Création d’agents IA pour entreprises
Un agent IA associe un modèle de langage, des informations et des outils pour exécuter une tâche encadrée. DiGiFlowAI aide les entreprises à définir ce que l’agent peut faire, ce qu’il doit vérifier et quand il doit passer la main à une personne.
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Agent IA, chatbot ou workflow : quel besoin ?
Un chatbot répond dans une conversation. Un workflow suit des étapes définies. Un agent choisit certaines étapes ou certains outils selon la demande. Pour une règle simple et stable, un workflow est souvent plus prévisible. Nous partons du processus à améliorer avant de choisir une architecture.
Des usages précis, avec des droits limités
Un assistant peut retrouver une procédure dans votre documentation, préparer une réponse à une demande client ou proposer une mise à jour CRM. Le périmètre précise les sources autorisées, les champs accessibles et les actions interdites. Les communications externes et modifications importantes peuvent rester soumises à validation.
Tester les réponses avant la mise en service
Le pilote utilise des demandes représentatives, des informations manquantes et des tentatives de manipulation des instructions. Nous évaluons les réponses erronées, les sources citées, les escalades et le coût par tâche. Une réponse sans source suffisante doit signaler son incertitude plutôt que produire une certitude artificielle.
Livrables et suivi
Le cadrage débouche sur une fiche de mission, un inventaire des connexions, des critères de validation et un protocole de reprise manuelle. Le devis distingue intégration, consommation des modèles et maintenance. Les journaux utiles au diagnostic et la durée de conservation sont définis avec votre équipe.
Guides et définitions pour préparer votre projet
Questions fréquentes
Un agent IA peut-il agir sans contrôle ?
Il peut exécuter certaines actions autorisées, mais son autonomie doit correspondre au risque. Nous recommandons une validation humaine pour les engagements commerciaux, suppressions et décisions sensibles.
Faut-il entraîner un modèle sur nos données ?
Pas nécessairement. Une recherche dans des documents autorisés peut fournir le contexte utile sans réentraîner le modèle. Le choix dépend de la qualité des sources et des exigences du projet.
Comment mesurer la fiabilité ?
Sur un jeu de demandes vérifiées : taux de réponses correctes, erreurs, escalades vers une personne, temps de traitement et coût. Un test réussi ne garantit pas toutes les demandes futures.
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