonstration ne survit pas au premier mois.

  1. Étape 01

    Connaissance

    Vos documents et données indexés, découpés et filtrés selon les droits de chaque utilisateur.

  2. Étape 02

    Modèle

    Le modèle choisi selon le coût, la latence, la qualité attendue et l’hébergement exigé.

  3. Étape 03

    Outils

    Les actions autorisées : lire un dossier, créer une tâche, envoyer un courriel, rien de plus.

  4. Étape 04

    Validation

    Un point de contrôle humain sur les décisions sensibles, avec proposition prête à accepter.

  5. Étape 05

    Observation

    Traces, coûts, taux d’acceptation et qualité mesurés en continu pour corriger vite.

Niveaux d’autonomie

L’autonomie se gagne, elle ne se décrète pas.

Chaque cas d’usage démarre au niveau le plus prudent et progresse uniquement lorsque les mesures le permettent. Vous gardez la main sur le curseur.

N1

Suggestion

L’IA propose, la personne décide et exécute. Aucun risque opérationnel, apprentissage immédiat.

N2

Préparation

L’agent prépare le travail complet - réponse, dossier, écriture - et attend une simple approbation.

N3

Exécution encadrée

L’agent agit seul dans un périmètre défini, avec seuils, plafonds et sortie vers un humain.

N4

Autonomie surveillée

Le processus tourne en continu ; l’humain supervise les exceptions et la performance globale.

IA responsable

Les garde-fous sont posés avant le premier prototype.

Confidentialité, sources vérifiables, limites explicites et traçabilité : quatre engagements écrits, applicables et vérifiables.

Données cloisonnées

Vos contenus ne servent pas à entraîner de modèle public. Hébergement au Canada quand requis.

Réponses sourcées

Chaque réponse cite ses documents d’origine, ce qui rend la vérification possible en un clic.

Limites assumées

Nous documentons ce que l’agent ne doit pas faire, et ce qu’il répond lorsqu’il ne sait pas.

Traçabilité complète

Chaque appel, chaque outil et chaque décision sont journalisés et consultables pour un audit.

Outillage

Indépendants du fournisseur, par choix.

Les modèles évoluent vite. L’architecture est conçue pour en changer sans réécrire ce qui les entoure.

Modèles

  • Azure OpenAI
  • GPT
  • Gemini
  • Claude
  • Modèles ouverts

Connaissance

  • Recherche vectorielle
  • PostgreSQL · pgvector
  • SharePoint
  • Indexation incrémentale

Orchestration

  • Appels d’outils
  • Files de traitement
  • Power Automate
  • Webhooks

Supervision

  • Traces d’exécution
  • Suivi des coûts
  • Évaluations automatisées
  • Tableaux de bord

Questions fréquentes

Les quatre questions qui reviennent toujours.

Par où commencer sans prendre de risque ?

Par un processus interne à fort volume et à faible enjeu juridique, au niveau « suggestion ». On mesure la qualité pendant quelques semaines, puis on augmente l’autonomie seulement si les chiffres le justifient.

Comment évitez-vous les réponses inventées ?

L’agent répond à partir de votre corpus, cite ses sources et dispose d’une consigne explicite pour dire qu’il ne sait pas. Les cas à faible confiance sont dirigés vers une personne plutôt que devinés.

Quel modèle choisissez-vous ?

Celui qui répond à vos contraintes de coût, de latence et de souveraineté. L’architecture reste indépendante du fournisseur, ce qui permet de changer de modèle sans réécrire l’application.

Comment mesure-t-on le retour sur investissement ?

Avant la mise en service, nous chiffrons le temps consacré au processus. Ensuite, nous suivons le taux d’acceptation des propositions, le temps de traitement et le coût par demande.

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Notre équipe est prête à écouter vos objectifs et à cadrer la meilleure prochaine étape.